So erstellen Sie eine Data-Governance-Strategie für Ihr Unternehmen

Eine effektive Data-Governance-Strategie ist für die effektive Verwaltung und Überwachung von Daten von entscheidender Bedeutung, insbesondere da Daten immer wichtiger werden und sich Technologien weiterentwickeln. Dieser strategische Ansatz zur Datenverwaltung steht im Einklang mit den Erkenntnissen von a McKinsey Umfrage, was darauf hindeutet, dass Unternehmen mit soliden Data-Governance-Strategien doppelt so häufig wichtige Daten priorisieren – was zu einer besseren Entscheidungsfindung und einem besseren Unternehmenserfolg führt.

Die Erstellung einer soliden Strategie erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Ausführung, die mehrere wichtige Schritte und Verantwortlichkeiten umfasst.

Was ist eine Data-Governance-Strategie?

Eine Data-Governance-Strategie ist ein umfassender Rahmen, der beschreibt, wie Daten benannt, gespeichert und verarbeitet werden. Ein wesentlicher Aspekt dieser Strategie ist der nahtlose Datenaustausch. Dieses Ziel besteht darin, die Datenintegrität, Zugänglichkeit und Einhaltung gesetzlicher Rahmenbedingungen sicherzustellen.

Auf dieser Grundlage aufbauend ist eine gute Datenstrategie eine Blaupause für Unternehmen, um ihre übergeordneten Datenziele zu erreichen. Dies geschieht durch das Hinzufügen spezifischer Details zu den umfassenderen Zielen. Wenn ein Unternehmen beispielsweise die Markteinführung eines neuen Produkts anstrebt, stellt eine gute Strategie sicher, dass aktuelle Daten die Markteinführung und die damit verbundenen Entscheidungen untermauern. Es würde sich darauf konzentrieren, was der Kunde will, wie sich der Markt verhält und was andere Wettbewerber tun, und zwar aus der Perspektive aktueller, genauer Daten.

Kurz gesagt umfasst eine Data-Governance-Strategie Folgendes:

• Festlegung von Grundsätzen, Richtlinien und Verfahren für Datenmanagement.
• Entwicklung eines strategischen Plans mit Ressourcenzuweisung und Zeitplan.
• Implementierung von Governance-Gremien zur Überwachung der Compliance.
• Ausrichtung der übergreifenden Datenstrategie.
• Sicherstellung einer fortlaufenden Überwachung und Anpassung.

Drei wichtige Komponenten der Data-Governance-Strategie stellen die praktische Verwaltung der Datenbestände einer Organisation sicher. Diese Komponenten bieten einen umfassenden Plan zur Maximierung des Werts von Datenbeständen.

Daten-Governance-Framework 

A Data-Governance-Framework ist das Rückgrat und die Grundstruktur der Data-Governance-Strategie. Es umfasst eine Reihe von Regeln, Grundsätzen, Richtlinien und Prozessen, die die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung regeln.

Im Rahmen des Data-Governance-Frameworks berücksichtigen Organisationen Fragen wie:

• Welche Standards und Richtlinien gibt es für die Datenverwaltung?
• Wer ist für die verschiedenen Data-Governance-Rollen verantwortlich?
• Was sind Datenschutz- und Sicherheitsprotokolle?
• Wie werden sie den Datenzugriff und die Weitergabe überwachen?

 Roadmap für Daten-Governance  

Eine Data-Governance-Roadmap beschreibt im Wesentlichen den strategischen Plan und den Zeitplan für die Implementierung des Data-Governance-Frameworks. Ziel ist es, wichtige Meilensteine, Initiativen und Aktivitäten für die erfolgreiche Umsetzung einer Data-Governance-Strategie zu identifizieren. Betrachten Sie es als einen Projektplan, der eine Organisation dorthin führt, wo sie sich jetzt befindet und wohin sie gehen möchte Data Governance.

In einer Governance-Strategie identifiziert die Roadmap Bereiche, die verbessert werden müssen, Bereiche mit guter Leistung und solche, die die Erwartungen nicht erfüllt haben, wodurch die Datennutzung und die Strategieleistung verbessert werden.

Im Rahmen der Data-Governance-Roadmap berücksichtigen Unternehmen Fragen wie:

• Welche Ressourcen wie Tools und Budget werden benötigt?
• Was sind die wichtigsten Meilensteine ​​und welcher Zeitplan wird für jede Phase in Betracht gezogen?
• Welche Projekte sind zur Verbesserung der Datenverwaltung geplant?
• Wie werden die KPIs gemessen und berichtet?

Wie werden die KPIs gemessen und berichtet? 

