Was sind die wichtigsten Grundsätze des Datenmanagement ?

Unternehmen generieren und nutzen heute mehr Daten als je zuvor. Angesichts wachsender Datenmengen und immer komplexerer Umgebungen benötigen Unternehmen klare Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass Daten korrekt, sicher, konform und team- und systemübergreifend nutzbar bleiben.

Data Governance und -Praktiken sind die Regeln und Rahmenbedingungen, die Unternehmen anwenden, um verwalten , Eigentumsrechte, Sicherheit, Zugänglichkeit und Compliance während des gesamten Datenlebenszyklus verwalten . Diese Grundsätze stellen sicher, dass Daten zuverlässige Analysen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Entscheidungsfindung sichere Entscheidungsfindung unterstützen.

Datenmanagement starkes Datenmanagement Unternehmen, Governance zu operationalisieren, indem sie Verantwortlichkeiten festlegen, Qualitätsstandards durchsetzen und Daten auf Geschäftsergebnisse abstimmen. Wenn Governance-Prinzipien und Datenmanagement zusammenwirken, können Unternehmen vertrauenswürdige, hochwertige Daten in zunehmend komplexen digitalen Ökosystemen aufrechterhalten.

Die Unternehmensleitung definiert in der Regel diese Grundsätze, um die Datenstrategie an den geschäftlichen Prioritäten auszurichten. Diese Grundsätze werden dann mit messbaren Zielen und Leistungskennzahlen verknüpft, um eine agile Problemlösung, Erkenntnis, Risikominderung und betriebliche Effizienz zu unterstützen.

Warum Data Governance und -Praktiken wichtig sind

Unternehmen, die starke Data Governance implementieren, können die Datenqualität verbessern, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften stärken, operative Risiken reduzieren und Analyseinitiativen beschleunigen. Da Datenökosysteme immer komplexer werden, trägt Governance dazu bei, dass Daten vertrauenswürdig und zugänglich bleiben und mit den Geschäftszielen übereinstimmen.

Grundlegende Data Governance und Praktiken Data Governance

Diese grundlegenden Konzepte werden oft als Prinzipien des Datenmanagement bezeichnet, die umfassendere Data Governance unterstützen. Zu den grundlegendsten Data Governance und Praktiken Data Governance gehören:

• Entwickeln Sie eine Strategie und Vision, die definiert, welche Daten erforderlich sind, um wettbewerbsfähig und konform zu bleiben.
• Schaffen Sie eine klare Datenverantwortlichkeit, indem Sie die Verantwortung den Führungskräften der Geschäftsbereiche oder den Produktverantwortlichen zuweisen.
• Machen Sie Data Governance zu Data Governance gemeinsamen Verantwortung im gesamten Unternehmen.
• Den Lebenszyklus von Daten von der Erfassung bis zur Vernichtung verstehen und überwachen
• Wenden Sie qualitätsorientierte Verfahren an, um sicherzustellen, dass Daten aktuell, genau, sicher und relevant bleiben.
• Implementieren Sie Metadaten , um die Datennutzung, -speicherung, -überwachung und -konformität zu automatisieren.

Entwerfen Sie eine Datenmanagement

Unternehmen generieren kontinuierlich Daten durch moderne Datenmanagement , darunter Geschäftsabläufe, IoT , mobile Technologien, social media, Lieferanten und Integrationen von Drittanbietern. Effektive Data Governance stellen sicher, dass Unternehmen verstehen, welche Daten notwendig sind, wie sie verwendet werden sollten und wie sie zu den Geschäftsergebnissen beitragen.

Die Geschäftsleitung kann diese Bedenken mithilfe des Wertstrommanagements (VSM) ausräumen. Mit Tools wie Tasktop oder einfachen Visualisierungstechniken können Unternehmen folgende Aspekte besser verstehen:

• Wie und wo die Daten verwendet werden.
• Welche Daten werden verwendet.
• Was passiert mit den Daten nach der Nutzung?
• Wo Daten redundant oder repetitiv sind.
• Wo Datenlücken den Betriebsablauf blockieren

Das Ergebnis einer Wertstromanalyse ist eine Liste iterativer Schritte, die die Vision für Datenmanagement ausgereiftes Datenmanagement der Definition in IhremFramework schaffen.

