Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, konsistent und sicher sind und den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entsprechen. An dieser Stelle kommt data governance ins Spiel. Data governance bezieht sich auf die allgemeine Verwaltung der Verfügbarkeit, usability, Integrität und Sicherheit von Daten innerhalb einer Organisation. Eine der wichtigsten Komponenten einer effektiven data governance ist die Erstellung und Umsetzung von data governance .
Data governance definieren die Regeln, Prozesse und Standards für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus. Diese Richtlinien stellen sicher, dass Daten auf eine Weise verwaltet werden, die ihren Wert maximiert und gleichzeitig die Risiken im Zusammenhang mit Missbrauch, Datenschutzverletzungen und Nichteinhaltung von Vorschriften minimiert. In diesem Artikel werden wir den Prozess der Erstellung und Implementierung von data governance sowie deren Bedeutung für moderne Unternehmen untersuchen.
Was sind Data Governance ?
Data governance sind eine Reihe von formalisierten Regeln und Richtlinien, die vorschreiben, wie Daten in einem Unternehmen verwaltet, geschützt, genutzt und vernichtet werden sollen. Diese Richtlinien decken verschiedene Aspekte des Datenmanagement ab, einschließlich Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie bieten einen Framework , der sicherstellt, dass Daten in allen Abteilungen und Systemen einheitlich gehandhabt werden und sowohl mit den Geschäftszielen als auch mit den gesetzlichen Anforderungen übereinstimmen.
Zu den wichtigsten Komponenten von data governance gehören in der Regel:
- Verantwortlichkeiten für das Eigentum und die Verwaltung von Daten.
- Standards für Datensicherheit und Datenschutz.
- Prozesse des Datenqualitätsmanagements.
- Richtlinien zur Datenklassifizierung und Zugriffskontrolle.
- Richtlinien für die Aufbewahrung und Archivierung von Daten.
- Einhaltung der einschlägigen Vorschriften (wie GDPR, CCPA usw.).
Schritte zur Erstellung von Data Governance
Der Prozess der Erstellung von data governance erfordert einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass die Richtlinien alle notwendigen Aspekte des Datenmanagement abdecken und auf die Unternehmensziele abgestimmt sind. Hier sind die Schritte zur Erstellung effektiver data governance :
1. Definieren Sie die Ziele und den Umfang
Vor der Erstellung von data governance ist es wichtig, die Ziele des data governance klar zu definieren. Diese Ziele sollten mit der allgemeinen Geschäftsstrategie des Unternehmens übereinstimmen und wichtige Herausforderungen wie Datenqualität, Datensicherheit, Compliance und betriebliche Effizienz angehen.
Auch der Geltungsbereich der Richtlinien sollte festgelegt werden. Dazu gehört die Festlegung, welche Datenbereiche (z. B. Kundendaten, Finanzdaten, Mitarbeiterdaten) und Systeme geregelt werden sollen und ob die Richtlinien für alle Daten oder nur für bestimmte Teilmengen gelten sollen. Der Geltungsbereich sollte auch geografische Erwägungen umfassen, wenn das Unternehmen in mehreren Regionen mit unterschiedlichen rechtlichen und regulatorischen Anforderungen tätig ist.
2. Identifizierung der wichtigsten Stakeholder
Richtlinien zur Data governance können nicht isolation erstellt werden. Die Einbeziehung wichtiger Interessengruppen aus verschiedenen Abteilungen wie IT, Recht, Compliance, Datenmanagement und Geschäftsbereichen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Richtlinien kennenlernen organisatorischen Bedürfnisse und rechtlichen Anforderungen kennenlernen .
Dateneigentümer, Datenverwalter und Fachexperten spielen eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Einblicke in die spezifischen Herausforderungen Datenmanagement in ihren jeweiligen Abteilungen zu geben. Ihr Beitrag trägt dazu bei, dass die Richtlinien auf reale Probleme eingehen und bei den für die Datenverwaltung Verantwortlichen ein Gefühl der Eigenverantwortung und Rechenschaftspflicht schaffen.
