Data Governance: Was ist das und Best Practices

Alle Unternehmen müssen festlegen, wie sie Daten verwenden und einheitlich damit umgehen, um die Geschäftsergebnisse zu unterstützen. Unternehmen sammeln heute enorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen, und Data Governance hilft beim Risikomanagement, der Wertmaximierung und der Kostensenkung.

Data Governance umfasst die Personen, Prozesse und technologischen Tools, die ein Unternehmen benötigt, um seine Datenbestände zu verwalten und zu schützen. Es hängt alles davon ab, wie Sie mit den Informationen umgehen, die Ihr Unternehmen sammelt. Wenn es wirksam ist, stellt es sicher, dass die Daten korrekt, konsistent und auf die richtige Weise verwaltet werden.

Es bildet den Rahmen für die Verwaltung von Daten im gesamten Unternehmen und bietet die Möglichkeit, zuverlässige Daten effektiv zu nutzen. Dieser Beitrag definiert Data Governance mit einigen Best Practices.

Was ist Data-Governance?

Data Governance ist eine Sammlung von Regeln und Verfahren, die von Unternehmen verwendet werden, um die Verwaltung, Verteilung und Sicherheit der Daten einer Organisation zu kontrollieren. Zu seinen Aufgaben gehören:

• Infrastruktur und Technik schaffen.
• Einrichten und Verwalten von Prozessen und Regeln.
• Herausfinden, welche Mitarbeiter oder Positionen in einer Organisation die Macht und Verantwortung haben, bestimmte Datentypen zu handhaben und aufzubewahren.

Compliance basiert darauf, wie gut Sie Ihre Daten verwalten. Systeme kümmern sich darum, wie Dinge gelagert, bewegt und sicher aufbewahrt werden. Aber die menschliche Seite stellt sicher, dass Richtlinien entwickelt werden, Verfahren solide sind, Technologie verwaltet und Daten gesichert werden.

Schlüsselkomponenten der Data Governance

Organisationen profitieren von einer guten Data Governance, wenn es darum geht, gute Entscheidungen zu treffen. Ein gut konzipiertes Programm umfasst ein Governance-Team, einen Führungsausschuss und Datenverwalter. Es ist auch eine Regel zur Verwendung von Daten.

Hier sind einige Schlüsselkomponenten für eine ordnungsgemäße Data Governance:

• Ehrlichkeit: Jeder Teilnehmer des Programms sollte ehrlich und offen über Einschränkungen, Herausforderungen und andere Auswirkungen von Entscheidungen zur Datengovernance sprechen.

• Datenqualität: Sie dient als Grundlage für die Verwaltung von Datenquellen. Der Eckpfeiler jeder datengesteuerten Organisation ist eine Sammlung genauer, vollständiger und zuverlässiger Daten. Die Governance von Daten erfordert Daten von hoher Qualität und Stärke.

• Datensicherheit: Datensicherheit ist die Technik der Kategorisierung und Klassifizierung von Datenquellen nach der von Datenquellen ausgehenden Risikostufe. Es stellt sicher, dass zwischen der Benutzerinteraktion und den Sicherheitsverfahren ein sicherer Zugriffskanal eingerichtet wird.

• Verwaltung der Daten: Es leitet, überwacht und bietet Unterstützung bei der Nutzung von Datenquellen und trägt zur Implementierung qualitativ hochwertiger Daten für Geschäftsanwender in einer Weise bei, auf die sie leicht zugreifen können.

• Datenklarheit : Aus Gründen der Datensicherheit wird vorgeschlagen, dass die Person, die auf die Daten der Organisation zugreift und diese verwendet, für ihre Handlungen verantwortlich ist. Benutzer können herausfinden, woher ihre Daten in der Unternehmenswelt stammen.

