Was ist Daten-Governance?

Unter Data Governance versteht man die Reihe von Prozessen, Verfahren, Richtlinien, Standards und Metriken, die Unternehmen implementieren, um zu verstehen, was ihre Daten sind, wo sich ihre Daten befinden und wie sie sie am besten nutzen. Es bestimmt auch, wer in welchen Situationen und mit welchen Methoden Zugriff auf welche Daten erhält.

Data Governance erfordert in der Regel ein engagiertes Governance-Team, einschließlich eines Lenkungsausschusses, der als Leitungsorgan fungiert, und einer Gruppe von Datenverwaltern, die alles durchsetzen. Im Idealfall bezieht die Data Governance neben den IT- und Datenmanagementteams auch Führungskräfte und andere Stakeholder ein.

„Data Governance ist ein unternehmensweites Unterfangen. Es ist etwas, das alle Daten im gesamten Unternehmen unterstützen soll“, sagte Malcolm Hawker, Leiter der Datenstrategie beim Datenmanagementunternehmen Profisee, gegenüber Built In. „Es sind die Verkehrsregeln, wenn es um Daten geht.“

Unter Data Governance versteht man die Reihe interner Standards, die eine Organisation befolgt, um sicherzustellen, dass ihre Daten korrekt, nutzbar, sicher und den richtigen Personen und unter den richtigen Umständen verfügbar sind.

Data Governance ist oft eng mit Datenmanagement verbunden. Und obwohl die beiden verwandt sind, sind sie nicht synonym.

Unter Datenmanagement versteht man den Prozess der Erstellung, Sammlung, Speicherung, Pflege, Sicherung und Nutzung aller Daten in einem gesamten Unternehmen. Es deckt den gesamten Datenlebenszyklus ab.

Data Governance ist neben Datenqualität, Datensicherheit, Data Warehousing usw. ein Bestandteil des Datenmanagements.

Eine andere Sichtweise ist das „Was“ versus das „Wie“, sagte Hawker.

„Governance ist das Was, Management ist das Wie. „Management ist die Art und Weise, wie Sie die Richtlinien und Verfahren tatsächlich unterstützen“, erklärte er. Beispielsweise können Daten kontrolliert werden, wer sie erstellen, aktualisieren und darauf zugreifen kann. „Data Governance besteht aus Richtlinien und Verfahren, das Management ist dafür verantwortlich. Es geht darum, eine Schaufel in den Boden zu stecken und die Richtlinien und Verfahren tatsächlich umzusetzen.“

Um die Einhaltung behördlicher Vorschriften und Datenschutzgesetze sicherzustellen, müssen Unternehmen wissen, welche Art von Daten sie sammeln, wo sie gespeichert werden, wie sie verwendet werden und von wem.

Und da Regierungen die Vorschriften zur Datennutzung, zum Datenschutz und sogar zu den Umwelt-, Sozial- und Governance-Kennzahlen von Unternehmen immer weiter verschärfen, wird Data Governance immer wichtiger, um sicherzustellen, dass die Datenerfassung, -nutzung und -sicherheit von Unternehmen im Rahmen der gesetzlichen Bestimmungen bleibt.

„Wenn Sie ein großes Unternehmen sind, unter eines der globalen Datenschutzgesetze fallen und keine Datenverwaltung haben, werden Sie in Schwierigkeiten geraten“, sagt Peggy Tsai, Chief Data Officer bei Data Security Unternehmen BigID, sagte Built In. „Oder wenn Sie ein Unternehmen sind und nicht gehackt werden oder irgendeine Art von Cybersicherheitsverletzung erleiden möchten, sollten Sie besser über ein Data-Governance-Programm verfügen.“

Zudem hat sich gezeigt, dass Data Governance mehr ist als nur ein Mittel zur Sicherung und Rechtskonformität der eigenen Daten. Es kann auch ein Business Enabler sein – „Raketentreibstoff“, wie Hawker es ausdrückte – der es einem Unternehmen ermöglicht, effizienter zu arbeiten und neue Dinge mit seinen Daten auszuprobieren. Besonders wenn es um die Implementierung künstlicher Intelligenz geht, die die meisten Unternehmen verstärkt einsetzen wollen.

