Data Governance vs. Datenmanagement: Die wichtigsten Unterschiede

Wenn es um die Verwaltung der Daten Ihres Unternehmens geht, Data Governance und Datenmanagement sind zwei Begriffe, die Sie verstehen müssen. Obwohl sie oft verwechselt werden, dienen sie unterschiedlichen Zwecken:

• Data Governance definiert die Regeln, Richtlinien und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten. Der Schwerpunkt liegt darauf, dass die Daten sicher sind, den Vorschriften entsprechen und mit den Geschäftszielen übereinstimmen.
• Datenmanagement führt diese Regeln aus und kümmert sich um die technischen Prozesse wie Speicherung, Verarbeitung und Pflege der Daten, um sicherzustellen, dass diese korrekt und zugänglich sind.

Das Wichtigste zum Mitnehmen: Governance ist das "Was" und "Warum" (Strategie), während Management das "Wie" (Ausführung) ist. Ohne Governance gibt es keine Richtung. Ohne Management bleibt die Strategie theoretisch.

Kurzer Überblick:

• Data Governance: Konzentriert sich auf Richtlinien, Compliance und Eigentum.
• Datenmanagement: Erledigt die alltäglichen Aufgaben wie Speicherung, Integration und Qualitätskontrolle.
• Gemeinsam: Sie gewährleisten hochwertige, sichere und nutzbare Daten für bessere Geschäftsentscheidungen.

Schneller Vergleich:

Das Verständnis des Unterschieds ist entscheidend, um Ineffizienzen zu vermeiden, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und den wahren Wert Ihrer Daten zu erschließen.

Was ist Data Governance?

Definition und Zielsetzung

Data Governance dient als strategisches Framework zur verwalten und Sicherung der Datenbestände eines Unternehmens. Sie legt klare Richtlinien, Prozesse und Standards fest, um sicherzustellen, dass die Daten die Geschäftsziele unterstützen und gleichzeitig die Sicherheit und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten. Stellen Sie sich dies als ein Regelwerk vor, das festlegt, wer auf Daten zugreifen darf, wann sie verwendet werden dürfen und wie sie zu behandeln sind. Für US-amerikanische Unternehmen hat dies höchste Priorität. Eine Umfrage aus dem Jahr 2024 ergab, dass 45 % der Chief Data Officers Data Governance als einen wichtigen Schwerpunkt betrachten, während 52 % der Datenverantwortlichen die Verbesserung der Governance als eine der wichtigsten Strategien im Jahr 2023 bezeichneten.

Zu den wichtigsten Zielen der Data Governance gehört die Einrichtung von Protokollen für die Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten, um Fehler und Ungenauigkeiten zu minimieren. Sie spielt auch eine wichtige Rolle beim Risikomanagement und bei der Einhaltung von Vorschriften und ermöglicht gleichzeitig den sicheren Zugriff auf Daten durch verschiedene Teams. Dies gewährleistet eine hohe Datenqualität und Transparenz über den gesamten Lebenszyklus der Daten.

Um diese Ziele zu erreichen, implementieren Unternehmen strukturierte Prozesse, die diese Strategien in umsetzbare Praktiken verwandeln.

Kernprozesse der Data Governance

Die Einführung einer effektiven Data Governance erfordert eine Reihe miteinander verbundener Prozesse, die zusammen ein solides Framework bilden. Alles beginnt mit der Ausrichtung der Governance-Ziele auf die breitere Unternehmensstrategie.

Planung und Strategieentwicklung: Dieser Schritt umfasst die Erstellung eines Framework von Richtlinien und Standards, die die Verwendung von Daten regeln. Diese Richtlinien betreffen Anwendungen wie Business Intelligence, Datenaktualität und Datenschutzanforderungen.

Rollenzuweisung: Klar definierte Rollen sind entscheidend. Ein Finanzinstitut könnte beispielsweise einen Compliance-Beauftragten zum Eigentümer der Transaktionsdaten ernennen, der sicherstellt, dass die gesetzlichen Vorschriften eingehalten werden und ein unbefugter Zugriff verhindert wird.

Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien: Es werden Richtlinien für den Datenzugriff, die Nutzung und die Sicherheit erstellt und durchgesetzt. Ein Einzelhandelsunternehmen könnte beispielsweise Datenprofile erstellen, um doppelte Kundendatensätze zu identifizieren und so genaue Berichte und personalisierte Marketingmaßnahmen zu gewährleisten.

