Data Governance ist zu einem wesentlichen Aspekt moderner Geschäftsabläufe geworden. Da sich Unternehmen bei der Entscheidungsfindung zunehmend auf Daten stützen, muss sichergestellt werden, dass die Daten gut verwaltet, korrekt und sicher sind. Ein Data Governance (DGMM) bietet einen Framework für Unternehmen zur Bewertung ihrer aktuellen Data Governance zu bewerten, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und einen strukturierten Ansatz zu entwickeln, um ihreFunktionen im Laufe der Zeit zu verbessern.
In diesem Artikel werden wir die Data Governance im Detail untersuchen und aufzeigen, wie Unternehmen ihre bestehenden Data Governance bewerten und so verbessern können, dass eine höhere Datenqualität, Compliance, Sicherheit und Wertschöpfung gewährleistet sind.
Was ist ein Data Governance Maturity Model?
Ein Data Governance ist ein Framework zur Analyse des Reifegrads der Data Governance einer Organisation. Es umfasst in der Regel mehrere Stufen, die jeweils den Fortschritt des Unternehmens in Bereichen wie Datenmanagement, Qualität, Sicherheit und Compliance widerspiegeln. Durch die Bewertung, wo ein Unternehmen derzeit auf der Reifeskala steht, können Unternehmen Lücken in ihren Data Governance erkennen und Schritte zu deren Verbesserung unternehmen.
Stufen eines Data Governance
Ein Data Governance besteht in der Regel aus fünf Stufen, die von Ad-hoc- und informellen Datenmanagement bis hin zu vollständig integrierter und optimierter Data Governance reichen. Diese Stufen können je nach dem verwendeten Modell leicht variieren, folgen aber im Allgemeinen einem ähnlichen Ablauf:
1. Anfangsphase (Ad-hoc-Phase)
In der Anfangsphase sind Data Governance entweder nicht vorhanden oder informell. Unternehmen verfügen möglicherweise über wenig oder gar keine Struktur für die Verwaltung ihrer Daten, und Datenqualität, -sicherheit und -konformität haben möglicherweise nicht die höchste Priorität. Die Entscheidungsfindung stützt sich in der Regel auf begrenzte oder unzuverlässige Daten.
Merkmale:
- Kein formellerFramework.
- Datenmanagement ist reaktiv, nicht proaktiv.
- Begrenzte Datenqualitätsstandards.
- Inkonsistente Datensicherheitspraktiken.
Herausforderungen:
Unternehmen, die sich in dieser Phase befinden, kämpfen mit schlechter Datenqualität, mangelnder Verantwortlichkeit und einem hohen Risiko von Datenschutzverletzungen und Verstößen gegen die Vorschriften. Ohne einen strukturierten Ansatz werden datenbezogene Probleme oft erst entdeckt, wenn sie bereits erhebliche Probleme verursachen.
2. Verwaltete Bühne
In diesem Stadium beginnen Unternehmen mit der Entwicklung und Umsetzung einiger formaler Data Governance . Möglicherweise gibt es spezielle Rollen oder Teams für das Datenmanagement, und die Organisation beginnt, die Bedeutung von Datensicherheit, -qualität und -konformität zu erkennen. Data Governance ist jedoch immer noch fragmentiert, wobei einige Unternehmensbereiche Daten besser verwalten als andere.
Merkmale:
- Einige Richtlinien Data Governance sind vorhanden.
- Data Governance Rollen (z.B., Datenverwalter) zugewiesen werden.
- Erste Metriken und Standards für die Datenqualität werden festgelegt.
- Die Datensicherheitspraktiken werden besser, sind aber uneinheitlich.
Herausforderungen:
Auch wenn bereits Fortschritte erzielt wurden, können Organisationen in diesem Stadium immer noch mit Ineffizienzen konfrontiert sein, die auf mangelnde Integration zwischen den Abteilungen oder uneinheitliche Data Governance zurückzuführen sind. Es können Silos der Data Governance entstehen, die es schwierig machen, sicherzustellen, dass die gesamte Organisation dieselben Richtlinien befolgt.
