Data Governance Framework: Ein vollständiger Leitfaden

Wenn Sie sich entschieden haben, ein Data-Governance-Framework zu erstellen, ist jetzt der richtige Zeitpunkt dafür. Datenerfassung, -speicherung und -interpretation haben die Fähigkeit eines Unternehmens verbessert, in einem globalen Geschäftskontext flexibler und wettbewerbsfähiger zu sein.

Wenn Sie diese Datenbestände jedoch erfolgreich verwalten können, können Sie sie für die digitale Transformation nutzen. Sie müssen diejenige auswählen, die am besten zu den zukünftigen Geschäftsplänen, -modellen und -strategien Ihres Unternehmens passt.

Beispielsweise kann ein Geschäftsökosystem relevante Rollen und Verantwortlichkeiten zuweisen, um sicherzustellen, dass Datenstandards durch die Verwendung dieses Frameworks eingehalten werden. Sie müssen jedoch diejenige auswählen, die am besten zu den zukünftigen Geschäftszielen, -modellen und -ambitionen Ihres Unternehmens passt.

Lassen Sie uns einen Blick auf die Data Governance, ihr Framework und darauf werfen, wie Sie ein Data Governance-Framework in Ihrer Organisation implementieren können.

Was ist ein Data-Governance-Framework?

Ein Data-Governance-Framework legt einen einzigen Satz von Regeln und Verfahren zum Sammeln, Speichern und Verwenden von Daten fest. Das Framework erleichtert die Vereinfachung und Skalierung grundlegender Governance-Verfahren. So bleiben Sie konform, teilen Daten und fördern die Zusammenarbeit, egal wie schnell die Datenmenge wächst.

Dieses Framework zielt darauf ab, allen in der Organisation die gleiche Datenansicht zu geben. Zusätzlich zu den Daten selbst umfasst diese Option Datenverknüpfungen und -herkünfte, technische und geschäftliche Informationen, Datenbewertung, Datenüberprüfung, Clustering-Techniken, erweiterte Analysen und Zusammenarbeit.

Mithilfe dieses Frameworks können Sie sicherstellen, dass alle Richtlinien, Regeln und Definitionen für die Daten der Organisation gelten. Unternehmen können zuverlässigen Daten an verschiedene Personen in unterschiedlichen Berufen weitergeben, von Unternehmensleitern bis hin zu Datenverwaltern und Ingenieuren.

Bedeutung des Data-Governance-Frameworks

Sie müssen ein Data-Governance-Framework einrichten, wenn Sie eine Organisation leiten und in der Geschäftswelt besser abschneiden möchten. Lassen Sie uns also herausfinden, warum ein Data-Governance-Framework für Ihr Unternehmen unerlässlich ist.

• Das Data-Governance-Framework hilft Unternehmen, Regeln, Normen, Verantwortlichkeiten und Eigentumsrechte festzulegen. Neben Rollen und Verantwortlichkeiten umfasst dies kritische Qualitätsindikatoren, wichtige Datenkomponenten, wichtige Leistungsindikatoren, Datenrisiken, Datenschutzmetriken, Richtlinien und Verfahren.
• Dieses Framework deckt Daten auf, um ein unternehmensweites Bild zu erstellen. Es umfasst Datenverknüpfungen und -herkunft, technische und Unternehmensmetadaten, Datenprofilerstellung, Datenzertifizierung, Datenkategorisierung, Datentechnik und Zusammenarbeit.
• Ein Daten-Framework hilft bei der Ausführung von Data Governance, indem es die wesentlichen Prozessteile eines Data-Governance-Programms definiert.
• Das Unternehmen verwendet dann dieses Framework, um die Ergebnisse zu messen und zu überwachen, um Vertrauen, Datenschutz und Sicherheit zu verbessern. Es behält den Überblick über Prozesse, Datenqualität und Datenverbreitung. Es behält auch den Datenschutz und das Risiko im Auge, benachrichtigt Sie über Probleme, erstellt einen Prüfpfad und erleichtert die Behandlung von Problemen und die Verwaltung des Arbeitsablaufs.

Wie baut man ein Data-Governance-Framework auf?

Sie müssen einige Tipps und Tricks und Schritte befolgen, um ein Data-Governance-Framework zu erstellen. Jetzt werden wir einige davon untersuchen, um Ihnen beim Aufbau für Ihre Organisation zu helfen.

1. Dokumentieren Sie Assets, Verfahren und Pipelines

Alles beginnt damit, dass Sie Ihre physischen Datenbestände, Verfahren und Pipelines identifizieren und dokumentieren können. Dies bietet eine Grundlage, die die Realität vor Ort genau nachbildet und die Strukturen, die Daten speichern, sowie die Prozesse, die Daten übertragen und verbrauchen, detailliert beschreibt.

Dies schafft den Rahmen für das Angebot gründlicher Datenherkunfts-, Wirkungsanalyse- und Navigationswerkzeuge, die es den Beteiligten ermöglichen, sich kontextbezogen in der Umgebung zu bewegen.

