Datenmanagement - Der Schlüssel zu besserem Datenmanagement
Die Auswirkungen der weltweiten Pandemie haben deutlich gemacht, dass Ihr wichtigstes Kapital Ihre Mitarbeiter sind und dass die Gewährleistung ihrer Gesundheit und ihres Wohlbefindens ein wichtiges Managementprinzip ist. Das zweitwichtigste Gut sind Daten, die eine ähnliche Managementperspektive erfordern, um Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit zu erhalten.
Der weltweit renommierte Zukunftsforscher Bernard Marr erklärte,
"Da die Welt immer intelligenter wird, werden Daten zum Schlüssel für Wettbewerbsvorteile. Das bedeutet, dass die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zunehmend davon abhängt, wie gut es Daten nutzen, Analysen anwenden und neue Technologien implementieren kann. Laut dem International Institute for Analytics werden Unternehmen, die Daten nutzen, bis 2020 Produktivitätsvorteile in Höhe von 430 Mrd. US-Dollar gegenüber Wettbewerbern erzielen, die keine Daten nutzen."
Die Geschäftsleitung ist federführend bei der Erstellung von einfachen Grundsätzen für die Erfassung und Verwaltung von Daten. Diese Grundsätze werden dann mit SMART Outcome Key Results (OKRs) verknüpft, um sicherzustellen, dass Ihre Datenkontrollen und -pflege agile Problemlösungen, Entscheidungsfindung, Kundenanalyse und Geschäftsschutz ermöglichen.
Das Wesentlichste Datenmanagement Prinzipien und Data Governance Grundsätze sind:
- Entwicklung einer Strategie und einer Vision, welche Daten erforderlich sind, um Ihr Unternehmen sicher und wettbewerbsfähig zu halten
- Schaffen Sie Verantwortlichkeit für die Daten, indem Sie dafür sorgen, dass jede Information in den Händen eines Geschäftsbereichsleiters oder Product Owner liegt.
- Daten in die Verantwortung eines jeden legen
- Verstehen und Überwachen des Lebenszyklus von Daten von der Erfassung bis zur Vernichtung
- Nutzen die DevOps- und Agile-Prinzipien des "Right the First Time", um qualitativ hochwertige, zeitnahe, genaue, sichere und relevante Daten zu gewährleisten
- Erstellen von Metadaten zur Automatisierung der Nutzung, Speicherung und Pflege von Daten
Entwurf einer Datenmanagement
Sie generieren jedes Mal Daten, wenn Sie eine Aufgabe ausführen. Sie erhalten Daten aus dem Internet, von IoT , mobilen Geräten, Newsfeeds, Anbietern, social media und mehr. Woher wissen Sie, welche Daten benötigt werden und ob sie von der erforderlichen Qualität und Art sind? Was werden Sie mit den Daten machen, sobald sie in Ihrem Unternehmen verfügbar sind? Die Unternehmensleitung kann diese Fragen mit einer leistungsstarken Lean-Technik namens Wertstrommanagement (VSM) klären. Mit nur ein paar Post-it-Notizen oder Tools wie Tasktop können Führungskräfte ein besseres Verständnis entwickeln:
- Wie und wo die Daten verwendet werden
- Welche Daten werden verwendet?
- Was geschieht mit den Daten nach der Nutzung?
- Wo sind Daten redundant oder wiederholend?
- Wo sind die Datenlücken, die den Arbeitsfluss behindern?
Das Ergebnis eines Wertstrom-Mapping-Events ist eine Liste von iterativen Schritten, die die Vision für ein ausgereiftes Datenmanagement schaffen, wie es in IhremFramework definiert ist. Ihre Datenmanagement sollte folgende Punkte enthalten:
- Leitplankenkontrollen und -richtlinien
- Archivierungs-, Speicher- und Wiederherstellungsrichtlinien für Daten unter Berücksichtigung globaler gesetzlicher Anforderungen
- 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 realisierbar und flexibel ist und Ihre Agilität auf dem Markt nicht beeinträchtigt wird
- Überwachung von Datenvorfällen und Fehlern, Warnmeldungen und Maßnahmen
- Finanzvorschriften für die Kosten der Datenerfassung, -kontrolle und -speicherung
- Training zur Datennutzung und -verwaltung sind erforderlich
Ihre kritischen Datenmanagement sollten eine agile und flexible Organisation ermöglichen, die für die digitale Wirtschaft bereit ist, indem Sie jedem Prinzip einen OKR oder KPI zuweisen. Sie sollten diese Metriken auf Echtzeit-Dashboards für alle kritischen Daten und nach Bedarf für die übrigen Daten verfolgen.