Vorteile von Data Governance

Data Governance ist eine Reihe von Möglichkeiten für eine Organisation, Daten und deren Verwendung zu verwalten und zu kontrollieren. Es beinhaltet die Erstellung interner Datenstandards und -regeln und deren Umsetzung, um sicherzustellen, dass Daten korrekt, konsistent und korrekt verwendet werden. Hier sind einige Vorteile, die ein Unternehmen aus einem soliden Data-Governance-Programm ziehen kann.

Qualitätssicherung

Saubere Daten sind das Ergebnis eines überlegenen Data-Governance-Programms. Wenn die Überwachung der Daten geteilt wird, werden sie regelmäßig bereinigt, aktualisiert und weggeworfen. Der Umgang mit Daten ist schwierig, aber wenn Ihr Datenverwaltungspersonal alles auf dem neuesten Stand und relevant hält, ist die Arbeit möglicherweise etwas einfacher.

Eine gute Datenrichtlinie hilft Organisationen, nützliche Informationen zu finden und zu verfolgen und nutzlose, alte oder redundante Informationen zu beseitigen. Wenn mehrere Personen Daten eingeben, werden einige dupliziert oder sind ungenau. Ihre Datenrichtlinien sollten Ihrem Team helfen, Fehler zu reduzieren und eine einzige Quelle hochwertiger Daten zu erstellen.

Bessere Geschäftsentscheidungen

Eine starke Data Governance ermöglicht es allen autorisierten Benutzern innerhalb eines Unternehmens, auf dieselben Daten zuzugreifen, wodurch die Möglichkeit der Bildung von Datensilos innerhalb eines Unternehmens eliminiert wird. Aus diesem Grund haben Benutzer und Entscheidungsträger ein höheres Maß an Vertrauen in die Daten und folglich mehr Vertrauen in die auf diesen Informationen basierenden Entscheidungen.

Einhaltung von Vorschriften, Gesetzen und Industriestandards

Wenn Sie ein System einführen, wird es für Ihr Unternehmen einfacher, die aktuellsten gesetzlichen Anforderungen zu erfüllen. Es stellt sicher, dass die Menschen das Gesetz befolgen, und verhindert, dass sie Bußgelder oder Strafen für Regelverstöße zahlen müssen. Außerdem schützt die Sicherstellung, dass aktuelle gesetzliche Standards eingehalten werden, sensible Geschäftsinformationen vor Personen, die sie nicht haben sollten.

Reduzierung der Ausgaben

Data Governance wird Audits schneller und einfacher machen und den täglichen Betrieb verbessern. Sie können Verschwendung durch fehlerhafte oder veraltete informationsbasierte Entscheidungen reduzieren. Darüber hinaus kann es Ihnen helfen, Ihre Kunden besser zu bedienen, wenn Sie die aktuelle Aktivität, den Bestand und das verfügbare Personal genau im Auge behalten.

Best Practices der Datenverwaltung

Es ist möglich, eine effektive Data Governance auf eine Weise durchzuführen, die sowohl reibungslos als auch effizient ist. Sie sollten sich an die folgende Liste mit einigen der wichtigsten Best Practices halten.

