Was ist Data Governance und warum ist sie wichtig? Ein vollständiger Leitfaden

Was ist Data Governance?

Unter Data Governance versteht man die strategische Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation. Dazu gehört die Entwicklung und Durchsetzung von Richtlinien, Verfahren und Standards, um sicherzustellen, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus konsistent verfügbar, genau, sicher und konform sind.

Im Kern zielt Data Governance darauf ab, Fragen zu beantworten wie:

• Wem gehören die Daten? Die Festlegung klarer Eigentumsverhältnisse gewährleistet die Verantwortlichkeit und Verantwortung für Datenqualität und Compliance.
• Welche Daten werden erhoben und gespeichert? Die Identifizierung der gesammelten Datentypen hilft, ihre Bedeutung und mögliche Auswirkungen auf die Organisation zu verstehen.
• Wie werden die Daten genutzt und abgerufen? Durch die Festlegung von Richtlinien für den Zugriff auf und die Nutzung von Daten wird sichergestellt, dass diese angemessen und ethisch genutzt werden.
• Sind die Daten korrekt und zuverlässig? Durch die Umsetzung von Maßnahmen zur Aufrechterhaltung der Datenintegrität wird sichergestellt, dass die Daten korrekt, konsistent und vertrauenswürdig sind.
• Sind die Daten sicher? Die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen oder Missbrauch ist für die Wahrung der Vertraulichkeit und die Einhaltung von Vorschriften von entscheidender Bedeutung.

Erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen drei zentralen Data-Governance-Konzepten: a Datenkatalog, Datenwörterbuch und Geschäftsglossar.

Data Governance vs. Datenmanagement

Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?

Data Governance konzentriert sich in erster Linie auf die Festlegung von Rahmenbedingungen, Richtlinien und Prozessen zur Gewährleistung der Datenqualität, -integrität, -sicherheit und -konformität im gesamten Unternehmen. Andererseits, Datenmanagement ist die umfassendere Gruppe von Praktiken und Aktivitäten, die mit der täglichen Handhabung, Speicherung, dem Abruf und der Pflege von Datenbeständen verbunden sind.

Während Data Governance die Regeln und Richtlinien für die Datenverwaltung festlegt, umfasst das Datenmanagement die Umsetzung dieser Regeln durch verschiedene betriebliche Aufgaben wie Datenerfassung, -speicherung, -integration, -bereinigung und -analyse.

Verwandt: Finden Sie heraus, wie Data Governance hilft beim Aufbau eines effektiven Datenmanagements.

Die Bedeutung von Data Governance

Data Governance erleichtert die Zugänglichkeit, indem es klare Richtlinien dafür festlegt, wer unter welchen Umständen auf die Daten zugreifen kann. Diese Richtlinien stellen sicher, dass jeder Mitarbeiter Zugriff auf die für seine Rolle erforderlichen Daten hat, und fördern so die Zusammenarbeit und fundierte Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen.

• Einhaltung sicherstellen: Zuverlässige Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen auf allen Ebenen. Wenn Sie auf die von Ihnen verwendeten Informationen vertrauen, können Sie strategische Entscheidungen souverän treffen.
• Risiken mindern: Data Governance schützt vertrauliche Informationen, reduziert das Risiko von Datenverstößen, schützt den Ruf Ihres Unternehmens und baut gleichzeitig Vertrauen bei Stakeholdern und Kunden auf.
• Datenqualität verbessern: Effektive Data-Governance-Prozesse legen Standards und Protokolle für die Datenerfassung, -speicherung und -verwaltung fest und führen zu genauen, konsistenten und aktuellen Daten.

Verwandt: Finden Sie heraus, wie Data Governance bezieht sich auf effektive Datenqualität.

Wichtige Stakeholder in der Datenverwaltung

Data Governance umfasst die Zusammenarbeit zwischen Führungskräften, IT-Experten, Datenverwaltern, Compliance-Teams und Datenanalysten. Die Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen und regulatorische Anforderungen erfordert eine kontinuierliche Überwachung, Bewertung und Verbesserung.

