Datenmanagement vs. Data Governance mit Beispielen

Daten können einer der wertvollsten Teile eines Unternehmens oder einer Organisation sein. Erfolgreiche Unternehmen von heute zeichnen sich durch ihre Fähigkeit aus, die Daten ihres Unternehmens effektiv zu analysieren, zu nutzen und strategisch zu nutzen. Schlechte Datenrichtlinien stellen ernsthafte Risiken dar, die einem Unternehmen sogar schaden können. Um sicherzustellen, dass Daten korrekt gehandhabt werden, ist es wichtig, Datenmanagement- und Data-Governance-Praktiken einzurichten und zu verstehen.

Big Data ermöglicht es Unternehmen, Unternehmensdaten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere Entscheidungen zu treffen. Datenmanagement und Data Governance bieten Lösungen. Mithilfe dieses Beitrags lernen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen diesen Funktionen kennen, indem Sie ihre Definitionen im Detail untersuchen.

Was ist Datengovernance?

Data Governance bezieht sich auf die Richtlinien, Praktiken und Standards, die den Gesamtplan eines Unternehmens für die ordnungsgemäße Verarbeitung und Speicherung von Daten umfassen. Es unterstützt die Organisation bei strategischen Entscheidungen. Es ist ein wichtiges Geschäftsprogramm, das eine Richtlinie benötigt, die am besten erreicht wird, indem alle im Unternehmen zustimmen.

Eine gute Data-Governance-Strategie ist erforderlich, um sicherzustellen, dass eine Organisation die Regeln befolgt, Risiken reduziert, die Datensicherheit verbessert und dafür sorgt, dass jemand für seine Daten verantwortlich ist. Um erfolgreich zu sein, müssen alle wesentlichen Teile der Data Governance zusammenarbeiten. Werfen wir einen Blick auf einige der beteiligten Faktoren:

• Personen

Nahezu jeder Mitarbeiter nutzt Daten auf die eine oder andere Weise. Menschen sind also ein wesentlicher Bestandteil der Data-Governance-Richtlinien, da sie diejenigen sind, die die Daten erstellen und verwalten und letztendlich von gut verwalteten Daten profitieren werden. Fachexperten können standardisierte Geschäftsbedingungen und Qualitätsschwellen für diverse Geschäftsprozesse definieren.

IT-Experten und Datenbankadministratoren kümmern sich um alle Aspekte der Technologie. Datenverwalter kümmern sich um Qualitätsprobleme. Experten für Recht und Sicherheit schützen den Datenschutz. Der Vorstand oder Rat der funktionsübergreifenden Führungskräfte ist für die Lösung organisatorischer Probleme verantwortlich.

• Richtlinien und Regeln

Zustimmung, Qualität, Aufbewahrung und Sicherheit sind nur einige der Richtlinien und Vorschriften von Organisationen, die ihre Abläufe und Verfahren regeln. Beispielsweise kann eine Richtlinie festlegen, wer Zugriff auf die Informationen hat und diese nutzt, wie lange sie gespeichert werden und wo bestimmte Arten von Daten aufbewahrt werden.

Möglicherweise haben Sie eine Richtlinie, die die Zustimmung zur Verwendung personenbezogener Daten erfordert. Eine Regel kann festlegen, welche Formen der Einwilligung Verbraucher geben müssen, wenn ihre personenbezogenen Daten erfasst werden. Eine andere Regel kann besagen, dass die Erlaubnis eines Kunden, vermarktet zu werden, überprüft werden muss, bevor ein Werbeangebot an ihn gesendet wird.

• Metriken:

Technische Metriken umfassen oft Dinge wie die Anzahl doppelter Datensätze in einer Anwendung. Dazu gehört auch, wie genau und vollständig die Daten sind sowie wie viele personenbezogene Datenelemente verschlüsselt oder verborgen sind.

Finanzanalysten und Kreditgeber verwenden die Days Sales Outstanding (DSO), um die finanzielle Gesundheit eines Unternehmens zu messen. Wenn die DSO über dem Durchschnitt liegt, können Analysten und Kreditgeber die Prognose des Unternehmens reduzieren oder die Finanzierungskosten erhöhen. Unvollständige Client-Adressdaten erhöhen die Abrechnungszykluszeit und den DSO.

