Data Governance und Datenmanagement zwei der Begriffe, die in der Unternehmensdatenstrategie am häufigsten verwechselt werden. Sie sind miteinander verbunden, bedingen sich gegenseitig und werden oft so diskutiert, als seien sie austauschbar. Das sind sie jedoch nicht.
Data Governance legt die Regeln fest: Wem gehören die Daten, wie werden sie definiert, wer hat Zugriff darauf, welche Qualitätsstandards müssen sie erfüllen und inwiefern entsprechen sie den gesetzlichen Anforderungen?
Datenmanagement umfasst folgende Aufgaben: Speichern, Verschieben, Integrieren, Verarbeiten und Pflegen von Daten, damit diese unternehmensweit zugänglich, zuverlässig und nutzbar sind.
Steuerung ohne Management führt zu Richtlinien, die niemand umsetzen kann. Management ohne Steuerung führt zu einer Infrastruktur ohne Rechenschaftspflicht, ohne einheitliche Definitionen und ohne Compliance-Maßnahmen.
Der entscheidende Unterschied
| Data Governance | Datenmanagement | |
|---|---|---|
| Was es ist | Das Framework Richtlinien, Rollen und Standards, das festlegt, wem Daten gehören, wie sie definiert sind, wie auf sie zugegriffen wird und wie sie verwaltet werden | Das Fachgebiet, das sich mit der Speicherung, dem Transport, der Verarbeitung, der Integration und der Pflege von Datenbeständen befasst |
| Hauptfrage | Wer ist für diese Daten verantwortlich, was bedeuten sie und wie sollten sie genutzt werden? | Wie können wir diese Daten zuverlässig und in großem Umfang speichern, verarbeiten und bereitstellen? |
| Wichtigste Ergebnisse | Richtlinien, Standards, Rahmenwerke zur Rechenschaftspflicht, Geschäftsglossar, Compliance-Kontrollen | Gespeicherte Daten, Pipelines, Prozesse zur Datenqualitätssicherung, Integrationen, barrierefreie Dateninfrastruktur |
| Wer macht das? | CDO, Governance-Rat, Dateneigentümer, Datenverwalter | Dateningenieure, Datenbankadministratoren, Plattformarchitekten, Datenbetriebsteams |
| Tools | Datenkataloge, Metadaten -Plattformen, Policy-Engines, Geschäftsglossar | Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, ETL-/ELT-Pipelines, Datenintegrationsplattformen |
| Zeithorizont | Strategisch und fortlaufend | Täglicher Betrieb |
| Beziehung | Legt die Regeln fest, an die sich die Geschäftsleitung halten muss | Führt die technischen Arbeiten im Rahmen der von der Unternehmensführung festgelegten Regeln durch |
Was ist Data Governance?
Data Governance die organisatorische Fähigkeit, die die Verantwortlichkeit für Datenbestände festlegt und die Richtlinien, Standards und Prozesse schafft, durch die diese Verantwortlichkeit in die Praxis umgesetzt wird.
Ein Data Governance definiert:
- Wem gehört die jeweilige Datenressource–welches Geschäftsteam ist für deren Richtigkeit, Definition und ordnungsgemäße Nutzung verantwortlich?
- Was Daten bedeuten — Geschäftsglossar und Definitionen Geschäftsglossar , die sicherstellen, dass jedes Team auf der Grundlage eines einheitlichen Verständnisses eines Fachgebiets arbeitet.
- Wer hat Zugriff auf Daten — Die Zugriffskontrollrichtlinien, Genehmigungsworkflows und Protokolle regeln, wer was unter welchen Bedingungen nutzen darf.
- Welche Qualitätsstandards gelten? — Die Schwellenwerte für Vollständigkeit, Nullwertquote, Aktualität und Validierung, die einen Datensatz genug machen, um ihn zu zertifizieren.
- Wie Daten den Vorschriften entsprechen — Die Klassifizierungskennzeichnungen, Aufbewahrungsrichtlinien und Compliance-Kontrollen, die die Anforderungen der DSGVO, des HIPAA, des SOX, der BCBS 239 und anderer geltender Vorschriften erfüllen.
- Wie lange werden Daten aufbewahrt? — Die Lebenszyklusrichtlinien, die die Aufbewahrung, Archivierung und Löschung regeln.