Verwaltung und Überwachung der Datenqualität: Eine regelmäßige Überwachung ist für die Aufrechterhaltung der Datenqualität unerlässlich. Anhand von Leistungsindikatoren lassen sich die Fortschritte verfolgen. Im Gesundheitswesen wird häufig Verschlüsselung eingesetzt, um Patientendaten zu sichern und die HIPAA-Vorschriften einzuhalten.

Metadaten und Datenkatalogisierung: Diese Tools bieten Einblick in die Datenbestände. Ein Datensatz in einem Data Warehouse könnte beispielsweise als "Kundentransaktionen, Q4 2024" gekennzeichnet sein und Marketingteams dabei helfen, die richtige Zielgruppe anzusprechen. In ähnlicher Weise kann ein Datenkatalog E-Commerce-Unternehmen beim Auffinden von Daten zum Kundenverhalten oder von Verkaufsmetriken helfen.

Verwaltung des Lebenszyklus von Daten: Dieser Prozess überwacht die Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer Löschung. So können beispielsweise Finanzdaten sieben Jahre lang aufbewahrt werden, bevor sie sicher gelöscht werden, um den Vorschriften zu entsprechen.

Regulatorische und Compliance-Anforderungen

Effektive Data Governance ist nicht nur für die interne Verwaltung wichtig, sondern auch für die Erfüllung externer gesetzlicher Anforderungen. Sie stellt sicher, dass Unternehmen die US-Gesetze einhalten, indem sie Datenpraktiken durchsetzt, die mit komplexen gesetzlichen Vorgaben übereinstimmen.

Im Gesundheitswesen erfordert die Einhaltung des HIPAA strenge Protokolle wie Zugangskontrollen, Verschlüsselung und Prüfprotokolle zum Schutz von Patientendaten. In den Unternehmensrichtlinien kann beispielsweise festgelegt werden, wer auf medizinische Daten zugreifen darf, wie lange sie aufbewahrt werden sollen und welche Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sein müssen.

Börsennotierte Unternehmen müssen die SOX-Vorschriften einhalten, die eine strenge Governance für die Finanzberichterstattung vorsehen. Dazu gehören dokumentierte Prozesse zur Gewährleistung der Genauigkeit, regelmäßige Validierung, klare Genehmigungsabläufe und detaillierte Prüfpfade.

In Kalifornien schreibt das CCPA eine strenge Data Governance zum Schutz von Verbraucherdaten vor. Unternehmen müssen personenbezogene Daten identifizieren, ihre Verwendung nachverfolgen und umgehend auf Anfragen von Verbrauchern nach Zugang oder Löschung reagieren.

Starke Governance-Rahmenwerke helfen Unternehmen auch dabei, Compliance-Risiken zu minimieren und die Wahrscheinlichkeit rechtlicher Probleme zu verringern. Angesichts des Anstiegs von Datenschutzverletzungen um 20 % im Jahr 2023 sind robuste Governance-Strategien für den Schutz sensibler Daten wichtiger denn je.

Was ist Datenmanagement?

Definition und Zielsetzung

Beim Datenmanagement geht es um die praktische Seite des Umgangs mit den Daten eines Unternehmens. Während Data Governance die Regeln und Richtlinien festlegt, konzentriert sich das Datenmanagement auf die Umsetzung dieser Regeln in die Praxis. Es geht um die praktische Arbeit der Speicherung, Verarbeitung und Pflege von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus.

Die Internationale Organisation für Normung (ISO) erklärt es gut:

"Data Governance legt fest, welche Entscheidungen im Datenmanagement zu treffen sind und wer diese Entscheidungen trifft. Das Datenmanagement stellt jedoch sicher, dass diese Entscheidungen getroffen und die entsprechenden Maßnahmen ergriffen werden."

Vereinfacht ausgedrückt, definiert die Governance das "Was" und "Warum", während das Management das "Wie" regelt.

Das Hauptziel des Datenmanagement besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten im gesamten Unternehmen korrekt, zugänglich und zuverlässig sind. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter die benötigten Daten leicht finden und ihnen vertrauen können. Dazu gehört auch der Schutz der Daten vor Verlust, Diebstahl oder Verstößen durch geeignete Sicherheitsmaßnahmen. Darüber hinaus hilft Datenmanagement Unternehmen bei der Skalierung ihrer Abläufe, indem es wiederholbare Prozesse schafft, die Daten und Metadaten auf dem neuesten Stand halten.