Zu den wichtigsten Stakeholdern im Bereich Data Governance gehören:

• Geschäftsführung: Geben Sie Anweisungen und Unterstützung, um die strategische Umsetzung der Datenverwaltung voranzutreiben.
• IT-Experten: Implementieren und pflegen Sie die technische Infrastruktur zur Unterstützung von Data-Governance-Initiativen.
• Datenverwalter: Stellen Sie die Datenqualität, -integrität und -konformität in bestimmten Bereichen oder Datensätzen sicher.
• Compliance-Teams: Überwachen Sie die Einhaltung von Vorschriften und Standards zur Datennutzung und zum Datenschutz.
• Datenanalysten: Nutzen Sie verwaltete Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Moderne Unternehmen entscheiden sich zunehmend für einheitliche Lösungen ohne Code. Sie bieten eine benutzerfreundliche Plattform, auf der alle Beteiligten unabhängig von ihrem technischen Fachwissen nahtlos zusammenarbeiten können. Es ermöglicht dem Führungsteam, Governance-Richtlinien zu definieren, während IT-Experten oder sogar Datenverwalter diese aufgrund der No-Code-Umgebung effizient umsetzen können.

Datenverwalter und Compliance-Teams können Governance-Standards einfach überwachen und durchsetzen, während Datenanalysten nahtlos auf Daten für Berichte und Analysen zugreifen können, was eine effektive Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen fördert.

Verwandt: Erfahren Sie mehr über aktive Datengovernance und Automatisierte Datenverwaltung.

Wie funktioniert ein Data Governance-Programm?

Ein Data-Governance-Programm funktioniert durch die Schaffung eines Rahmenwerks, das verschiedene Prozesse, Richtlinien und Praktiken umfasst, die darauf abzielen, die effektive Verwaltung der Datenbestände einer Organisation sicherzustellen, darunter:

• Politikentwicklung: Das Programm beginnt mit der Entwicklung umfassender Data-Governance-Richtlinien, die Regeln und Richtlinien für die Datenverwaltung, -nutzung, -sicherheit und -konformität darlegen. Diese Richtlinien werden in der Regel in Zusammenarbeit mit wichtigen Interessenvertretern verschiedener Abteilungen entwickelt und sind auf die strategischen Ziele der Organisation abgestimmt.
• Dateneigentum und Verantwortlichkeit: Innerhalb des Programms werden klare Eigentumsverhältnisse und Verantwortlichkeiten für Datenbestände definiert. Dieser Schritt beinhaltet die Identifizierung von Datenverwaltern oder Verwaltern, die für bestimmte Datensätze oder Domänen verantwortlich sind. Datenverwalter halten die Datenqualitätsstandards aufrecht, kontrollieren den Datenzugriff und stellen die Einhaltung sicher.
• Datenstandards und Metadatenmanagement: Die Standardisierung von Datenformaten, Definitionen und Namenskonventionen ist entscheidend, um Konsistenz und Interoperabilität im gesamten Unternehmen sicherzustellen. Das Programm etabliert Prozesse für Metadatenmanagement, einschließlich der Dokumentation der Datenherkunft, Definitionen und Nutzungsrichtlinien.
• Datenqualitätsmanagement: Das Programm implementiert Prozesse und Tools zur Überwachung und Verbesserung Datenqualität. Dieser Schritt umfasst die Identifizierung von Datenqualitätsproblemen, die Bewertung ihrer Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb und die Umsetzung von Korrekturmaßnahmen zu deren Behebung. Kontinuierliche Datenprofilierung, -bereinigung und -validierung sind wichtige Komponenten des Datenqualitätsmanagements.
• Datensicherheit und Compliance: Data Governance stellt sicher, dass geeignete Sicherheitsmaßnahmen vorhanden sind, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen oder Missbrauch zu schützen. Die Einhaltung relevanter Vorschriften und Standards wie DSGVO, HIPAA oder PCI-DSS ist für die Datenverwaltung von entscheidender Bedeutung. Das Programm legt Kontrollen und Prozesse fest, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und Branchenvorschriften sicherzustellen.
• Datenlebenszyklusmanagement: Zu einer effektiven Datenverwaltung gehört die Verwaltung des gesamten Datenlebenszyklus von der Erstellung bis zur Archivierung oder Entsorgung. Dieser Schritt umfasst die Definition von Richtlinien für die Datenaufbewahrung, -archivierung und -entsorgung basierend auf Geschäftsanforderungen, behördlichen Verpflichtungen und dem Datenwert.
• Überwachung und Durchsetzung: Das Programm umfasst Mechanismen zur Überwachung der Einhaltung von Data-Governance-Richtlinien und zur Durchsetzung der Compliance. Diese Phase kann regelmäßige Audits, Datenqualitätsbewertungen und Zugriffskontrollen umfassen, um sicherzustellen, dass Teams die Richtlinien zur Datenverwaltung effektiv befolgen.

