Data Governance
Die Grundlage für erfolgreiche Datenverwaltung und -nutzung
Einführung in Data Governance
Data Governance (DG) umfasst die Konsistenz und Verwaltung von Prozessen, Richtlinien, Rollen, Metriken und Standards, die eine effektive und effiziente Verwendung von Informationen sicherstellen. DG sorgt für eine einheitliche Datenquelle, verbessert die Entscheidungsfindung, reduziert die Risiken und steigert die betriebliche Effizienz.
Ziele von Data Governance
Das Hauptziel von DG ist es, Daten als Unternehmenswert zu verwalten. DG liefert die Prinzipien, Prozesse, Metriken und die notwendige Regulatorik, um Daten effektiv zu managen.
Die spezifischen Ziele sind:
Einheitliche Datenquelle: Schaffung eines „Single Point of Truth“, bei der alle Entscheidungsträger auf die richtigen Datensätze und dieselbe Terminologie zugreifen, um interne Flexibilität und Konsistenz zu fördern.
Verbesserte Datenqualität: Sicherstellung, dass alle Daten vollständig, konsistent und sicher für die Nutzung sind.
Verbesserte Datenverwaltung: Etablierung von Richtlinien und Best Practices, um die Unternehmensanforderungen konsistent zu erfüllen.
Schnellere, konsistente Compliance: Sicherstellung, dass Datenprozesse die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unterstützen.
Kostenreduktion und Gewinnsteigerung: Verbesserung der Entscheidungsfindung und Optimierung der betrieblichen Effizienz.
Wichtige Prinzipien der Data Governance
Ein erfolgreiches DG-Programm basiert auf den folgenden Prinzipien:
Führung und Strategie: Erfolgreiche DG beginnt bei der Unternehmensführung und wird durch eine Strategie geleitet, die an der Unternehmensvision ausgerichtet ist.
Geschäftsorientierung: DG ist ein geschäftsorientiertes Programm, das sowohl IT-Entscheidungen als auch die Geschäftsinteraktionen mit Daten reguliert.
Geteilte Verantwortung: DG erfordert die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Teams.
Mehrschichtiger Ansatz: DG findet auf Unternehmensebene sowie auf lokalen Ebenen statt.
Rahmenwerk-basiert: Das DG-Programm definiert Verantwortlichkeiten und Interaktionen durch ein klar strukturiertes Rahmenwerk.
Standards und Verfahren in der Data Governance
Standards sind ein wesentlicher Bestandteil von DG. Sie definieren Qualitätsmaßstäbe und bieten die Möglichkeit, Prozesse zu vereinfachen. Durch ihre Verbindlichkeit fördern sie konsistente Ergebnisse und verringern den Bedarf, dieselben Entscheidungen für jedes Projekt erneut zu treffen.
Beispiele für standardisierbare Konzepte in verschiedenen Datenmanagement-Bereichen umfassen:
Datenarchitektur: Unternehmensdatenmodelle, Tool-Standards und Systembenennungen.
Datenmodellierung und -design: Verfahren zum Management von Datenmodellen, Namenskonventionen und Standards für Definitionen.
Datenspeicherung und -betrieb: Standards für Tools, Datenbanksicherung, Geschäftskontinuität, Datenbankleistung, Datenaufbewahrung und externe Datenbeschaffung.
Datensicherheit: Standards für den Datenzugriff, Überwachungsverfahren und Anforderungen an Schulungen.
Datenintegration: Standardmethoden und -tools für Datenintegration und Interoperabilität.
Dokumenten- und Contentmanagement: Standards und Verfahren für das Contentmanagement, einschließlich der Nutzung von Unternehmenskategorien, Unterstützung bei rechtlichen Regulatoren und Aufbewahrungsfristen.
Referenz- und Stammdaten: Verfahren zur Kontrolle des Managements von Referenzdaten, Systeme zur Datenaufzeichnung und Standards der Entitäten.
Data Warehousing und Business Intelligence: Tool-Standards, Verarbeitungsstandards und -verfahren, Berichtserstellungs- und Visualisierungsstandards.
Metadaten: Standardisierte Geschäfts- und technische Metadaten, Integrationsverfahren und Nutzung.
Datenqualität: Qualitätsregeln, standardisierte Messmethoden, Standards und Verfahren zur Datenbereinigung.
Abschließende Überlegungen
Ein erfolgreiches Data Governance-Programm erfordert eine umfassende Strategie, die sich auf starke Führung, die Einbindung in Geschäftsprozesse und die kontinuierliche Messung und Anpassung stützt. Durch die Integration von Standards und Verfahren wird sichergestellt, dass Daten als wertvolle Ressource genutzt werden können und IT-Landschaften langfristig wartbar und übersichtlich bleiben.
