Data Governance ist ein Begriff, der die Richtlinien, Prozesse und Rollen beschreibt, die ein Unternehmen einsetzt, um sicherzustellen, dass hohe Datensicherheit, -integrität, -qualität und -verfügbarkeit auf kontrollierte und verantwortungsvolle Weise durchgeführt werden.
Warum ist Data Governance wichtig?
Die Hauptaufgabe von Data Governance besteht darin, ein Unternehmen vor Datenlecks zu schützen, die es für Ransomware-Bedrohungen, Geldstrafen und potenzielle Rechtsstreitigkeiten anfällig machen können. Zweitens kann sie die Datenqualität verbessern, da sie katalogisiert, wo sich Daten befinden, welche Qualität sie haben und wie wichtig sie sind, und die Beständigkeit fördert. Bei einem data governance werden unweigerlich Silos mit doppelten, nicht synchronen Daten gefunden. Die Beseitigung dieser doppelten Daten spart auf lange Sicht Geld.
Governance und Compliance
Es gab eine Zeit, in der sich die Datenkonformität auf regulierte Branchen wie Finanzinstitute durch PCI DSS-Vorschriften und das Gesundheitswesen durch HIPAA konzentrierte. Heute muss fast jedes Unternehmen seinen Teil dazu beitragen, Identitätsdiebstahl zu verhindern und die persönlichen Daten von Personen zu schützen, auch die seiner Mitarbeiter. Jüngste Vorschriften wie die GDPR (General Data Protection Regulation) können die Rentabilität eines Unternehmens ernsthaft beeinträchtigen, wenn die Data Governance schwach ist.
Komponenten der Data Governance
Der Beginn einer Data Governance erfordert die Definition organisatorischer Rollen, um Governance-Richtlinien und -Kontrollen zur Umsetzung bewährter Verfahren zu erstellen. Diese zentrale Stelle für Data Governance ist häufig das Datenmanagement Office (DMO). Das DMO verbindet die Bemühungen im gesamten Unternehmen und gewährleistet die Beständigkeit der Praktiken. Der Leiter des DMO leitet häufig einen Datenrat, der die Strategie und die Ziele vorgibt und die Finanzierung der Funktion genehmigt. In vielen Geschäftsbereichen gibt es einen Data Governance , der für bereichsspezifische Kontrollen zuständig ist. Diese Funktion kann in Vollzeit ausgeübt werden oder eine zusätzliche Verantwortung für einen Manager innerhalb eines Geschäftsbereichs oder einer zentralen Funktion sein. Wenn es sich um eine Teilzeitstelle handelt, kann die Zuweisung der Rolle eines lokalen Datenverwalters effektiv sein.
Business Intelligence Dashboards sind unerlässlich, um das gesamte Programm unternehmensweit auf die gleiche Seite zu bringen. Spezielle Governance-Dashboards können einige der Herausforderungen bei der Definition Ihrer eigenen Metriken für das Programm beseitigen.
Schlüsselaspekte einer erfolgreichen Data Governance
Jedes Unternehmen setzt Data Governance anders um. Im Folgenden finden Sie jedoch einige hilfreiche Leitprinzipien:
- Beziehen Sie die Geschäftsleitung ein und sorgen Sie für deren Zustimmung, indem Sie die Funktion des Data Governance Council in die Verantwortung der Geschäftsleitung legen. Die Geschäftsleitung muss verstehen, wie wichtig es ist, das Unternehmen vor den Folgen von Datenverlusten zu schützen.
- Die digitale Transformation ist ein hervorragendes Mittel zur Umsetzung und Verfeinerung von Praktiken.
- Setzen Sie Prioritäten, indem Sie die Datenbestände prüfen, damit der Schwerpunkt auf den wertvollsten Daten liegt. Konzentrieren Sie sich bei der Festlegung der Prioritäten auf den Geschäftswert und die Ergebnisse für das Unternehmen.
- Governance-Priorität und Datenkennzeichnung sind wesentliche Metadaten in einem Datenkatalog. Dieselben Datenkataloge können verwendet werden, um die Datenherkunft zu verfolgen und so das Wissen über die Vertrauenswürdigkeit eines bestimmten Datensatzes zu erhöhen.
- Verwenden Sie einen iterativen Ansatz, um Kontrollen, die datenübergreifend wiederverwendet werden können, regelmäßig zu überprüfen, zu verfeinern und zu automatisieren. Data Governance kann nicht nur die Wiederverwendung fördern, sondern auch die Nutzung vorhandener Daten maximieren.
