Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Seit Jahrzehnten investieren viele Unternehmen erhebliche Zeit, Geld und andere Ressourcen in die Verwaltung und Steuerung von Geschäftsdaten. Daten gehören zu den wichtigsten Instrumenten moderner Unternehmen. Ob von Kunden, dem Unternehmen selbst oder Dritten generiert – richtig eingesetzt, liefern sie wertvolle Erkenntnisse, die Geschäftsentscheidungen maßgeblich beeinflussen und verändern können.
Werden Daten jedoch falsch genutzt, kann dies ein Unternehmen erheblichen Haftungsrisiken aussetzen. Die Menge der generierten Daten hat sich im letzten Jahrzehnt vervielfacht, was zu vermehrten Überschneidungen und mehreren Verarbeitungsstellen geführt hat. Wir haben bedeutende Fortschritte in Bereichen wie Self-Service-Analytics, Cloud Computing und Datenvisualisierung erzielt, sind aber beim Data-Governance-Prozess noch nicht am Ziel.
Im aktuellen Szenario setzen viele Organisationen weiterhin auf manuelle, veraltete und improvisierte Tools für die Datenverwaltung. Datenteams verbringen Tage damit, Berichte manuell zu prüfen, benutzerdefinierte Regeln einzurichten und Zahlen direkt miteinander zu vergleichen. Angesichts der zunehmenden Anzahl von Datenquellen und der steigenden Komplexität der Technologieinfrastrukturen ist Führungskräften in allen Branchen die Bedeutung von Daten bewusst.
Ohne sie ist die digitale Transformation kaum möglich, um das Unternehmen im Wettbewerb zu überholen. Analysen zur Erschließung neuer Einnahmequellen fehlen. Selbst der laufende Geschäftsbetrieb ist nicht realisierbar. Damit Daten diese Initiativen jedoch vorantreiben können, müssen sie leicht verfügbar, relevant und von hoher Qualität sein. Eine adäquate Stammdatenverwaltung stellt sicher, dass die Daten über aussagekräftige Attribute verfügen und somit echten Mehrwert schaffen.
Das Problem besteht darin, dass die meisten Governance-Programme heutzutage ineffizient sind. Häufig beginnt die Ursache in der Führungsebene, wo das Wertschöpfungspotenzial von Enterprise Data Governance nicht erkannt wird. In solchen Fällen verkommt sie zu einer Reihe von Richtlinien und Vorgaben, die von der IT-Abteilung als unterstützende Funktion umgesetzt und kaum befolgt werden – wodurch die darauf basierenden Initiativen ebenso wirkungslos bleiben.
In anderen Fällen versuchen Organisationen, das Problem mithilfe von Technologie zu lösen. Technologische Lösungen wie Daten-Governance- und Data-Lake-Plattformen können zwar hilfreich sein, sind aber kein Allheilmittel.
Ohne ein effektives Qualitätsmanagement verpassen Unternehmen nicht nur wertvolle datenbasierte Chancen, sondern verschwenden auch Ressourcen. Datenbereinigung und -verarbeitung können mehr als die Hälfte der Arbeitszeit eines Analyseteams, einschließlich hochbezahlter Data Scientists, in Anspruch nehmen. Dies frustriert die Mitarbeitenden und schränkt die Skalierbarkeit ein. Tatsächlich kann die Produktivität der Mitarbeitenden im gesamten Unternehmen darunter leiden. Laut einer Umfrage wurden durchschnittlich 30 Prozent der gesamten Arbeitszeit aufgrund mangelhafter Datenqualität und -verfügbarkeit für nicht wertschöpfende Tätigkeiten aufgewendet.
Quelle: McKinsey
Obwohl es schwierig ist, den Wert von Data Governance direkt zu beziffern, gibt es zahlreiche Beispiele für ihren entscheidenden indirekten Wert. Führende Unternehmen haben durch die Optimierung ihrer Datenökosysteme Kosten in Millionenhöhe eingespart und Analysen sowie digitale Anwendungsfälle im Wert von Millionen oder sogar Milliarden von Dollar ermöglicht.
Daten-Governance ist einer der wichtigsten Unterschiede zwischen Unternehmen, die diesen Wert erkennen, und solchen, die ihn nicht erkennen. Darüber hinaus setzen Unternehmen, die zu wenig in Governance investiert haben, ihre Organisationen einem realen regulatorischen Risiko aus, was hohe Kosten verursachen kann.
Ein robustes Data-Governance-Framework ist daher die Lösung für diese weit verbreitete Unordnung. Angesichts des stetig wachsenden Umfangs, der Vielfalt und der Geschwindigkeit von Big Data müssen Unternehmen erkennen, dass geeignete Data-Governance-Prinzipien ein wertvoller und notwendiger Bestandteil ihres Erfolgs im Bereich Business Information Management sind.
