Daten-Governance vs. Datenmanagement: Was ist der Unterschied?

TDer Unterschied und die Beziehung zwischen Data Governance und Datenmanagement kann verwirrend sein, obwohl beide für die Datenstrategie unerlässlich sind. ThDieser Blog wirft einen genauen Blick darauf die Rollen, die Data Governance und technische Daten Das Management spielt mit Nutzung Daten als strategisches Gut und wie sie zur Verbesserung der datengesteuerten Entscheidungsfindung und der operativen Exzellenz beitragen. 

Was ist Data Governance?

Datenamt umfasst die Rahmenwerke, Richtlinien, Standards und Prozesse, die steuern, wie Daten innerhalb einer Organisation gesammelt, gespeichert, abgerufen, genutzt und verbreitet werden. Sein Hauptziel besteht darin, die Vertrauenswürdigkeit, Sicherheit, Compliance und Übereinstimmung der Daten mit den Geschäftszielen und -werten zu zertifizieren.  

Bei der Datenverwaltung geht es um die Festlegung klarer Dateneigentümer, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsbefugnisse in Bezug auf datenbezogene Angelegenheiten. Data Governance dient als grundlegendes Element des Datenmanagements und konzentriert sich auf die Überwachung des betrieblichen Lebenszyklus von Daten, während diese durch ein Unternehmen fließen. 

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist der Prozess der Einrichtung, Anwendung und Verwaltung von Frameworks, Regeln und Methoden, um alle Anforderungen des Datenlebenszyklus einer Organisation zu erfüllen. Dieser Prozess stellt sicher, dass Daten, die als Vermögenswerte behandelt werden, sorgfältig verwaltet werden, um komplexe Analysen und Berichte zu unterstützen.  

Das Datenmanagement umfasst verschiedene Aufgaben und Projekte, die sich auf die Festlegung von Richtlinien und Standards für Datenqualität und -sicherheit konzentrieren. 

Datenverwaltung Vs. Datenmanagement: Unterschiede

Während Daten-Governance und Datenmanagement wesentliche Bestandteile der Datenstrategie einer Organisation sind, dienen sie unterschiedlichen Zwecken, haben unterschiedliche Bereiche und erzielen unterschiedliche Ergebnisse. Diese beiden Konzepte differenziert werden kann in Bedingungen Prozess, Menschen und Technologie.  

Prozess 

Bei der Datenverwaltung geht es darum, das „Wie“ der Entscheidungsfindung rund um die Datennutzung festzulegen. Seine Prozesse umfassen: 

• Einrichten Datenqualität Überprüfungen zur Gewährleistung der Datenzuverlässigkeit. 
• Definieren von Datenzugriffsrichtlinien, um zu steuern, wer Daten anzeigen und verwenden kann. 
• Sicherstellung der Einhaltung verschiedener Vorschriften zur Minderung rechtlicher Risiken. 
• Erstellen und Pflegen eines Unternehmensglossars zur Standardisierung der Datenterminologie. 

Im Gegensatz dazu geht es beim Datenmanagement darum, das „Wie“ der Datennutzung innerhalb des etablierten Governance-Rahmens umzusetzen. Zu seinen Prozessen gehören: 

• Durchführen von Datentransformationen, um Daten in konsistenten Formaten zu halten.
• Speichern von Daten in geeigneten Repositories wie Lagerhallen or Seen.
• Erkundung von Daten, um sowohl betriebliche als auch analytische Anforderungen zu erfüllen.

Personen

An der Datenverwaltung ist eine Mischung aus Geschäfts- und IT-Stakeholdern beteiligt, darunter Geschäftsmanager, Domänendateneigentümer und andere nicht-technische Rollen. Diese Gruppe konzentriert sich auf die Festlegung von Regeln und Richtlinien für die Nutzung und den Schutz von Daten, ohne sich mit technischen Einzelheiten zu befassen. 

Das Datenmanagement erfordert technisches Fachwissen, um das Governance-Framework praktisch umzusetzen. Rollen wie Dateningenieure, Architekten und Datenbankadministratoren arbeiten an der technischen Ausführung, von der Einrichtung der Datenspeicherung bis hin zu Zugriffsrechten und -kontrollen. 

Technologie 

Data-Governance-Tools dokumentieren und setzen Datenregeln und -richtlinien im gesamten Unternehmen durch. Dazu gehören Lösungen zur Verwaltung von Datenwörterbüchern, Glossaren usw KatalogeDies trägt dazu bei, sicherzustellen, dass alle auf der Grundlage eines gemeinsamen Verständnisses der Datenbestände arbeiten. 

Datenverwaltungstools sind für die betrieblichen Aspekte der Datenverarbeitung konzipiert, einschließlich Speicherung, Verarbeitung und Exploration. Diese Tools erleichtern die technische Arbeit zur Verwaltung und Wartung von Datenflüssen Datenbankenund Daten analysieren. 