Rollen im Datenmanagement
Die Unternehmensleitung muss deutlich machen, dass Datenmanagement, -sicherheit und -schutz die Pflicht eines jeden Mitarbeiters und Lieferantenpartners ist. Schlechtes Datenmanagement sollte mit Geldstrafen geahndet werden können, die einen Mitarbeiter seinen Job oder einen Lieferanten seine Partnerschaft mit Ihnen kosten können.
Datenmanagement ist eine Teamleistung. In den bereits erwähnten VSM-Übungen wurde der Datenfluss zwischen den Aufgaben im Zusammenhang mit Kundendiensten und Produkten abgebildet. Diese Visualisierung dient als internes Marketinginstrument für Manager auf allen Ebenen, um zu erklären, warum Datenmanagement der Schlüssel zum Erfolg der Rolle eines Mitarbeiters und des Unternehmens ist.
Datenmanagement sollten die folgenden Funktionen haben:
- Dateneigentümer: Für jede Art von Daten und Informationen muss es verantwortliche Mitarbeiter geben, die den Erwerb, die Nutzung, die Kontrolle, die Finanzverwaltung, die Sicherheit und die Speicherung aller Daten im Rahmen ihrer Wertströme regeln und beaufsichtigen. Dateneigentümer sind Geschäftsbereichsleiter oder Produktverantwortliche.
- Datenverantwortliche: Dies sind die Personen, die für die Qualität der Daten verantwortlich sind, die durch einen oder mehrere Wertströme fließen. Qualität bedeutet, dass die Daten zeitnah, relevant und in allen Attributen oder Feldern vollständig sein sollten. Beispiele für Datenverantwortliche sind Datenprozess- oder Governance-Verantwortliche, Entwickler, Datenbankadministratoren, Teamleiter, SaaS-Anbieter oder externe Datenlieferanten.
- Data Custodians: sind diejenigen, die Ihre Datenbestände und Anwendungen erstellen und verwalten . Datenbankadministratoren, Entwickler, SaaS- und Datenanbieter sind Beispiele für Data Custodians.
- Datennutzer: der Rest Ihrer Organisation, jeder mit einer Rolle zum Schutz und Nutzen der Verwendung und Verwaltung von Daten.
Risiko- und Compliance-Teams, die mit Dateneigentümern zusammenarbeiten, sollten diese Rollen mindestens einmal jährlich überprüfen, um ihre Relevanz sicherzustellen.
Kontrolle der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus
Ein gutes Datenqualitätsmanagement verbessert die Problemlösung, die Entscheidungsfindung und die Ausführung von Aufgaben. Gute Datenmanagement werden von Ihren Kunden mit ihrem Vertrauen in Ihre Organisation über die Dienstleistungen, die sie kaufen, belohnt. Die folgenden Kommentare und Fragen sollen Ihnen helfen, den Reifegrad Ihrer Datenmanagement auf der Grundlage Ihrer wichtigsten Datenmanagement zu bestimmen.
Datenerfassung:
- Wer kann Daten erwerben?
- Wo kann man Daten erhalten?
- Mit welchen Tests wird überprüft, ob die Daten in Ihren Datenbeständen oder Anwendungen akzeptiert 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 verbrauchsfertig, 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 validiert, wenn sie ihre Migration in einem Prozess fortsetzen?
- 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 zum Thema Datenmanagement für jede Rolle geeignet, und findet sie statt?
Datenspeicherung:
- Wo speichern wir Daten? In unserer Infrastruktur oder als kostengünstiger Cloud ?
- Nutzen wir Data Warehouses oder Data Lakes am besten, um Daten für die Nutzung von Produkten und Dienstleistungen zu speichern?
- Woher wissen Sie, ob die Daten veraltet sind oder nicht mehr benötigt werden?
- Datenspeicheroptionen sind heiß, wenn sie sofort benötigt werden, oder kalt, wenn nicht. Beides hat Auswirkungen auf die Kosten, die von den Geschäftsbereichsleitern oder Produktverantwortlichen überwacht werden sollten.
Datenarchivierung und -wiederherstellung:
- Wo können diese Daten am besten aufbewahrt, archiviert und gesichert werden?
- Wie sicher sind wir, dass wir Daten bei Bedarf wiederherstellen können?
- Nutzen wir die Vorteile von Cloud und Business-Continuity-Optionen?
- Welche Fristen oder Vorschriften müssen bei der Speicherung von Daten eingehalten werden?
- Sind unsere Daten an einem Ort gespeichert, der illegal sein könnte?
- Stellen wir bei der Aufrüstung von Technologien sicher, dass archivierte Daten weiterhin abrufbar sind und von unseren Produkten und Diensten genutzt werden können?
