So gelingt Data Governance

In der dynamischen und sich ständig verändernden Unternehmensumgebung kommt es mehr denn je darauf an, die eigenen Daten zu kennen, um sie effektiv nutzen und schützen zu können. Data Governance hilft Unternehmen angesichts der stetig wachsenden Datenmengen aus einer Vielzahl von Quellen, Risiken zu verwalten, den Wert zu maximieren und Kosten zu senken.

Bei der Data Governance geht es kurz gesagt darum, zu wissen, wo sich die Daten befinden, wie sie genutzt werden und ob sie angemessen geschützt sind. Eine gute Data Governance stellt sicher, dass die Daten integer und konsistent sind und nicht missbraucht oder falsch gehandhabt werden. Es geht dabei also um das Wer, Was, Wann, Wo und Warum in Bezug auf die vorhandenen Daten. Einen wesentlichen Aspekt stellt dabei der Schutz der Unternehmens- und Kundendaten dar.  Ein gutes Data-Governance-Programm baut Kontrollen auf, um Daten zu schützen und hilft bei der Einhaltung der Compliance-Vorgaben.

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Einheitlicher Blick auf Daten

Ohne eine effektive Datenverwaltung können Inkonsistenzen in verschiedenen Systemen innerhalb eines Unternehmens entstehen. Beispielsweise können Accounts in unterschiedlichen Formaten in Vertriebs-, Logistik- und Kundendienstsystemen erscheinen. Dies kann die Datenintegration erschweren oder Probleme mit der Datenintegrität verursachen, die sich negativ auf die Genauigkeit von Business Intelligence (BI), Unternehmensberichten oder Analyseanwendungen auswirken. Darüber hinaus werden Datenfehler möglicherweise nicht erkannt und behoben, was die Genauigkeit von BI und Analysen weiter beeinträchtigt.

Die Anwendung von Best Practices für Data Governance hilft Unternehmen, ihre Daten optimal zu nutzen und betriebliche oder analytische Probleme zu vermeiden, die aus Inkonsistenzen resultieren. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

  • Zentralisierte, einheitliche Richtlinien und Systeme reduzieren die IT-Kosten im Zusammenhang mit der Datenverwaltung
  • Datenstandards ermöglichen eine bessere funktionsübergreifende Entscheidungsfindung und Kommunikation
  • Compliance-Audits sind einfacher zu handhaben und Compliance-Standards lassen sich leichter einhalten
  • Business Intelligence für die kurz- und langfristige Planung, einschließlich Fusionen und Übernahmen, wird durch Daten gestützt
  • Datenwachstum wird kontrolliert und organisiert
  • Verlässliche Daten erleichtern die Anpassung an neue Vorgaben und Datenschutzgesetze
  • Regelmäßige automatisierte Reports mit Handlungsempfehlungen, um die Risiken jederzeit zu bewerten und zu reduzieren

Bei der Implementierung eines Data-Governance-Programms oder einer Data-Governance-Strategie gibt es jedoch eine Reihe von Schwierigkeiten und Herausforderungen zu beachten. Deshalb sollten die folgenden Punkte berücksichtigt werden:

  • Engagement: Data Governance erfordert ein unternehmensweites Engagement, um korrekt umgesetzt zu werden. Sowohl die Einführung als auch das kontinuierliche Management machen eine umfassende Datenverwaltung zu einem Großprojekt.
  • Ressourcen: Eine gute Data Governance erfordert eine Fokussierung, Zeit und Ressourcen verschiedener Teams, die von anderen Aufgaben möglicherweise abgezogen werden müssen.
  • Koordinierung: Data Governance ist Teil einer umfassenderen IT-Governance-Strategie, entsprechend müssen die beiden koordiniert werden.
  • Akzeptanz: Es kann schwierig sein, die Mitarbeiter für Data Governance zu begeistern. Die Benutzer brauchen Anreize und Motivation, um sich hier zu engagieren.
  • Flexibilität: Data-Governance-Maßnahmen müssen sich flexibel an die Bedürfnisse des Teams anpassen lassen und für die User einfach zu handhaben sein. Wenn Data Governance die Arbeit behindert, fördert sie nicht die Unternehmensziele.
  • Implementierung: Die Auswahl von Technologien und Tools zur Verwaltung einer Data-Governance-Strategie kann kompliziert sein. Ressourcen wie Gartner können dabei helfen, die richtigen Tools zu finden, die am besten zur eigenen Strategie passen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist durchaus möglich und sollte niemanden davon abhalten, Data Governance einzuführen. Dies gilt insbesondere, wenn man acht Punkte bei der Umsetzung beachtet.