Data Governance in erster Linie eine geschäftliche und organisatorische Disziplin. Sie erfordert die Unterstützung durch die Führungsetage, die Übernahme von Verantwortung für den jeweiligen Fachbereich und die Rechenschaftspflicht der Verantwortlichen. Die Technologie unterstützt dies zwar, ersetzt jedoch nicht die menschliche Verantwortung, die im Mittelpunkt steht.
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement das Fachgebiet, das sich mit der Verwaltung von Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg befasst: von der Erfassung und Speicherung über die Verarbeitung, Integration und Qualitätssicherung bis hin zur Bereitstellung für die Nutzer.
Datenmanagement :
- Datenarchitektur — Entwurf der Strukturen, Schemata und Systeme, die Daten speichern und organisieren.
- Datenintegration — Datenübertragung zwischen Systemen über ETL- und ELT-Pipelines, APIs und Streaming .
- Datenspeicherung — Verwaltung von Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Cloud .
- Datenqualitätsmanagement — Durchführung der in den Governance-Richtlinien festgelegten Qualitätsprüfungen, Validierungsregeln und Korrekturmaßnahmen.
- Datensicherheit — Implementierung von Verschlüsselungsmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Netzwerkschutzmaßnahmen, die Daten vor unbefugtem Zugriff und Datenlecks schützen.
- Verwaltung des Datenlebenszyklus — Umsetzung der Aufbewahrungsfristen, Archivierungsprozesse und Löschworkflows, die gemäß den Governance-Richtlinien erforderlich sind.
- Stamm Datenmanagement — Pflege einer einzigen maßgeblichen Aufzeichnung wichtige Geschäftseinheiten: Kunden, Produkte, Lieferanten, Mitarbeiter.
- Datenverarbeitung — Überwachung des Betriebszustands der Pipeline, Behebung von Störungen, Kapazitätsmanagement und Sicherstellung der Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur.
Datenmanagement in erster Linie eine technische Disziplin. Es wird von Dateningenieuren, Datenbankadministratoren und Plattform-Betriebsteams unter Verwendung der vom Unternehmen bereitgestellten Tools und Infrastruktur durchgeführt.
Inwiefern sie sich überschneiden
Die Grenze zwischen Governance und Management ist nicht klar abgegrenzt – die beiden Disziplinen überschneiden sich an mehreren Stellen.
Datenqualität: Die Governance legt die Qualitätsstandards fest: Welche Vollständigkeitsrate, Nullwertquote und Aktualitätsanforderungen machen einen Datensatz ? Datenmanagement die Qualitätsprüfungen Datenmanagement , die anhand dieser Standards durchgeführt werden, sowie die Korrekturprozesse, mit denen festgestellte Probleme behoben werden. Die Qualität liegt in der Definition in der Verantwortung der Governance und in der Umsetzung in der Verantwortung des Managements.
Datenherkunft: Die Governance erfordert eine Dokumentation der Datenherkunft, damit Daten zu Audit- und Compliance-Zwecken von der Quelle bis zur Nutzung zurückverfolgt werden können. Datenmanagement die Nachverfolgung der Datenherkunft durch die Instrumentierung von Pipelines, Metadaten und die Katalogintegration Datenmanagement . Die Datenherkunft ist eine Anforderung der Governance und ein Ergebnis des Managements.
Zugriffskontrolle: Die Governance legt fest, wer unter welchen Bedingungen auf welche Daten zugreifen darf, und schreibt vor, dass jede Zugriffsentscheidung zu Prüfungszwecken protokolliert wird. Datenmanagement Zugriffskontrollen in den zugrunde liegenden Systemen: rollenbasierte Berechtigungen in Datenbanken, attributbasierte Kontrollen in Datenplattformen sowie Verschlüsselung für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand. Zugriffs-Governance ist die Richtlinie; Zugriffsmanagement ist die Umsetzung.
Metadaten :Im Rahmen der Governancemuss für jeden Datenbestand die Zuständigkeit, die Definition, die Herkunft, die Qualitätsbewertung und die Compliance-Einstufung dokumentiert sein. Datenmanagement und pflegt die technischen Metadaten Schema, Datentypen, Zeilenanzahl, Verlauf der Pipeline-Läufe –, die in den Governance-Katalog einfließen. Metadaten befindet sich an der Schnittstelle beider Disziplinen.