- Wie oft testen wir die Geschäftskontinuität oder die Einhaltung von Rechtsvorschriften?
Löschung und Vernichtung von Daten:
- Die Löschung oder Vernichtung von Daten kann von verschiedenen Variablen abhängen, wie z. B. von der Zeit oder von gesetzlichen Vorgaben.
- Der Vorgang der Datenlöschung muss sowohl manuell als auch automatisiert kontrolliert und überprüft werden.
- Woher wissen Sie, dass Daten nicht versehentlich zerstört wurden, und welche Maßnahmen sind erforderlich, um verlorene Daten wiederherzustellen?
Metadaten Strategie im Datenmanagement
Jeder Aspekt der Datenbewegung, -änderung, -speicherung, -sicherheit und -löschung sollte mit einem zugelassenen Datenkontrollinstrumentarium protokolliert und vom Dateneigentümer überprüft werden. Die Erstellung eines Metadaten hilft bei diesem Vorhaben.
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 erfasst diese Attribute und speichert sie in einer Reihe von Katalogen. Eine Analogie wäre der Zettelkatalog einer Bibliothek, der Informationen über alle dort vorhandenen Bücher enthält. Metadaten vereinfacht die Kontrolle und Steuerung von Daten, indem es sicherstellt, dass alle Datenmerkmale protokolliert, überwacht und berichtet werden, wie es die Datenmanagement vorschreiben. Metadaten bestätigt auch, dass die wichtigsten Datenmanagement befolgt werden und kann als Input für Führungsdaten-Dashboards dienen.
Ordnungsgemäß definierte Metadaten werden angezeigt:
- Wo die Daten erworben oder erstellt wurden
- Wie wurde auf die Daten zugegriffen und von wem oder was
- Datum der letzten Verwendung oder Änderung
- Verbesserung der Datenmanagement
- Anwendungsverbesserungen in Bezug auf Daten
- Wo sollen Daten empfangen oder gespeichert werden?
- Wie Daten die Datenanalyse und Entscheidungsfindung unterstützen
- Automatisierungsmöglichkeiten für die Datenlöschung oder Archivierungswerkzeuge
Zusammenfassung der wichtigsten Grundsätze des Datenmanagement
Daten sind nach den Mitarbeitern Ihr zweitwichtigstes Gut. Die oberste Führungsebene muss ihren Glauben an die Grundsätze und die Bedeutung des Datenmanagement zum Ausdruck bringen. Die Führungsebene sollte regelmäßig die Entwicklung einer flexiblen Strategie, die Zuweisung von Datenrollen, die Sicherstellung der Einhaltung von Richtlinien, die Kontrolle der Kosten des Datenmanagement und die Beurteilung, ob die Daten den beabsichtigten Zweck erfüllen, überprüfen.
Die Unternehmensleitung sollte ein Datenmanagement erstellen, in dem ihre Vision und ihre Grundsätze hervorgehoben werden. Geben Sie jedem Bereichsleiter oder Product Owner vier Post-it-Zettel, zwei grüne und zwei rote. Bitten Sie die Führungskräfte, auf jeden grünen Zettel einen Kommentar zu schreiben, den sie in Bezug auf Daten erwarten, und auf den roten Zettel einen, den sie nicht wünschen. Einmal kategorisiert, kann das Unternehmen ihre gemeinsamen Ansichten erkennen und ihre Grundsätze und Maßnahmen entsprechend ableiten (Lean-Technik). Die Veröffentlichung eines unterzeichneten Datenmanifests auf der Unternehmenswebsite hilft, die Bedeutung von Datenmanagement, Kontrolle und Sicherheit zu vermitteln.
Beispiele für Schlüsselprinzipien Datenmanagement , die aus einem Manifest abgeleitet wurden, sind:
- Wir schätzen Daten und erwarten, dass sie jederzeit geeignet und relevant sind.
- Alle Daten sind Eigentum einer verantwortlichen Partei
- Unsere Regeln und Richtlinien müssen flexibel sein, aber auch eingehalten werden, und wir werden dies auf Echtzeitbasis für kritische Daten und nach Bedarf für den Rest überwachen
- Datensicherheit ist für unser Unternehmen von größter Bedeutung
- Es ist die Aufgabe eines jeden, Daten verwalten
Ihre Schlüsselprinzipien sollten Ihnen helfen, Ihre Datenbestände, Kundendatenplattformen (wie z. B. Customer Relationship Management), Finanzdaten, Wettbewerbsanalysen und -reaktionen sowie Produkt- und Serviceverbesserungen zu definieren, zu gestalten, zu erstellen und zu verwalten .