  1. Legen Sie Formatstandards für Ihre Daten fest. Setzen Sie außerdem Technologien ein, um diese Standards bei der Nachbearbeitung und der Dateneingabe in Ihre Big-Data-Plattform einzuhalten. Wenn man Daten aus verschiedenen Quellen bezieht, ist die Normalisierung der Daten von entscheidender Bedeutung.
  2. Berücksichtigen Sie nicht gemanagte und unstrukturierte Daten. Daten, die in Dateien, Ordnern und Freigaben gespeichert sind, gehören zu den wertvollsten Daten und sind oft stärker gefährdet als gemanagte Daten. Deshalb muss sichergestellt sein, dass die Data-Governance-Strategie auch unstrukturierte Daten abdeckt.
  3. Legen Sie Ziele für die Governance fest. Dies bildet die Grundlage des Projekts. Zudem sollte ein Chief Data Officer (CDO) bestimmt werden, der für die Umsetzung und das Erreichen der Data-Governance-Ziele verantwortlich ist. Zwar sollte man sich von dem Gesamtbild leiten lassen, auf dem Weg dorthin jedoch kleinere Schritte festlegen. 
  4. Achten Sie auf Einfachheit. Data Governance ist nicht die Hauptaufgabe der meisten Mitarbeitenden im Unternehmen. Entsprechend sollten die Auswirkungen auf die einzelnen Mitarbeitenden und Teams minimiert werden. Nur wenn die einzelnen Schritte und Best Practices leicht zu befolgen sind, werden sie von der Belegschaft auch umgesetzt.
  5. Führen Sie Governance-Funktionen ein. Die Dateneigentümer (Data Owner) kennen die Daten, die sie erstellen und verwalten, am besten. Weisen sie ihnen zur Unterstützung und Anleitung Datenmanager zu. Es empfehlen sich zudem funktions- und abteilungsübergreifende Data-Governance-Teams, die in der Lage sind, entsprechende Initiativen voranzutreiben.
  6. Klassifizieren und kennzeichnen Sie alle Daten. Legen Sie Standards für Metadaten fest, die Ihre Geschäftsziele fördern und die Wiederverwendung von Daten ermöglichen. Die Standardisierung ist einer der Hauptschwerpunkte der Governance und lässt sich ohne Datenklassifizierung und -kennzeichnung nur schwer erreichen.
  7. Messen Sie Ihre Fortschritte mit mehreren Metriken. Dabei gilt: Je mehr Metriken, desto besser. Wichtige Kennzahlen sind unter anderem, wie viele Daten veraltet sind (stale data), wie viele Ordner jeder Data Owner nutzt und in welchem Umfang sensible Daten erstellt und gespeichert werden.
  8. Automatisieren Sie so viel wie möglich. Automatisieren Sie Workflows, Genehmigungsprozesse, Daten- und Berechtigungsanfragen. Die Automatisierung spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern stellt auch die kontinuierliche Umsetzung sicher.

Die Implementierung eines umfassenden Data-Governance-Programms gewährleistet die Sicherheit, Standardisierung und Integrität der Daten im Unternehmen. Durch die Wahl der richtigen Strategien, Partner und Datensicherheits-Tools lässt sich ein Data-Governance-Programm erstellen, das den Wert der Daten maximiert und die Daten gleichzeitig schützt.

Michael

Scheffler

Varonis Systems

Country Manager DACH

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