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Mangelnde Daten-Governance führt häufig dazu, dass Unternehmen trotz hoher Investitionen in die Datenwertschöpfungskette keine greifbaren Vorteile aus ihren Daten ziehen können. Ein Daten-Governance-Framework beschreibt den Prozess der Entwicklung eines Modells für das Management von Unternehmensdaten. Ein gut ausgearbeitetes Daten-Governance-Framework versetzt ein Unternehmen in die Lage, Richtlinien und Regeln für das Datenmanagement festzulegen.
Unternehmen können fundierte Entscheidungen über die Verwaltung ihrer Datenbestände treffen und die effiziente Nutzung vertrauenswürdiger und ordnungsgemäß verwalteter Daten entlang der gesamten Wertschöpfungskette sicherstellen. Die Einführung eines standardisierten Daten-Governance-Frameworks minimiert zudem die Kosten für das Datenmanagement, wie z. B. Datenspeicherung, Datenverarbeitung und Betriebskosten.
Ein wichtiges Geschäftsziel eines Gesundheitsdienstleisters kann beispielsweise die Gewährleistung der Vertraulichkeit patientenbezogener Daten sein. Dies erfordert, dass Daten während ihres gesamten Geschäftsablaufs sicher verwaltet werden, um die Einhaltung relevanter staatlicher und branchenspezifischer Vorschriften sicherzustellen. Diese Anforderungen fließen in die Daten-Governance-Strategie des Anbieters ein, die die Grundlage seines Daten-Governance-Rahmenwerks bildet.
In einem stark regulierten Geschäftsumfeld ist es für Unternehmen, insbesondere in Branchen wie Finanzdienstleistungen, Bankwesen und Gesundheitswesen, eine Herausforderung, ihre datenbezogenen Risiken und Compliance-Anforderungen zu bewältigen. Die Definition eines Data-Governance-Frameworks unterstützt daher das Risikomanagement und stellt sicher, dass das Unternehmen den wachsenden Anforderungen an die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Vorgaben im Datenmanagement gerecht wird.
Ein Data-Governance-Framework umfasst alle Aspekte des Datenmanagementprozesses einer Organisation, bis hin zu einzelnen Technologien, Datenbanken und Datenmodellen. Jetzt, da wir die Bedeutung des Data-Governance-Frameworks verstanden haben.
Da immer mehr Unternehmen den Umstieg auf die Cloud beschreiten , müssen sie planen, wie sie Best Practices im Datenmanagement anwenden, um den Erfolg cloudbasierter, datengetriebener Anwendungsfälle für Endnutzer sicherzustellen und Datenstandards sowie Unternehmensrichtlinien zu erfüllen. Erfreulicherweise funktionieren bestehende Best Practices auch in Cloud-Umgebungen gut, auch wenn in der Regel Anpassungen erforderlich sind. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Best Practices im Datenmanagement für Cloud Computing.
1. Datenverwaltung über verschiedene Plattformen hinweg, einschließlich Cloud
Dies gilt unabhängig davon, ob Daten lokal, in der Cloud oder an beiden Orten gespeichert sind (wie es in den heutigen hybriden Multiplattform-Datenarchitekturen üblich ist). Ebenso gilt es unabhängig davon, ob Daten in die Cloud migriert werden, dort ihren Ursprung haben, aus der Cloud migriert werden oder eine Kombination dieser Möglichkeiten vorliegt. Anwendungsarchitekturen und unternehmensweite Datenmengen, die Clouds einbeziehen, können komplex sein. Fakt ist jedoch: Unternehmen profitieren von Cloud-Data-Governance, indem sie Kompetenzen, bestehende Teams, Governance-Richtlinien, die Unterstützung durch das Management, Datenmanagementpraktiken und die Datenintegrationsinfrastruktur erweitern oder optimieren.
2. Implementieren Sie eine umfassende Datenmanagement-Infrastruktur, bevor Sie mit der Cloud-Migration beginnen.
In komplexen Situationen wie den oben beschriebenen benötigen Sie eine leistungsstarke Architektur und entsprechende Tools für die Datenintegration und gegebenenfalls auch für die Anwendungsintegration. Diese Infrastruktur ist erforderlich, um Daten regelmäßig zwischen verschiedenen Plattformen zu migrieren und zu verschieben. Es ist ratsam, diese Infrastruktur bereits vor Beginn der Cloud-Datengovernance bereitzustellen, da eine nachträgliche Integration riskant und mitunter störend sein kann. Verfügen Unternehmen bereits über eine Infrastruktur für die Datenintegration, können sie diese einfach auf Cloud-Datengovernance-Plattformen erweitern.
Organisationen sollten auch offen für zusätzliche Tools sein, die speziell für ihre Cloud-Umgebung und ihren Anwendungsfall entwickelt und optimiert wurden. Ähnlich wie bei Best Practices für die Daten-Governance vor Ort sind auch für die Cloud Best Practices und Tools erforderlich, um Metadaten, Datenqualität, Stammdaten und unterschiedliche Datenübertragungsgeschwindigkeiten zu berücksichtigen. Stellen Sie sicher, dass diese in Ihre Infrastruktur und die Kompetenzen Ihres Teams integriert sind.