Wenn das Datenmanagement nicht richtig gemacht wird, kann das kostspielige Folgen haben. Gartner berichtet, dass Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar jährlich aufgrund von schlechter Datenqualität verlieren. Noch schlimmer ist, dass fast die Hälfte (47 %) der neu erstellten Datensätze mindestens einen kritischen Fehler aufweisen, der sich auf die Arbeit auswirkt. Da nur 3 % der Unternehmensdaten die grundlegenden Qualitätsstandards erfüllen, ist ein effektives Datenmanagement ein Muss für jedes Unternehmen, das wettbewerbsfähig bleiben will.

In Verbindung mit einer strengen Governance gewährleistet das Datenmanagement einen reibungslosen Datenlebenszyklus, der den Geschäftserfolg unterstützt.

Schlüsselprozesse des Datenmanagement

Um seine Ziele zu erreichen, stützt sich das Datenmanagement auf spezifische Prozesse, die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus behandeln - von der Erstellung bis zur Entsorgung. Diese Prozesse arbeiten zusammen, um Rohdaten in ein wertvolles Geschäftsgut zu verwandeln.

• Entwurf der Datenarchitektur: Dies ist die Blaupause dafür, wie sich Daten in einem Unternehmen bewegen. Dazu gehören die Entwicklung von Speichersystemen, die Einrichtung von Integrationspunkten und der Aufbau der technischen Infrastruktur für alle anderen Datenaktivitäten.
• Datenerfassung und -einspielung: Hier geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und in das System einzuspeisen. Automatisierte Tools überwachen die Datenerzeugung, markieren Anomalien und leiten die Daten an die richtigen Speicher- oder Verarbeitungssysteme weiter. Überprüfungen wie die Durchsetzung von Schemata und die Validierung von Geschäftsregeln stellen sicher, dass die Daten den Qualitätsstandards entsprechen.
• ETL- und ELT-Pipelines: Diese Pipelines extrahieren, transformieren und laden Daten und bereiten sie für die Analyse vor. Sie bereinigen, validieren und reichern Rohdaten an, damit sie für die Verwendung bereit sind.
• Speicherung und Verarbeitung: In diesem Schritt wird verwaltet, wo die Daten gespeichert werden und wie auf sie zugegriffen wird. Mehrstufige Speichersysteme - wie Hot-, Warm- und Cold-Storage - sorgen für ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Zugänglichkeit und Kosten.
• Datenintegration: Dieser Prozess verbindet Daten aus verschiedenen Quellen, bricht Silos auf und schafft einheitliche Ansichten für eine bessere Analyse und Entscheidungsfindung.
• Qualitätsüberwachung und -sicherung: Die kontinuierliche Verfolgung stellt sicher, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent bleiben. Automatisierte Tools und KI-gesteuerte Anomalie können manuelle Aufgaben um bis zu 70%.
• Datenkatalogisierung und -auffindung: Dazu gehört die Erstellung durchsuchbarer Verzeichnisse von Datenbeständen, die es den Teams erleichtern, die benötigten Informationen zu finden und gleichzeitig deren Kontext und Qualität zu verstehen.

Rahmenwerke zur Unterstützung des Datenmanagement

Unternehmen verwenden strukturierte Rahmenwerke, um ihre Datenmanagement zu steuern. Diese Rahmenwerke bieten bewährte Methoden, um häufige Fallstricke zu vermeiden und sicherzustellen, dass alle Aspekte des Datenmanagement abgedeckt sind.

• ITIL (Informationstechnologie-Infrastruktur-Bibliothek): Dieses Framework behandelt Daten als Dienstleistung und konzentriert sich auf klare Service Level Agreements, Change Management und kontinuierliche Verbesserung. Es richtet das Datenmanagement an weiter gefassten IT-Servicezielen aus.
• TOGAF (The Open Group Architecture Framework): TOGAF bietet einen detaillierten Ansatz für die Unternehmensarchitektur, einschließlich der Datenarchitektur. Es verbindet die geschäftlichen Anforderungen mit der technischen Umsetzung und stellt sicher, dass Datenmanagement die Unternehmensziele unterstützt.

Beide Rahmenwerke betonen die Einfachheit. Wie Kurt In Albon, Global Head of Information Quality bei Lonza, rät:

"Halten Sie es einfach. Die Lebenszyklen können sehr detailliert sein, aber wenn man sie einfach hält, werden sie überschaubar. Eine geringfügige Änderung in der täglichen Arbeit sollte nicht die Aktualisierung von 20 Dokumenten erfordern, das wollen Sie nicht.