- Verwenden Sie einen kooperativen Ansatz, der Verantwortung delegiert und Vertrauen aufbaut.
Bieten Sie Training und Aktualisierungen des Programms an, um die Wirksamkeit des Programms zu gewährleisten.
Eine verstärkte Kommunikation über Abteilungssilos hinweg kann von Vorteil sein.
Herausforderungen bei Data Governance
Jedes Governance-Programm hat mit Gegenwind zu kämpfen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für gängige Governance-Herausforderungen:
- Die Finanzierung hängt oft vom Nachweis des geschäftlichen Nutzens ab. Die potenziellen Kosten einer fehlgeschlagenen Unternehmensführung können ein starkes Argument für eine Finanzierung sein. Es kann viele Jahre dauern, sich von einem Reputationsschaden zu erholen.
- Big Data und Data Lakes, die unstrukturierte Daten enthalten, können schwer zu prüfen sein. Oft sind Metadaten alles, was man über einen Satz von Dateien weiß. Software, die Audiodaten transkribiert, Textanalysen durchführt und Schlüsselwörter wie Firmennamen erkennt, kann bei dieser Herausforderung helfen.
- Um die Finanzierung und das Interesse an solchen Programmen aufrechtzuerhalten, müssen Metriken zur Messung von Datenverlusten, Qualitäts- und Fehlerratenverbesserungen erhoben werden.
Daten Wert
Daten sind das Lebenselixier eines Unternehmens. Neben der Einhaltung von Vorschriften müssen Daten auch deshalb geschützt werden, weil sie oft das größte Unterscheidungsmerkmal eines Unternehmens sind. Nehmen wir an, Sie konkurrieren darum, ein erfolgreicher autonomer Taxidienst zu werden. Die Telemetriedatenbank, die Sie erstellen, um Ihr KI/ML-gestütztes Navigationssystem trainieren , ist eine wertvolle Ressource.
Kundendaten müssen vor Wettbewerbern geschützt werden und unterliegen oft Geheimhaltungsklauseln im Kaufvertrag. Wenn das Unternehmen in einen Rechtsstreit verwickelt ist, müssen alle digitalen Daten, einschließlich E-Mails und Textnachrichten, offengelegt werden. Daher sind Richtlinien zur Datenspeicherung ein wichtiger Aspekt des Themas.
Actian kann bei Data Governance helfen
Die Actian Data Intelligence Platform wurde speziell dafür entwickelt, Unternehmen bei der Vereinheitlichung, verwalten und dem Verständnis ihrer Daten in hybriden Umgebungen zu unterstützen. Sie vereint Metadaten , Governance, Lineage, Qualitätsüberwachung und Automatisierung in einer einzigen Plattform. So können Teams sehen, woher die Daten kommen, wie sie verwendet werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Durch seine zentrale Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis über Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verbinden, damit Teams Daten effektiver und verantwortungsvoller nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich entwickelnden Datenökosystemen skaliert und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihr persönliches Demo an.
FAQ
Data Governance ist ein Framework von Richtlinien, Prozessen, Rollen und Kontrollen, die sicherstellen, dass die Daten eines Unternehmens in allen Systemen und Teams korrekt, konsistent und sicher sind und ordnungsgemäß verwendet werden.
Effektive Data Governance verbessert die Datenqualität, erhöht die Compliance, verringert das Betriebsrisiko, unterstützt Analysen und KI und stellt sicher, dass Daten für die Entscheidungsfindung vertrauenswürdig sind. Außerdem verhindert sie Datensilos und eine unkontrollierte Datenflut.
Zu den Kernkomponenten gehören Dateneigentum und -verantwortung, Datenqualitätsregeln, Metadaten , Kontrollen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Sicherheitsrichtlinien, Verfolgung der Datenabfolge und Workflows für das Änderungsmanagement.
Data Governance stellt sicher, dass Analysemodelle und KI-Systeme hochwertige, gut dokumentierte und konforme Daten erhalten. Dies erhöht die Modellgenauigkeit, reduziert Verzerrungen, verbessert die Erklärbarkeit und verhindert Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger oder inkonsistenter Daten.
Zu den häufigen Herausforderungen gehören unklare Dateneigentümerschaft, inkonsistente Definitionen, Altsysteme, doppelte oder widersprüchliche Daten, Widerstand von Teams, fehlende Metadaten und Schwierigkeiten bei der Durchsetzung von Standards in verteilten Umgebungen.
