Die Bedeutung von Data Governance im digitalen Zeitalter

Daten erleichtern eine bessere und fundiertere Entscheidungsfindung in Unternehmen, so dass wir mit der Zunahme dieser Daten in verschiedenen Geschäftsprozessen davon profitieren können. Aber nur, wenn man es richtig anstellt.

Je mehr Daten Sie sammeln, desto mehr Daten Probleme können Sie haben. Ohne eine gute Datenverwaltung ist es unmöglich zu wissen, wann Daten in unser System gelangen, woher sie kommen oder wer sie verwendet. Dies kann zu einer schlechten Datenqualität und einem geringeren Vertrauen der Beteiligten führen. Wir sehen uns an, wie wichtig eine gute Data-Governance-Strategie ist und wie Sie sie in Ihrem Unternehmen umsetzen können.

Ziele der Data Governance

Data Governance ist ein System, mit dem innerhalb einer Organisation festgelegt wird, wer die Befugnis und Kontrolle über Datenbestände hat und wie diese genutzt werden können. Sie umfasst die Menschen, Prozesse und Technologien, die für die Verwaltung und den Schutz von Datenbeständen erforderlich sind.

In dem Maße, in dem sich Unternehmen an neue Datenschutzbestimmungen anpassen und sich verstärkt auf Datenanalysen stützen, um Prozesse und Abläufe zu optimieren und Geschäftsentscheidungen zu verbessern, wird der Prozess immer komplizierter. Data Governance stellt sicher, dass die Daten konsistent und zuverlässig sind und nicht missbraucht werden.

Ohne eine gute Datenverwaltung können Kundendaten in Vertriebs-, Logistik- und Kundendienstsystemen unterschiedlich aussehen und die Datenintegration erschweren.

Sus principios son los siguientes:

• Transparenz: Es ist sehr wichtig, dass sich die Mitglieder einer Organisation über die Datenbestände im Klaren sind, die sie besitzen, und dass sie dieses Wissen an das Team und die Kunden weitergeben, indem sie angeben, welche Daten gesammelt werden, welchen Zweck sie erfüllen, wo sie gespeichert werden und mit wem sie interagieren.
• Verantwortung: Jeder in einer Organisation muss sich bewusst sein, dass er für die Daten, mit denen er umgeht, verantwortlich ist, nicht nur die IT-Abteilung. Auch wenn die Verantwortung bei dem einen oder anderen liegen mag, muss eine gemeinsame und verantwortungsvolle Denkweise eingeführt werden.
• Integrität: Wir müssen sicherstellen, dass die von uns gespeicherten Daten relevant und genau sind und mit den Sicherheitsrichtlinien und -vorschriften übereinstimmen. Daher müssen wir eine Kultur der Ehrlichkeit in Bezug auf Datenrichtlinien schaffen und Prozesse konsolidieren, um die Datenqualität zu gewährleisten.
• Zusammenarbeit: Es ist wichtig, dass sich die Abteilungen austauschen und bewährte Verfahren für die Verarbeitung von Daten in den verschiedenen Geschäftsbereichen diskutieren können. Durch teamübergreifende Zusammenarbeit können wirksame Datenstandards festgelegt werden, um die Datenverwaltung zu verbessern.

Bewährte Praktiken der Datenverwaltung

Gute Data Governance ist keine einfache Aufgabe, da sie Teamarbeit, Investitionen und Ressourcen sowie Planung und Überwachung erfordert.

Data Governance-Strategien müssen auf die Prozesse, Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens zugeschnitten sein. Daher gibt es 5 grundlegende Best Practices, die zu beachten sind:

1. Identifizieren Sie kritische Datenelemente und behandeln Sie sie als strategische Ressource.
2. Etablieren Sie Richtlinien und Verfahren für den gesamten Datenlebenszyklus.
3. Binden Sie die Geschäftsanwender in den Governance-Prozess ein.
4. Vernachlässigen Sie das Datenstamm-Management nicht.
5. Schränken Sie die Verwendung von Daten nicht zu sehr ein.