Diese Frameworks bieten Vorlagen, Best Practices und Governance-Strukturen, die Unternehmen dabei helfen, Daten systematisch verwalten , Risiken zu verringern und die Chancen auf das Erreichen von Geschäftszielen zu erhöhen. Sie heben auch die kritische Verbindung zwischen Datenmanagement und Governance hervor und zeigen, wie beide zusammenwirken, um den Erfolg zu fördern.

Hauptunterschiede zwischen Data Governance und Datenmanagement

Data Governance und Datenmanagement spielen unterschiedliche, aber miteinander verknüpfte Rollen im Umgang mit den Daten eines Unternehmens. Das Verständnis dieser Rollen ist entscheidend für die Entwicklung von Strategien, die kostspielige Fehler vermeiden und die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.

Im Kern liegt der Unterschied in der Strategie versus Ausführung. Robert S. Seiner, Autor von Non-Invasive Data Governance, erklärt dies sehr gut:

Data Governance konzentriert sich auf das, was ich als "Bill of Rights" bezeichne. Es geht darum, dass die 'richtigen' Leute mit dem 'richtigen' Wissen auf die 'richtige' Art und Weise zur 'richtigen' Zeit mit den 'richtigen' Daten arbeiten, um die 'richtige' Entscheidung zu treffen. In der Zwischenzeit ist Datenmanagement die Bereitstellung von Praktiken und Prozessen, die auf erfolgreiche Geschäftsergebnisse abzielen."

Einfacher ausgedrückt: Die Leitung erstellt den Plan, während das Management ihn ausführt. Ohne Governance gibt es keine Richtung, ohne Management bleibt der Plan nur eine Idee.

Vergleichstabelle

Um ihre Rolle besser zu verstehen, finden Sie hier eine Gegenüberstellung von Data Governance und Datenmanagement:

Dieser Vergleich verdeutlicht, wie sich Governance und Management gegenseitig ergänzen, um eine effektive Datenverarbeitung zu erreichen.

Praktische Beispiele

Betrachten wir eine Organisation im Gesundheitswesen, die Patientenakten verwaltet. Governance und Management befassen sich mit ähnlichen Problemen, aber aus unterschiedlichen Blickwinkeln:

Data Governance in Aktion:

• Entwickelt Richtlinien, wer auf Patientendaten zugreifen darf.
• Klassifiziert Datensätze auf der Grundlage ihrer Sensibilität.
• Legt Aufbewahrungszeitpläne und Prüfverfahren fest, um die HIPAA-Anforderungen zu erfüllen.

Datenmanagement in Aktion:

• Implementiert rollenbasierte Zugriffskontrollen in der Datenbank.
• Verschlüsselt die Patientendaten, um sie während der Speicherung zu schützen.
• Automatisiert Backups, um Datenverluste zu vermeiden.
• Erstellt ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren, Laden) zur Überprüfung der Datengenauigkeit vor der Speicherung.

Die Kosten einer Fehlausrichtung

Wenn Governance und Management nicht aufeinander abgestimmt sind, drohen Unternehmen Ineffizienzen, Compliance-Risiken und sogar finanzielle Strafen. Eine fehlende Abstimmung kann zu fragmentierten Datensystemen, inkonsistenten Metadaten und Sicherheitsschwachstellen führen - ernste Probleme in Branchen, die durch GDPR, HIPAA oder SOC 2 reguliert werden.

Wie bereits erwähnt, bestimmt die Governance welche Entscheidungen getroffen werden müssen und wer sie trifftwährend das Management dafür sorgt, dass diese Entscheidungen auch umgesetzt werden. Wenn beide Funktionen aufeinander abgestimmt sind, profitieren Unternehmen von einer besseren Datenqualität, einer besseren Einhaltung von Vorschriften und einem reibungsloseren Betrieb.

Wie Data Governance und Datenmanagement zusammenarbeiten

Data Governance und Datenmanagement haben zwar unterschiedliche Aufgaben, aber ihr Erfolg hängt davon ab, wie nahtlos sie zusammenarbeiten. Betrachten Sie Governance als den Entwurf und Management als die praktische Ausführung. Wenn die beiden sich abstimmen und effektiv kommunizieren, schaffen sie eine solide Grundlage für den Umgang mit Daten. Diese Partnerschaft zwischen Planung und Umsetzung ist in allen Branchen von entscheidender Bedeutung.