3. Definierte Stufe
In der definierten Phase haben Unternehmen umfassende Data Governance und -Richtlinien eingeführt, die abteilungsübergreifend einheitlich angewendet werden. Data Governance wird Teil der Unternehmenskultur, und es gibt ein klares Verständnis von Rollen und Verantwortlichkeiten. Datenqualität, -sicherheit und -konformität haben Vorrang, und die Datenmanagement sind stärker standardisiert.
Merkmale:
- Klare Richtlinien und Verfahren für Data Governance .
- Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten.
- Datenqualität, Sicherheit und Compliance werden aktiv verwaltet.
- Tools und Technologien werden zur Unterstützung der Data Governance eingesetzt.
Herausforderungen:
Organisationen in dieser Phase stehen möglicherweise vor Herausforderungen im Zusammenhang mit der Technologieeinführung und der Integration neuer Tools in ihre bestehenden Systeme. Außerdem kann es immer noch Widerstand von bestimmten Interessengruppen geben, die nicht vollständig mit den Governance-Prozessen übereinstimmen.
4. Quantitativ verwaltete Stufe
In diesem Stadium sind Data Governance gut etabliert und in die Abläufe des Unternehmens integriert. Das Unternehmen nutzt Daten, um die Entscheidungsfindunganzutreiben, und das Datenmanagement wird durch den Einsatz von Advanced Analytics und Leistungskennzahlen kontinuierlich optimiert. Datenqualität, -sicherheit und -konformität werden laufend überwacht, und es besteht ein hoher Grad an Automatisierung und Prozessverbesserung.
Merkmale:
- Data Governance ist in den täglichen Betrieb integriert.
- Datenqualität und -sicherheit werden kontinuierlich mit fortschrittlichen Tools überwacht.
- Data Governance und KPIs werden verfolgt und gemeldet.
- Automatisierung und Optimierung von Datenmanagement .
Herausforderungen:
Unternehmen können bei der Skalierung ihrer Data Governance mit Herausforderungen konfrontiert werden, wenn sie wachsen. Die Komplexität der Verwaltung großer Datenmengen über mehrere Systeme hinweg kann Probleme bei der Gewährleistung von Beständigkeit und Compliance im gesamten Unternehmen verursachen.
5. Optimierte Stufe
In der Optimierungsphase sind die Data Governance vollständig integriert und werden kontinuierlich verbessert. Die Organisation ist in hohem Maße data-driven, wobei Daten eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung und Strategie spielen. Data Governance ist in der Unternehmenskultur verankert, und es gibt einen starken Fokus auf Innovation und die Nutzung von Daten als Wettbewerbsvorteil.
Merkmale:
- Data Governance ist über alle Funktionen und Prozesse hinweg eingebettet .
- Kontinuierliche Verbesserung der Datenqualität, der Sicherheit und der Verfahren zur Einhaltung von Vorschriften.
- Datengestützte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen.
- Innovation und der Einsatz von Spitzentechnologien (KI, ML) zur Verbesserung des Datenmanagement.
Herausforderungen:
Unternehmen, die sich in der Optimierungsphase befinden, profitieren zwar von ihren ausgereiften Data Governance , müssen aber auch weiterhin in Innovation, Training und die Bewältigung neuer Herausforderungen wie neue Vorschriften, wachsende Sicherheitsbedrohungen und die Notwendigkeit einer weiteren Automatisierung investieren.
Wie Unternehmen den Reifegrad ihrer Data Governance bewerten können
Um den Reifegrad ihrer Data Governance zu bewerten, können Unternehmen einen strukturierten Ansatz verfolgen:
- Bestehende Praktiken evaluieren: Beginnen Sie mit der Dokumentation der aktuellen Data Governance , einschließlich der Richtlinien, Prozesse, Rollen und Technologien. Dies hilft Unternehmen zu verstehen, wo sie in Bezug auf die Governance-Reife stehen.