Data Governance-Programm

Ein Data-Governance-Programm führt Richtlinien aus, die in einem Data-Governance-Framework definiert sind und sich an der in der Roadmap festgelegten strategischen Ausrichtung orientieren. Vereinfacht ausgedrückt geht es um den Operationalisierungsaspekt jeder Data-Governance-Strategie, der erforderlich ist, um sicherzustellen, dass die Prinzipien und Pläne in konkrete Maßnahmen und Ergebnisse umgesetzt werden.

Im Rahmen eines Data-Governance-Programms berücksichtigen Organisationen Fragen wie:

• Wie werden Data-Governance-Grundsätze im täglichen Betrieb angewendet?
• Wie wird der Einfluss von Data-Governance-Programmen auf Qualität und Geschäftsergebnisse gemessen?
• Wie wird die funktionsübergreifende Zusammenarbeit erleichtert?
• Wie werden die Datenqualitätsprobleme im Rahmen der Strategie identifiziert und gelöst?

Warum ist eine Data-Governance-Strategie erforderlich? 

IDC prognostiziert, dass das weltweite Datenvolumen bis 2025 voraussichtlich ansteigen wird um 163 Zettabyte erweitern, Abdeckung von Informationen über physische Systeme, Geräte und Clouds hinweg. Die Verarbeitung und Verwaltung solch großer Datenmengen erfordert eine effektive Data-Governance-Strategie. Es wird benötigt, um sich in der Komplexität von Datensystemen zurechtzufinden.

Eine Data-Governance-Strategie hilft bei folgenden Anliegen:

• Notwendigkeit der Compliance

Es hilft dabei, klare Regeln und Verfahren festzulegen, um die Einhaltung relevanter Vorschriften wie der DSGVO sicherzustellen. Diese Strategie trägt dazu bei, Datenpannen zu verhindern und eine Kultur aufzubauen, in der mit Daten klug umgegangen wird und so das Image des Unternehmens geschützt wird.

• Datensicherheit

Zu einer guten Data-Governance-Strategie gehören auch Maßnahmen zum Schutz der Daten vor Verstößen. Durch die effektive Implementierung von Zugriffskontrollen, Authentifizierungsmechanismen, Datenmaskierung und anderen Sicherheitsmaßnahmen können Teams sensible Informationen effektiv schützen.

• Kostenreduzierung

Es hilft, die Betriebskosten zu senken, indem Fehler und Redundanzen in den Daten reduziert werden. Data-Governance-Strategien fördern den nahtlosen Datenaustausch; Daher werden weniger Ressourcen für die Datenpflege aufgewendet, was zu Gesamtkosteneinsparungen beiträgt.

• Mitarbeiterproduktivität

Es definiert klar Rollen und Verantwortlichkeiten für das Datenmanagement. Diese Klarheit führt dazu, dass Mitarbeiter weniger Zeit mit der Suche nach Informationen und dem Umgang mit komplexen Datensystemen verbringen und sich auf höherwertige Aufgaben und Projekte konzentrieren können.

• Bessere Entscheidungsfindung

Eine gute Data-Governance-Strategie ist gleich Datenintegritätund stellt sicher, dass Entscheidungsträger Zugriff auf aktuelle und zuverlässige Daten haben. Dies führt zu besseren strategischen Ergebnissen und letztendlich zu einer besseren Geschäftsleistung.

Aufbau einer Data-Governance-Strategie für Ihr Unternehmen  

Hier sind fünf umsetzbare Schritte zum Aufbau einer effektiven Data-Governance-Strategie für Ihr Unternehmen:

1. Bewerten Sie den aktuellen Datenverwaltungsstatus

Die Auswertung des aktuellen Datenstandes ist die Grundlage für eine effektive Data-Governance-Strategie. Um Daten effektiv zu verwalten, müssen Sie zunächst verstehen, was die Daten beinhalten und ob sie mit den Datenzielen der Daten-Governance-Strategie übereinstimmen.

So gehen Sie im Detail vor:

Katalogisieren Sie Ihre Daten 

Identifizieren und ordnen Sie Daten zu, indem Sie jeden Datensatz innerhalb der Organisation klar umreißen. Dieser Prozess umfasst strukturierte und unstrukturierte Daten auf digitalen Servern, Online-Plattformen, manuellen Aufzeichnungen und Cloud-Repositorys. Ein Tipp ist die Automatisierung Ihrer Datenkatalogisierung. Automatisierte Datenlösungen ermöglichen Unternehmen einen umfassenden Datenüberblick und ermöglichen so ein effektiveres Verständnis und eine bessere Interpretation der indizierten Daten Datenkatalog.