Governance gibt den Framework vor, Management führt aus

Die Governance legt die Regeln fest - Richtlinien und Kontrollen - während das Management diese Regeln in die Tat umsetzt. Diese klare Aufteilung gewährleistet, dass strategische Entscheidungen konsistent bleiben, während die operativen Prozesse an die technischen Anforderungen angepasst werden können.

Nehmen Sie Branchen wie die Fertigungsindustrie, die Pharmaindustrie und das Gesundheitswesen. Die Unternehmensführung gewährleistet die Einhaltung von Vorschriften wie FDA-Richtlinien und HIPAA und schützt geistiges Eigentum und sensible Patientendaten. Währenddessen konzentriert sich das Management auf Aufgaben wie die Optimierung von supply chain oder die Integration von Patientendaten aus verschiedenen Quellen, um eine intelligentere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Wenn Governance und Management nicht zusammenarbeiten, kann das kostspielige Folgen haben. Gartner berichtet, dass 80 % der digitalen Geschäftsinitiativen aufgrund einer schlechten Governance scheitern. Ein Fortune-500-Unternehmen verliert Berichten zufolge täglich 2,9 Millionen US-Dollar aufgrund von nicht abgestimmten Dashboards.

Governance-Frameworks legen fest, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, sichern und nutzen, um sowohl den geschäftlichen Nutzen als auch die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Diese Frameworks bieten die Struktur, die Managementteams für einen konsistenten und verantwortungsbewussten Umgang mit Daten benötigen - von der Speicherung bis zum Zugriff.

Strategien für die Angleichung

Angesichts ihrer Bedeutung ist die Abstimmung von Governance und Management der Schlüssel zum operativen Erfolg. Unternehmen erreichen dies durch die Festlegung klarer Governance-Ziele und die Zuweisung spezifischer Managementrollen.

Der erste Schritt besteht darin, Governance-Ziele zu definieren, die mit den geschäftlichen Prioritäten übereinstimmen, sei es die Verbesserung der Datenqualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder die Verbesserung der Datenzugänglichkeit. Diese Ziele sollten messbar und mit greifbaren Ergebnissen verbunden sein.

Als nächstes ist die Verantwortlichkeit entscheidend. Durch die Zuweisung von Managementrollen an Einzelpersonen oder Teams wird sichergestellt, dass jemand für Aufgaben wie die Aufrechterhaltung der Datenqualität, die Kontrolle des Zugriffs und die Einhaltung von Compliance-Standards verantwortlich ist. Auf diese Weise wird vermieden, dass Governance-Richtlinien erstellt werden, ohne dass klar ist, wer für deren Umsetzung verantwortlich ist.

Die Entwicklung und Durchsetzung von Standards für die Dateneingabe, -speicherung und -nutzung gewährleistet zudem Beständigkeit und Qualität in allen Prozessen. Wenn Unternehmen neben der Governance auch ein Datenmanagement einführen, können sie innerhalb von 12 bis 18 Monaten bis zu 40 % der Kosten einsparen und das Sechs- bis Siebenfache ihrer Investition zurückerhalten.

Wie Actian Unified Data Practices unterstützt

Die Data Intelligence Platform von Actian bietet eine Lösung, die Governance und Management miteinander verbindet und sicherstellt, dass beide Bereiche harmonisch zusammenarbeiten. Diese Plattform hilft Datenteams beim Erkennen, Verstehen und Standardisieren von Daten und liefert Informationen, die sicher, konform und zuverlässig sind.

Der Ansatz von Actian fördert die Zusammenarbeit durch Automatisierung und iterative Prozesse und ermöglicht die Weiterentwicklung von Governance-Frameworks ohne Unterbrechung der Managementpraktiken. Die Plattform, die als Cloud und KI-fähige Lösung entwickelt wurde, nutzt einen föderierten Wissensgraphen, um personenbezogene Datenbestände automatisch und in großem Umfang zu identifizieren, zu klassifizieren und zu verwalten . Dies unterstützt die Governance-Anforderungen und ermöglicht es den Management-Teams, effizient zu arbeiten. Intelligente Funktionen ermöglichen es den Nutzern außerdem, schnell die Daten zu finden, die sie für ihre spezifischen Geschäftsanforderungen benötigen.