• Fangen Sie klein an, aber denken Sie prominent: Menschen, Prozesse und Technologie sind entscheidende Bestandteile der Data Governance. Diese Dinge sollten Sie bei der Planung und Umsetzung Ihrer Datenstrategie berücksichtigen. Fangen Sie klein an und arbeiten Sie sich zum Gesamtbild vor. Jeder Teil sollte auf den vorherigen aufbauen, um eine abgerundete Data-Governance-Strategie zu erstellen. Zuerst sollte der Mensch kommen, dann der Prozess und schließlich die Technologie.
• Setzen Sie sich explizite, quantifizierbare Ziele: Setzen Sie sich Ziele, die klar, messbar und spezifisch sind. Was nicht gemessen werden kann, kann nicht kontrolliert werden, so einfach ist das. Wenn Ziele erreicht sind, feiern Sie den Erfolg und nutzen Sie ihn als Motivation für weitere Siege.
• Stakeholder einbeziehen: Damit eine Richtlinie zur Data Governance erstellt werden kann, benötigen Sie die Unterstützung der Top-Führungskräfte des Unternehmens. Sie können Stakeholder dazu bringen, etwas zu tun, um sicherzustellen, dass jeder in Ihrem Unternehmen Ihren Governance-Plan anwendet.
• Legen Sie die Rollen des Data-Governance-Teams fest: Rollen, Verantwortlichkeiten und Eigentumsstrukturen müssen festgelegt werden, damit effektive Verfahren stattfinden können. Die Personen, die Daten erstellen und verwalten, kennen sie am besten. Datenmanager sollten mit Eigentümern zusammenarbeiten, um sie anzuleiten und die Kommunikation zu erleichtern. Ihr Data-Governance-Team muss Mitglieder aus verschiedenen Abteilungen haben und in der Lage sein, Ihre Data-Governance-Initiativen voranzubringen.
• Betrachten Sie nicht verwaltete Daten: Einige Ihrer wertvollsten Daten befinden sich in Ihren Dateien, Ordnern und Freigaben. Diese Daten sind jedoch oft stärker gefährdet als Ihre verwalteten Daten. Stellen Sie sicher, dass Ihr Plan zur Datenverwaltung unstrukturierte Daten umfasst.
• Daten klassifizieren und markieren: Richten Sie Standards für Metadaten ein, die Ihrem Unternehmen helfen, seine Ziele zu erreichen, und ermöglichen, dass Daten mehr als einmal verwendet werden können. Eines der Hauptziele der Governance ist die Standardisierung, die ohne Datenklassifizierung und -kennzeichnung nur schwer zu erreichen sein wird.
• Verfolgen Sie den Fortschritt mit Metriken: Der Programmerfolg muss gemessen werden. Definieren Sie Ihre Messungen, bevor Sie Datenrichtlinien einführen. Auf diese Weise können Sie mit Ihren derzeitigen Datenverwaltungsverfahren beginnen. Befolgen Sie regelmäßig die ursprünglichen Metriken. Dies zeigt den Fortschritt und stellt sicher, dass Ihre Best Practices für Data Governance in der Praxis effektiv sind, nicht nur in der Theorie.
• Kommunizieren Sie regelmäßig: Kommunikation ist überall im Data-Governance-Programm oder in den Verfahren von entscheidender Bedeutung. Unabhängig davon, ob Erfolge hervorgehoben oder nach einem Misserfolg reformiert werden sollen, ist eine klare und häufige Kommunikation unerlässlich, um die Wirksamkeit der Strategie zu demonstrieren.
• Machen Sie einen Business Case dafür: Erstellen Sie einen Business Case dafür, warum es getan werden sollte. Bestimmen Sie die Vorteile verschiedener Data-Governance-Reifegrade, einschließlich derjenigen in Bezug auf Wachstum, Kosteneinsparungen, Risiken und Compliance, und berichten Sie dann über Ihre Ergebnisse.
• Maximieren Sie die Automatisierung: Um den Erfolg Ihrer Data-Governance-Projekte sicherzustellen, sollten Sie alles automatisieren, was automatisiert werden kann, einschließlich Workflows, Genehmigungsverfahren, Datenanfragen, Berechtigungsanfragen und alles andere, was Ihnen einfällt. Automatisierung würde nicht nur Zeit und Geld sparen, sondern auch gewährleisten, dass Governance kontinuierlich umgesetzt wird.

Fazit

Ein Data-Governance-Framework ermöglicht es Ihrem Unternehmen, auf einem höheren Produktivitätsniveau zu arbeiten. Es ist kein einmaliges Projekt; es ist ein laufender Prozess. Ein solides Programm stellt sicher, dass die Daten Ihres Unternehmens sicher, standardisiert und genau sind. Darüber hinaus müssen die Verfahren selbst regelmäßig überprüft und angesichts des sich ändernden Volumens, der Art und des Charakters der von Ihrem Unternehmen verwalteten Daten aktualisiert werden.

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