3. Bewertung der aktuellen Datenmanagement
Vor der Ausarbeitung von data governance müssen Unternehmen ihre bestehenden Datenmanagement bewerten. Dazu gehört die Bewertung des aktuellen Stands der Datenqualität, der Sicherheitsprotokolle, der Datenintegration und der Einhaltung der bestehenden Vorschriften.
Die Durchführung eines Datenaudits kann wertvolle Erkenntnisse über Datenlücken, Unstimmigkeiten und potenzielle Risiken liefern. Außerdem lassen sich so Bereiche ermitteln, in denen Verbesserungen möglich sind. Die Kenntnis des aktuellen Stands des Datenmanagement ermöglicht die Entwicklung gezielterer und wirksamerer Maßnahmen zur Beseitigung bestehender Schwachstellen.
4. Entwicklung einesFramework
Ein solidesFramework umreißt die Richtlinien, Verfahren und Rollen, die für die effektive verwalten und Überwachung von Daten im Unternehmen erforderlich sind. Das Framework sollte umfassen:
- Dateneigentümerschaft: Legen Sie klar fest, wer für die verschiedenen Datentypen verantwortlich ist, z. B. Geschäftseinheiten, Datenverwalter oder IT.
- Daten-Stewardship: Ernennen Sie Datenverantwortliche, die abteilungsübergreifend die Qualität und Verwaltung von Daten überwachen. Diese Personen stellen sicher, dass die Datenstandards eingehalten und datenbezogene Probleme umgehend behoben werden.
- Datenzugriff und Sicherheit: Definieren Sie Regeln dafür, wer auf welche Daten zugreifen darf, wie der Zugriff gewährt wird und welche Sicherheitsprotokolle befolgt werden müssen, z. B. Verschlüsselung oder Authentifizierung.
- Standards für die Datenqualität: Einführung von Verfahren zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität, einschließlich Genauigkeit, Beständigkeit und Vollständigkeit. Dies kann Datenvalidierungsregeln, Datenbereinigung und regelmäßige Audits umfassen.
- Verwaltung des Lebenszyklus von Daten: Definieren Sie die Phasen des Datenlebenszyklus - von der Datenerstellung bis zur Datenlöschung - und legen Sie Regeln für die Datenaufbewahrung, -archivierung und -entsorgung in Übereinstimmung mit rechtlichen und behördlichen Anforderungen fest.
5. Klare und umsetzbare Richtlinien schaffen
Sobald der Framework festgelegt ist, besteht der nächste Schritt darin, die eigentlichen data governance zu erstellen. Diese Richtlinien sollten klar, prägnant und umsetzbar sein, mit spezifischen Regeln und Richtlinien, die von allen Beteiligten leicht verstanden und umgesetzt werden können.
Zum Beispiel:
- In einer Datenzugriffsrichtlinie kann festgelegt werden, welche Rollen innerhalb des Unternehmens zum Zugriff auf bestimmte Datentypen berechtigt sind und welche Sicherheitsprotokolle für den Zugriff erforderlich sind.
- Eine Datenqualitätspolitik könnte die Erwartungen an die Genauigkeit, Vollständigkeit und Beständigkeit der Daten festlegen und Leitlinien für den Umgang mit Datenfehlern und -inkonsistenzen enthalten.
- In einer Richtlinie zur Datenaufbewahrung kann festgelegt werden, wie lange verschiedene Arten von Daten aufbewahrt werden sollten und wann sie archiviert oder gelöscht werden sollten.
6. Einrichtung eines Überwachungs- und Durchsetzungsmechanismus
Um sicherzustellen, dass die data governance befolgt werden, sind Mechanismen zur Überwachung der Einhaltung und zur Durchsetzung der Compliance unerlässlich. Dazu können automatisierte Tools zur Überwachung des Datenzugriffs, der Datenqualitätsmetriken und der Datennutzungsmuster gehören.