Für Unternehmen, die in Cloud navigieren, bietet die Actian-Plattform Datenpipeline und Cloud . Dies stellt sicher, dass die Datenqualität über verschiedene Plattformen hinweg hoch bleibt, während Governance-Richtlinien konsistent bleiben und das Management Leistung und Kosten optimieren kann.

Die Metadaten von Actian ermöglicht es den Datenverantwortlichen, große Datenmengen effektiv zu verwalten. Sie unterstützt Governance-Funktionen wie die Definition von Dateneigentum und -abstammung und verschafft den Management-Teams die nötige Transparenz, um die Systemleistung und Datenqualität zu erhalten.

Wie Matt Aslett von Ventana Research erklärt:

"Actian bietet eine einzige Umgebung mit der Möglichkeit, Daten über mehrere Standorte hinweg zu integrieren, verwalten und zu verarbeiten".

Praktische Einblicke für US-Unternehmen

Nur 19 % der US-amerikanischen Unternehmen haben Strategien für Data Governance vollständig umgesetzt. Gleichzeitig laufen 60 % Gefahr, das Potenzial der künstlichen Intelligenz bis 2027 aufgrund von Lücken in der Governance nicht auszuschöpfen. Um diese Fallstricke zu vermeiden, ist es entscheidend, Data Governance mit klaren, messbaren Geschäftsergebnissen zu verbinden.

Aufbau einer KI-fähigen Datenumgebung

Um eine KI-fähige Datenumgebung zu schaffen, müssen Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sauber, strukturiert, konsistent und leicht zugänglich sind. US-Unternehmen können bestimmte Schritte befolgen, um diese Standards zu erreichen.

• Definieren Sie eine Data Governance : Diese Strategie sollte sich direkt an den Geschäftszielen Ihres Unternehmens orientieren. Gehen Sie über theoretische Modelle hinaus, indem Sie messbare Ergebnisse festlegen. Beginnen Sie mit einer gründlichen Prüfung Ihrer aktuellen Datensysteme, um Lücken zu ermitteln und Sicherheitsrisiken zu bewerten.
• Legen Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten fest: Weisen Sie Dateneigentümer und -verwalter zu und bilden Sie einen Governance-Rat. Diese Struktur stellt sicher, dass jeder Teil Ihres Datenökosystems, von der Qualitätskontrolle bis zur Compliance, effektiv verwaltet wird.
• Konzentrieren Sie sich zuerst auf Bereiche mit hohem Wert: Konzentrieren Sie sich auf Bereiche, in denen Sie schnell Erfolge erzielen können. Frühe Erfolge schaffen Vertrauen in die Organisation und fördern die Akzeptanz größerer Initiativen.
• Implementieren Sie einen Datenkatalog: Ein Datenkatalog vereinfacht die Verwaltung von Metadaten und macht es Datenwissenschaftlern leichter, die benötigten Daten zu finden und zu verstehen. Regelmäßige Datenbereinigung und Validierungsprozesse sind ebenfalls unerlässlich, um zuverlässige KI-Einsichten zu erhalten.
• Festlegung von KPIs und Durchführung regelmäßiger Gesundheitschecks: Nutzen Sie Datenqualitätsmetriken, um Anpassungen der Governance zu steuern und kontinuierliche Verbesserungen zu gewährleisten.

Sobald diese grundlegenden Schritte erfolgt sind, besteht der nächste Schritt darin, eine Lösung einzuführen, die Governance und effektives Management miteinander verbindet.

Verwendung von Actians Datenlösungen

Actian bietet Tools, die diese Herausforderungen direkt angehen. Die Actian Data Intelligence Platform bietet US-Unternehmen eine umfassende Möglichkeit zur Vereinheitlichung von Governance- und Managementpraktiken. Sie unterstützt Unternehmen bei der Förderung einer data-driven Kultur, indem sie es Managern ermöglicht, ein zuverlässigesLager aufzubauen. Die Plattform beschleunigt den Erkenntnisgewinn und stärkt die Governance im gesamten Unternehmen.

Die Auswirkungen der Plattform auf die Praxis sind offensichtlich. So nutzte Lufthansa Cargo im ersten Quartal 2023 die Data Intelligence Platform von Actian, um die Daten-Discovery und Zusammenarbeit zu verbessern. Dadurch wurde das Frachtmanagement verbessert und das Unternehmen auf zukünftige Herausforderungen vorbereitet. Bettina Berg, Data Architect bei Lufthansa Cargo, hebt die Vorteile hervor:

"Wir haben unsere Analyse- und BI-Daten in einer einzigen Lösung zentralisiert. Die Studio-App ermöglichte Datentransparenz und Klarheit in der Dokumentation, während die Explorer-App die Endnutzer befähigte, die richtigen Daten für ihre Anwendungsfälle zu finden. Dies war ein großer Vorteil für Lufthansa Cargo".

