Data Governance Framework: Was ist das? Bedeutung, Säulen und Best Practices

Was ist ein Data Governance Framework? 

A Data Governance Framework ist eine strukturierte Methode zur Verwaltung und Kontrolle der Datennutzung in einer Organisation. Es hilft dabei, Richtlinien festzulegen, Rollen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen und aufrechtzuerhalten Datenqualität und Sicherheit in Übereinstimmung mit relevanten regulatorischen Standards. Das Framework bietet daher eine detaillierte Dokumentation der Datenarchitektur der Organisation, die zur Verwaltung ihrer Datenbestände erforderlich ist.

Darüber hinaus unterstützt das Framework Self-Service-Tools, die technischen und nichttechnischen Benutzern dabei helfen, die Daten zu finden und zu nutzen, die sie für Governance und Analysen benötigen. Mit diesen Tools können Unternehmen Daten in allen ihren Systemen verwalten, ändern und teilen, sei es in der Cloud oder vor Ort.

Warum ist ein Data Governance Framework erforderlich? 

Das Data-Governance-Framework ist wichtig für die Anwendung konsistenter Richtlinien und Regeln auf alle Unternehmensdaten und gewährleistet die Datenzuverlässigkeit für verschiedene Rollen, wie z. B. Unternehmensleiter, Datenverwalter und Entwickler.

Datenungenauigkeit

Ein Data-Governance-Framework legt Standards und Prozesse fest, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen. Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, dass ungenaue, inkonsistente oder veraltete Daten Erkenntnisse und Entscheidungsprozesse beeinträchtigen. Das Data-Governance-Framework verbessert die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten der Organisation.

Datensicherheit

Es legt Richtlinien und Kontrollen zum Schutz sensibler Informationen fest, einschließlich Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Compliance-Maßnahmen, um Sicherheitsrisiken zu reduzieren und Vorschriften einzuhalten.

Datensilos

Ein Data-Governance-Framework vereinfacht Datenintegration und Standardisierung, bricht Silos durch die Schaffung von Kontrolle auf und ermöglicht einen nahtlosen Datenaustausch und eine nahtlose Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen.

Mangelnde Verantwortung und Eigenverantwortung

Es betont die Verantwortlichkeit, indem es Rollen und Verantwortlichkeiten definiert und Datenverwalter, Eigentümer und Verwalter mit der Überwachung der Datenverwaltungspraktiken und der effektiven Durchsetzung von Governance-Richtlinien beauftragt.

Ineffizientes Datenmanagement

Dieses Framework etabliert strukturierte Prozesse und Arbeitsabläufe für Datenmanagement. Es automatisiert sich wiederholende Aufgaben, rationalisiert Arbeitsabläufe und verbessert die betriebliche Effizienz.

Vorteile eines Data Governance Frameworks  

Es bietet eine strukturierte Möglichkeit, Daten in allen Geschäftsabläufen korrekt und sicher zu halten und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie verantwortungsvoll verwendet werden.

Legt Standards und Verantwortlichkeit fest

Die Anfangsphase der Datenverwaltung besteht in der Festlegung klarer Standards, Normen, Verantwortlichkeiten, Eigentumsverhältnisse und Rollen. Dieser Prozess stellt sicher, dass alle Mitglieder der Organisation, von Neueinstellungen bis hin zu Top-Führungskräften, sich ihrer Pflichten im Datenmanagement bewusst sind. Die Organisation kann Datenmissmanagement vermeiden, indem sie definierte Verantwortlichkeiten festlegt und die Datenqualität und -sicherheit aufrechterhält.

Legt Schlüsselindikatoren und Kennzahlen fest

Indikatoren und Metriken bieten einen detaillierten Überblick über den Zustand und die Sicherheit der Daten und leiten strategische Entscheidungen.