Ein Data-Governance-Programm legt einen strukturierten Ansatz für die Verwaltung von Datenbeständen fest und stellt deren Qualität, Integrität, Sicherheit und Compliance während ihres gesamten Lebenszyklus sicher. Eine einheitliche Umgebung und No-Code-Lösungen bieten Vorteile, indem sie eine zentrale Plattform für die Zusammenarbeit bieten und es Beteiligten mit unterschiedlichem technischen Hintergrund ermöglichen, effizient zu Governance-Initiativen beizutragen.

Was ist ein Data Governance Framework?

A Data-Governance-Framework ist ein detaillierter Plan, der die Umsetzung der Data Governance in Ihrem Unternehmen leitet. Betrachten Sie es als eine Reihe von Regeln und Prozessen, die Ihnen helfen, Ihre Daten intelligent und organisiert zu verwalten. Durch die Einhaltung dieses Rahmenwerks können Sie die Konsistenz und Effizienz im Umgang mit den Daten Ihres Unternehmens aufrechterhalten.

• Datenmanagement-Wissensbestand (DMBOK): Entwickelt von der Data Management Association (DAMA), DMBOK bietet einen umfassenden Leitfaden zu Best Practices, Prinzipien und Prozessen im Datenmanagement, einschließlich Data Governance.
• Das Data Governance Institute (DGI)-Framework: DGI bietet einen Rahmen, der die Komponenten, Prinzipien und Praktiken der Datenverwaltung, einschließlich Organisationsstrukturen, Richtlinien und Prozesse, umreißt.
• Kontrollziele für Informations- und verwandte Technologie (COBIT): COBIT, entwickelt von ISACA, bietet ein Governance- und Management-Framework für IT-Prozesse, einschließlich Daten-Governance, mit Schwerpunkt auf Kontrollzielen und Reifegradmodellen.
• Open Group Architecture Framework (TOGAF): TOGAF bietet ein Framework für die Unternehmensarchitektur, das Aspekte der Datenverwaltung in den breiteren Bereich der Verwaltung von Unternehmensressourcen und -funktionen einbezieht.

Zu den Vorteilen eines Data-Governance-Frameworks gehören:

• Verbesserte Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen, um alle Datenbestände im Einklang mit den Unternehmenszielen zu verwalten.
• Größere Transparenz der Data-Governance-Bemühungen, was zu einer effektiven Koordination und Kontrolle der Datenbestände führt.
• Größere Transparenz in Datenverwaltungsprozessen, um Klarheit und Verantwortlichkeit zu gewährleisten.
• Effiziente Überwachung des Datenverbrauchs und der Datennutzung, geleitet von einem strukturierten Blueprint.
• Eine solide Grundlage für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die die Einhaltung von Branchenstandards und -vorschriften gewährleistet.

Die Bedeutung der Datenherkunft

Datenherkunft stärkt die Datenverwaltung, indem sie Transparenz, Kontrolle und Verantwortlichkeit für die Datenbestände des Unternehmens bietet. Die Datenherkunft verfolgt Daten systematisch vom Ursprung bis zu ihren verschiedenen Transformationen und Zielen innerhalb der Datenarchitektur eines Unternehmens. Sie bietet eine detaillierte Aufzeichnung darüber, wie sich Daten durch verschiedene Systeme, Prozesse und Datenbanken bewegen. Diese Informationen sind entscheidend, um die Datenqualität sicherzustellen und die Auswirkungen von Änderungen an Datenquellen oder -strukturen zu verstehen.

Implementierung einer einheitlichen Lösung mit Datenherkunftsfunktionen anstelle von Datenherkunftstools von Drittanbietern verbessert die Datenverwaltung. Es bietet eine zentrale Plattform für die Verwaltung und Visualisierung der Datenherkunft und erleichtert so die Verfolgung von Datenabhängigkeiten und die Identifizierung potenzieller Probleme. Mit dieser Transparenz können Unternehmen fundierte Entscheidungen über Datenverwaltungsstrategien treffen und sicherstellen, dass Daten im gesamten Unternehmen effektiv und verantwortungsvoll genutzt werden.