Ihre Data Governance sollte Folgendes umfassen:

• Leitplankenkontrollen und -richtlinien.
• Archivierungs-, Speicher- und Wiederherstellungsrichtlinien für Daten, die den globalen gesetzlichen Anforderungen entsprechen.
• Domänen- oder Geschäftsbereichsregeln für Datenanwendungen, Dienste und Produkte.
• Rollendefinitionen, die wichtige Lieferantenpartner einschließen könnten.
• Datenschutz und -sicherheit, mit Maßnahmen im Falle eines Hackerangriffs oder einer Datenverletzung.
• Pilotprojekte, um sicherzustellen, dass Ihre Strategie tragfähig und flexibel ist und Ihre Agilität auf dem Markt nicht beeinträchtigt.
• Überwachung von Datenvorfällen und Defekten, Warnmeldungen und Maßnahmen.
• Finanzielle Regeln für die Kosten der Datenerfassung, -kontrolle und -speicherung.
• LaufendeTraining für Mitarbeiter und Stakeholder zum ThemaData Governance .

Ihre Datenbankverwaltungsgrundsätze sollten eine agile Organisation ermöglichen, die auf die digitale Wirtschaft vorbereitet ist, indem Governance-Kennzahlen mit messbaren KPIs und Dashboards abgestimmt werden.

Rollen im Data Governance Framework

Die Geschäftsleitung muss klarstellen, dass Data Governance, Sicherheit und Schutz in der Verantwortung aller Mitarbeiter und Lieferantenpartner liegen. Data Governance strenge Data Governance erfordert klar definierte Rollen, um Verantwortlichkeit und betriebliche Effizienz zu gewährleisten.

Datenmanagement sollten die folgenden Funktionen haben:

• Datenverantwortliche: Verantwortlich für die Verwaltung von Daten über Geschäftsbereiche hinweg, einschließlich Beschaffung, Nutzung, Finanzaufsicht, Sicherheit und Speicherung.
• Datenverwalter: Verantwortlich für die Qualität der Daten, die über einen oder mehrere Wertströme fließen. Qualität bedeutet, dass die Daten zeitnah, relevant und in allen Attributen oder Feldern vollständig sein sollten.
• Datenverwalter: Verantwortlich für die Pflege der Dateninfrastruktur, Repositorys und Anwendungen. Datenbankadministratoren, Entwickler, SaaS-Anbieter und Datenanbieter sind Beispiele für Datenverwalter.
• Datenbenutzer: Mitarbeiter und Stakeholder, die Daten unter Einhaltung von Governance-Richtlinien und Best Practices nutzen.

Risiko- und Compliance-Teams sollten mindestens einmal jährlich die Governance-Rollen überprüfen, um deren Relevanz sicherzustellen.

Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus unter Anwendung von Data Governance

Starke Data Governance und -Praktiken verlangen von Unternehmen, dass sie verwalten in jeder Phase ihres Lebenszyklus verwalten . Ein ordnungsgemäßes Lebenszyklusmanagement verbessert Entscheidungsfindung, stärkt die Compliance und schafft Vertrauen bei den Kunden. Unternehmen wenden diese Data Governance und -Praktiken in der Regel in jeder Phase des Datenlebenszyklus an:

Datenerfassung:

• Wer ist zum Erwerb von Daten berechtigt?
• Wo kann man Daten erhalten?
• Welche Tests bestätigen, dass Daten in Ihre Datenrepositorys oder Anwendungen übernommen werden können? 

Erstellung von Daten:

• Welche Prozesse oder Aufgaben erzeugen Daten?
• Wie viele dieser Aufgaben sind manuell?
• Wenn manuell, sollten sie automatisiert werden?
• Werden die Daten zur Verwendung an anderer Stelle erstellt?
• Sind die zu erstellenden Daten bereits vorhanden?
• Wenn Daten keinen Nutzen haben, können wir dann aufhören, diese Daten zu erstellen?
• Sind die Daten bereit für die Verwendung oder müssen sie ergänzt werden? 

Data Sharing:

• Sind die Daten leicht zugänglich, zeitnah, relevant, vollständig, genau und von hoher Qualität?
• Welche Maßnahmen sind erforderlich, wenn eine Aufgabe nicht auf Daten zugreifen kann?
• Wie werden Daten während der Verteilung validiert?
• Was geschieht mit den ursprünglichen Daten, wenn sich diese ändern?
• Wie sicher sind Sie, dass zugelassene Anwendungen oder Personen auf Ihre Daten zugreifen und dass es keine unbefugte Nutzung gibt?
• Werden Ihre Daten ausgelagert (in Tools wie Excel) und somit nicht mehr von Ihnen verwaltet?
• Erzeugen Anwendungen oder manuelle Prozesse doppelte Daten, und wenn ja, wie kann dies verhindert werden?
• Wie werden die Daten vor der Verwendung bereinigt? (Eine gängige Praxis für extern beschaffte Daten)
• Ist die Training Datenmanagement für jede Rolle Datenmanagement und findet sie statt? 