• Schlüsselqualitätsindikatoren (KQIs) Messen Sie die Datenqualität und helfen Sie Unternehmen dabei, sicherzustellen, dass ihre Daten den erforderlichen Standards entsprechen.
• Schlüsseldatenelemente (KDEs) Identifizieren Sie die kritischsten Daten innerhalb der Organisation und leiten Sie die Datenverwaltungsprioritäten.
• Leistungsindikatoren (KPIs) Verfolgen Sie die Datenleistung im Vergleich zu Geschäftszielen und stellen Sie sicher, dass die Daten mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
  • Datenrisiko- und Datenschutzmetriken Messen Sie die Gefährdung des Unternehmens durch Datenschutzverletzungen und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen, was für das regulatorische Umfeld von wesentlicher Bedeutung ist.

Erstellt eine einheitliche Datensprache

Eine gemeinsame Geschäftssprache und Datenqualitätsregeln helfen allen in der Organisation, Datenbegriffe und -standards auf ähnliche Weise zu verstehen. Dieser Ansatz vermeidet Verwirrung und Fehler bei der Datenverwaltung und -nutzung und macht die Kommunikation im gesamten Unternehmen einfacher.

Verbessert die Datenerkennung und -verwaltung

Das Framework legt Methoden zum Auffinden und Verstehen aller Unternehmensdaten fest. Bei diesem Prozess geht es darum, herauszufinden, wie Daten miteinander in Beziehung stehen und welchen Verlauf sie haben, mit verschiedenen Arten von Informationen umzugehen und Datenprofile zu erstellen und zu klassifizieren. Diese Schritte erleichtern die gute Datenverwaltung und stellen sicher, dass sie für die Entscheidungsfindung korrekt und zuverlässig sind.

Ein robustes Data-Governance-Framework hilft bei:

• Verbesserung und Verwaltung der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und nützlich sind.
• Datenprobleme umgehend beheben und pflegen Datenintegrität.
• Identifizieren von Dateneigentümern, um die Verantwortlichkeit für Datenbestände festzulegen.
• Der Aufbau einer Datenkatalog um Daten zu organisieren und zu klassifizieren, um sie leicht zugänglich zu machen.
• Erstellen von Referenz- und Stammdaten, um unternehmensweit konsistente Daten bereitzustellen.
• Förderung der Datenkompetenz im gesamten Unternehmen, um das Verständnis und die Nutzung von Daten zu verbessern.
• Durch die effiziente Bereitstellung und Bereitstellung von Daten wird sichergestellt, dass diese verfügbar sind, wann und wo sie benötigt werden.

 

Säulen von a Daten-Governance-Framework 

Ein umfassendes Data-Governance-Framework basiert auf Grundpfeilern, die die effektive und sichere Nutzung von Datenbeständen durch ein Unternehmen gewährleisten. Sie kombinieren die grundlegenden Elemente mit wesentlichen strategischen Ansätzen und schaffen so einen umfassenden Rahmen für die Datenverwaltung auf allen Unternehmensebenen.

Datenqualität

Die Datenqualität ist für ein Data-Governance-Framework von entscheidender Bedeutung, da es die Regeln und Prozesse für die Datenvalidierung, -bereinigung und -organisation implementiert. Es garantiert Entscheidungsträgern Zugang zu genauen und konsistenten Informationen und verbessert so die Entscheidungsfindung.

Datenintegration

Die Datenintegration vereinfacht die Datenverwaltung, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen im gesamten Unternehmen in einer einheitlichen Ansicht aggregiert und harmonisiert. Dieser Ansatz unterstützt eine verbesserte Analyse, Berichterstattung und Entscheidungsfindung, indem er den Stakeholdern ein vollständiges Geschäftsbild bietet. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Unternehmensdaten den festgelegten Richtlinien und Compliance-Standards entsprechen, wodurch Inkonsistenzen und Fehler reduziert werden.