Die Actian-Plattform automatisiert wichtige Aufgaben, wie die Aktualisierung von Datenbeständen, und ihre intelligenten Funktionen beschleunigen die Daten-Discovery. Dies reduziert den Zeitaufwand der Teams für die manuelle Katalogpflege und steigert die Gesamtproduktivität.

Für Unternehmen in den USA, die sich auf die Einhaltung von Vorschriften konzentrieren, vereinfacht die Plattform die Einhaltung von Vorschriften, indem sie personenbezogene Daten automatisch identifiziert, klassifiziert und verwaltet. Diese Automatisierung minimiert menschliche Fehler und stellt gleichzeitig sicher, dass die Governance-Richtlinien konsequent angewendet werden.

Die Plattform bietet außerdem robuste Funktionen die Datenabfolge, die einen vollständigen Überblick über den Lebenszyklus der Daten ermöglichen. Diese Funktion ist von unschätzbarem Wert für die Governance-Überwachung und Fehlerbehebung. Durch die Integration mit bestehenden Datenqualitäts-Tools können Benutzer Qualitätsmetriken bereits in der Erkennungsphase überwachen und so eine proaktive Lösung von Problemen ermöglichen.

Martin Zürn, Head of Data Engineering bei der Gema, lobte die Plattform:

"Die Plattform hat eine großartige Nutzer ; sie ist sehr sauber, elegant und einfach zu bedienen. Unsere Nutzer mochten sie vom ersten Tag an. Es macht es ihnen leicht, herauszufinden, welche Datenprodukte wir haben, woher die Daten kommen und in welchen Visualisierungen die Daten verwendet werden. Außerdem wissen sie immer, an wen sie sich wenden müssen, wenn sie Fragen zu einem bestimmten Datenprodukt haben".

Das Cloud Design der Plattform unterstützt die effiziente Daten-Discovery, den Zugriff und die gemeinsame Nutzung in modernen, verteilten Unternehmen. Die Architektur gewährleistet Scalability bei wachsenden Datenmengen und sich ändernden Geschäftsanforderungen.

Schlussfolgerung

Data Governance und Datenmanagement spielen unterschiedliche, aber miteinander verknüpfte Rollen bei der Förderung des Unternehmenserfolgs. Die Governance legt den Grundstein, indem sie Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten definiert, während sich das Management auf die praktischen Aufgaben der Speicherung, Verarbeitung und Pflege von Daten konzentriert. Die Anerkennung dieses Unterschieds ist wichtig, insbesondere wenn 93 % der Befragten glauben, dass Verbesserungen der Governance die Funktionen erheblich verbessern können.

Die Beziehung zwischen Governance und Management ist eine zweiseitige Straße. Governance zielt darauf ab, die Datenqualität zu verbessern (61 %) und KI-Initiativen voranzutreiben (58 %), aber ohne ein angemessenes Management zur Umsetzung dieser Ziele werden die Ergebnisse oft nicht erreicht. Auf der anderen Seite führt ein Management ohne Governance-Aufsicht zu inkonsistenten Daten und untergräbt eine solide Entscheidungsfindung.

Diese Erkenntnisse zeigen, wie wichtig es ist, Governance und Management aufeinander abzustimmen. Für US-amerikanische Unternehmen, die auf Bereitschaft hinarbeiten, ist diese Abstimmung besonders dringend. Im Moment sind nur 4 % der Unternehmen wirklich auf KI vorbereiteteine Lücke, die größtenteils auf die schwache Integration von Governance- und Managementpraktiken zurückzuführen ist. Die potenziellen Vorteile einer Überbrückung dieser Lücke sind beeindruckend: Größeres Vertrauen in Daten und Entscheidungen (93 %), kürzere Markteinführungszeiten (89 %), schnellere Wertschöpfung (88 %) und bessere Geschäftsergebnisse (88 %).

Dr. Carsten Bange, Geschäftsführer von BARC, unterstreicht diese Notwendigkeit:

"Unternehmen mit echter Datenreife bauen Umgebungen auf, in denen Geschäftsanwender vertrauensvoll auf Datenbestände zugreifen und ihnen vertrauen können, unterstützt durch Governance-Frameworks, die Self-Service und KI-Integration ermöglichen. Ohne eine ehrliche Bewertung der aktuellen Funktionen riskieren Unternehmen, KI-Strategien zu verfolgen, denen die für den Erfolg erforderliche Governance-Grundlage fehlt.