- Identifizierung der wichtigsten verbesserungswürdigen Bereiche: Bewerten Sie Schlüsselaspekte der Data Governance, wie z. B. Datenqualität, Sicherheit, Compliance und Zugänglichkeit. Identifizieren Sie Bereiche, in denen Prozesse fehlen oder verbessert werden müssen.
- Verwenden Sie den Framework: Verwenden Sie die Stufen des Reifegradmodells, um die aktuellen Praktiken der Organisation zu bewerten. Dies hilft, Lücken zwischen dem aktuellen und dem gewünschten Reifegrad zu erkennen.
- Setzen Sie Verbesserungsziele: Sobald die Lücken identifiziert sind, sollten Sie klare, messbare Ziele für die Verbesserung der Data Governance festlegen. Dies kann die Erstellung neuer Richtlinien, Investitionen in Technologie oder den Aufbau eines Data Governance beinhalten.
- Umsetzung einer Roadmap: Entwickeln Sie einen Fahrplan für die Verbesserung der Data Governance im Laufe der Zeit. Dieser Fahrplan sollte spezifische Schritte, Zeitpläne und Verantwortliche für jede Verbesserungsphase enthalten.
- Fortschritte überwachen und messen: Überwachen Sie laufend die Fortschritte auf dem Weg zur Reife und passen Sie die Strategien bei Bedarf an. Anhand von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) können Sie den Erfolg messen und Verbesserungen verfolgen.
Verbesserung der Data Governance im Allgemeinen
Um im Reifegradmodell aufzusteigen, können sich Unternehmen auf mehrere Schlüsselstrategien konzentrieren.
- Aufbau eines starken Framework: Entwickeln Sie klare Richtlinien, Standards und Prozesse für Data Governance. Weisen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten zu, um die Verantwortlichkeit zu gewährleisten.
- In Technologie investieren: Nutzen Sie Technologie-Tools, die Data Governance unterstützen, wie z. B. Datenmanagement , Qualitätsüberwachungs-Tools und Datensicherheitslösungen.
- Förderung einer datengesteuerten Kultur: Fördern Sie die Datenkompetenz und machen Sie Data Governance zu einer Priorität auf allen Ebenen der Organisation. Ermutigen Sie Ihre Mitarbeiter, den Wert guter Data Governance zu verstehen.
- Fokus auf Datenqualität: Legen Sie Standards für die Datenqualität fest und setzen Sie sie durch. Prüfen Sie die Daten regelmäßig auf Richtigkeit, Vollständigkeit und Beständigkeit.
- Gewährleisten Sie Compliance und Sicherheit: Halten Sie sich über die Datenschutzbestimmungen auf dem Laufenden und investieren Sie in starke Datensicherheitspraktiken, um sensible Informationen zu schützen.
- Kontinuierliche Verbesserung: Data Governance ist keine einmalige Aufgabe. Sie erfordert eine kontinuierliche Verfeinerung, die Anpassung an neue Herausforderungen und die Nutzung neuer Technologien wie KI und Maschinelles Lernen zur Optimierung der Governance-Praktiken.
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Ein Data Governance bietet eine strukturierte Möglichkeit für Unternehmen, ihre Data Governance zu bewerten und zu verbessern. Wenn Unternehmen wissen, wo sie auf der Reifegradskala stehen, können sie gezielte Schritte unternehmen, um ihr Datenmanagement, ihre Qualität, Sicherheit und Compliance zu verbessern. Da Daten weiterhin eine zentrale Rolle im Geschäftsbetrieb spielen, ist die Einführung und Optimierung einer Data Governance der Schlüssel, um sicherzustellen, dass Daten ein wertvolles und vertrauenswürdiges Gut sind, das Wachstum und Innovation fördert.
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