Wie Data Governance und Datenmanagement zusammenarbeiten 

Datum gÜberführung und dAta mManagement sind ergänzende Praktiken, zusammenarbeiten, um die Ziele einer Organisation zu erfüllen dAta sStrategie. Ihre Zusammenarbeit stellt sicher, dass die Daten effizient verwaltet werden und stimmt mit den Unternehmensrichtlinien überein und und maximiert so seinen Wert.  

Verbesserung der Datenqualität für Entscheidungsfindung und Betrieb 

Bei der Datenverwaltung geht es darum, ein umfassendes System zu erstellen, das alle Daten katalogisiert und definiert und deren Zweck, Verwendung und Herkunft detailliert angibt. Es bietet einen strukturierten Rahmen, der sich auf die Datenqualität konzentriert und Zugänglichkeit, Datenschutz und die Gewährleistung einer effektiven Datenverwaltung über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg umfasst. 

Bei der Datenverwaltung hingegen geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen systematisch zu organisieren und in zusammenhängende Speicherlösungen zu integrieren und so den reibungslosen Betrieb und die Zugänglichkeit zu verbessern. Dieser Prozess unterstützt die Umsetzung von Data-Governance-Richtlinien durch die Anwendung von Datenqualitätsprüfungen, -bereinigung und -profilierung, um die Integrität und Nutzbarkeit der Daten zu gewährleisten. 

Verbesserung der Datensicherheit und des Datenschutzes 

Data Governance legt die Standards für die Einhaltung gesetzlicher Datenschutzbestimmungen fest und bietet Schulungen für Geschäftsbereiche zum sicheren und gesetzeskonformen Umgang mit Daten an. Es enthält klare Richtlinien darüber, wer in welchen Situationen und mit welchen Schutzmaßnahmen das Recht auf Zugriff auf welche Daten hat, und dient als strategischer Leitfaden für die Umsetzung von Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen. 

Das Datenmanagement hingegen setzt diese Leitlinien in die Tat um. Dazu gehören spezifische Schritte wie die Automatisierung der Datenverschlüsselung und die Einrichtung von Zugriffskontrollen, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen mit dem Governance-Rahmen übereinstimmt. Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Daten nur denjenigen zugänglich sind, die sie benötigen, und zwar unter strengen Bedingungen, wobei Datenschutz und Compliance gewahrt bleiben. 

Integration von Daten für gemeinsame Geschäftsabläufe 

Data Governance stellt sicher, dass die Datenintegrationsbemühungen mit den Unternehmensrichtlinien übereinstimmen, und erleichtert die reibungslose Zusammenarbeit zwischen Teams durch Tools wie Datenkataloge und Geschäftsglossare. 

Für die technische Seite, die Umsetzung, ist das Datenmanagement verantwortlich ETL Prozesse und Datenpipelines gemäß Governance-Richtlinien, um eine effiziente Datenfreigabe und -integration zu ermöglichen. 

Vorteile der Integration von Data Governance und Datenmanagement  

Die Integration von Data Governance und Datenmanagement in eine einheitliche Strategie bietet Unternehmen verschiedene Vorteile und wandelt Daten in ein leistungsstarkes Tool zur Entscheidungsfindung und betrieblichen Verbesserung um. Im Folgenden sind fünf Hauptvorteile dieses integrierten Ansatzes aufgeführt: 

1. Optimierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Durch die Integration von Data Governance und Datenmanagement wird die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften optimiert. Durch die Festlegung klarer Richtlinien für die Datennutzung und -speicherung können Unternehmen die Einhaltung einfacher nachweisen, das Risiko von Strafen verringern und das Vertrauen der Stakeholder stärken. 

2. Optimierte Datennutzung

Eine einheitliche Strategie verbessert die Fähigkeit des Unternehmens, Daten effektiv zu nutzen. Maßgeschneiderte Datenverwaltungsprozesse, die auf Governance-Richtlinien basieren, stellen sicher, dass die Daten konsistent und auf spezifische Geschäftsziele abgestimmt sind, was zu einer gezielteren und wirkungsvolleren Datenanalyse führt. 

Beispielsweise würde eine Einzelhandelskette integrierte Datenstrategien nutzen, um Kundensegmente präzise anzusprechen und die Reaktionen auf Marketingkampagnen zu verbessern, indem Angebote an den Kundenpräferenzen ausgerichtet werden. 

3. Beschleunigte Innovation

Wenn Unternehmen ihre Datenverwaltungs- und Managementpraktiken harmonisieren, können sie ihre Innovationszyklen beschleunigen. Wenn Teams zuverlässige, gut verwaltete Daten zur Hand haben, können sie schnell Prototypen erstellen, neue Ideen testen und verfeinern und so die Markteinführungszeit für neue Produkte oder Dienstleistungen verkürzen. 