Um diesen Reifegrad zu erreichen, sind klare Governance-Strukturen, automatisierte Tools zur Aufrechterhaltung der Datenqualität und ein unternehmensweites Engagement für data-driven Verfahren erforderlich. Die regelmäßige Überprüfung und Verfeinerung dieser Rahmenwerke stellt sicher, dass sie bei sich ändernden Geschäftsanforderungen effektiv bleiben.

Häufige Fragen

Welche Beziehung besteht zwischen Data Governance und Datenmanagement, und wie verbessern sie die Datenqualität und die Einhaltung von Vorschriften?

Data Governance und Datenmanagement sind zwei Seiten derselben Medaille, die Hand in Hand arbeiten, um zuverlässige und sichere Daten innerhalb einer Organisation zu erhalten. Data Governance gibt den Framework vor - es geht darum, Regeln, Richtlinien und Verantwortlichkeiten festzulegen, um die Integrität der Daten zu schützen und ihre ordnungsgemäße Nutzung zu gewährleisten. Auf der anderen Seite, Datenmanagement diese Richtlinien und setzt sie durch Prozesse, Tools und alltägliche Abläufe in die Tat um.

Wenn Governance und Management aufeinander abgestimmt sind, können Unternehmen Daten erhalten, die nicht nur genau und konsistent sind, sondern auch den gesetzlichen Standards entsprechen. Diese Partnerschaft schafft Vertrauen in die Daten, rationalisiert die Abläufe und unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.

Wie können Unternehmen Data Governance mit ihren Geschäftszielen in Einklang bringen?

Um sicherzustellen, dass Data Governance mit den Unternehmenszielen übereinstimmt, ist es wichtig, zunächst die Führungsebene mit ins Boot zu holen. Durch ihre Beteiligung wird die strategische Unterstützung sichergestellt und gewährleistet, dass Dateninitiativen direkt mit den Unternehmenszielen verknüpft werden. Beginnen Sie mit der Erarbeitung einer gezielten Datenstrategie die Datenbemühungen mit spezifischen Geschäftsergebnissen verknüpft, die aktuellen Funktionen bewertet und klare, messbare Ziele festlegt.

Von dort aus sollten Sie einen Framework einrichten. Dieser Framework sollte Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsfindung definieren, die Ihren strategischen Prioritäten entsprechen. Außerdem muss er die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und hohe Standards für die Datenqualität aufrechterhalten.

Halten Sie die Beteiligten während des gesamten Prozesses bei der Stange. Verfolgen Sie regelmäßig die Fortschritte und passen Sie die Strategien an, wenn sich die Geschäftsziele ändern. Flexibilität und eine kontinuierliche Zusammenarbeit sind unerlässlich, um die Governance-Bemühungen an den Geschäftsanforderungen auszurichten und einen langfristigen Erfolg zu erzielen.

Warum brauchen Unternehmen sowohl Data Governance als auch Datenmanagement , um sich auf KI vorzubereiten?

Um sich erfolgreich für KI zu rüsten, müssen Unternehmen folgende Prioritäten setzen Data Governance und Datenmanagement. Diese beiden Rahmenwerke befassen sich mit unterschiedlichen, aber miteinander verknüpften Aspekten des Umgangs mit Daten.

Data Governance stellt sicher, dass die Daten korrekt und sicher sind und in einer Weise verwendet werden, die mit ethischen Standards im Einklang steht. Auf der anderen Seite, Datenmanagement konzentriert sich dagegen auf die praktische Seite - die Organisation, Verarbeitung und Pflege von Daten, um einen reibungslosen Betrieb aufrechtzuerhalten.

In Kombination bilden diese Verfahren eine solide Grundlage für KI-Projekte. Sie stellen sicher, dass die Daten zuverlässig sind, die gesetzlichen Anforderungen erfüllen und die KI-Modelle ihr Bestes geben können. Diese Synergie ermöglicht es Unternehmen, KI verantwortungsvoll und mit Vertrauen in die Qualität und Integrität ihrer Daten zu implementieren.

Der Aufbau von Infrastrukturen ist der erste Schritt - die Gewinnung von Intelligenz ist die Voraussetzung für Ergebnisse.

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