Die Datenintegration verbessert auch die Datenverwaltung, indem sie eine zentrale Verwaltung ermöglicht, was die Kontrolle von Datenqualität, -sicherheit und -zugriff erleichtert. Es standardisiert die Datenverarbeitungspraktiken im gesamten Unternehmen und gewährleistet so eine konsistente Umsetzung und Überwachung der Governance-Richtlinien.

Integrierte Datensysteme bereinigen und korrigieren Daten während der Konsolidierung und verbessern so die Datenqualität und Zuverlässigkeit für die Entscheidungsfindung. Dieser optimierte Ansatz hilft bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und erhöht die Berichtseffizienz, da alle Daten konsistent und leicht verfügbar sind.

Datenschutz und Sicherheit

Diese Säule ist für die Vertraulichkeit und Verfügbarkeit von Datenbeständen im Governance-Rahmen von wesentlicher Bedeutung. Es bezieht sich auf die Verwaltung und den Schutz von Daten in einer Weise, die mit den Daten-Governance-Richtlinien der Organisation im Einklang steht. Datenschutz bedeutet, sicherzustellen, dass Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt und für autorisierte Benutzer jederzeit verfügbar sind, und zwar unter der Aufsicht und den Regeln des Governance-Rahmens. Unternehmen können Daten schützen, indem sie eine starke Verschlüsselung verwenden, Zugriffskontrollen festlegen und Compliance-Mechanismen befolgen.

Es schafft Vertrauen bei Kunden, Partnern und Stakeholdern, schützt den Ruf des Unternehmens und verringert das Risiko rechtlicher und finanzieller Folgen durch Datenschutzverletzungen.

Datenarchitektur

Die Rolle von Datenarchitektur besteht darin, einen strukturierten Rahmen für das Entwerfen, Organisieren und Verwalten von Datenbeständen bereitzustellen. Die Datenarchitektur stellt durch die Definition von Datenmodellen, Schemata und Speichermechanismen sicher, dass Daten konsistent gespeichert, abgerufen und genutzt werden.

Eine klare Datenarchitektur unterstützt die Datenverwaltung, indem sie klare Richtlinien für die Datenverwaltung festlegt und sicherstellt, dass sie den Richtlinien und Standards der Organisation entspricht.

Daten-Asset-Governance

Es unterstreicht die Notwendigkeit, alle Datenelemente, einschließlich Dashboards, Code und Data-Science-Modelle, während ihres gesamten Lebenszyklus als wesentliche Vermögenswerte innerhalb des Governance-Rahmens zu behandeln.

Es wird vorgeschlagen, eine umfassende Sicht auf die Governance zu übernehmen, die Daten und Analysen umfasst, um eine gründliche Verwaltung und Überwachung aller Datenbestände sicherzustellen.

Bottom-Up-Ansatz

Da die Datennutzung zunimmt, sollten Unternehmen die Rolle der Datenverwaltung zwischen den Erstellern und Nutzern von Daten teilen. Dieser dezentrale Ansatz gibt jedem die Verantwortung für die Datenverwaltung und richtet ihn auf integrativere und kollaborativere Datenverwaltungsmodelle wie Data Mesh aus.

Dies bedeutet, dass die Governance auf verschiedene Geschäftsbereiche verteilt ist, wobei jeder Domaininhaber seine Daten verwaltet und dabei die umfassenderen Organisationsrichtlinien befolgt.

Routinemäßige Workflow-Governance

Bei der Datenverwaltung sollte es nicht nur um die Einhaltung von Compliance gehen oder sie sollte als zusätzliche Aufgabe betrachtet werden. Stattdessen sollten Teams es in alltägliche Arbeitsprozesse integrieren, um sicherzustellen, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage korrekter Daten treffen. Es wird dann zu einem wesentlichen Element der strategischen Entscheidungsfindung innerhalb der Organisation.

Ein Data-Governance-Framework ist unvollständig ohne seine Kernelemente: Menschen, Prozesse und Technologie. Jeder spielt eine entscheidende Rolle bei der Wirksamkeit des Rahmenwerks.