4. Reduzierte Datenverwaltungskosten

Effiziente Datenverwaltungs- und -verwaltungspraktiken reduzieren die Gesamtkosten im Zusammenhang mit der Datenspeicherung, -verarbeitung und -bereinigung. Durch die Beseitigung von Redundanzen und die Optimierung von Datenabläufen können Unternehmen erhebliche Einsparungen erzielen und Ressourcen für strategische Initiativen neu zuweisen. 

Beispielsweise könnte eine Bildungseinrichtung ihr Datenmanagement durch die Integration von Governance-Grundsätzen rationalisieren, was zur Eliminierung doppelter Datenbanken führt und Datenqualitätsprüfungen automatisiert. 

5. Erhöhte Datensicherheit

Ein kohärenter Ansatz erhöht die Datensicherheit, indem er Governance-Richtlinien, die Datenzugriffskontrollen definieren, mit Managementpraktiken kombiniert, die diese Kontrollen praktisch umsetzen. Diese doppelte Schutzschicht stellt sicher, dass sensible Daten vor unbefugtem Zugriff und potenziellen Sicherheitsverletzungen geschützt sind.  

In die richtigen Werkzeuge investieren für Daten-Governance und Datenmanagement  

Tools und Software sind für die Verwaltung und Steuerung von Daten unerlässlich. Sie automatisieren und integrieren Prozesse und optimieren so die Einrichtung und Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien im gesamten Unternehmen. Die Auswirkungen von Tools und Software auf die Datenverwaltung und -verwaltung gehen weit über die Vereinfachung hinaus und bieten Effizienz und Effektivität. Laut einer Studie des Internationale Datengesellschaft (IDC) können Organisationen, die automatisierte Tools für die Datenverwaltung und -verwaltung verwenden, eine Reduzierung des Zeitaufwands für datenbezogene Aufgaben um bis zu 65 % verzeichnen.  

Durch diese Automatisierung können sich Unternehmen stärker auf strategische Initiativen statt auf die routinemäßige Datenpflege konzentrieren und so sicherstellen, dass die Richtlinien zur Datenverwaltung einheitlich und umfassend in allen Bereichen angewendet werden. Durch die Integration dieser Prozesse ermöglichen Unternehmen eine kohärentere Datenstrategie, die eine nahtlose Richtliniendurchsetzung und eine optimierte Datenverarbeitung im Einklang mit ihren Zielen und Compliance-Anforderungen ermöglicht.  

• Konsistenz

 Ein Tool muss über die Funktion verfügen, Datenqualitätsprüfungen zu automatisieren. Die Technologie kann umfangreiche Datensätze systematisch durchsuchen und Fehler ohne menschliches Eingreifen identifizieren und korrigieren. Dies spart erheblich Zeit und erhöht die Datengenauigkeit, ein grundlegender Aspekt guter Governance und Verwaltung. 

• Integrationsmöglichkeiten

Die Software sollte außerdem verschiedene Datenquellen in einem organisierten Data Warehouse zusammenführen. Ein solches Tool ermöglicht es Unternehmen, ihre Informationsbestände zu konsolidieren und so die Verwaltung, Analyse und Nutzung von Daten im Einklang mit Governance-Standards zu vereinfachen. Diese Integration ist für die Aufrechterhaltung einer einzigen Informationsquelle unerlässlich und wichtig für eine fundierte Entscheidungsfindung und strategische Planung. 

• Effizienz und Skalierbarkeit

Diese Tools bieten Skalierbarkeit und ermöglichen die Weiterentwicklung von Daten-Governance- und Datenverwaltungspraktiken mit der Organisation. Wenn das Datenvolumen wächst und sich die Geschäftsanforderungen ändern, kann eine skalierbare Softwarelösung angepasst werden, um sicherzustellen, dass Governance- und Verwaltungsbemühungen effizient und reaktionsfähig bleiben. 

Zusammenfassung 

Um die Daten eines Unternehmens zu verbessern, ist eine gute Verbindung zwischen Daten-Governance und -Management von entscheidender Bedeutung. Es ist wichtig zu erkennen, dass die erfolgreiche Abstimmung von Data Governance und Datenmanagement wichtig ist, um Daten zu einem wichtigen Vermögenswert für jedes Unternehmen zu machen. Diese Ausrichtung optimiert Compliance und Datensicherheit und treibt Unternehmen zu operativer Exzellenz und Innovation an. Während wir in das Zeitalter von Big Data vordringen, wird ein einheitlicher Ansatz für Datenverwaltung und Datenmanagement immer wichtiger. 

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