Eine robuste Datenstrategie erfordert eine effektive Datenverwaltung, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, sicher und für die richtigen Personen zur richtigen Zeit zugänglich sind. Unternehmen verwalten Daten nicht nur; sie nutzen sie, um Innovationen voranzutreiben, Abläufe zu optimieren und wettbewerbsfähig zu bleiben. Ohne einen strukturierten Rahmen zur Überwachung von Datenrichtlinien, -prozessen und -verantwortung können jedoch selbst die fortschrittlichsten Dateninitiativen scheitern. In diesem Blog werden Best Practices für die Datenverwaltung untersucht, die Unternehmen dabei helfen, klare Eigentumsverhältnisse festzulegen und gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.

Aber lassen Sie uns zunächst einige Grundlagen klären.

Was ist Data Governance?

Datenamt umfasst Prozesse, Rollen, Richtlinien, Standards und Metriken, die einer Organisation helfen, ihre Ziele zu erreichen, indem sie die effektive und effiziente Nutzung von Informationen sicherstellen. Es legt die Prozesse und Verantwortlichkeiten fest, die erforderlich sind, um die Qualität und Sicherheit der Daten im gesamten Unternehmen aufrechtzuerhalten.

Data Governance verwaltet die formalen Datenbestände einer Organisation. Die Schlüsselelemente der Datenverwaltung umfassen Folgendes:

• Datenkategorisierung
• Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten
• Datenethik

Daten-Governance-Framework

A Data-Governance-Framework Gibt an, wer unter welchen Umständen und mit welchen Methoden welche Aktionen an den Daten durchführen kann. Es gewährleistet die Anwendung konsistenter Datenrichtlinien und -regeln und sorgt so für Datenzuverlässigkeit.

Der Aufbau eines soliden Data-Governance-Frameworks umfasst mehrere wichtige Säulen. Zu diesen Säulen gehören:

• Festlegung identifiziert Standards,
• Integration von Daten aus verschiedenen Quellen,
• Priorisierung von Datenschutz und Sicherheit und
• Definition einer klaren Datenarchitektur.

Herausforderungen bei der Datenverwaltung 

Obwohl Data Governance für die Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist, gibt es mehrere Hürden, die ihre Wirksamkeit beeinträchtigen können:

• Inkonsistentes Datenmanagement: Eine einzelne Instanz schlecht verwalteter Daten kann zu Sicherheitsverletzungen oder Compliance-Problemen führen. Unternehmen müssen eine umfassende Datenverwaltung anstreben, die alle Datenquellen und Abteilungen einbezieht.
• Fragmentierte Datendefinitionen: Eine inkonsistente Terminologie in verschiedenen Datensystemen kann zu Fehlinterpretationen führen und die Zusammenarbeit behindern. Unternehmen müssen der Erstellung und Pflege eines einheitlichen Datenwörterbuchs Priorität einräumen, um sicherzustellen, dass jeder die Datendefinitionen konsistent versteht.
• Undefinierte Datenverwaltung: Das Fehlen eines designierten Datenverwalters oder das Vorhandensein mehrerer Verwalter kann zu einem Führungsvakuum oder widersprüchlichen Interpretationen der Datenverwaltungsrichtlinien führen.
• Unsicherer Datenzugriff über Systeme hinweg: Selbst bei strengen Zugriffskontrollen in einzelnen Systemen können Datensicherheitsrisiken entstehen, wenn nicht alle Systeme einheitliche Datenverwaltungspraktiken einhalten. Organisationen müssen sicherstellen, dass alle Systeme, die auf verwaltete Daten zugreifen, Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
• Betriebsbeschränkungen: Betriebliche Einschränkungen können die Datenverwaltungsbemühungen behindern. Wenn es beispielsweise schwierig ist, Daten über unterschiedliche Systeme hinweg abzugleichen, kann dies zu Problemumgehungen führen, die die Datenintegrität gefährden. Unternehmen müssen Abläufe rationalisieren und beseitigen Datensilos um einheitliche Datenverwaltungspraktiken in allen Abteilungen sicherzustellen.
• Fusionen und Übernahmen: Häufige Übernahmen oder Fusionen können zu Herausforderungen bei der Datenverwaltung führen. Die Integration von Daten verschiedener Unternehmen kann komplex sein und zu Inkonsistenzen und Problemen mit der Datenqualität führen. Organisationen müssen über einen Plan für die Integration erfasster Daten verfügen und dabei die Grundsätze der Datenverwaltung einhalten.