Überprüfen und identifizieren Sie Lücken 

Bewerten Sie nach der Katalogisierung, wie die Daten gespeichert, verwaltet und verwendet werden. Berücksichtigen Sie alle derzeit geltenden Verfahren zur Datenqualität und -sicherheit. Suchen Sie genau nach Diskrepanzen zwischen bestehenden Datenpraktiken und den idealen staatlichen oder regulatorischen Standards und arbeiten Sie mit verschiedenen Abteilungen zusammen, um Erkenntnisse über deren Datennutzung zu gewinnen.

2. Definieren Sie Ziele und Vorgaben  

Damit eine Strategie erfolgreich ist, braucht sie eine klare Richtung. Dieser Schritt beginnt mit der Definition der Data-Governance-Ziele. Die Bedeutung der Festlegung klar definierter Ziele und Vorgaben liegt tief in der Fähigkeit der Strategie begründet, einen schnellen und nahtlosen Datenaustausch zu ermöglichen. Stellen Sie bei der Erstellung eines Plans sicher, dass die Ziele klar sind und alles von großen bis hin zu kleinen Zielen abdecken.

Eine Data-Governance-Strategie kann beispielsweise folgende Ziele haben:

• 100%ige Einhaltung der Datenschutzbestimmungen erreichen.
• Reduzierung datenbezogener Fehler um 50 % innerhalb des nächsten Jahres.
• Verbesserung der Datenqualität durch routinemäßige Audits.
• Optimieren Sie den Datenaustausch zwischen Abteilungen.

So gehen Sie bei der Definition von Zielen in einer Data-Governance-Strategie vor:

Definieren Sie Key Performance Indicators (KPIs)  

Definieren Sie für jedes Ziel klare KPIs, die dabei helfen, den Fortschritt zu messen. Die KPIs können Metriken wie die Reduzierung von Datenfehlern, die Verbesserung der Datenzugänglichkeit oder die Anzahl der in Data-Governance-Praktiken geschulten Mitarbeiter umfassen.

Legen Sie für jedes Ziel eine Priorität fest 

Nicht alle Ziele können gleichzeitig bearbeitet werden. Priorisieren Sie die Ziele der Data-Governance-Strategie basierend auf ihrer Dringlichkeit und Auswirkung auf die Organisation. Beginnen Sie mit den wirkungsvollsten und dringendsten Zielen, wie z. B. der Sicherstellung der vollständigen Einhaltung der DSGVO/CCPA-Vorschriften innerhalb von 6–8 Monaten, um rechtliche Strafen zu vermeiden.

Probieren Sie den SMART-Ansatz aus

Stellen Sie bei der Arbeit an Data-Governance-Zielen sicher, dass die Ziele spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und terminiert sind. Diese Klarheit erleichtert die Überwachung des Fortschritts und die Bewertung der Wirksamkeit der Strategie.

3. Identifizieren Sie Ressourcen für Data Governance 

Die Auswahl der richtigen Tools und des richtigen Personals ist entscheidend für den Erfolg der Datenverwaltung. Ein IBM-Bericht zeigt Unternehmen mit robuster Datenverwaltung und den richtigen Ressourcen verzeichnen einen deutlichen Umsatzanstieg, was die Bedeutung qualifizierter Mitarbeiter unterstreicht. Um die notwendigen Ressourcen für eine Data Governance-Strategie zu identifizieren, ist ein dreistufiger Data Governance Lead (DGL) effizient.

DGL stellt die ordnungsgemäße Datennutzung sicher und stimmt die Datenregeln abteilungsübergreifend mit den Geschäftszielen ab. In einer DGL gilt Folgendes:

• Der Lenkungsausschuss (SC) leitet,
• Das Data Governance Office (DGO) koordiniert,
• Vertreter aller Geschäftsbereiche, einschließlich der IT, kommen in der Data Governance Working Group (DGWG) zusammen.

So identifizieren Sie die richtigen Ressourcen für eine Data-Governance-Strategie:

Fähigkeiten bewerten

Betonen Sie die Rekrutierung von erfahrenem Personal und betonen Sie gleichzeitig die für den Erfolg erforderlichen Fähigkeiten, einschließlich effektiver Kommunikation, der Fähigkeit zur Konsensbildung und einem tiefen Verständnis der Governance-Branchenpraktiken.

Legen Sie Leistungsmetriken fest  

Verwenden Sie die erforderlichen Kennzahlen, um die Wirksamkeit der ausgewählten Tools und die Leistung des Teams zu überprüfen. Die Auswertung hilft dabei, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und den Erfolg Ihrer Data-Governance-Strategie zu messen.