Regelmäßige Prüfungen und Berichte helfen dabei, Lücken bei der Einhaltung der Vorschriften und Bereiche zu ermitteln, in denen die Richtlinien möglicherweise aktualisiert werden müssen. Data governance oder -Teams können dafür verantwortlich sein, die Durchsetzung dieser Richtlinien zu überwachen und alle auftretenden Probleme zu lösen.
7. Kommunizieren und trainieren Mitarbeiter
Nach der Erstellung von data governance ist es wichtig, diese allen relevanten Interessengruppen innerhalb des Unternehmens zu vermitteln. Dazu gehören nicht nur die Dateneigentümer und -verwalter, sondern auch die Endnutzer, die täglich mit den Daten arbeiten.
Es sollten Training durchgeführt werden, um die Mitarbeiter über die Bedeutung von data governance und die Einhaltung der Richtlinien aufzuklären. Dies trägt dazu bei, dass sich jeder seiner Rolle und Verantwortung in Bezug auf das Datenmanagement bewusst ist.
8. Regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung
Data governance ist keine einmalige Angelegenheit. Da sich Geschäftsanforderungen, Vorschriften und Technologien weiterentwickeln, ist es wichtig, data governance regelmäßig zu überprüfen und zu aktualisieren. Dadurch wird sichergestellt, dass sie relevant und effektiv bleiben und mit den strategischen Zielen des Unternehmens übereinstimmen.
Eine kontinuierliche Feedbackschleife, die Beiträge von Datennutzern, Datenverwaltern und Compliance-Beauftragten einschließt, kann helfen, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Regelmäßige Aktualisierungen ermöglichen es Unternehmen auch, sich an neue gesetzliche Anforderungen und neue Datenmanagement anzupassen.
Bewährte Praktiken für die Umsetzung von Data Governance
Einige der besten Praktiken für die Umsetzung von data governance sind:
- Klein anfangen und schrittweise ausbauen: Beginnen Sie damit, sich auf einige wichtige Datenbereiche oder Geschäftseinheiten zu konzentrieren, und erweitern Sie den Umfang Ihres data governance schrittweise, wenn sich die Richtlinien als wirksam erweisen.
- Technologie nutzen: Nutzen Sie data governance und -Technologien, um die Durchsetzung von Richtlinien zu automatisieren, die Datenqualität zu überwachen und die Einhaltung von Richtlinien zu verfolgen.
- Fördern Sie eine data driven Kultur: Fördern Sie eine Kultur, in der die Mitarbeiter die Bedeutung von data governance verstehen und die Verantwortung für die Datenqualität und -sicherheit übernehmen.
- Ausrichten an den Unternehmenszielen: Stellen Sie sicher, dass die data governance die allgemeine Geschäftsstrategie des Unternehmens unterstützen und dazu beitragen, den Wert durch bessere Entscheidungsfindung und betriebliche Effizienz zu steigern.
Automatisieren Sie die Durchsetzung von Data Governance mit Actian der Actian Data Intelligence Platform
Die Erstellung und Umsetzung von data governance ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass die Daten eines Unternehmens effektiv und sicher verwaltet werden und den Vorschriften entsprechen. Gut definierte Richtlinien fördern die Datenqualität, rationalisieren die Abläufe, mindern Risiken und ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung. Mit einem strukturierten Ansatz für die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien können Unternehmen eine solide Grundlage für data governance schaffen und so ihre Fähigkeit verbessern, Daten als strategische Ressource in einer sich schnell entwickelnden Unternehmenslandschaft zu nutzen.
Die Data-Intelligence-Plattform von Actian trägt zu einer aktiven und agilen data governance bei, die vertrauenswürdige, konforme und sichere Informationen im gesamten Unternehmen liefert. Sie hilft bei der Automatisierung von data governance und stellt sicher, dass Datenteams Zugang zu den Daten haben, die sie für eine effektive Arbeit benötigen. Fordern Sie eine personalisierte demo der Actian Data Intelligence Platform an, um zu sehen, wie die Plattform funktioniert.