7 unverzichtbare Best Practices für die Datenverwaltung

Der Erfolg eines Data-Governance-Frameworks beruht auf einem Bottom-up-Ansatz, bei dem Datenersteller und -nutzer die Verantwortung für die Governance teilen. Unternehmen können eine wirksame Strategie entwickeln, die es ihnen ermöglicht, ihre Datenbestände effektiv zu verwalten, indem sie die folgenden Best Practices für die Datenverwaltung implementieren:

1. Richten Sie Metriken ein, um den Programmerfolg zu messen

Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie die Anzahl der geschulten Benutzer und verwalteten Datenquellen. Diese Nachverfolgung zeigt die Auswirkungen des Programms auf die Verbesserung des Datenbewusstseins, der Verantwortlichkeit und der Gesamtqualität.

2. Richten Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten an den Unternehmenszielen aus

Eine effektive Datenverwaltung basiert auf einer klar definierten Struktur, die Eigentum und Verantwortlichkeit im gesamten Unternehmen zuweist. Hier finden Sie eine Aufschlüsselung der Schlüsselrollen, die für ein erfolgreiches Data-Governance-Programm wichtig sind:

• Data Governance Council: Dieses hochrangige Gremium gibt die strategische Ausrichtung des Programms vor. Der Vorstand stellt sicher, dass Data-Governance-Prozesse im täglichen Betrieb implementiert werden, und fördert so ein konsistentes Datenmanagement der Abteilung.
• Dateneigentümer: Das Dateneigentum weist eine klare Verantwortlichkeit für bestimmte Datenbestände zu. Dateneigentümer sind dafür verantwortlich, zu definieren, wie ihr Datenbestand verwendet wird, ein Gefühl der Verantwortung zu schaffen und verantwortungsvolle Datenpraktiken zu fördern.
• Datenverwalter: Datenverwalter implementieren Data-Governance-Prozesse und arbeiten eng mit Datennutzern zusammen, um Datenqualitätsprobleme zu identifizieren und zu beheben und so letztendlich die Zuverlässigkeit datengesteuerter Erkenntnisse zu verbessern.
• Datenmanager: Datenmanager überwachen die technische Infrastruktur, die Datenbestände speichert und verwaltet. Sie entwerfen und implementieren Datenbanksysteme, die den spezifischen Datenanforderungen der Organisation entsprechen und sicherstellen, dass Datensicherheitsprotokolle eingehalten werden.
• Datennutzer: In diese Kategorie fallen die Personen, die Daten für Analysen und Berichte nutzen. Datennutzer haben die Möglichkeit, innerhalb definierter Parameter auf relevante Informationen zuzugreifen. Durch das Verständnis der Data-Governance-Richtlinien können sie Daten verantwortungsvoll nutzen und zur datengesteuerten Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation beitragen.

3. Setzen Sie Datensicherheitsrichtlinien möglichst nah an der Datenquelle durch

Es minimiert unbefugten Zugriff und vereinfacht die Datenverwaltung während des gesamten Lebenszyklus durch die Begrenzung der Zugriffspunkte. Implementieren Sie beispielsweise Zugriffskontrollen für Kundendaten innerhalb des Transaktionssystems, in dem sie erstellt werden. Sicherheitsrichtlinien minimieren das Risiko unbefugten Zugriffs und vereinfachen die Datenverwaltung während ihres gesamten Lebenszyklus.

Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung der Sicherheit ist die Verwendung Big Data im Marketing Dies kann dabei helfen, potenzielle Schwachstellen zu erkennen und zu beheben. Die Erkenntnisse, die aus diesem Ansatz gewonnen werden, können genutzt werden, um die Datenverwaltungspraktiken zu stärken und sicherzustellen, dass alle vertraulichen Informationen sicher behandelt werden.

4. Seien Sie transparent in Bezug auf Ihre Datenschutzpraktiken

Transparenz priorisiert den Datenschutz und gibt Kunden die Kontrolle über ihre Informationen. Dieser Schritt kann das Einholen der Einwilligung des Nutzers für bestimmte Datennutzungen und die Implementierung technischer Sicherheitsmaßnahmen zur Verhinderung unbefugten Zugriffs umfassen. Der Aufbau von Vertrauen durch solide Datenschutzpraktiken schafft Kundenbindung und verringert potenzielle rechtliche Risiken.