„Keine Organisation kann datengesteuert sein oder großartige Analysen durchführen oder irgendeine Art von KI oder prädiktiver Analyse durchführen, ohne über ein grundlegendes Daten-Governance-Framework zu verfügen.“

Tatsächlich liegt künstliche Intelligenz – insbesondere generative KI, bei der Maschinen automatisch ihre eigenen Inhalte produzieren – in aller Munde. Unternehmen nutzen KI, um eine Vielzahl von Geschäftsprozessen zu optimieren, vom Marketing bis zum Personalmanagement. Um all dies gut umzusetzen, sind immense Datenmengen erforderlich. Und um jegliche Voreingenommenheit sowie ethische oder rechtliche Probleme abzumildern, sollte Data Governance ein wichtiger Bestandteil der KI-Umsetzungsstrategie eines jeden Unternehmens sein.

„Ein gutes Data-Governance-Programm ermöglicht es Ihnen wirklich, diese Art von Technologie schnell, sicher, legal, ethisch und auf kommerziell wertvolle Weise zu nutzen“, sagte Jay Militscher, Vizepräsident für Datenanalyse beim Datenintelligenzunternehmen Collibra, gegenüber Built In. „Wenn man kein gutes Data-Governance-Programm hat, kann man wirklich schlimme Dinge tun, ohne es überhaupt zu beabsichtigen.“

Also ob ein Unternehmen es versucht Wenn Sie Ihren CO2-Fußabdruck reduzieren oder mit Dingen wie Chatbots und KI-Inhaltsgeneratoren experimentieren möchten, ist Data Governance ein Muss. „Keine Organisation kann datengesteuert sein oder großartige Analysen durchführen oder irgendeine Art von KI oder prädiktiver Analyse durchführen, ohne über ein grundlegendes Data-Governance-Framework zu verfügen“, sagte Tsai.

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Wenn es um die Implementierung eines Data-Governance-Programms geht, gibt es keine einheitliche Methode. Alle Unternehmen sind unterschiedlich. Dennoch haben alle Data-Governance-Programme einige Leitprinzipien – eine Reihe grundlegender Ziele für den Erfolg.

Unternehmen sind oft in isolierte Abteilungen gegliedert – jede mit sehr unterschiedlichen Methoden zur Erstellung, Verwaltung und Definition ihrer Daten. Hochwertige Daten für die Marketingabteilung sind nicht dasselbe wie für die Finanzabteilung. Und Menschen, die auf der Vertriebsseite arbeiten, quantifizieren Kunden möglicherweise anders als diejenigen, die auf der Produktseite arbeiten. Dies macht es für ein Unternehmen zwangsläufig schwierig, ein einheitliches Verständnis darüber zu haben, welche Daten es besitzt, wo sie gespeichert sind und was mit ihnen zu tun ist.

Ein gut umgesetztes Data-Governance-Framework stellt sicher, dass alle diese unterschiedlichen Daten konsistent definiert, organisiert und geschützt sind, sodass sie als gemeinsame Ressource dienen können. Es deckt alle strategischen, taktischen und operativen Aspekte der Datenverwaltung ab, sodass alle – egal in welcher Abteilung sie tätig sind – auf dem gleichen Stand sind.

„Ein großartiges Data-Governance-Programm wird diese Silos aufbrechen und die gesamte Organisation über Daten verbinden“, sagte Militscher. „Jeder kann ein gemeinsames Verständnis der Informationen der Organisation haben.“

Ohne ein wirksames Data-Governance-Programm werden eventuelle Dateninkonsistenzen im gesamten Unternehmen möglicherweise nicht gelöst oder gar nicht bemerkt, da Unternehmen so oft isoliert arbeiten.

