Data Governance bezeichnet die Personen, Prozesse und Richtlinien, die vorhanden sind, um Unternehmensdaten effektiv zu erstellen, zu nutzen, zu speichern und zu schützen. Data Governance ist für jedes Unternehmen entscheidend, das die Möglichkeiten von Big Data nutzt.
Data Governance ist für Unternehmen unverzichtbar, da ein einfaches, halborganisiertes Datenmanagement im heutigen Markt nicht mehr ausreicht. Stattdessen müssen Unternehmen strenge Prozesse implementieren, um die vollständige Kontrolle über ihre Daten zu gewährleisten – einschließlich ihrer Nutzung, Speicherung, des Zugriffs darauf und ihrer Pflege.
Was sind die Elemente von Data Governance?
Zu den Elementen von Data Governance gehören die Personen, Prozesse und Richtlinien, die es einem Unternehmen ermöglichen, seinen gesamten Datenfluss effektiv zu verwalten.
- Personen: Data Governance beginnt damit, festzulegen, welche Teammitglieder für die Verwaltung und Unterstützung von Governance-Richtlinien und -Prozessen verantwortlich sind. Neben der Verwaltung der Governance-Software stellen diese Governance-Fachleute sicher, dass Richtlinien definiert, Verfahren solide und Daten geschützt sind. Data-Governance-Experten betrachten diese Datenfachleute als das wichtigste Element des Governance-Prozesses.
- Prozesse: Data-Governance-Prozesse legen die erforderlichen Maßnahmen fest, um Daten innerhalb eines Unternehmens zu erstellen, zu speichern, zu schützen und darauf zuzugreifen. Diese Prozesse reichen von der Datenerfassung und -analyse bis hin zu den konkreten Schritten, die Mitarbeiter für den Fernzugriff auf wichtige Daten ausführen müssen. Für eine ordnungsgemäße Data Governance muss jeder Prozess dokumentiert und von den an den Daten Beteiligten befolgt werden.
- Richtlinien: Während Prozesse die konkreten Maßnahmen darstellen, die Unternehmen ergreifen müssen, sind Richtlinien die für die Daten eines Unternehmens entwickelten Standards. Für alle Aspekte des Datenmanagements sind spezifische Richtlinien erforderlich. So sollte ein Unternehmen beispielsweise Richtlinien für die angemessene Datennutzung sowie Richtlinien mit übergreifenden Sicherheitsstandards haben.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Die Rolle von Data Governance für ein effektives Datenmanagement
Die Ziele von Data Governance
Die Ziele von Data Governance können sich von Unternehmen zu Unternehmen unterscheiden. Einige Ziele sind jedoch universell. Laut dem Data Governance Institute gehören zu den wichtigsten Zielen:
- Standardisierte, wiederholbare Datenprozesse schaffen.
- Bessere Entscheidungsfindung ermöglichen.
- Management und Mitarbeiter darin schulen, bei Datenfragen einheitliche Ansätze zu verfolgen.
Weitere Ziele von Data Governance sind die Verbesserung der Einhaltung von Datensicherheitsstandards, die Sicherstellung konsistenter Daten im gesamten Unternehmen und der Schutz von Daten zur Minimierung von Risiken.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Der Markt für Datensicherheit: Zentrale Strategien
Welche Vorteile bietet Data Governance?
Während der globale Markt für Data Governance im Jahr 2020 auf 1,8 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde, wird für ihn bis 2027 ein Wachstum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 22 % auf 7,2 Milliarden US-Dollar erwartet.
Dieses Wachstum wird nicht nur durch den Bedarf von Unternehmen angetrieben, Daten zu priorisieren, sondern auch durch die zahlreichen Vorteile von Data Governance. Dazu gehören eine bessere Entscheidungsfindung, die Erstellung besserer strategischer Pläne und eine höhere Datensicherheit.
Verbessert die Entscheidungsfindung
Einer der Hauptgründe, warum Unternehmen Daten nutzen, ist der Überblick über alles – vom täglichen Betrieb und den Finanzen bis hin zu Marketingkampagnen. Dieser Überblick hilft ihnen, die fundierten Geschäftsentscheidungen zu treffen, die für eine Skalierung erforderlich sind.
Das Fehlen von Datenprozessen und -verfahren führt jedoch häufig zu minderwertigen Daten, denen nicht vertraut werden kann oder auf die nicht einfach in Echtzeit zugegriffen werden kann. Data Governance beseitigt diese Herausforderungen, sodass Stakeholder Entscheidungen treffen können, die das Unternehmen voranbringen.