Um organisatorische Silos aufzubrechen, benötigen Sie ein flexibles Data-Governance-System, das Hybrid-Cloud-Bereitstellungen, unterschiedliche Datenformate und sowohl traditionelle als auch moderne Integrations- und Bewegungsmethoden (ETL, ELT, Streaming usw.) kennt und unterstützt.

Es muss auch die große Bandbreite an datenintensiven Anwendungsfällen, Technologien und Advanced Analytics (BI/Reporting, ML/AI und Advanced Analytics) in einem einzigen, allumfassenden physischen Bild normalisieren.

1. Stellen Sie einen geschäftlichen Kontext her

Als nächstes kommt die Fähigkeit, einen Geschäftskontext aufzubauen. Flexible Geschäftsvokabularfähigkeiten sind in dieser Hinsicht wesentlich. Unternehmensglossare ermöglichen es Unternehmen, die Bedeutung verschiedener in der Datenwelt verwendeter Wörter zu definieren und diese Definitionen dann mit den tatsächlichen Daten zu verknüpfen, die in der Netzwerkinfrastruktur des Unternehmens vorhanden sind.

Der wahre Vorteil entsteht, wenn Unternehmen schnell zusätzliche Geschäftsdatenbestände entwickeln und verwalten können, die ihre speziellen Anforderungen darstellen, und diese Bestände mit jeder Komponente des relevanten Frameworks verknüpfen können.

Dazu gibt es mehrere Möglichkeiten, wie z. B. Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten, Kennzeichnung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datenkategorisierungssysteme und Metriken, die es Unternehmen ermöglichen, die Auswirkungen, Gefahren und den Wert ihrer Datenbestände besser zu verstehen.

• Datenqualität kennen

Geschäftsanwender müssen die Datenqualität verstehen, um ihren Wert und ihre Erkenntnisse abzuwägen, bevor sie Entscheidungen treffen. Die Kenntnis der Datenqualität ist der dritte Schritt eines Data-Governance-Frameworks. Es beginnt mit der Bereitstellung von Profilstatistiken, um die Feinheiten der Daten besser zu verstehen. Dies schafft das nötige Vertrauen, um auf der Grundlage der Informationen Entscheidungen treffen zu können.

Der Zugang zu Datenqualitätsstandards ist notwendig, damit die Beteiligten verstehen können, was vorhanden sein sollte, die Daten regelmäßig mit den Regeln vergleichen und bei auftretenden Problemen Qualitätskorrekturen anfordern können.

• Stakeholder-Vernetzung und -Kooperation

Die Vernetzung und Zusammenarbeit von Stakeholdern sind die folgenden wichtigen Funktionen, mit denen Sie die geschäftlichen und physischen Sichtweisen Ihrer Daten aufzeichnen und zusammenführen können. Eine schreibgeschützte Ansicht des Data-Governance-Frameworks ermöglicht es Stakeholdern im Unternehmen, ihre Daten im Kontext ihrer Funktion zu finden und zu untersuchen, und trägt zur Förderung einer datengesteuerten Kultur bei.

Organisationen können ihr „Stammeswissen“ besser verwalten und teilen, indem sie kontrollierte Feedback-Schleifen und geführte Prozesse implementieren. Diese Ansätze helfen ihnen auch, die definierten Rollen und Verantwortlichkeiten des Frameworks beizubehalten und zu verbessern.

Um organisatorische Silos aufzubrechen, die funktionsübergreifende Zusammenarbeit zu fördern und das Vertrauen der Organisation in die strategische Nutzung von Daten zu stärken, können „Datengemeinschaften“ und ein soziales Netzwerk um Daten herum aufgebaut werden.

• Automatisierung

Das letzte Puzzleteil ist die Automatisierung. Ein Framework für Data Governance wäre nicht schwierig, wenn Sie es zuvor getan hätten. Die Einrichtung eines flexiblen Data-Governance-Systems ist eine Sache. Aber es ist eine andere, es genau, vollständig und aktuell zu halten. Stakeholder werden dieser Einrichtung kein Vertrauen mehr schenken, wenn sie veraltet oder unvollständig ist. Und ungenaue Datenerkenntnisse können negative Folgen für Ihr Unternehmen haben.

Nehmen wir also an, Sie können so viel wie möglich von Ihrem Data-Governance-Framework automatisieren. In diesem Fall können Sie sicher sein, dass es relevant und flexibel bleibt, egal wohin Ihre Bemühungen zur digitalen Transformation Sie führen.

Fazit

Wir haben unser Bestes versucht, um ein Data-Governance-Framework zu erklären und wie wir es für Unternehmen aufbauen können. Die Einführung eines flexiblen und automatisierten Data-Governance-Frameworks bietet Ihrem Unternehmen eine zugängliche, vollständige, angemessene und nachhaltige Versorgung mit Dateneinblicken, um Ihr Unternehmen zu unterstützen und Ihnen beim Aufbau kritischer Datenfähigkeiten und einer datengesteuerten Geschäftsstrategie zu helfen.

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