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Was bei der Implementierung von Data-Governance zu beachten ist

Technology

1 März 2022 - 5 Minuten lesen

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Rafał Imielski Rafał Imielski Content Marketing Specialist

Er konnte bereits zwei Jahre Erfahrung sammeln im Verfassen, Übersetzen und Korrekturlesen von Texten. Sein Ziel ist es Menschen dabei zu helfen präzise und verständlich zu kommunizieren.  

Rafał hat ein Archäologie-Studium absolviert und ist sowohl von prähistorischen als auch von modernen Technologien fasziniert. 

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Inhaltsverzeichnis

  1. Die Auswirkungen von Data Governance auf Ihr Unternehmen
  2. Eine erfolgreiche Data Governance implementieren
  3. Häufige Fallen während der Data-Governance-Einführung
  4. Entscheidende Erfolgsfaktoren
  5. Zusammenfassung

Ein datengesteuertes Unternehmen zu werden ist ein Muss in der heutigen Welt. Organisationen aus allen Branchen wissen es und streben danach, Daten für ihre Bemühungen zur Erreichung ihrer Geschäftsziele zu nutzen. Diese Realität hat Unternehmen vor neue Herausforderungen gestellt, wie z. B. die Gewährleistung eines kontrollierten Zugriffs auf Daten sowie deren Qualität und Konsistenz im gesamten Unternehmen. Mit der Implementierung von Data-Governance-Prozessen können diese Herausforderungen angegangen werden.

Die Auswirkungen von Data Governance auf Ihr Unternehmen

Viele verbinden mit Data Governance den Umgang mit den komplexen rechtlichen Fragen rund um die Nutzung von Daten. Das stimmt allerdings nur teilweise – eine starke Data Governance hilft Unternehmen dabei Gesetze und Industriestandards einzuhalten. Da Daten im Geschäftsleben eine immer wichtigere Rolle spielen, wird die Art und Weise, wie sie verwendet und verarbeitet werden, stärker reguliert. Gesetze wie die DSGVO definieren sehr streng, was Sie mit Daten tun können und was nicht, und die Nichteinhaltung kann zu schweren Geldbußen führen. Data-Governance-Verfahren können dazu beitragen, dass alle erforderlichen Gesetze und Standards in allen Bereichen Ihres Unternehmens eingehalten werden.

Data Governance bietet jedoch weit mehr an Vorteilen als nur die Einhaltung externer Vorschriften. Tatsächlich kann ein konsistenter Umgang mit Daten Ihr Vertrauen und Verständnis für Ihre Daten verbessern, eine kontrollierte Demokratisierung des Datenzugriffs schaffen und das Citizen Development, sowie die Effizienz der Art und Weise, wie Ihre Organisation Daten nutzt, unterstützen. Dies kann wiederum zur Effektivität Ihres Unternehmens in Bereichen wie Time-to-Market, Skalierbarkeit, Sicherheit, Reaktion auf Veränderungen, Kosteneffizienz und mehr beitragen.

Eine erfolgreiche Data Governance implementieren

Wenn Sie möchten, dass Ihr Unternehmen wirklich von seinen Daten profitiert, müssen Sie die Datenprozesse mit einem gut durchdachten Ansatz, abgestimmt auf Ihre Anforderungen implementieren.

Auf welche Daten können die Mitarbeiter direkt zugreifen und welche sollten nur auf Anfrage einzusehen sein? Wie flexibel muss Ihr Ansatz sein, um die Bedürfnisse aller Abteilungen zu befriedigen und deren Arbeit nicht zu stören? Welche Personen in Ihrem Unternehmen sind am besten geeignet, die Verantwortung der Datenverwaltung zu übernehmen? Dies sind nur einige Beispiele für die Fragen, die Sie zu Beginn Ihrer Reise beantworten müssen. Dazu benötigen Sie sowohl starke Datenexpertise als auch ein detailliertes Verständnis der Geschäftsziele und internen Prozesse Ihres Unternehmens.

Häufige Fallen während der Data-Governance-Einführung

Laut Gartner machen Unternehmen diese fünf Fehler oft, wenn sie versuchen, Data Governance auf suboptimale, unüberlegte Weise zu implementieren:

  1. Eine Isolierung von Data Governance und Geschäftsergebnissen. Während das Top-Management und die Unternehmensführer im Allgemeinen die Implementierung von Data Governance befürworten, möchten sie selten direkt beteiligt werden. Daten werden als etwas betrachten, das ausschließlich mit der IT-Domäne verbunden ist. Effiziente Prozesse und qualitativ hochwertige Daten bringen Sensibilisierung für die geschäftlichen Vorteile mit sich. Das Management sollte sich stärker dafür interessieren, eine aktive Rolle bei der Gewährleistung der Datenverwaltung zu übernehmen.
  2. Mangelnde Konsistenz in organisatorischen Datenprozessen und -richtlinien. Ohne einen einheitlichen Ansatz von der Unternehmensspitze oder einem etablierten Datenverwaltungsgremium werden sich im gesamten Unternehmen organisch mehrere Ansätze zur Datenverwaltung bilden. Die notwendigen Prozesse werden punktuell oder gar nicht übernommen und Sie werden deutliche Unterschiede in der Herangehensweise an Data Governance in verschiedenen Abteilungen oder Projekten feststellen.
  3. Uneinheitliche Bezeichnung und Definition in der gesamten Organisation. Während die technischen Teams oft über Daten in einer Sprache sprechen, die direkt aus Data Science stammt, tun dies die Geschäftsanwender nicht. Ihre Interessen und Anwendungsfälle sind enger und viel spezifischer. Infolgedessen haben sie oft eine andere Bezeichnung für datenbezogene Elemente und Prozesse. Dies kann erschweren, Daten zu aggregieren und eine Abstimmung zwischen IT und Business herzustellen.
  4. Daten werden projektübergreifend unterschiedlich behandelt. Der Umgang mit Daten selbst variiert oft zwischen Projekten und Abteilungen innerhalb eines Unternehmens. Sie haben unterschiedliche Bedürfnisse, also implementieren sie unterschiedliche Prozesse. Daher kann es eine Herausforderung sein, eine Data-Governance-Richtlinie zu erstellen, die für alle Bereiche des Unternehmens durchführbar ist.
  5. Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung der Data-Governance-Bemühungen. Datenqualität, Konsistenz und Genauigkeit sind relativ abstrakte Ziele, die schwer zu definieren und zu verfolgen sind. Unternehmen beginnen den Prozess oft mit Enthusiasmus, aber da sie keine messbaren Ziele finden, verlieren sie schnell an Fahrt. Die Erstellung einer langfristigen Roadmap mit konkreten Zielen ist oft notwendig, um die Kontinuität der Data-Governance-Implementierung sicherzustellen.

