Was ist eine Data Governance ?

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 in einem Unternehmen. 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 so verwaltet werden, dass ihr Wert maximiert und gleichzeitig die Risiken durch Missbrauch, Datenverstöße und Nichteinhaltung von Vorschriften minimiert werden. In diesem Artikel untersuchen wir den Prozess der Erstellung und Umsetzung Data Governance und deren Bedeutung für moderne Unternehmen.

Das Geschäftsszenario für Data Governance

Effektive Data Governance liefern messbaren geschäftlichen Nutzen in mehreren Dimensionen:

• Risikominderung und Compliance: Unternehmen ohne robuste Governance-Richtlinien sehen sich mit eskalierenden regulatorischen Strafen konfrontiert. Die Bußgelder gemäß DSGVO haben seit Beginn der Durchsetzung 6 Milliarden Euro überschritten. Verstöße gegen den CCPA werden mit Strafen von bis zu 7.500 US-Dollar pro vorsätzlichem Verstoß geahndet. Gut umgesetzte Richtlinien reduzieren dieses Risiko, indem sie eine konsistente Compliance bei allen Datenverarbeitungsaktivitäten gewährleisten.
• Betriebliche Effizienz: Klare Richtlinien beseitigen Unklarheiten, die den Betrieb verlangsamen. Unternehmen mit ausgereiften Governance-Richtlinien verzeichnen eine Reduzierung von 30 bis 50 % des Zeitaufwands für datenbezogene Fragen und Zugriffsanfragen. Datenteams konzentrieren sich auf strategische Initiativen statt auf Ad-hoc-Entscheidungen und Krisenmanagement.
• Umsatzsicherung: Starke Governance-Richtlinien reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Verstößen durch einheitliche Sicherheitsstandards und Zugriffskontrollen. Unternehmen mit vertrauenswürdigen Daten können diese auch durch Datenprodukte und analysebasierte Dienste effektiver monetarisieren.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Daten effektiv verwalten, treffen schnellere und bessere Entscheidungen. Sie vertrauen ihren Analysen, setzen KI selbstbewusst ein und reagieren schneller auf Marktveränderungen als Wettbewerber, die mit Datenqualität und Compliance-Problemen zu kämpfen haben.

Der ROI der Umsetzung von Richtlinien zeigt sich in reduzierten Compliance-Kosten, vermiedenen Strafen, verbesserter Produktivität und verbessertenFähigkeiten.

Was sind Data Governance ?

Data Governance sind eine Reihe formalisierter Regeln und Leitlinien, die festlegen, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet, geschützt, genutzt und vernichtet werden sollen. Diese Richtlinien decken verschiedene Aspekte des Datenmanagement ab, darunter Datenqualität, Datensicherheit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Sie bieten einen Framework sicherstellt, dass Daten in allen Abteilungen und Systemen einheitlich behandelt werden und sowohl den Geschäftszielen als auch den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Zu den wichtigsten Komponenten von Data Governance gehören in der Regel:

• Verantwortlichkeiten hinsichtlich Dateneigentum und -verwaltung: Klare Zuweisung, wer Eigentümer der einzelnen Datenbereiche ist und wer als Datenverwalter für das tägliche Qualitätsmanagement zuständig ist. In Richtlinien werden Entscheidungsrechte festgelegt, z. B. wer den Zugriff genehmigt, wer Änderungen autorisiert, wer Streitigkeiten beilegt und wie bei Problemen vorgegangen wird.
• Datensicherheit und Datenschutzstandards: Spezifische Anforderungen zum Schutz von Daten basierend auf Sensitivitätsklassifizierungen, einschließlich Verschlüsselungsstandards, Authentifizierungsanforderungen, Netzwerksicherheitsprotokollen und Verfahren zur Reaktion auf Vorfälle. Datenschutzstandards befassen sich mit Einwilligungsmanagement, Datenminimierung, Zweckbindung und individuellen Rechten gemäß Vorschriften wie der DSGVO.
• Prozesse zum Datenqualitätsmanagement: Definitionen von Qualitätsdimensionen (Genauigkeit, Vollständigkeit, Beständigkeit, Aktualität, Gültigkeit) mit akzeptablen Schwellenwerten für jeden Datenbereich. Richtlinien legen Messansätze, Validierungsregeln, Bereinigungsprozesse und Korrektur-Workflows fest, wenn Qualitätsprobleme festgestellt werden.
• Richtlinien zur Datenklassifizierung und Zugriffskontrolle: Klassifizierungsschemata, die Daten nach Sensibilität (öffentlich, intern, vertraulich, eingeschränkt) und regulatorischem Geltungsbereich kategorisieren. Richtlinien ordnen Klassifizierungen Zugriffsanforderungen zu und legen Genehmigungsworkflows für Zugriffsanfragen fest, wobei Prinzipien wie das Prinzip der geringsten Privilegien und die Aufgabentrennung befolgt werden.
• Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Archivierung: Aufbewahrungsfristen, die festlegen, wie lange jeder Datentyp auf der Grundlage gesetzlicher Anforderungen, geschäftlicher Erfordernisse und Speicherkosten aufbewahrt werden muss. Die Richtlinien befassen sich mit der aktiven Aufbewahrung, Archivierung und sicheren Vernichtung und berücksichtigen dabei die Aufbewahrungspflicht im Falle von Rechtsstreitigkeiten, die die normale Löschung bei Eintritt rechtlicher Angelegenheiten aussetzt.
• Einhaltung der einschlägigen Vorschriften: Zuordnung von Richtlinien zu spezifischen regulatorischen Anforderungen (wie DSGVO, CCPA und anderen branchenspezifischen Vorschriften). In den Richtlinien wird festgelegt, wie das Unternehmen die einzelnen Anforderungen erfüllt, und es werden Protokolle erstellt.

Schritte zur Erstellung von Data Governance

Die Erstellung von Data Governance erfordert einen strukturierten Ansatz, um sicherzustellen, dass die Richtlinien alle notwendigen Aspekte des Datenmanagement abdecken Datenmanagement mit den Unternehmenszielen übereinstimmen. 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 im luftleeren Raum erstellt werden. Die Einbeziehung wichtiger Interessengruppen aus verschiedenen Abteilungen wie IT, Recht, Compliance, Datenmanagement und aus den geschäftlichen Abteilungen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Richtlinien den organisatorischen Bedürfnisse und rechtlichen Anforderungen nachkommen.

Dateninhaber, Datenverwalterund Fachexperten (SMEs) spielen eine wichtige Rolle dabei, Einblicke in die spezifischen Datenmanagement zu geben, mit denen ihre jeweiligen Abteilungen konfrontiert sind. Ihre Beiträge tragen dazu bei, dass die Richtlinien auf reale Probleme zugeschnitten sind und ein Gefühl der Verantwortung und Rechenschaftspflicht bei den für die Datenverwaltung Verantwortlichen schaffen.

3. Bewertung der aktuellen Datenmanagement

Bevor Organisationen Data Governance entwerfen, müssen sie ihre bestehenden Datenmanagement bewerten. Dazu gehört auch die Bewertung des aktuellen Zustands der Datenqualität, der Sicherheitsprotokolle, der Datenintegration und der Einhaltung bestehender 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 innerhalb des Unternehmens erforderlich sind. Das Framework sollte umfassen:

• Datenhoheit: Legen Sie klar fest, wer Eigentümer und Verantwortlicher für verschiedene Arten von Daten ist, z. B. Geschäftsbereiche, Datenverwalter oder die IT-Abteilung.
• Daten-Stewardship: Beauftragen Sie Datenverwalter mit der Überwachung der Qualität und Verwaltung von Daten in allen Abteilungen. Diese Personen sorgen dafür, dass Datenstandards eingehalten und datenbezogene Probleme umgehend behoben werden.
• Datenzugriff und Sicherheit: Legen Sie Regeln fest, wer auf welche Daten zugreifen darf, wie der Zugriff gewährt wird und welche Sicherheitsprotokolle befolgt werden müssen, z. B. Verschlüsselung oder Authentifizierung.
• Datenqualitätsstandards: Richten Sie Prozesse zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität ein, einschließlich Genauigkeit, Beständigkeit und Vollständigkeit. Dies kann Datenvalidierungsregeln, Datenbereinigung und regelmäßige Audits umfassen.
• Datenlebenszyklusmanagement: Definieren Sie die Phasen des Datenlebenszyklus von der Datenerstellung bis zur Datenlöschung und legen Sie Regeln für die Aufbewahrung, Archivierung und Entsorgung von Daten in Übereinstimmung mit den gesetzlichen 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 Verfolgung 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 an alle relevanten Interessengruppen innerhalb des Unternehmens weiterzugeben. 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 -Richtlinien 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:

• Fangen Sie klein an und skalieren Sie schrittweise: Konzentrieren Sie sich zunächst auf einige wenige wichtige Datenbereiche oder Geschäftsbereiche und erweitern Sie den Umfang Ihres Data Governance schrittweise, sobald sich die Richtlinien als wirksam erwiesen haben.
• Technologie nutzen: Nutzen Sie Data Governance und -Technologien, um die Durchsetzung von Richtlinien zu automatisieren, die Datenqualität zu überwachen und die Compliance zu verfolgen.
• Fördern Sie eine datengesteuerte Kultur: Fördern Sie eine Kultur, in der die Mitarbeiter die Bedeutung der Data Governance verstehen Data Governance Verantwortung für die Datenqualität und -sicherheit übernehmen.
• Ausrichtung auf die Unternehmensziele: Stellen Sie sicher, dass Data Governance die allgemeine Geschäftsstrategie des Unternehmens unterstützen und durch bessere Entscheidungsfindung betriebliche Effizienz zur Wertsteigerung beitragen.

Automatisieren Sie die Durchsetzung von Data Governance mit der Actian Data Intelligence Platform.

Die Erstellung und Implementierung von Data Governance ist ein wichtiger 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 Actian Data Intelligence Platform trägt zu einer aktiven und agilen Data Governance bei Data Governance vertrauenswürdige, konforme und sichere Informationen im gesamten Unternehmen bereitstellt. Die Plattform wandelt Richtliniendokumentationen durch mehrere wichtige Fähigkeiten in automatisierte Durchsetzungsmaßnahmen um:

• Automatisierte Durchsetzung von Richtlinien: Die Plattform überwacht kontinuierlich die Datenaktivitäten und wendet automatisch Richtlinien an, die auf Datenklassifizierungen, Nutzer und regulatorischen Anforderungen basieren. Anstatt sich auf manuelle Compliance-Prüfungen zu verlassen, setzt das System Zugriffskontrollen, Datenmaskierung, Aufbewahrungsregeln und Sicherheitsprotokolle in Echtzeit durch.
• Richtlinienvorlagenbibliothek: Actian bietet vorgefertigte Richtlinienvorlagen für gängige Governance-Szenarien und regulatorische Anforderungen, darunter DSGVO, HIPAA, CCPA und branchenspezifische Vorschriften. Dadurch wird die Erstellung von Richtlinien beschleunigt und gleichzeitig sichergestellt, dass Best Practices eingebettet Anfang eingebettet sind.
• Echtzeit-Compliance-Überwachung: Interaktive Dashboards bieten Transparenz hinsichtlich der Einhaltung von Richtlinien im gesamten Datenökosystem. Automatisierte Warnmeldungen benachrichtigen die Beteiligten bei Verstößen gegen Richtlinien und ermöglichen so eine schnelle Reaktion.
• Umfassende Prüfpfade: Jede Maßnahme zur Durchsetzung von Richtlinien, jede Ausnahmegenehmigung und jedes Compliance-Ereignis wird mit vollständigem Kontext protokolliert und liefert so die erforderlichen Nachweise für behördliche Prüfungen und Untersuchungen von Vorfällen.

Actian hilft bei der Automatisierung von Data Governance und stellt sicher, dass Datenteams Zugriff auf die Daten haben, die sie für eine effektive Arbeit benötigen. Fordern Sie eine personalisierte Demo Actian Data Intelligence Platform an , um zu sehen, wie die Plattform funktioniert.