Erfahren Sie mehr über die Datenherkunft und die Unterschiede zwischen Datenherkunft und Datenherkunft.

Best Practices für die Datenverwaltung

Ein einheitlicher Ansatz für Datenbestände

Richten Sie ein Daten-Governance-Framework ein, das alle Arten von Datenbeständen im gesamten Unternehmen umfasst, einschließlich strukturierter Datenbanken, unstrukturierter Dokumente und halbstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen wie APIs. Dies stellt einen einheitlichen Ansatz für die Datenverwaltung sicher, verringert das Risiko, kritische Datenbestände zu übersehen, und verbessert die allgemeine Wirksamkeit der Governance.

Beziehen Sie Datenverwalter ein

Ermutigen Sie Datenanalysten, Ingenieure und Geschäftsanwender zur Beteiligung an Governance-Bemühungen. Nutzen Sie ihr Fachwissen und ihre Erkenntnisse, um Governance-Entscheidungen und -Richtlinien zu unterstützen. Dieser Ansatz fördert ein Gefühl der Eigenverantwortung und Verantwortung bei den Praktikern und führt zu maßgeschneiderteren und effektiveren Governance-Praktiken, die auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt sind.

Integrieren Sie Governance in Arbeitsabläufe

Integrieren Sie Governance-Praktiken nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und Tools, die von Praktikern verwendet werden. Implementieren Sie Datenqualitätsbewertungen, Datenschutz-Compliance-Prüfungen und Zugriffskontrollen direkt in Ihren Datenverwaltungslösungen, um sicherzustellen, dass Governance zu einem integralen Bestandteil des Routinebetriebs wird. Dieser Ansatz minimiert Störungen und fördert die weit verbreitete Einführung von Governance-Praktiken im gesamten Unternehmen.

Richten Sie Daten-Governance-Metriken ein

Definieren Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken, um die Wirksamkeit Ihrer Data-Governance-Initiativen zu messen. Dieser Schritt umfasst die Verfolgung von Metriken wie Datenqualitätsbewertungen, Compliance-Levels und Benutzerzufriedenheit mit der Datenzugänglichkeit. Durch die regelmäßige Überwachung dieser Kennzahlen können Sie Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren und den Stakeholdern den Wert der Datenverwaltung demonstrieren.

Bieten Sie fortlaufende Schulungen und Schulungen an

Bieten Sie kontinuierliche Schulungs- und Bildungsprogramme an, um das Bewusstsein und Verständnis der Mitarbeiter für die Grundsätze und Praktiken der Datenverwaltung zu verbessern. Diese Initiative kann Schulungen zu Best Practices für das Datenmanagement, Compliance-Anforderungen und der Verwendung von umfassen Data-Governance-Tools und Technologien. Durch Investitionen in die Mitarbeiterentwicklung kann Ihr Team eine aktive Rolle bei der Einhaltung von Data-Governance-Standards spielen.

Erfahren Sie mehr darüber Best Practices für Data Governance.

Für den Erfolg in Data Governance investieren

Data Governance ist für moderne Geschäftsabläufe von entscheidender Bedeutung und stellt sicher, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus effektiv und verantwortungsbewusst verwaltet werden. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, Standards und Prozesse können Sie die Zugänglichkeit, Sicherheit und Qualität von Datenbeständen fördern und so die Zusammenarbeit, fundierte Entscheidungsfindung und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen fördern.

Durch die Einbindung wichtiger Interessengruppen und die Einführung bewährter Verfahren kann ein robustes Data-Governance-Programm eine Rolle bei der Risikominderung und dem Erreichen strategischer Ziele spielen.

Astera's Data Governance-Lösung

AsteraMit der Data-Governance-Lösung von können Unternehmen diese Vorteile nutzen und eine einzige Quelle der Wahrheit für ihre Daten schaffen. Mit einem starken Fokus auf Datenqualitätsstandards und Validierungsprozesse, Astera garantiert die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der Daten.

Seine Dateneigentumsinitiativen stellen sicher, dass verantwortliche Parteien für die Daten verantwortlich sind, während Funktionen zur Datenanreicherung und -erkennung den Wert der verfügbaren Informationen steigern. Dieser umfassende Ansatz unterstützt fundierte Entscheidungen und stärkt ihre datenzentrierte Erfolgsgrundlage.

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