Compliance: Die Governance definiert die Compliance-Anforderungen: Welche Daten unterliegen der Regulierung, welche Kontrollmaßnahmen gelten, welche Aufzeichnungen müssen aufbewahrt werden. Datenmanagement diese Anforderungen technisch Datenmanagement : Maskierung personenbezogener Daten, Durchsetzung von Aufbewahrungsfristen, Erfassung von Prüfprotokollen, Verschlüsselung. Compliance ist eine Aufgabe der Governance und wird vom Management umgesetzt.
Wesentliche Unterschiede zwischen den Dimensionen
Rollen und Verantwortlichkeiten
| Rolle | Führung oder Management | Hauptverantwortung |
|---|---|---|
| Verantwortlicher für Daten | Governance | Fördert das Governance-Programm und legt die Datenstrategie fest |
| Leiter Data Governance | Governance | Ist für das Tagesgeschäft des Governance-Programms verantwortlich |
| Eigentümer der Daten | Governance | Trägt die geschäftliche Verantwortung für einen Datenbereich |
| Datenverwalter | Governance | Setzt Governance-Richtlinien innerhalb einer Domäne um |
| Dateningenieur | Geschäftsführung | Erstellt und pflegt Datenpipelines und Infrastruktur |
| Datenbankadministrator | Geschäftsführung | Verwaltet die Datenbankleistung, das Schema und den Zugriff |
| Datenarchitekt | Management (unter Einbeziehung von Governance-Aspekten) | Entwirft Datenstrukturen und Integrationsmuster |
| Datenverkehr | Geschäftsführung | Überwacht den Zustand der Pipeline und behebt betriebliche Probleme |
| Datenanalyst | Beides nutzt | Nutzt Daten im Rahmen von Governance-Richtlinien zur Verwaltung der Infrastruktur |
Tools und Plattformen
| Kategorie | Governance-Tools | Management-Tools |
|---|---|---|
| Erfassung und Katalogisierung | Datenkatalog, Geschäftsglossar | Agenten Metadaten , Schema-Register |
| Qualität | Qualitätsstandards, Zertifizierungsrichtlinien | Datenqualitätsplattformen, Validierungsrahmenwerke, „Great Expectations“ |
| Zugangskontrolle | Richtlinien-Engine, Verwaltung von Zugriffs-Workflows | Datenbank-RBAC, IAM-Plattformen, Tools zur Datenmaskierung |
| Abstammung | Anforderungen an die Governance von Abstammungslinien, Folgenabschätzung | Pipeline-Instrumentierung, Mittel zur Erfassung der Abstammungslinie |
| Einhaltung der Vorschriften | Compliance-Kontrollen, Prüfungsberichterstattung | Verschlüsselung, Maskierung, Durchsetzung von Aufbewahrungsfristen, Protokollierung von Prüfvorgängen |
| Integration | Datenverträge, SLA | ETL-/ELT-Pipelines, Datenintegrationsplattformen, Streaming |
| Lagerung | Aufbewahrungs- und Lebenszyklusrichtlinien | Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes, Objektspeicher |
Fehlerarten
| Was passiert ohne Governance? | Was passiert ohne Führung? |
|---|---|
| Uneinheitliche Definitionen: Dasselbe Feld hat in verschiedenen Systemen unterschiedliche Bedeutungen | Auf die Daten kann nicht zugegriffen werden: Es gibt zwar Systeme, aber die Daten lassen sich nicht zuverlässig übertragen oder bereitstellen |
| Unklare Zuständigkeiten: Qualitätsprobleme bleiben ungelöst, weil niemand die Verantwortung dafür übernimmt | Die Datenqualität verschlechtert sich: Es fehlt an der Infrastruktur zur Durchführung von Qualitätsprüfungen oder Korrekturmaßnahmen |
| Compliance-Risiko: Regulierte Daten werden weder klassifiziert noch kontrolliert | Compliance-Kontrollen versagen: Es gibt zwar Richtlinien, diese lassen sich jedoch technisch nicht umsetzen |
| Mangelhafte Datenqualität: Es gibt zwar Standards, aber niemand setzt sie durch | Scalability : Governance-Richtlinien lassen sich bei Datenvolumen nicht anwenden |
| Fehler bei KI: Modelle basieren auf nicht zertifizierten, unkontrollierten Daten | KI-Pipelines brechen zusammen: Es fehlt an Infrastruktur, um KI-Systemen zuverlässig kontrollierte Daten bereitzustellen |
Data Governance . Datenmanagement . verwandte Disziplinen
Diese Begriffe werden oft synonym verwendet. Jeder beschreibt jedoch eine eigene Funktion.