Beispielsweise können Kundennamen je nach Abteilung unterschiedlich aufgeführt werden, was die Datenintegrationsbemühungen erschweren und zu Problemen bei der Datenintegrität führen kann, die letztendlich die Genauigkeit von Business Intelligence, Analysen und mehr beeinträchtigen, wenn sie nicht erkannt und behoben werden.

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Das vielleicht wichtigste Leitprinzip von allen ist, sich auf den Wert zu konzentrieren – nicht nur darauf, wie sich Daten auf den Wert des Unternehmens auswirken, sondern auf den Wert der Daten selbst. Für Unternehmen ist es wichtig, genau zu verstehen, wie viel es kostet, neue Daten zu erstellen, oder wie viel Umsatz sie mit guten Daten erzielen

Die Bewertung ist von entscheidender Bedeutung, da sie Datenverantwortlichen eine quantifizierbare Rechtfertigung dafür gibt, die Art und Weise, wie verschiedene Teams ihre Daten nutzen und darauf zugreifen, stärker zu kontrollieren. Es geht über die vage Vorstellung von Data Governance als Mittel zur Erzielung „besserer Daten“ hinaus und liefert stattdessen entsprechende Beweise. Schließlich ist es viel einfacher, den Leuten zu sagen, was sie tun sollen, wenn Sie Daten haben, die belegen, dass sie dadurch Geld sparen oder ihren Umsatz steigern können.

„Es ist wie Weltfrieden. Jeder weiß, dass es Sinn macht. „Bessere Daten“ – wir wissen intuitiv, dass es Sinn macht“, sagte Hawker. „Und das ist nicht nur ein Gefühl. Es ist tatsächlich wahr, wenn man sich die Zeit nimmt, es zu quantifizieren, wenn man sich die Zeit nimmt, es zu modellieren.“

Es gibt keine zwei Data-Governance-Programme, die gleich sind. Es gibt jedoch einige allgemeine Best Practices, die Organisationen bei der Erstellung ihres eigenen Daten-Governance-Frameworks befolgen sollten.

Ein großer Teil der Datenverwaltung besteht darin, ein Glossar mit Definitionen zu erstellen, um festzustellen, was bestimmte Geschäftsbegriffe und -konzepte bedeuten. Was macht zum Beispiel einen aktiven Kunden aus? Durch die Einführung eines gemeinsamen Vokabulars für Geschäftsdaten sind alle Mitglieder des Unternehmens auf dem gleichen Stand, was es einfacher macht, in ihrem Daten-Governance-Programm voranzukommen.

Eine weitere gängige Best Practice ist die Erstellung eines Datenkatalogs, der Metadaten aus Unternehmensdatenbanken, Data Warehouses, Data Lakes usw. sammelt.Business Intelligence Systeme und andere Quellen und erstellt daraus ein durchsuchbares Inventar von Datenbeständen. Dazu gehören auch Informationen darüber, wie die Daten erfasst wurden, woher sie stammen, wie sie gespeichert werden, wofür sie verwendet werden und wer im Unternehmen Zugriff darauf hat. Wenn Sie verfolgen, wie Daten durch ein Unternehmen fließen, und sie anhand von Faktoren klassifizieren, z. B. ob sie personenbezogene Daten enthalten, können Sie ermitteln, wie Daten-Governance-Richtlinien auf einzelne Datenbestände angewendet werden können.

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Eine derart umfassende und umfassende Datenverwaltung ist jedoch nicht unbedingt die beliebteste oder effizienteste Art und Weise, dies zu tun.

