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In Organisationen, die mit Big Data arbeiten, ist die Optimierung von Datenprozessen bei der Datennutzung von entscheidender Bedeutung. Durch Methoden, die ein durchgängiges Management von Big Data ermöglichen, können Unternehmen viele komplexe Abläufe wesentlich reibungsloser steuern. Die durch moderne Handelsmethoden entstandene Datendichte erfordert es, Datenbestände organizationsspezifisch und im Rahmen verschiedener Dynamiken der Datennutzung effektiv und strategisch zu optimieren. Data Governance (Daten-Governance) ist die Disziplin, die gewährleistet, dass Datenbestände in Unternehmen auf sichere Weise, anhand einer Reihe von Richtlinien und innerhalb definierter Standards optimiert werden. Wir haben diesen Begriff, der häufig mit „Datenmanagement“ verwechselt wird, für Sie zusammengefasst.
Was ist Data Governance?
Data Governance ist ein Begriff, der in der Datenwelt immer wieder begegnet. Data Governance ist die Disziplin, die jene Prozesse, Richtlinien, Standards und Metriken umfasst, die eine Organisation benötigt, um ihre Datenbestände effektiv zu verwalten, zu nutzen und sicher zu kontrollieren. Zu ihren Hauptthemen gehören Datendefinitionen und -standards, unternehmensweite Datenmodelle, Datenqualität, Datensicherheit, Dateneigentum (Data Ownership), Zugriff und Verwaltung, Überwachung und Messung sowie Business-Glossare. In diesem Rahmen ist die Integration von Führung, Organisation, Prozessen und Technologie erforderlich. Durch Data Governance werden die Sicherheit und Zuverlässigkeit der Datenbestände eines Unternehmens sowie Datenintegrität und Datenverfügbarkeit sichergestellt, wodurch die Angemessenheit der Datennutzung und -weitergabe gewährleistet wird.
Allgemeine Prinzipien der Data Governance
Das übergeordnete Ziel der Data Governance besteht darin, durch Einbindung von datenbezogenen Prozessen, Richtlinien, Standards, Technologien und Personen konsistente, zeitnahe und fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Das allgemeine Prinzip von Data Governance liegt darin, Organisationen bei der effektiven Verwaltung, Sicherheit und Nutzbarkeit ihrer Datenbestände Orientierung zu bieten. Dies ist insbesondere bei Geschäftsprozessen mit großen Datensätzen von zentraler Bedeutung. Neben B2B-Geschäftsmodellen wie bei Akteuren der Lieferkette ist dies auch in anderen datenintensiven Geschäftsmodellen für die Abwicklung komplexer Arbeitsabläufe unerlässlich.
Unterschiede zwischen Datenmanagement und Data Governance
Während Datenmanagement die Prozesse bezeichnet, die für die Planung, Bereitstellung, Erstellung und Pflege von Daten eingesetzt werden, ist Data Governance ein Begriff, der sich auf Rollen, Richtlinien, Standards, Verantwortlichkeiten und Prozesse bezieht, um Sicherheit, Zuverlässigkeit, Transparenz und Eigentümerschaft von Datenbeständen eindeutig festzulegen. Bei Data Governance geht es um ein organisationsspezifisch gestaltetes Gesamtpaket aus Organisationsmodell, Richtlinien, Prozessen, Standards, Workflows und Aktivitäten. Es wird kein pauschales Modell angewendet, sondern ein individuell auf das jeweilige Unternehmen zugeschnittenes Konzept erarbeitet.
Umfang der Data Governance
Im Rahmen der Data Governance werden Richtlinien und Verfahren bezüglich der im Unternehmen genutzten Daten, die sichere Nutzung von Daten, Datensicherheit sowie Zugriffsrechte durch Richtlinien und Standards klar festgelegt. Berechtigungsgrenzen für den Datenzugriff, die Verhinderung unbefugter Zugriffe und das Ergreifen unternehmensspezifischer Maßnahmen zur Gewährleistung der Datensicherheit fallen in den Geltungsbereich der Data Governance.
Die Definition und Steuerung von Prozessen zur Datenerstellung, -speicherung, -nutzung, -aktualisierung und -löschung sowie die Regelung von Zugriffsrechten und die Prüfung der Konformität von Datenweitergaben liegen ebenfalls im Verantwortungsbereich der Data Governance. Zudem werden Eigentum und Zuordnung von Datenbeständen – mit anderen Worten das Management des Dateneigentums – und die diesbezüglichen Zuständigkeiten in einem präzisen Rahmen festgelegt. Da dieser wichtige Aufgabenbereich ein fundiertes Wissen und Bewusstsein im Unternehmen voraussetzt, umfasst Data Governance auch die Bereitstellung entsprechender Schulungen. Darüber hinaus beinhaltet Data Governance eine Verwaltungsstruktur für die Datenqualität. Der Aufbau von Prozessen zur Überwachung, Bewertung und Verbesserung der Datenqualität sowie die Überprüfung der Einhaltung von Richtlinien und Standards gehören zu dieser Struktur.
Vorteile der Data Governance
Data Governance ermöglicht die Planung, Kontrolle und Optimierung von Datenbeständen und erlaubt eine lückenlose, durchgängige Verfolgung von Datenpipelines. Zudem bietet sie dem Top-Management direkte strategische Unterstützung, indem sie datengestützte Entscheidungsprozesse im gesamten Unternehmen stärkt.
Unternehmen mit einer wirksamen Data-Governance-Strategie etablieren ein gemeinsames Datenbewusstsein, eine verbesserte Datenqualität, eine leistungsfähige Datenumgebung durch fortschrittliche Optimierung sowie eine konsistente, konforme und zuverlässige Dateninfrastruktur. Geschäftsbereiche erzielen einen einheitlichen Standard beim Datenaustausch in der internen und externen Kommunikation. Eine hohe Qualität genauer und konsistenter Daten führt auch zu einer gesteigerten Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter. Gleichzeitig macht Data Governance Datenquellen nutzbar und erleichtert die Verknüpfung mit Geschäftsergebnissen. Die Vorteile, die Data-Governance-Tools in die Geschäftsprozesse einbringen, steigern unmittelbar die Effizienz des gesamten Unternehmens.
Eine effektive Data Governance bietet eine solide Plattform, um behördliche Vorgaben und regulatorische Anforderungen zu erfüllen, und erleichtert die Einhaltung von Sicherheitsstandards über verschiedene Protokolle hinweg. Zudem werden Datenmanagementprozesse konform mit Gesetzen wie KVKK und DSGVO gestaltet und relevante Qualitätsstandards eingehalten. Data Governance verhilft Unternehmen zu Wettbewerbsvorteilen und trägt maßgeblich dazu bei, datenbezogene Krisen zu vermeiden. Diese Zuverlässigkeit stärkt indirekt auch die Kommunikationskraft und die Reputation der Organisation.