Data Governance . Daten-Stewardship: Daten-Stewardship die operative Praxis der täglichen Umsetzung von Governance-Richtlinien. Governance definiert die Regeln; Stewardship befolgt sie. Datenverwalter die Personen, die die Governance in ihren zugewiesenen Bereichen operativ umsetzen. Stewardship ist ein Bestandteil der Governance, kein Synonym dafür.
Data Governance . Metadaten : Metadaten ist die Praxis der Erfassung und Pflege des Kontexts hinter Datenbeständen: Definitionen, Herkunft, Qualitätsbewertungen, Eigentumsverhältnisse, Klassifizierungen. Es ist die operative Ebene, die Governance sichtbar und überprüfbar macht. Governance ohne Metadaten lässt sich nicht verifizieren; Metadaten ohne Governance fehlt es an einheitlichen Standards. Beide sind voneinander abhängig.
Data Governance . Datenqualität: Datenqualität ist ein Ergebnis von Governance. Ein Governance-Programm definiert Qualitätsstandards, benennt Datenverwalter diese durchsetzen, und setzt Management-Tools ein, um sie zu überwachen. Qualität ohne Governance führt zu Kennzahlen, auf die niemand reagiert. Governance ohne Qualitätsstandards bietet keine Möglichkeit, die Vertrauenswürdigkeit der Daten zu bestätigen.
Datenmanagement . Datenmanagement:Das Datenmanagement MDM) ist ein spezifischer Bereich Datenmanagement auf der Pflege einer einzigen, verbindlichen Aufzeichnung wichtige Geschäftseinheiten Datenmanagement . Es handelt sich um eine Managementfunktion, auf die Governance-Programme angewiesen sind – MDM stellt sicher, dass die Kunden-, Produkt- und Lieferantendatensätze, für die Governance-Richtlinien gelten, konsistent und verbindlich sind.
Datenmanagement . Data Operations: Data Operations (DataOps) wendet DevOps-Prinzipien auf Datenpipelines an: Automatisierung, kontinuierliche Integration, Überwachung und schnelle Iteration. Es handelt sich dabei Datenmanagement um eine Methodik innerhalb Datenmanagement als um eine eigenständige Disziplin. DataOps-Teams implementieren die Pipelines und die Infrastruktur, die Datenmanagement .
Wenn die Unternehmensführung die Richtung vorgibt, wenn das Management die Richtung vorgibt
Keine der beiden Disziplinen hat dauerhaft Vorrang. Welche die andere bestimmt, hängt von der jeweiligen Situation ab.
Governance übernimmt die Führung, wenn:
- Vor dem Aufbau der Infrastruktur eine neue Datendomäne definieren und die Zuständigkeit zuweisen.
- Einführung von Compliance-Kontrollen, bevor regulierte Daten in ein neues System gelangen.
- Klärung widersprüchlicher Definitionen zwischen den Geschäftsbereichen vor der Konsolidierung der Daten auf einer neuen Plattform.
- Festlegung von Qualitätsstandards vor der Einführung einer Plattform zur Überwachung der Datenqualität.
Die Führung übernimmt die Initiative, wenn:
- Eine neue Datenquelle muss integriert werden, bevor die entsprechenden Governance-Richtlinien vollständig definiert sind – die Governance mit den entsprechenden Richtlinien folgt, sobald die Quelle betriebsbereit ist.
- Ein Problem hinsichtlich der Leistung oder Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur erfordert unabhängig vom Governance-Status sofortige technische Abhilfemaßnahmen.
- Für eine neue KI-Funktion ist eine Infrastruktur erforderlich, noch bevor das Governance Framework KI formalisiert wurde.