Es ist entscheidend nicht in diese Fallen zu tappen, damit Ihre Einführung von Data-Governance signifikante Ergebnisse erzielen kann.

Entscheidende Erfolgsfaktoren

Sie benötigen einen soliden Plan, damit Ihre Data Governance wirklich effektiv ist. Identifizieren Sie die entscheidenden Bereiche und richten Sie Ihren Ansatz an den Besonderheiten des Unternehmens aus. Gartner weist auf 9 Erfolgsfaktoren hin:

  1. Beginnen Sie mit den wichtigsten Geschäftsergebnissen. Stellen Sie sicher, dass die Geschäftsbeteiligten verstehen, wie Data Governance zum Erreichen ihrer Ziele beiträgt. Beginnen Sie damit, sich auf einige wichtige Aktivitäten zu konzentrieren – der Umfang kann später erweitert werden.
  2. Erstellen Sie ein Stufensystem. Sie müssen nicht alle Daten mit der gleichen Sorgfalt behandeln. Konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf die geschäftskritischen Datenbestände, die weit verbreitet sind und den größten geschäftlichen Nutzen bringen können.
  3. Bauen Sie ein Data-Governance-Gremium auf und legen Sie einen Rahmen dafür fest, wie es mit allen Teams interagieren sollte. Dieser Top-Down-Ansatz kann eine gewisse Konsistenz in Governance-Prozessen und Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen bringen.
  4. Wählen Sie das richtige Data-Stewardship-Modell aus. Berücksichtigen Sie Ihre Geschäftsmerkmale und Arbeitsbelastung und entscheiden Sie, ob Datenverwalter für Fachbereiche, Funktionen, Geschäftsprozesse, Systeme oder Projekte einzusetzen sind. Sie müssen auch die richtigen Personen auswählen, um diese Aufgaben zu übernehmen.
  5. Beteiligen Sie Business Stakeholder an der Implementierung von Data-Governance-Prozessen. Nur so können Sie die langfristige Geschäftsausrichtung Ihrer Bemühungen sicherstellen.
  6. Sprechen Sie mit Ihren Datennutzern, identifizieren Sie ähnliche Gruppen und sprechen Sie sie an, wenn Sie konsistente Datenprozesse, Standards und Definitionen erstellen.
  7. Nutzen Sie jede sich bietende Gelegenheit, um die Datenstandardisierung zu erleichtern. Jede große und wirkungsvolle Veränderung der Organisationsstruktur oder des Personals kann der richtige Moment sein, um stärkere Data-Governance-Prozesse zu implementieren.
  8. Konzentrieren Sie sich auf die Datenqualität und wie sich diese auf die Geschäftsergebnisse auswirkt. Heben Sie die Risiken unzureichender Datenqualität hervor und führen eine Analyse aus verschiedenen Nutzerperspektiven durch. Konzentrieren Sie sich darauf, die DQ-Herausforderungen frühzeitig zu erkennen (Shift-links). Die Darstellung der Auswirkungen potenzieller Verbesserungen kann die Zustimmung der Organisation erleichtern und den richtigen Fokus sicherstellen.
  9. Verfolgen Sie Ihren Fortschritt. Erstellen Sie eine Reifegrad-Roadmap mit messbaren Zielen und Meilensteinen, um zu überwachen, wie gut Sie mit Ihren Data-Governance-Bemühungen abschneiden.

Zusammenfassung

Die erfolgreiche Implementierung von Data Governance ist ein komplexer und vielschichtiger Prozess. Die Planung und Ausführung in allen wichtigen Bereichen kann eine schwierige Herausforderung sein – insbesondere für ein Unternehmen, das über wenig internes Daten-Know-how verfügt und sich in einem frühen Stadium der datengesteuerten Entwicklung befindet. Wie ich bereits erwähnt habe, ist die Kombination aus fundierten Kenntnissen Ihres Unternehmens und Kenntnissen im Umgang mit Daten erforderlich. Erwägen Sie, einen erfahrenen Daten- und Analysepartner zu beauftragen, der Ihnen hilft, Ihre Prozesse abzubilden und einen passenden Plan für die Anforderungen Ihres Unternehmens zu erstellen.

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Rafał Imielski Rafał Imielski Content Marketing Specialist

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Rafał hat ein Archäologie-Studium absolviert und ist sowohl von prähistorischen als auch von modernen Technologien fasziniert. 

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