Datenspeicherung:

• Wo speichern Sie Ihre Daten? In Ihrer Infrastruktur oder in Cloud kostengünstigeren Cloud ?
• Nutzen Sie Data Warehouses oder Data Lakes optimal, um Daten für die Verwendung in Produkten und Dienstleistungen zu speichern?
• Woher wissen Sie, ob die Daten veraltet sind oder nicht mehr benötigt werden?

Datenarchivierung und -wiederherstellung:

• Wo können diese Daten am besten aufbewahrt, archiviert und gesichert werden?
• Wie sicher sind Sie, dass Sie Daten bei Bedarf wiederherstellen können?
• Nutzen Sie Cloud optionen und Optionen zur Geschäftskontinuität?
• Welche Fristen oder Vorschriften müssen bei der Speicherung von Daten eingehalten werden?
• Sind Ihre Daten an einem Ort gespeichert, der illegal sein könnte?
• Stellen Sie bei der Aktualisierung Ihrer Technologie sicher, dass archivierte Daten weiterhin abrufbar sind und von Ihren Produkten und Dienstleistungen genutzt werden können?
• Wie oft überprüfen Sie die Geschäftskontinuität oder die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften?

Löschung und Vernichtung von Daten:

• Sind die Löschrichtlinien mit den gesetzlichen Vorschriften vereinbar?
• Werden Löschvorgänge durch Automatisierung und manuelle Kontrollen überprüft?
• Gibt es Sicherheitsvorkehrungen, um einen versehentlichen Datenverlust zu verhindern?

Metadaten in Datenmanagement

Metadaten ein grundlegender Bestandteil moderner Datenmanagement Data Governance . Jeder Aspekt der Datenbewegung, -änderung, -speicherung, -sicherheit und -löschung sollte mit einem zugelassenen Datenkontroll-Toolset protokolliert und vom Dateneigentümer anhand von Metadaten überprüft werden.

Alle Daten haben eine Reihe von Attributen wie z. B.:

• Erstellte Zeit.
• Anwendung verwendet in.
• Zeit zu behalten.
• Wo erworben oder geschaffen.
• Qualitätsmetriken (Zugänglichkeit, Aktualität, Relevanz usw.).

Metadaten fungieren als Kontrollzentren für die Governance, indem sie sicherstellen, dass die Datenmerkmale gemäß den Governance-Richtlinien überwacht, geprüft und gemeldet werden.

Metadaten effektive Metadaten ermöglicht Unternehmen Folgendes:

• Herkunft und Nutzungshistorie von Daten nachverfolgen
• Überwachen Sie Datenzugriffsmuster und Sicherheitskontrollen.
• Verbessern Sie die Datenqualität und die betriebliche Effizienz
• Unterstützung der Automatisierung von Archivierungs- und Löschprozessen
• Verbessern Sie Ihre Analyse- undFähigkeiten

Zusammenfassung der Data Governance und Praktiken Data Governance

Data Governance und -Praktiken helfen Unternehmen dabei, die Datenqualität aufrechtzuerhalten, die Compliance zu stärken, Risiken zu reduzieren und Entscheidungsfindung vertrauenswürdige Entscheidungsfindung zu unterstützen. Durch die Definition von Governance-Rollen, die Verwaltung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg und die Verwendung Metadaten Überwachung und Kontrolle können Unternehmen zuverlässige und skalierbar aufbauen, die das Geschäftswachstum und Innovationen unterstützen. 

Actian und die Data Intelligence Plattform

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.

Über seine zentralisierte Schnittstelle unterstützt Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse und erleichtert so die Anwendung von Richtlinien, die Lösung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Unsere Plattform hilft auch dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist so konzipiert, dass sie mit sich weiterentwickelnden Datenökosystemen skalierbar ist und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen unterstützt. Fordern Sie Ihre persönliche Demo an, um zu erfahren, wie Actian Unternehmen bei der Umsetzung moderner Data Governance und -Praktiken unterstützt.