5. Unterstützen Sie Ihre Data-Governance-Strategie mit Automatisierung

So ermöglicht die Automatisierung Unternehmen, ihre Data-Governance-Strategie effektiv zu verwalten:

• Automatisierte Zugangskontrollen: Automatisierte Zugriffskontrollen nutzen Software, um detaillierte Berechtigungen basierend auf Benutzerrollen und -gruppen durchzusetzen. Dies rationalisiert die Zugriffsverwaltung und verringert das Risiko einer unbefugten Offenlegung von Daten.
• Automatisierte Datenermittlung: Automatisierte Datenerkennungstools können durchkriechen Datenrepositorys, sodass Benutzer die benötigten Informationen leicht finden können. Durch die Automatisierung entfällt die Zeitverschwendung bei der Suche nach Daten im gesamten Unternehmen.
• Automatische Datenherkunftsverfolgung: Automatisierungstools können manuelle Datenherkunft Mapping durch automatische Erfassung der Datenbewegung in verschiedenen Systemen. Es verbessert die Datentransparenz und vereinfacht die Auswirkungsbeurteilung, wenn Datenänderungen erforderlich sind.
• Datenanreicherung mit Metadaten: Automatisierung kann den Prozess des Rich-Anhängens rationalisieren Metadaten zu Datenbeständen. Diese Tools gewährleisten ein gemeinsames Verständnis der Datenbedeutung in allen Teams, indem sie automatisch Details zu Datenherkunft, -nutzung und -definitionen erfassen und so die Konsistenz fördern Datenmanagementund Minimierung von Fehlinterpretationen, die zu Fehlern in der Analyse führen können.
• Automatische Erstellung von Business-Glossaren: Automatisierung kann die Erstellung und Aufrechterhaltung einer zentralen Lösung erleichtern Geschäftsglossar. Diese Tools gewährleisten eine standardisierte Datensprache, indem sie Definitionen wichtiger Datenbegriffe im gesamten Unternehmen automatisch erfassen und integrieren. Die Klarheit minimiert Verwirrung und fördert eine zuverlässigere Datenanalyse in allen Abteilungen.
• Automatisierte Richtlinienverbreitung: Data-Governance-Richtlinien müssen konsistent auf alle Datenbestände angewendet werden. Durch die Automatisierung kann dieser Prozess optimiert werden, indem Datenschutzrichtlinien an alle abhängigen Datenelemente weitergegeben werden. Beispielsweise gewährleistet die automatische Maskierung sensibler Daten in abgeleiteten Berichten eine konsistente Einhaltung der Datenschutzbestimmungen.
• Automatische Audit-Protokollierung: Das Führen von Aufzeichnungen ist für die Datenverwaltung unerlässlich. Automatisierte Tools können jede Interaktion mit Daten erfassen und ein detailliertes Prüfprotokoll erstellen. Diese Tools erleichtern Sicherheitsuntersuchungen und helfen Unternehmen zu verstehen, wie Daten verwendet werden. Unternehmen können Compliance-Bemühungen optimieren, indem sie Prüfprotokolle automatisieren und wertvolle Einblicke in Datennutzungsmuster gewinnen.

6. Veröffentlichen Sie die Ziele, Prozesse und Erfolgskennzahlen des Programms

Integrieren Sie das Bewusstsein für Daten-Governance in Mitarbeiter-Onboarding-Programme und technische Schulungen, fördern Sie eine Kultur der Datenverantwortung und stärken Sie sie.

7. Planen Sie regelmäßige Überprüfungen Ihrer Data Governance-Richtlinien

Eine regelmäßige Überprüfung, mindestens einmal im Jahr, stellt sicher, dass die Richtlinien trotz sich ändernder Vorschriften, Technologien und Geschäftsanforderungen relevant bleiben. Ein konsistenter Überprüfungsprozess ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung und Anpassung Ihres Data-Governance-Frameworks.

Abschließende Gedanken  

Data Governance unterstützt die strategische Entscheidungsfindung durch hochwertige und gut verwaltete Daten. Daher müssen Unternehmen bei der Implementierung eines Frameworks wirksame Best Practices für die Datenverwaltung einbeziehen, um die Datensicherheit, den Wert und die Einhaltung von Standards zu maximieren.

Die Verwendung des richtigen Tools ist eine der effektivsten Möglichkeiten, die Datenverwaltung zu verbessern. Astera bietet eine umfassende Datenverwaltungssuite, die den Datenverwaltungsprozess vereinfacht. Mit Funktionen wie automatisierter Datenprofilierung, der Erstellung eines Unternehmensglossars und rollenbasierter Zugriffskontrolle, Astera befähigt Organisationen zur Implementierung effektiver Data-Governance-Praktiken.

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