Vereinfacht die strategische Planung
Für datengetriebene Unternehmen spielen Daten eine zentrale Rolle bei der strategischen Geschäftsplanung. So ermöglichen Daten Stakeholdern beispielsweise, die aktuelle Geschäftsleistung zu erkennen und die zukünftige Leistung zu prognostizieren.
Leider haben viele Unternehmen Probleme mit Datensilos oder einem Datenbestand, auf den nicht alle Teams und Abteilungen zugreifen können. Zudem gibt es in vielen Fällen keine zentrale Quelle der Wahrheit.
Dies führt dazu, dass Stakeholder Pläne erstellen, ohne das Gesamtbild zu sehen. Data Governance stellt sicher, dass Datensilos nicht vorhanden sind und Daten für alle sichtbar sind. Das Ergebnis ist ein klares Bild der vergangenen und aktuellen Leistung eines Unternehmens, das für eine effektive Planung genutzt werden kann.
Verbessert die Datensicherheit
Die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung in den USA betragen 9,44 Millionen US-Dollar. Der weltweite Durchschnitt liegt bei 4,35 Millionen US-Dollar. Um diese schwerwiegenden Folgen zu vermeiden, müssen Unternehmen die Datensicherheit ernst nehmen. Dazu gehört auch, Richtlinien für eine schnelle Reaktion zu schaffen.
Effektive Data Governance umfasst Richtlinien und Verfahren, die festlegen, was im Fall eines Sicherheitsvorfalls oder Datenverlusts zu tun ist. Sind diese Richtlinien dokumentiert, können Unternehmen schnell handeln, um ihre Daten zu schützen. Außerdem können geeignete Datensicherheitsrichtlinien dazu beitragen, Risiken von vornherein zu verhindern.
Ermöglicht Compliance
Vorschriften wie der US Federal Trade Commission Act und die DSGVO der EU verpflichten Unternehmen, die personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu schützen. Wenn Daten jedoch nicht geregelt sind, kann dies schwierig sein.
Data Governance hilft Unternehmen, diese Vorschriften einzuhalten, indem sie unter anderem Datentransparenz und Datenminimierung ermöglicht.
Weitere Informationen finden Sie auch unter: Warum Unternehmen datenorientiert sein müssen
Die Herausforderungen von Data Governance
Auch wenn Data Governance die Planung und Entscheidungsfindung vereinfacht und gleichzeitig die Sicherheit und Compliance von Daten gewährleistet, ist sie nicht ohne Herausforderungen. Dazu gehören unter anderem die Datenmenge, Datensilos und die Gewinnung der Unterstützung innerhalb des Unternehmens.
Datenmenge
Jeden Tag werden weltweit Trillionen von Datenbytes erzeugt. Unternehmen generieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen, etwa ihren CRM-Plattformen, Finanztransaktionen und der Kundenkommunikation. Die schiere Datenmenge kann bereits schwer zu bewältigen sein – ganz zu schweigen von einer ordnungsgemäßen Governance.
Datensilos
Wie oben erwähnt, haben Unternehmen, die gerade erst mit ihrer Datenreise beginnen, häufig mit Datensilos zu kämpfen. So kann beispielsweise eine Personalabteilung über Daten verfügen, auf die die Finanzabteilung keinen Zugriff hat. Diese Silos machen eine Data Governance unmöglich, da sie die Datenintegrität gefährden und die Transparenz einschränken.
Unterstützung innerhalb des Unternehmens
Wie jede Geschäftsinitiative erfordert auch Data Governance die Unterstützung aller Stakeholder und Teams, um erfolgreich zu sein. Governance ist jedoch nicht einfach und kann eine Veränderung der Unternehmenskultur erfordern. Außerdem müssen alle Abteilungen zusammenarbeiten und bereit sein, Informationen zu teilen. Zu Beginn erleben Unternehmen häufig eine schwierige Anpassungsphase.
5 Schritte zum Aufbau einer Data-Governance-Strategie
Die oben genannten Herausforderungen lassen sich durch die Entwicklung und Nutzung einer soliden Data-Governance-Strategie vermeiden. Obwohl sich die Strategie jedes Unternehmens abhängig von seinen Anforderungen und Zielen unterscheiden wird, sollte jedes Unternehmen fünf wichtige Schritte zum Einstieg unternehmen.
1. Einen Datenverantwortlichen auswählen
Jede Geschäftsinitiative braucht eine treibende Kraft, die sie anführt. Ein Datenverantwortlicher stellt sicher, dass neue Richtlinien und Verfahren befolgt werden. Diese Person sollte sich mit Datenmanagement und Data Governance auskennen und sich dafür einsetzen, dass alle Daten sorgfältig behandelt werden.
