8 Data-Governance-Schritte, die 2023 befolgt werden sollen

Data Governance entwickelt sich weiter. Untersuchungen von Gartner zeigen, dass 61 % der Unternehmen die Datenoptimierung für Geschäftsprozesse und Produktivität und nicht nur für Compliance priorisieren. Um diese Ziele zu erreichen, muss man die Bedeutung von Data Governance und die wichtigsten Schritte verstehen, die zu befolgen sind.

Die Bedeutung von Data Governance im Jahr 2023 verstehen

Unternehmen nutzen Data Governance, um Kunden- und Geschäftsdaten zu maximieren. Indem Sie Daten über Ihre Kunden, Mitarbeiter, Vermögenswerte und mehr erfassen und sicherstellen, dass diese ordnungsgemäß und effizient genutzt werden, haben Sie möglicherweise einen einfachen und zuverlässigen Zugriff auf Daten, die das Treffen kritischer Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Sicherheit ist ein weiterer großer Vorteil der Data Governance. Durch die Schaffung einer Data-Governance-Struktur kann die Sicherheit der Wissensdatenbanken Ihrer Organisation gewährleistet werden. Angesichts all dieser Vorteile ist es sinnvoll, die Bedeutung von Data Governance zu verstehen und die richtigen Data Governance-Schritte im Jahr 2023 umzusetzen.

Data Governance und Data Management werden häufig synonym verwendet, es handelt sich jedoch um unterschiedliche Begriffe.

Data Governance konzentriert sich hauptsächlich auf die Dokumentation. Es definiert, wem die Daten eines Unternehmens gehören, wer Zugriff darauf haben darf, welche Datenquellen verfügbar sind und welche Prozesse eingerichtet wurden, um die Datensicherheit und die Einhaltung geltender Anforderungen zu gewährleisten.

Bei der Datenverwaltung geht es in erster Linie um Maßnahmen oder um die Umsetzung der Vorschriften und Richtlinien der Data-Governance-Strategie.

8 wichtige Schritte für Data Governance

Für eine effektive Data Governance im Jahr 2023 müssen Sie sich an die folgenden Schritte und Empfehlungen erinnern:

1. Übermitteln Sie Ihren Data-Governance-Plan an das/die Team(s)

Erklären Sie jedem Team oder Stakeholder, wie eine robuste Data Governance ihnen helfen kann, ihre Aufgaben effizienter auszuführen. Dies wird ihnen helfen zu verstehen, dass ihre Bemühungen zu diesem Zweck – wie das Erstellen einer Excel-Tabelle, die von mehreren Personen in einem gemeinsamen Laufwerk verwendet wird – ein wichtiges digitales Gut ist. Menschen werden Ihr Data-Governance-Programm eher annehmen, wenn sie sich seiner Bedeutung für die Erreichung der allgemeinen Unternehmensziele bewusst sind.

2. Machen Sie eine Bestandsaufnahme Ihrer bestehenden Data-Governance-Maßnahmen

Ob Sie sich dessen bewusst sind oder nicht, Ihr Unternehmen ist vermutlich bereits mit einer beträchtlichen Menge an Data-Governance-Vorgängen beschäftigt. Untersuchen Sie, was Sie derzeit tun, z. B. „Master Data Management“, um festzustellen, wo es Schlupflöcher gibt, ob es Inkonsistenzen innerhalb von Gruppen gibt und was Sie für ein verbessertes Data-Governance-Programm benötigen.

3. Die Komponenten der Data Governance verstehen

Ihr Ansatz sollte mit einem formellen Leitbild oder einer Charta beginnen, die die datenbezogenen Ziele Ihrer Organisation beschreibt. Nach Abschluss dieser Phase können Sie mit den Data-Governance-Elementen fortfahren, die Sie beim Erreichen dieser Ziele unterstützen. Es umfasst im Allgemeinen:

• Dokumentation : Ein Ausgangspunkt für Ihr Unternehmen, damit Sie Ihre etablierten Prozesse überprüfen können, um festzustellen, was geändert werden muss und wo.
• Datenkatalog : Eine Auflistung zugänglicher Daten, die Informationen wie Suchfunktionen, Verlauf der Datenentstehung, Tools für die Zusammenarbeit und Dateiformate zusammen mit allen anderen relevanten Merkmalen enthält.
• Datenzuordnung : Eine Darstellung des Datenflusses innerhalb Ihrer Organisation, seiner verschiedenen Verbindungen und Schnittpunkte und wie dieser Fluss seinen Zustand ändern könnte.
• Glossar : Ein gemeinsames Lexikon mit Erklärungen zu organisationsspezifischer Terminologie und Konzepten.
• Metadaten : Metadaten sind Daten, die verwendet werden, um andere Daten zu klassifizieren und abzurufen; Wenn es sich bei den Daten beispielsweise um ein Bild einer Katze handelt, umfassen Instanzen von Metadaten auch den Dateityp, relevante Tags oder Phrasen und die Nutzungsrechte der Datei.
• Stammdaten : Die definierte, maßgebliche Datenquelle, die Sie für die Data-Governance-Strategie als wesentlich erachten.

4. Bilden Sie Ihren aktuellen Data-Governance-Reifegrad und das mögliche Endziel ab

Mithilfe eines Reifegradmodells können Sie die Fähigkeit Ihres Unternehmens bewerten, einen Data-Governance-Plan effektiv einzuführen. Dieser Ansatz analysiert die unterschiedlichen Grade von Engagement, Bekanntheit und Akzeptanz der Benutzer im gesamten Unternehmen und bietet gleichzeitig eine Anleitung, wie die Einführung einer Strategie organisiert werden kann. Typischerweise gibt es bei so etwas fünf Phasen:

• Säuglingsalter : Zu diesem Zeitpunkt könnte es einen begrenzten Konsens für einen Governance-Ansatz geben. Aktuelle Problemumgehungen und Ihre segmentierten Data-Governance-Maßnahmen können für Manager „gut genug“ sein, um die Notwendigkeit für eine solche Initiative noch nicht zu sehen.
• Initialisierung : Ungefähr an diesem Punkt verstehen prominente Personen, dass effektivere Maßnahmen erforderlich sind, um vergangene Erfolge zu wiederholen. Es liegt in Ihrer Verantwortung, Ihr Team davon zu überzeugen, dass es die Strategie übernehmen muss – was Sie in Phase 1 erreicht haben.
• Kurskorrektur : In dieser Phase ist der Plan für Data Governance stabiler. Sie können zentrale Managementtechniken verwenden, um Ihr Unternehmen auf den Prozess der Einrichtung eines umfassenden, integrierten Governance-Rahmens vorzubereiten.
• Geschäftsvorteil : In dieser Phase sind die Prozesse in der gesamten Organisation ausgefeilter und konsistenter. Sie haben einen konsistenten Ansatz zur Datenverwaltung, und die Beteiligung hat erheblich zugenommen. Außerdem ist Ihr Data-Governance-System eindeutig mit den aktuellen und zukünftigen Geschäftsanforderungen verknüpft.
• Optimierung : Unternehmen, die Stufe vier erreicht haben, betrachten Data Governance als grundlegenden, unverzichtbaren Bestandteil ihrer Prozesse. Ihre Data-Governance-Richtlinie ist seit einiger Zeit in Betrieb und Sie implementieren aktiv Optimierungsmaßnahmen.

5. Eigentumsrechte zuweisen

Die Identifizierung, wessen Daten wem gehören, ist die nächste Stufe bei der Einführung von Data Governance im Jahr 2023. Diese Personen müssen eine aktive Rolle bei der Entwicklung einer vereinfachten Data Governance-Richtlinie spielen, da sie die ultimative Autorität über die Daten haben. Selbst wenn also der Chief Data Officer (CDO) oder Governance Director den Entwicklungsprozess des Programms leiten sollte, ist die Zustimmung des Dateneigentümers für dessen Erfolg von entscheidender Bedeutung. Es kann ein besonders schwieriger Schritt im Jahr 2023 sein, wenn die Beteiligten von verschiedenen Standorten aus arbeiten – stellen Sie also sicher, dass alle auf derselben Seite sind.