Was ist Datenmanagement?

Bei der Datenverwaltung geht es hauptsächlich darum, die Strategie für Data Governance in die Tat umzusetzen. Es ist der Prozess der Erstellung und des Versuchs, die Architekturen, Richtlinien und Verfahren zu implementieren, die eine Organisation benötigt, um den gesamten Datenworkflow zu verwalten. Die Verwendung einer Datenverwaltungsstrategie trägt dazu bei, sicherzustellen, dass Daten während des gesamten Prozesses von ihrer Erstellung bis zu ihrer Entfernung gemäß den allgemeinen Unternehmensrichtlinien verwaltet werden.

Bevor wir auf die wichtigen Unterschiede zwischen Data Governance und Datenmanagement eingehen, werfen wir einen kurzen Blick zurück auf die wesentlichen Komponenten des Datenmanagements:

• • Datenaufbereitung: Die Datenaufbereitung bezieht sich auf die Bereinigung und Modifizierung von Rohdaten, damit sie genau untersucht werden können. Der Abschluss dieses Prozesses kann einen beträchtlichen Zeitraum in Anspruch nehmen. In der Eile, die Berichterstattung und Analyse abzuschließen, besteht die Gefahr, dass dieser wichtige erste Schritt übersprungen wird. Infolgedessen können Unternehmen auf der Grundlage ungenauer Daten schlechte Entscheidungen treffen.

• Datenpipelines: Der Prozess des automatischen Verschiebens von Daten von einem System in ein anderes kann mithilfe von Datenpipelines abgeschlossen werden. Dieses Ziel wird zeitnah erreicht.

• Daten extrahieren, konvertieren und in eine Datenbank laden: Dies bedeutet, dass Änderungen an Daten vorgenommen werden, damit sie in das Datenbanksystem eines Unternehmens geladen werden können. Sobald sie erstellt wurden, werden diese häufig durch automatisierte Prozesse durchgeführt. Aber normalerweise sind zuerst Vorbereitungen und Arbeiten an der Pipeline erforderlich.

• Datenkataloge: Das Organisieren der Daten und das leichtere Auffinden und Verfolgen der Daten hilft beim Erstellen einer vollständigen Darstellung der Daten.

• Datenspeichereinrichtungen: Sie machen den Datenanalyseprozess wesentlich einfacher durchzuführen, da sie alle verschiedenen Datenquellen an einem Ort zentralisieren.

• Data Governance: Dies kann bei der Definition der Regeln und Verfahren helfen, die befolgt werden müssen, um Compliance und Datensicherheit aufrechtzuerhalten.

• Die Datenstruktur ist der formal organisierte Rahmen, der zur Verwaltung des Datenflusses verwendet wird.
• Datensicherheit: Die Komponenten Ihres Datensicherheitssystems sind die Sicherheitsvorkehrungen, die eingerichtet wurden, um zu verhindern, dass Ihre Daten geändert oder von Personen eingesehen werden, denen dies nicht gestattet ist.

Data Governance vs. Datenmanagement: Der Unterschied

Lassen Sie uns jetzt einen genaueren Blick auf Data Governance versus Datenmanagement werfen. Wenn es um die Umsetzung eines Datenmanagementplans geht, gibt Data Governance die notwendige Richtung vor.

Wie interagieren Data Governance und Datenmanagement?

Data Governance und Datenmanagement beeinflussen die Fähigkeit einer Organisation, ihre Datensicherheits- und Wartungsziele zu erreichen, wobei sich ersteres auf Richtlinien und letzteres auf Verfahren konzentriert.

Beispielsweise kann eine Data-Governance-Richtlinie eine siebenjährige Speicherung von Verbraucherdaten verlangen, um die Vorschriften einzuhalten. Anschließend können Datenverwaltungsvorgänge Daten in Datenspeichersystemen archivieren und löschen.

Fazit

Die Ziele von Data Governance und Data Management sind dieselben, obwohl es sich um zwei verschiedene Dinge handelt. Es ist wichtig, sowohl Data Governance als auch Datenmanagement zu haben, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen seine Daten langfristig effektiv und vorteilhaft nutzen kann.

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