Menschen: Der Kern der Regierungsführung

Eine erfolgreiche Datenverwaltung hängt von der Zusammenarbeit und sorgfältigen Planung aller Mitarbeiter im gesamten Unternehmen ab.

Zu den wichtigsten Überlegungen zur Implementierung und Etablierung von Data Governance gehören:

• Engagement: Beurteilung, ob Einzelpersonen den Grundsätzen der Datenverwaltung verpflichtet sind.
• Rollen und Verantwortlichkeiten: Klare Definition und formale Dokumentation der Rollen und Verantwortlichkeiten aller an der Datenverwaltung beteiligten Personen.
• Fähigkeiten und Datenkompetenz: Sicherstellen, dass die Teammitglieder über die erforderlichen Fähigkeiten und Datenkenntnisse verfügen, um Governance-Strategien effektiv umzusetzen.
• Änderungsmanagement: Entwicklung eines Plans mit Sponsoren, um die Ausrichtung zu unterstützen und die organisationsweite Zustimmung zu fördern.
• Identifizierung der Stakeholder: Anerkennung von Daten-Governance-Stakeholdern im gesamten Unternehmen.
• Fachwissen bewahren: Verstehen, wo Fachwissen innerhalb der Organisation vorhanden ist, um es für Governance-Initiativen zu nutzen.

Prozesse

Prozesse wie Datenerfassung, -speicherung, -integration und -qualitätssicherung sind von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Datenverwaltungspraktiken im gesamten Unternehmen konsistent sind.

Wichtige Aspekte, die bei der Handhabung dieser Prozesse berücksichtigt werden müssen, sind:

• Realistische Definitionen und Ziele: Festlegung praktischer und erreichbarer Datendefinitionen, Regeln und Ziele.
• Modernisierung von Geschäftsprozessen: Aktualisieren Sie Geschäftsprozesse, um die Datenverwaltung zu integrieren und die Fähigkeit zu verbessern, aussagekräftige Ergebnisse zu liefern.
• Integration von Governance: Überprüfen und Anpassen von Geschäftsregeln, um die Datenverwaltung nahtlos zu integrieren.

Zu den Mitwirkenden gehören Geschäfts- und IT-Experten, die den notwendigen Kontext für Data-Governance-Bemühungen bereitstellen.

Sie sind unverzichtbar in:

• Technologie: Ermöglichung einer effektiven Governance

Die Technologie stellt die Tools und Plattformen für die Implementierung zuverlässiger Data-Governance-Prozesse bereit, wie z. B. Datenprofilierungs-, Herkunfts- und Metadaten-Tools, und nutzt Technologie zur Automatisierung, Skalierung und Beschleunigung der Data-Governance-Prozesse.

Wie funktionieren Data Governance Frameworks? 

Data-Governance-Frameworks unterscheiden sich von Unternehmen zu Unternehmen, umfassen jedoch im Allgemeinen mehrere oben beschriebene Kernkomponenten, die steuern, wie Daten innerhalb einer Organisation verwaltet und verwendet werden.

Lassen Sie uns weiter diskutieren, wie diese Frameworks normalerweise funktionieren.

Eigentum verstehen

Unter Eigentum versteht man die Festlegung der Regeln, Richtlinien, Definitionen und Standards für die Datenverwaltung. Beispielsweise kann ein Unternehmen ein Data Governance Office (DGO) einrichten, um die Data Governance-Initiative zu leiten. Die Initiative könnte je nach Größe und Bedarf der Organisation ein engagiertes Team, eine Gruppe von Stakeholdern oder sogar eine einzelne Person, beispielsweise einen Datenarchitekten, umfassen.

In verschiedenen Abteilungen werden Datenverwalter ernannt, um sicherzustellen, dass sich alle an diese Standards halten, und um Empfehlungen abzugeben. In größeren Unternehmen können sich mehrere Räte auf unterschiedliche Aspekte des Datenmanagements konzentrieren, wie z. B. Datenspeicherung, Qualität und Schutz.