6. Wählen Sie Ihr bevorzugtes Data-Governance-Modell aus – zentralisiert oder föderiert

Traditionell haben Unternehmen passive, auf Compliance ausgerichtete Architekturen verwendet. Sie skizzierten, wie Benutzer Daten generieren, erfassen, verwalten und verwerfen sollten. Um die Vorteile aktueller Analysen zu nutzen, benötigen Unternehmen innovative Governance-Modelle, die kontextbewusst sind und Kreativität fördern.

Darüber hinaus muss das Governance-Paradigma zentralisiert oder dezentralisiert sein. In einer zentralisierten Architektur kontrolliert die IT oder eine andere Behörde den Datenzugriff für die One-to-Many-Geschäftsnutzung. Nur wenige „Schöpfer“, der Rest sind Zuschauer. Ein föderiertes Governance-System tritt auf, wenn mehrere Gruppen Datenrechte besitzen. Dies ist wichtig, wenn Abteilungen unterschiedliche Datenanforderungen haben.

Als Mittelweg können Sie auch die delegierte Data Governance untersuchen. In diesem Abschnitt werden neue Positionen unabhängig von der IT oder der zentralen Verwaltung vorgestellt. Site-Administratoren oder Datenverwalter sind beispielsweise identifizierbar und haben möglicherweise sofortigen Zugriff auf Datenquellen. Die Einführung von Prozessen zur Überprüfung, Förderung und Zertifizierung von Daten kann durch Genehmigungsworkflows eingeschränkt werden.

7. Implementieren Sie Data Governance

Dies ist die operative Komponente zur Umsetzung der Data-Governance-Strategie und wird unter anderem aus den folgenden drei Prozessen bestehen:

• Durchführung einer Datenbewertung : Um eine Data-Governance-Richtlinie festzulegen, muss ein Unternehmen die Daten kennen, die es derzeit besitzt. Als Bestandteil dieses Verfahrens muss das Unternehmen zunächst Daten inventarisieren, Daten klassifizieren und Daten in Wissensströme oder Buckets filtern.
• Zentralisierung der Metadatenspeicherung : Normalerweise haben Abteilungen innerhalb einer Organisation ihre eigenen Metadatenverwaltungsdatenbanken. Dies hat jedoch zu Datensilos geführt; zentralisierte Metadaten gewährleisten die für Analysen erforderliche Skalierbarkeit und Flexibilität.
• Vorbereitung der Daten : Dies ist eine der zeitintensivsten Phasen. Es ist notwendig, zu den rohen Metadaten zurückzukehren, sie zu konvertieren, zu reparieren und Datensätze zu Datenkatalogen zu kombinieren. Seine Hauptaktivitäten sind Datenbereinigung, Datentransformation für die Standardisierung und die Entwicklung von Glossarvorlagen.

Glücklicherweise gibt es mehrere Data-Governance-Softwareplattformen, die einen oder mehrere dieser Schritte transformieren können.

8. Erstellen Sie Vertriebswege zusammen mit einer Risikobewertung

Schließlich sollten aktuelle Initiativen zur Data Governance Daten demokratisieren. Daher sind Richtlinien am erfolgreichsten, wenn sie in tägliche Aufgaben, Prozesse und einzelne Tools im regelmäßigen Gebrauch integriert sind. Bei der Verteilung von Daten auf Teams müssen auch Sicherheitsprotokolle und Compliance-Verpflichtungen berücksichtigt werden. Die Global Data Protection Regulation (GDPR) beispielsweise kann Sie dazu zwingen, zusätzliche Sicherheitsvorkehrungen zu treffen.

Die zentralen Thesen

Da Unternehmen mehr Informationen als je zuvor generieren (von IoT, Remote-Geräten, Online-Plattformen, Geschäftsanwendungen usw.), ist eine gute Data Governance von entscheidender Bedeutung. Auf der untersten Ebene stellt es die Einhaltung der Datenschutzgesetze sicher, und auf seiner ausgereiftesten Stufe ebnet es den Weg für stärkere Analysen. Diese acht Data-Governance-Schritte werden für den Erfolg im Jahr 2023 entscheidend sein, und Sie können Ihre Governance-Strategie jederzeit durch fünf zusätzliche strategische Maßnahmen erweitern.