„Wenn Sie bei Null anfangen und sagen: ‚Lasst uns Data Governance implementieren!‘ Und Sie folgen dem Standard-Best-Practice-Ansatz. Für die meisten Unternehmen handelt es sich zwangsläufig um eine mehrjährige Angelegenheit“, sagte Hawker. Ganz zu schweigen von einem teuren. „Und wenn man den Eindruck hat, dass man die Dinge verlangsamt, wenn man den Eindruck hat, dass man den Geschäftsprozessen im Weg steht, wird man scheitern.“

Stattdessen schlägt Hawker vor, den Prozess auf den Kopf zu stellen und mit einem Ergebnis zu beginnen. Identifizieren Sie einen messbaren KPI, der bereits etabliert ist und der den Führungskräften im Unternehmen bereits sehr am Herzen liegt – zum Beispiel die Verkürzung der Zeit bis zum Onboarding eines neuen Kunden oder die Identifizierung von 20 Prozent mehr qualifizierten Leads. Und dann bauen Sie ein Data-Governance-Programm rund um dieses Ergebnis auf, um sicherzustellen, dass das Ziel erreicht werden kann.

Sobald dieses eine Ergebnis geliefert wurde, wiederholen Sie den Vorgang für ein anderes und so weiter, bis ein vollständiges Data-Governance-Programm vorhanden ist.

Unabhängig davon, wie ein Unternehmen an die Sache herangeht, ist die Datenverwaltung nicht einfach. Aber es kann durchaus lohnend sein. Tsai vergleicht Data Governance mit dem Abriss eines Hauses, wobei das Unternehmen das Haus und seine Daten die Infrastruktur sind, die das Haus am Laufen hält.

„Wenn man erst einmal anfängt, das Haus auseinanderzureißen – die eigentlichen Sanitäranlagen und den Rahmen – dann ist das, würde ich sagen, die Drecksarbeit, die mit der Datenverwaltung einhergeht. Und die meisten Unternehmen wollen nicht darin investieren, weil es so viel Zeit und Mühe kostet“, erklärte sie. „Aber es besteht kein Risiko. Es schadet nicht, einfach mal etwas auszuprobieren.“

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Data Governance bietet zahlreiche Vorteile, die den Aufwand lohnen. Über eine genauere Datenanalyse und eine stärkere Einhaltung gesetzlicher Vorschriften hinaus kann Data Governance die Datenqualität verbessern und ihnen sogar dabei helfen, neue Markt- oder Produktchancen zu erkennen.

Data Governance ermöglicht es Unternehmen außerdem, ihre Daten detailliert zu katalogisieren und deren Nutzung genau zu messen und zu überwachen. So können potenziell lauernde Dark Data – Daten, die ungenutzt bleiben, was eine Verschwendung von Möglichkeiten und Geld darstellt – identifiziert werden.

„Während es heutzutage mit großartigen Cloud-Technologien billiger ist, Daten zu speichern, zu verwalten und zu nutzen, ist es nicht kostenlos. Damit sind Kosten verbunden. Und die Datenmengen wachsen und die Nutzung nimmt zu“, sagte Militscher von Collibra. „Wenn Daten nicht erfasst oder gespeichert werden müssen, weil sie nie verwendet werden, dann sollten Sie sie loswerden. Sie sparen sich etwas Geld.“

„Eine großartige Datenverwaltung ist völlig unsichtbar und völlig geräuschlos. Wenn das Geschäft läuft, weiß man, dass man es gut macht.“

Letztendlich können konsistente, einheitliche Daten im gesamten Unternehmen sowie klare Regeln darüber, wer wo und wann auf diese Daten zugreifen kann, dazu beitragen, dass Unternehmen effizienter arbeiten. Sie müssen sich nicht länger dem Chaos hingeben, das so oft mit unorganisierten Daten und unklaren Anforderungen einhergeht. Stattdessen können sie mit Selbstvertrauen und Agilität voranschreiten, ohne zu viel arbeiten zu müssen.

„Großartige Regierungsführung ist völlig unsichtbar und völlig still. Man erkennt, dass man es gut macht, wenn das Geschäft läuft“, sagte Hawker. „Wenn Daten im Mittelpunkt Ihrer Geschäftstätigkeit stehen, sie aber nicht als etwas anderes betrachtet werden als Ihre Arbeitsweise. Es wird einfach als das angesehen, was Mehl für einen Kuchen ist.“