Ziele setzen

Die Definition klarer Ziele und Kennzahlen ist der Schlüssel zur Messung des Erfolgs einer Data-Governance-Initiative. Der Data Governance Institut schlägt vor, sich auf die Auswirkungen von Data-Governance-Initiativen zu konzentrieren auf:

• Wie gut sie mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.
• Die Wirksamkeit bei der Verbesserung der Datenqualität und Compliance in Projekten.
• Die Integration von Governance-Prinzipien in Berufsdisziplinen.
• Die Einführung von Data-Governance-Praktiken bei Einzelpersonen innerhalb der Organisation.

Beispielsweise kann sich ein Gesundheitsdienstleister das Ziel setzen, Fehler bei Patientendaten im ersten Jahr um 20 % zu reduzieren, um die Patientenversorgung zu verbessern und Abrechnungsfehler zu reduzieren.

Leistungsüberwachung

Um zu überwachen, wie gut das Data-Governance-Framework funktioniert, müssen Verantwortlichkeiten für Aufgaben festgelegt werden, die für die Einhaltung der Vorschriften erforderlich sind, beispielsweise die Ernennung eines Datenverwalters oder die Ernennung eines Datenschutzbeauftragten. Diese Aufgaben sollten gut dokumentiert und wiederholbar sein und verschiedene Aspekte der Datenverwaltung abdecken, wie z. B. die Zuweisung von Entscheidungsrechten, die Verwaltung von Änderungen, die Lösung von Problemen und die Sicherstellung der Datenqualität.

Beispielsweise kann ein Finanzinstitut ein System zur regelmäßigen Überprüfung und Aktualisierung der Zugriffsrechte auf sensible Finanzdaten implementieren und so sicherstellen, dass nur autorisiertes Personal diese Informationen anzeigen oder ändern kann.

Technologie genehmigen

Die Auswahl und Genehmigung der Technologie ist ein weiterer wichtiger Aspekt, bei dem die Beteiligten über die Tools und Systeme entscheiden, die zur Verarbeitung, Speicherung und Sicherung von Daten verwendet werden. Es stellt außerdem sicher, dass diese Technologien über die notwendigen Kontrollen verfügen, um Datenschutzverletzungen zu verhindern.

Beispielsweise entscheiden sich die zuständigen Mitarbeiter eines E-Commerce-Unternehmens möglicherweise für die Verwendung einer Cloud-Speicherlösung, die Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung zum Schutz der Kundendaten bietet.

Festlegung von Standards für die Zusammenarbeit

Entscheiden, wie Datenbeteiligte innerhalb der Organisation Daten erstellen, verwenden oder regulieren, zusammenarbeiten, einschließlich der Festlegung, wer in Entscheidungsprozesse einbezogen werden soll und wer über Entscheidungen informiert werden muss.

Beispielsweise kann ein Fertigungsunternehmen Ingenieure, Produktionsleiter und Qualitätskontrollspezialisten in die Diskussionen über die Erfassung und Nutzung von Produktionsliniendaten zur Verbesserung der Effizienz und Produktqualität einbeziehen.

Beispiele für Data Governance Framework  

Es sind verschiedene bewährte Data-Governance-Frameworks im Einsatz. Jedes Framework erfüllt die Bedürfnisse und Anforderungen einer effektiven Datenverwaltung.

Der DAMA International Data Management Body of Knowledge (DMBOK)

DAMA-DMBOK ist ein umfassendes Framework, das die branchenüblichen Standardpraktiken für das Datenmanagement beschreibt. Es deckt viele Themen ab, darunter Daten-Governance, Architektur und Modellierung, und bietet einen ganzheitlichen Ansatz für die Verwaltung und Steuerung von Datenbeständen.