In der Praxis betreiben die effektivsten Organisationen Governance und Management parallel: Dabei legt die Governance Standards fest, und das Management setzt diese fortlaufend um, anstatt auf eine vollständige Abdeckung durch die Governance zu warten, bevor die Infrastruktur bereitgestellt wird.
FAQ
Die Governance legt fest, was mit den Daten geschehen soll: Wem sie gehören, welche Bedeutung sie haben, wer sie nutzen darf und welche Standards sie erfüllen müssen. Das Management sorgt dafür, dass dies technisch umgesetzt wird: Speicherung, Übertragung, Verarbeitung und Bereitstellung der Daten gemäß diesen Regeln.
Theoretisch zwar, aber in der Praxis nicht in großem Maßstab. Governance-Richtlinien, die technisch nicht umgesetzt werden können, weil die zugrunde liegende Verwaltungsinfrastruktur sie nicht unterstützt, existieren nur auf dem Papier. Governance erfordert eine Verwaltungsinfrastruktur, um Zugriffskontrollen durchzusetzen, Qualitätsprüfungen durchzuführen, Aufbewahrungsfristen umzusetzen und Prüfprotokolle zu führen.
Data Governance bei den Führungskräften aus dem Geschäftsbereich: dem CDO, den Datenverantwortlichen in den einzelnen Bereichen, den Mitgliedern des Governance-Rats und Datenverwalter. Datenmanagement Verantwortung Datenmanagement bei den technischen Teams: Dateningenieuren, Datenbankadministratoren, Plattformarchitekten und dem Datenbetrieb. In der Praxis verfügen die effektivsten Organisationen über formelle Strukturen der Zusammenarbeit zwischen diesen beiden Bereichen, sodass Governance-Richtlinien in Managemententscheidungen einfließen und Fähigkeiten die Governance-Anforderungen Fähigkeiten .
Ein Datenverantwortlicher (Governance) legt fest, dass ein Datensatz eine Vollständigkeitsrate von über 95 % aufweisen Datensatz , um zertifiziert zu werden. Ein Dateningenieur (Management) entwickelt die Qualitätsprüfung, die die Vollständigkeit kontinuierlich überprüft und Fehler an einen Stewardship-Workflow weiterleitet. Der Datenverantwortliche prüft die Fehler und behebt entweder das zugrunde liegende Problem oder Datensatz dem Datensatz zertifizierten Status. Die Governance hat den Standard definiert; das Management hat die Prüfung implementiert; die Governance hat auf das Ergebnis reagiert.
Compliance ist ein Ergebnis, das die Governance als Nebenprodukt des täglichen Betriebs hervorbringt. Die Governance klassifiziert regulierte Daten, setzt Zugriffskontrollen durch, führt Protokolle und dokumentiert die Datenherkunft – also alle Aufzeichnungen, die für Compliance-Prüfungen erforderlich sind. Das Management setzt diese Kontrollen technisch um. Unternehmen, die Compliance als von der Governance getrennte Aufgabe betrachten, müssen letztendlich denselben Dokumentationsaufwand doppelt leisten.
KI-Modelle benötigen saubere, nachvollziehbare und kontrollierte Training . Die Governance zertifiziert Training , verhindert, dass regulierte Daten ohne Überprüfung in KI-Pipelines gelangen, und pflegt die Herkunftsnachweise, die Modelle reproduzierbar und überprüfbar machen. Datenmanagement die Pipelines, die zertifizierte Training an Training liefern. Ohne dieses Zusammenspiel basieren KI-Systeme auf unkontrollierten Eingaben, die weder überprüft noch reproduziert werden können.
Die Rahmenwerke gehen hier unterschiedlich vor. DAMA-DMBOK betrachtet Data Governance einen von elf Wissensbereichen innerhalb der übergeordneten Disziplin des Datenmanagement, wodurch Governance zu einem Bestandteil des Managements wird. In der Praxis behandeln die meisten Organisationen diese Bereiche als eigenständige, aber voneinander abhängige Programme, da sie unterschiedliche Verantwortliche, Teams und Werkzeuge erfordern, auch wenn sie gemeinsame Ziele verfolgen und koordiniert werden müssen.