Data Governance vs. Datenmanagement

Data Governance ist nur ein Teil der Gesamtdisziplin des Datenmanagements, wenn auch ein sehr wichtiger.

Während sich Data Governance auf die Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Sicherstellung der Verantwortlichkeit und des Eigentums an Datenbeständen bezieht, wird Datenmanagement als Oberbegriff definiert, der die Prozesse zur Planung, Spezifizierung, Aktivierung, Erstellung, Archivierung, Kontrolle und Löschung von Daten beschreibt.

Das heißt, man kann Datenmanagement ohne Data-Governance-Richtlinien haben, aber nicht umgekehrt.

Governance befasst sich mit der Frage, wem welche Daten gehören und wer darauf zugreifen kann, sowie mit der Frage, ob X Daten Datenschutzgesetzen oder anderen rechtlichen Anforderungen unterliegen und welche Sicherheitsanforderungen sie erfüllen sollten.

Gute Data Governance gewährleistet die effektive und effiziente Nutzung von Datenbeständen, was sich in der Erreichung der KPIs eines Unternehmens niederschlägt, indem Daten-Workflows oder Personalprozesse definiert werden, die die erforderliche Datenqualität und -sicherheit gewährleisten.

Implementierung von Data Governance

Wir haben bereits über die Best Practices der Data Governance gesprochen, aber ihre Umsetzung ist eine viel schwierigere Aufgabe. Jedes Unternehmen ist anders, so dass ein agiles Entwicklungskonzeptangewendet werden muss, das mit einem MVP beginnt und dann iteriert, um zu wachsen. Dieswird dazu beitragen, einen größeren langfristigen Nutzen zu erzielen, und es dem gesamten Unternehmen erleichtern, sich an den festgelegten Richtlinien zu orientieren.

Denken Sie an das große Ganze, aber beginnen Sie im Kleinen

Da Data Governance eine Kombination aus Menschen, Prozessen und Technologie ist, ist es am besten, mit den Menschen zu beginnen. Dann können wir zur Entwicklung der Prozesse übergehen und mit der Einbindung der Technologie abschließen.

Wir müssen uns darüber im Klaren sein, dass es ohne die richtigen Leute sehr schwierig sein wird, erfolgreiche Prozesse für die technische Umsetzung von Data Governance aufzubauen.

Beginnen Sie mit einem Business Case

Sie müssen einen soliden Business Case erstellen, der die Vorteile und Möglichkeiten aufzeigt, die eine gute Datenqualität für das Unternehmen mit sich bringt, sowie die Verbesserungen aufzeigt, die erzielt werden können (höhere Einnahmen, bessere Kundenerfahrung, Effizienz usw.).

Dies wird allen Beteiligten helfen, die Anstrengungen besser zu erkennen und zu verstehen, die sie unternehmen müssen, um die Vorteile zu erreichen, die zum Erfolg führen.

Messen Sie alles

Wie jedes andere Ziel auch, wenn es nicht gemessen werden kann, kann es nicht erreicht werden und existiert nicht.

Wenn Sie eine Veränderung vornehmen, sollten Sie im Vorfeld Messdaten sammeln und dann während der Umsetzung dieser neuen Strategie jeden Schritt kontinuierlich verfolgen. Metriken sind Ihr bester Verbündeter, um Änderungen und Verbesserungen im Laufe der Zeit aufzuzeigen und dienen als Kontrollpunkte, um sicherzustellen, dass die Prozesse praktisch und effektiv sind.

Betrachten Sie diesen Prozess als einen Marathon, nicht als einen Sprint

Abgesehen von der sportlichen Metapher gibt es für eine gute Data Governance keine Ziellinie, da es sich um eine langfristige Investition handelt. Es handelt sich nicht um ein Projekt mit einem Start- und Enddatum.