Das Data Governance Institute Framework (DGI)

Das Data Governance Institute (DGI) bietet einen Rahmen mit Schwerpunkt auf Governance-Praktiken. Der Schwerpunkt liegt auf der Festlegung von Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozessen, um sicherzustellen, dass Daten als Vermögenswerte verwaltet werden. Dieses Rahmenwerk ist insbesondere für Organisationen von Vorteil, die eine Datenverwaltung mit einem klaren Schwerpunkt auf Verantwortlichkeit und Verwaltung implementieren möchten.

Das CMMI Data Management Maturity (DMM)-Modell

Das Data Management Maturity (DMM)-Modell bietet einen umfassenden Ansatz zur Verbesserung der Data-Governance-Praktiken einer Organisation. Es beschreibt die wesentlichen Komponenten der Datenverwaltung, einschließlich Datenqualität, Betrieb und Plattformen, und bietet einen Weg zur Erreichung höherer Reifegrade im Datenmanagement.

Das Data Management Capability Assessment Model (DCAM) des EDM Council

Das DCAM des EDM Council ist ein branchenüblicher Rahmen zur Bewertung und Verbesserung von Datenmanagement- und Governance-Praktiken. DCAM bietet einen strukturierten Ansatz mit definierten Prinzipien und Funktionen für verschiedene Aspekte der Datenverwaltung, einschließlich Datenarchitektur, Qualitätsmanagement und Sicherheit.

ISO/IEC 38500 IT-Governance-Framework

Obwohl es sich bei ISO/IEC 38500 in erster Linie um ein IT-Governance-Framework handelt, hat es erhebliche Auswirkungen auf die Daten-Governance. Es leitet Unternehmen an, die IT (einschließlich Datenbestände) nutzen, um Geschäftsziele zu erreichen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und Risiken zu verwalten.

Wie erstellt man ein Data Governance Framework?  

Der Aufbau und die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks erfordert einen strategischen Prozess, der der ordnungsgemäßen Verwaltung der Datenbestände einer Organisation Priorität einräumt. Dieses Framework ist für die Verbesserung der Datenverwaltung in allen Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die folgende Schritt-für-Schritt-Anleitung vereinfacht die Vorgehensweise:

1. Data Governance verstehen

A. Definieren Sie den Umfang und die Ziele der Data-Governance-Initiative.

B. Richten Sie Stakeholder an den Data-Governance-Zielen aus, z. B. an der Verbesserung der Entscheidungsfindung, der Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Steigerung der betrieblichen Effizienz.

2. Identifizieren von Datendomänen

A. Kategorisieren Sie Daten basierend auf ihrer Relevanz für das Unternehmen in Domänen, z. B. Kundendaten, Produktdaten, Finanzdaten usw.

B. Verstehen Sie die Datenlandschaft, um Daten im gesamten Unternehmen effektiv zu verwalten.

3. Identifizierung von Eigentum und Verbrauch

A. Bestimmen Sie die Dateneigentümer, die für die Genauigkeit, den Datenschutz und die Sicherheit jeder Datendomäne verantwortlich sind. 

B. Identifizieren Sie Datenkonsumenten, die für ihre Arbeit Zugriff auf die Daten benötigen. 

C. Schaffen Sie Verantwortlichkeit und Klarheit über Rollen und Verantwortlichkeiten. 

4. Daten validieren und dokumentieren

a. Dokumentieren Sie den Datenlebenszyklus, einschließlich seines Ursprungs, seines internen Flusses, seiner Benutzerinteraktionen und seiner Anwendungszwecke.

B. Verifizieren Datengenauigkeit und Konsistenz.

C. Notieren Sie Governance-Richtlinien, -Standards und -Verfahren als Referenz und Klarheit bei der Datenverwaltung.

5. Bewertung der Datensicherheit

A. Führen Sie Sicherheits- und Risikobewertungen für verschiedene Datentypen durch, um Schwachstellen und Bedrohungen zu identifizieren. 