3. Daten ganzheitlich verwalten, unabhängig vom Standort oder der Datenplattform Unternehmen mit einem bestehenden Stammdaten-Governance-Programm können ihre bestehenden Richtlinien für die Nutzung lokaler Daten höchstwahrscheinlich überarbeiten und so die Compliance für Daten gewährleisten, die in die Cloud und aus der Cloud übertragen werden. Unternehmen ohne ein solches Programm sollten ihren Weg in die Cloud als Anlass nehmen, eine Governance-Struktur einzuführen.
Die grundlegende Ansicht ist, dass Master Data Governance ein entscheidender Erfolgsfaktor für die meisten Dateninitiativen ist, da sie die nicht konforme Nutzung von Daten verhindert und die Datenmanagementarbeit an den angestrebten Geschäftszielen ausrichtet. Wenn Governance über Compliance-Probleme hinausgeht und Datenstandards umfasst, verbessert sie zudem die Nutzbarkeit, Qualität und das Vertrauen in die Daten. Um Kontinuität und unternehmensweite Kontrolle über diese Vorteile zu gewährleisten, sollte Data Governance für alle Datensätze gelten, unabhängig davon, ob sie lokal, in der Cloud oder über hybride Architekturen verteilt sind.
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In der heutigen Zeit sind Daten der Motor für die Transformationsprozesse von CIOs und CDOs. Um Daten zu nutzen, zu kontrollieren, zu schützen und verständlich zu machen, ist ein Data-Governance-Programm unerlässlich. Der Data-Governance-Workshop zeigt Unternehmen, wie sie ein solches Programm aufbauen, um ihre Daten als wertvolles Unternehmensgut zu verwalten. Sie erhalten die Möglichkeit, die Datenbestände zu steuern und Entscheidungen darüber zu treffen, indem sie den Datenwert des Unternehmens steigern und eine umfassende Datenstrategie unterstützen. Der Workshop führt dazu, dass alle Geschäftsbereiche optimiert und die Datenbedürfnisse abteilungsübergreifend aufeinander abgestimmt werden.
Hauptziel des Workshops ist die Entwicklung eines Fahrplans zur Auswahl der richtigen Personen, Prozesse und Technologien für den Aufbau eines Kompetenzzentrums für Daten-Governance. Dabei werden Best Practices der Branche und Erkenntnisse aus der Zusammenarbeit mit unseren Kunden zur Erreichung ihrer Ziele genutzt.
Ziele des Workshops Die Entwicklung eines Daten-Governance-Programms ist kein Prozess, der über Nacht abgeschlossen ist. Es geht darum, Methoden, Prozesse und Rollen festzulegen. Sehen Sie sich die Ziele an.
- Identifizierung und Ausrichtung an Ihren aktuellen Daten-Governance-Initiativen
- Definieren Sie den Wert und die Vision der Daten-Governance.
- Entwickeln Sie einen Daten-Governance-Ansatz, der Ihren Datenbedürfnissen und Ihrer Unternehmenskultur entspricht.
- Definition der Sponsoren durch die Führungsebene sowie der wichtigsten technischen und geschäftlichen Führungskräfte für das Programm
- Entwicklung und Bereitstellung einer kurzfristigen Datenstrategie-Roadmap, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Data-Governance-Reise zu beginnen.
Erwartete Ergebnisse Sobald Sie Ihre Ziele, Herausforderungen und das aktuelle Umfeld genau kennen, kann ein detaillierter Fahrplan entwickelt werden, der Empfehlungen auf der Grundlage Ihrer Anforderungen und des Umfelds der Organisation enthält.
- Ein kundenorientierter, herstellerunabhängiger Ansatz
- Entwicklung klarer Sponsoring- und Daten-Governance-Teammitglieder
- Klärung und Dokumentation eines passgenauen Ansatzes für die Daten-Governance
- Kurzfristiger Fahrplan für die Implementierung der Daten-Governance definiert
- Klare Schritte für den Einstieg in die kundenspezifische Daten-Governance-Reise
- Etablierte Partnerschaft zur Förderung langfristigen Erfolgs
Wir definieren einen Workshop zur Daten-Governance als ein Programm mit Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten, um Daten angemessen als Vermögenswert zu behandeln – einschließlich ihrer Verwaltung, Nutzung und ihres Schutzes. Wenn Sie also Schwierigkeiten mit der Daten-Governance haben, wissen Sie, dass Sie nicht allein sind.
Gleichzeitig besteht erhebliches Verbesserungspotenzial. Wir bei Polestar Analytics sind gespannt, welche neuen Ansätze sich dieser Herausforderung stellen werden. Als Beratungsunternehmen sehen wir es als unsere Aufgabe, die Bedeutung dieses Themas sowohl in Unternehmen als auch in der breiten Öffentlichkeit zu verdeutlichen. Nehmen Sie noch heute Kontakt mit uns auf .