Data Governance ist ein kontinuierlicher und iterativer Prozess, der aus vielen Teilprojekten und Meilensteinen besteht. Sie können mit kleinen Pilotversuchen beginnen und dann die gewonnenen Erkenntnisse an den Rest des Unternehmens weitergeben, um größere, umfassendere Initiativen einzuführen.

Identifizieren Sie zugehörige Rollen und Verantwortlichkeiten

Data Governance erfordert Teamarbeit, deren Ergebnisse sich in allen Abteilungen bemerkbar machen werden. Eine klare Definition der beteiligten Rollen ist unerlässlich, ebenso wie die Zuweisung von Verantwortungsebenen im Unternehmen.

Die Festlegung von Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten hilft Ihnen bei der Umsetzung Ihres Data-Governance-Programms und der Schaffung einer intelligenten Struktur für einen robusten Ansatz für Datenprogramme.

Dazu können gehören: Governance Council (strategische Ebene), Data Governance Board (taktische Ebene), Manager, Eigentümer, Benutzer usw. Jede Organisation ist einzigartig und diese Ebenen können variieren und mehr oder weniger Rollen umfassen.

Warum braucht ein Unternehmen Data Governance?
Viele Unternehmen verfügen bereits über eine Form der Governance für Anwendungen, Geschäftsbereiche oder einzelne Funktionen. Es muss jedoch eine formale und systematische Kontrolle über diese Prozesse und Verantwortlichkeiten eingeführt werden.

Diese Strategie kann Unternehmen helfen, wettbewerbsfähig zu bleiben, insbesondere wenn sie eine Größe erreichen, bei der es für die Mitarbeiter nicht mehr effizient ist, funktionsübergreifende Aufgaben zu erfüllen.

Nach der D&A-Governance-Umfrage von Gartner gaben 61 % der Unternehmen an, dass die Optimierung von Daten für Geschäftsprozesse und Produktivität zu ihren Governance-Zielen gehört, aber nur 42 % dieser Gruppe glaubten, dass sie auf dem richtigen Weg sind, um dies zu erreichen. Die Umfrage prognostiziert außerdem, dass bis 2025 80 % der Unternehmen, die ihr digitales Geschäft skalieren wollen, scheitern werden, weil sie keinen modernen Ansatz für Data Governance verfolgen.

Bei Plain Concepts helfen wir Ihnen, eine „Datenprodukt“-Mentalität zu entwickeln, damit Sie die Zusammenarbeit in Ihre Arbeitsabläufe integrieren und DataOps einsetzen können, um anpassbare und programmierbare Tools zu nutzen.

Wir beginnen mit der Identifizierung des Anwendungsfalls, der am besten zu Ihnen passt, um den maximalen ROI zu erzielen, und bringen Sie dazu, Data Governance für die übrigen Datenanwendungsfälle zu skalieren.

Wir helfen Ihnen, den Wert Ihrer Daten zu entdecken, alle Ihre Datenquellen zu überwachen und zu analysieren und Daten zu nutzen, um intelligente Entscheidungen zu treffen und Ihr Geschäft zu beschleunigen:

• Datenstrategie und Analysebewertung: Wir bewerten Datentechnologie für die Architektursynthese und Implementierungsplanung.
• Moderne Analytik und Data-Warehouse-Auswertung: Wir vermitteln Ihnen einen klaren Überblick über das moderne Data-Warehousing-Modell, indem wir Ihnen Best Practices für die Aufbereitung von Daten für die Analyse vermitteln.
• Auswertung der explorativen Datenanalyse: wir schauen uns die Daten an, bevor wir Annahmen treffen, damit Sie ein besseres Verständnis für die verfügbaren Datensätze bekommen.
• Digital Twin Accelerator und Smart Factory: haben wir einen Rahmen geschaffen, um integrierte digitale Zwillingsfertigungs- und Lieferkettenlösungen in der Cloud bereitzustellen.

Wir werden Ihr bester Verbündeter auf dem Weg zu einem datengesteuerten Unternehmen sein – beginnen Sie noch heute, Wert und Leistung aus Ihren Daten zu ziehen!