B. Priorisieren Sie Risiken und ergreifen Sie Schutzmaßnahmen für sensible Informationen. 

C. Stellen Sie die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicher und bauen Sie Vertrauen bei Kunden und Partnern auf, indem Sie Ihr Engagement für die Datensicherheit unter Beweis stellen.  

Best Practice für das Data Governance Frameworks 

Unternehmen sollten bestimmte Best Practices übernehmen, um ein praktisches Data-Governance-Framework zu schaffen, das langfristigen Erfolg gewährleistet. Diese Praktiken zielen darauf ab, aktuelle Bedürfnisse zu erfüllen und sich gleichzeitig an zukünftige Herausforderungen anzupassen.

Beziehen Sie Stakeholder frühzeitig in den Prozess ein 

Beziehen Sie wichtige Stakeholder aus verschiedenen Abteilungen in die Definition des Umfangs und der Ziele der Datenverwaltung ein, um alle Aktivitäten an den Zielen und Prioritäten der Organisation auszurichten.

Nutzen Sie Datenkataloge 

Implementieren Sie Datenkataloge, um Datenbestände zu kategorisieren und zu dokumentieren. Bei diesem Ansatz geht es darum, Daten effizient zu organisieren und sie für Benutzer innerhalb der Organisation leicht zugänglich und verständlich zu machen. Es erleichtert die einfache Identifizierung von Datendomänen und Eigentümerverantwortungen, indem es Einblick in Datenbestände und die damit verbundenen Metadaten bietet.

Ernennen Sie Datenverwalter 

Ernennen Sie für jede Datendomäne dedizierte Datenverwalter, die die Datenqualität überwachen und als Ansprechpartner für alle datenbezogenen Fragen dienen. Diese Verwalter setzen Richtlinien zur Datenverwaltung durch und gewährleisten so die Qualität und Sicherheit der Daten in ihren jeweiligen Bereichen.

Automatisieren Sie Dokumentationsprozesse 

Hebelwirkung Automatisierung Tools zur Optimierung der Dokumentation von Datenlebenszyklen, Governance-Richtlinien und Verfahren. Diese Tools verbessern die Effizienz und Genauigkeit bei der Pflege aktueller Aufzeichnungen über Datenverwaltungsaktivitäten.

Regelmäßige Schulungen durchführen

Bieten Sie fortlaufende Schulungen an, um Stakeholder über Grundsätze der Datenverwaltung, Best Practices und Compliance-Anforderungen aufzuklären. Diese Schulung stellt sicher, dass alle Teilnehmer die Data-Governance-Richtlinien der Organisation verstehen und effektiv umsetzen.

Implementieren Sie Datensicherheitsmaßnahmen 

Nutzen Sie Sicherheitsmechanismen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachungssysteme, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und Compliance-Verstößen zu schützen. 

Abschließende Überlegungen  

Ein starkes Data-Governance-Framework versetzt Unternehmen in die Lage, ihre Datenbestände proaktiv zu verwalten und den größtmöglichen Nutzen daraus zu ziehen. Unternehmen können einen Rahmen implementieren, indem sie Stakeholder sorgfältig einbinden, Rollen definieren und umfassend planen. Die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks erfordert eine Verpflichtung zu kontinuierlicher Verbesserung und Flexibilität als Reaktion auf neue Geschäfts- und Technologieveränderungen.

Für eine erfolgreiche Implementierung ist der Einsatz von Data-Governance-Tools oder Datenmanagement-Tools mit Governance-Funktionen unerlässlich. AsteraDie Plattform von s vereinfacht die Datenverwaltung für Unternehmen und bietet Tools für ein umfassendes Datenmanagement. Es ermöglicht eine klare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten und stellt sicher, dass Datenverwalter und -eigentümer ihre Daten einfach überwachen und kontrollieren können. Diese Transparenz hilft bei der Umsetzung von Governance-Richtlinien und der Aufrechterhaltung der Datenintegrität im gesamten Unternehmen.

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