2. Eine Bestandsaufnahme der Daten durchführen
Um Daten ordnungsgemäß zu verwalten und zu steuern, müssen Unternehmen wissen, über welche Daten sie verfügen und woher diese stammen. Sie sollten mit einer Bestandsaufnahme aller Daten und ihrer Quellen beginnen. Dieser Prozess umfasst viele Schritte, etwa die Katalogisierung von Datenbeständen und die Vergabe von Metadaten zur einfacheren Organisation.
3. Datenprozesse dokumentieren
Unternehmen sollten außerdem Prozesse dokumentieren, die den korrekten Umgang mit Daten vorgeben. Dies reicht von der Datenanalyse über den Zugriff bis hin zu weiteren Aspekten. Welche Prozesse müssen beispielsweise vorhanden sein, um sicherzustellen, dass Daten nur mit denjenigen geteilt werden, die sie benötigen? Welche Prozesse schützen Daten im Fall eines Sicherheitsvorfalls?
4. Ein Data-Governance-Framework einführen
Unternehmen können zwischen verschiedenen Data-Governance-Frameworks wählen, um ihre Bemühungen in Gang zu bringen. Diese Frameworks dienen als Leitlinien und unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung effektiver Data-Governance-Strategien.
Zu den gängigen Frameworks gehören beispielsweise das Eckerson framework und das DGI Data Governance Framework. Unternehmen sollten ein Framework wählen, das zu ihren individuellen Anforderungen und Zielen passt.
5. Richtlinien entwickeln und kontinuierlich überprüfen
Schließlich müssen Unternehmen Data-Governance-Richtlinien entwickeln. Diese Richtlinien sind Standards, die dazu dienen, die wesentlichen Prozesse und Zuständigkeiten der Teams für die Governance von Daten zu vermitteln. Beispiele für Richtlinien können die Datennutzung oder den Datenzugriff betreffen.
Richtlinien sollten regelmäßig überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie Änderungen innerhalb des Unternehmens widerspiegeln, etwa Aktualisierungen von Datenprozessen oder Änderungen von Aufgabenbereichen.
Siehe auch: Vier Säulen einer erfolgreichen Datenstrategie: Bessere Geschäftsentscheidungen treffen
Beispiele für Data-Governance-Tools
Obwohl Data Governance komplex ist, stehen Tools und Plattformen zur Verfügung, die Unternehmen bei ihren Bemühungen unterstützen können. Hier sind drei der wichtigsten Optionen für Unternehmen, die eine effektive Governance in ihren Abläufen etablieren möchten:
SAP Master Data Governance
SAP ist ein führender Anbieter von Unternehmenssoftware. Die Software SAP Master Data Governance bietet eine einheitliche Sicht auf die Daten eines Unternehmens. Die Plattform von SAP verfügt über wichtige Funktionen wie Datenkonsolidierung, zentrale Governance und Analysen der Datenqualität.
Alation
Alation bietet leistungsfähige Data-Governance-Lösungen, die Transparenz über alle Datenbestände ermöglichen. Alation zeichnet sich durch die Fähigkeit aus, bestimmte Data-Governance-Aufgaben wie Datenpflege, Klassifizierung und mehr zu automatisieren.
Ataccama One
Ataccama bietet eine Suite von Tools, die den Prozess der Governance von Unternehmensdaten verbessern sollen. Mit der Data-Discovery-Lösung können Unternehmen Daten beispielsweise in einem einzigen Katalog klassifizieren und so einfach sichtbar machen. Weitere Tools umfassen Datenprofiling und automatisiertes Monitoring der Datenqualität.
Fazit: Data Governance für bessere Abläufe implementieren
Die Einführung einer Data-Governance-Strategie wird für viele Unternehmen zweifellos eine Herausforderung sein. Prozesse und Datenbestände, die einst informell verwaltet wurden, erfordern kontinuierlichen Aufwand – und einen klar dokumentierten Plan –, wenn sie einer optimalen Data-Governance-Strategie entsprechen sollen.
So herausfordernd dies auch sein mag: Eine gut konzipierte und strategische Data-Governance-Richtlinie ist für den Wettbewerbsvorteil entscheidend, da ein ungeordnetes und unstrukturiertes Datenmanagement unweigerlich zu geschäftlichen Verlusten führen wird. Daher muss jedes Unternehmen eine Data-Governance-Strategie entwickeln, um alle Elemente seiner Unternehmensdaten zu kontrollieren – einschließlich ihrer Verwaltung, Auswertung, Analyse, ihres Schutzes, ihrer Erfassung und Speicherung.