4.  Implementieren Sie das Metadatenmanagement  

Metadatenverwaltung ist ein zentraler Schritt beim Aufbau einer effektiven Data-Governance-Strategie. Metadaten stellen Daten mit spezifischem Kontext bereit, z. B. Format, Quelle, Erstellungsdatum und Version. Einfach ausgedrückt: Es verleiht den Daten Bedeutung. Durch die Implementierung des Metadatenmanagements in die Data-Governance-Strategie schaffen Sie eine strukturierte Umgebung, in der Daten nicht nur sicher und konform, sondern auch leicht zugänglich und für Analysen und Entscheidungsfindung nutzbar sind.

So gehen Sie vor:

Definieren Sie Metadatenstandards

Schaffen Sie klare Standards für Metadaten, einschließlich Formaten, Namenskonventionen und Taxonomie, um die Konsistenz aller Datenbestände sicherzustellen.

Vorhandene Metadaten prüfen

Führen Sie eine umfassende Prüfung der vorhandenen Metadaten im gesamten Unternehmen durch. Diese Prüfung umfasst die Identifizierung aller Datenquellen, der zugehörigen Metadaten und etwaiger Lücken in der Metadatendokumentation.

Implementieren Sie ein Repository

Erstellen Sie ein zentrales Metadaten-Repository oder einen Katalog, der als einzige Quelle der Wahrheit für Metadaten im gesamten Unternehmen dient. Das Repository sollte für alle Beteiligten zugänglich sein und die Durchsuchbarkeit und Metadatenverwaltung unterstützen.

4. Richten Sie einen Governance-Rahmen ein 

Ein Data-Governance-Framework dient als Blaupause für Ihre Data-Governance-Strategie und enthält alle Richtlinien und Verfahren. Richtlinien können beispielsweise Datenaufbewahrungsfristen und Zugriffskontrollen festlegen, während Verfahren die Überwachung und Aufrechterhaltung der Datenqualität detailliert beschreiben.

Gehen Sie das Governance-Framework in Ihrer Data-Governance-Strategie wie folgt an:

Ziele setzen

Definieren Sie, was Sie mit Ihrer Governance-Strategie erreichen möchten. Legen Sie außerdem einen Geltungsbereich fest, indem Sie festlegen, welche Datenbestände verwaltet werden sollen und welche Abteilungen oder Geschäftseinheiten beteiligt sind.

Erstellen von Richtlinien und Standards

Entwickeln Sie klare Richtlinien zur Datenverwaltung, in denen Rollen, Verantwortlichkeiten, Standards und Verfahren dargelegt sind. Richtlinien sollten Datenqualität, Datenschutz, Sicherheit und Nutzung abdecken. Legen Sie Datenstandards und -metriken fest, um die Datenqualität, Compliance und die Wirksamkeit von Governance-Aktivitäten zu messen.

Rollen zuweisen

Definieren Sie eine Governance-Struktur, die Rollen wie Datenverwalter, Dateneigentümer und einen Rat oder Vorstand für Datengovernance umfasst. Weisen Sie Einzelpersonen oder Teams spezifische Verantwortlichkeiten für Datenverwaltungs- und Governance-Aktivitäten zu.

Implementierung einer Data-Governance-Strategie  

Wie bereits erwähnt, umfasst die Umsetzung Ihrer Data-Governance-Strategie die Einhaltung der Roadmap, die Verwendung des Frameworks und die Verwaltung der Governance-Programme. Beginnen Sie damit, der Roadmap zu folgen, die Ihnen sagt, welche Schritte Sie wann unternehmen müssen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, dass die Implementierung fokussiert und an Ihren primären Geschäftszielen ausgerichtet bleibt.

Stellen Sie außerdem sicher, dass die in Ihrem Rahmenwerk festgelegten Regeln und Verantwortlichkeiten täglich eingehalten werden. Diese Einhaltung bedeutet, dass die Teams überprüfen, ob alles reibungslos läuft, und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen. Indem Sie diese Aufgaben im Auge behalten, passt Ihre Strategie gut zu den aktuellen Abläufen und stärkt die Gesamtverwaltung und -nutzung von Daten in Ihrem Unternehmen.

Einpacken!  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine gute Data-Governance-Strategie der wichtigste Schritt bei der Erstellung eines erfolgreichen Data-Governance-Programms ist und jede Governance-Strategie einzigartig ist und ihre eigenen Ziele und Vorgaben hat. Indem Unternehmen beispielsweise bei der Definition von Zielen klar vorgehen und sich für die richtigen Ressourcen und Tools entscheiden, können sie den Grundstein für eine zuverlässige Data-Governance-Strategie legen und so die Effizienz und datengesteuerte Erkenntnisse steigern.

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