Sind Daten in deinem Unternehmen zuverlässig, sicher und gut organisiert? Oder kämpfst du mit doppelten Datensätzen, inkonsistenten Informationen und undurchsichtigen Zugriffsrechten? Viele Organisationen haben Datenprobleme, ohne es zu merken – bis es zu teuren Fehlern oder noch teureren Compliance-Verstößen kommt. Abhilfe schafft eine durchdachte Data-Governance-Strategie.
In diesem Artikel erfährst du, was Data Governance ist, welche Ziele sie verfolgt, und wie du eine solche Strategie auch in deinem Unternehmen erfolgreich etablieren kannst, um für mehr Effizienz und Sicherheit zu sorgen.
Was ist Data Governance?
Data Governance (wörtlich „Datenführung“) regelt das gesamte Datenmanagement einer Organisation und umfasst alle Datenrichtlinien und -standards, die den Schutz, die Qualität und die effiziente Nutzung von Daten sicherstellen. Durch Data Governance wird definiert, wie Daten innerhalb einer IT-Umgebung erfasst, verarbeitet, gespeichert und gelöscht werden.
Ziel dabei ist es, die Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit aller Geschäftsinformationen zu gewährleisten. Spezielle Data Governance Frameworks erleichtern diese Aufgabe und helfen, die Datenqualität zu verbessern sowie regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden.
Data Governance vs. Data Management: Was ist der Unterschied?
Beide Konzepte sind eng miteinander verwandt, doch es gibt einige wichtige Unterschiede.
Data Governance umfasst das „Warum“ und „Was“ des Umgangs mit Daten. Es legt den strategischen Rahmen fest, wie Daten regelkonform und zuverlässig genutzt werden. Dazu gehören z.B. das Aufstellen von Richtlinien für die Datenverarbeitung, um die Compliance im Unternehmen sicherzustellen.
Data Management befasst sich mit dem „Wie“ der Erfassung, Speicherung und Weiterverarbeitung der Daten – also im Prinzip mit der praktischen Umsetzung der Vorgaben durch die Data Governance. Im Mittelpunkt stehen Prozesse, Strukturen und Technologien, die dabei helfen, Datenintegrität und -qualität zu gewährleisten – beispielsweise die Einführung eines Data Warehouses, um Daten zu sammeln und für die Analyse aufzubereiten.
Ziele der Data Governance.
Data Governance verfolgt verschiedene Ziele, bei denen die Transparenz des Umgangs mit Daten an erster Stelle steht. So können Unternehmen gewährleisten, dass Daten als wertvolle Ressource gesehen werden, die entsprechend sensibel genutzt wird.
Datenqualität verbessern.
Eine gute Datenqualität bedeutet, dass Daten vollständig und korrekt sind und es keine Inkonsistenzen in den Datensätzen gibt.
Stellt ein Unternehmen beispielsweise fest, dass Kundennamen im ERP-System in der Schreibweise „Vorname Nachname“ vorliegen, im CRM-System aber unter „Nachname, Vorname“, kann Data Governance helfen, indem sie Standardisierungen für die Speicherung von Namen und Adressen vorgibt.
Datenverfügbarkeit sicherstellen.
Um die Handlungs- und Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens zu gewährleisten, ist es unerlässlich, dass alle Abteilungen sicher und regelkonform auf aktuelle Daten zugreifen können.
Ein Logistikunternehmen benötigt beispielsweise Echtzeit-Einblicke in Lieferdaten, Lagerbestand, Flottenverfügbarkeit, und vieles mehr, um effizient und ressourcenschonend Routen planen oder die zeitnahe Auslieferung von Waren garantieren zu können. Während also alle Teams dieselbe aktuelle Datenbasis für ihren jeweiligen Arbeitsbereich benötigen, muss die Lagerverwaltung nicht unbedingt Einblick in sensible Kundendaten haben.
Data Governance hilft hier, indem sie zum einen die Einführung einer datenschutzkonformen Integrationsplattform festlegt und zum anderen ein Regelwerk aufstellt, wer wie auf welche Daten zugreifen darf.
Compliance-Vorgaben einhalten.
Mittlerweile nichts Neues mehr und dennoch oft vernachlässigt – Unternehmen müssen interne Vorschriften sowie externe Datenschutzgesetze wie die DSGVO einhalten, um hohe Bußgelder und Imageschäden zu vermeiden. Dazu gehört auch die detaillierte Dokumentation darüber, wie Daten verarbeitet und gespeichert werden.
Die DSGVO z.B. legt fest, dass Daten ausschließlich zu einem bestimmten Zweck und nur so lange gespeichert werden dürfen, wie es für den jeweiligen Zweck notwendig ist. Data Governance kann bei der Umsetzung dieser gesetzlichen Vorschrift helfen, indem sie eine Datenaufbewahrungsrichtlinie aufsetzt, die festlegt, nach welchem Zeitpunkt Daten gelöscht werden müssen.
Datensicherheit gewährleisten.
Hand in Hand mit der Einhaltung von Compliance-Vorgaben gehen Maßnahmen, die die Sicherheit der Daten an sich gewährleisten. Dazu gehören der Schutz vor Malware und unautorisiertem Zugriff durch Hacker ebenso wie eine granulare interne Zugriffskontrolle zu Systemen inklusive Berechtigungsmanagement und Authentifizierungsmechanismen.
Data Governance hilft hier beispielsweise, indem sie klare Regeln aufstellt, wie Systeme und Daten zu verschlüsseln sind, wer wie Zugang zu welchen Daten erhält, und welche Maßnahmen zu treffen sind, um die IT-Sicherheit über das gesamte Unternehmen hinweg zu gewährleisten.
Hauptkomponenten eines Data Governance Frameworks.
Datenrichtlinien und Standards.
Data Governance beinhaltet eine Reihe verschiedener Vorgaben und Standards, die festlegen, dass alle Daten eines Unternehmens konsistent und im Einklang mit internen und externen Anforderungen gehandhabt werden. Dazu zählen:
Datenrichtlinien:
- Datenerfassung: Legt fest, wie und unter welchen Bedingungen Daten erfasst werden.
- Datenspeicherung: Bestimmt Speicherorte, Zugriffsrechte und Speicherdauer.
- Datenverarbeitung: Definiert Prozesse für die Bearbeitung und Nutzung von Daten.
- Datennutzung: Klärt, wer Daten wie und zu welchem Zweck nutzen darf.
- Compliance: Sorgt dafür, dass die definierten Richtlinien den gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen.
Datenstandards:
- Datenformatierung: Vorgaben für die Strukturierung und Formatierung von Daten.
- Benennungskonventionen: Einheitliche Namensgebung für Datenfelder und Kategorien.
- Datenbereinigungsprozesse: Regeln für das Identifizieren und Korrigieren von fehlerhaften oder veralteten Daten.
- Datensicherheit: Sicherheitsstandards für die Gewährleistung der Datensicherheit und -integrität.
- Datenqualität: Kriterien zur Beurteilung und Aufrechterhaltung der Datenqualität.
Rollen und Verantwortlichkeiten.
Eine gut strukturierte Datenverwaltung setzt klar definierte Rollen voraus, die vorgeben, wer für welche Daten und für die Umsetzung welcher Richtlinien verantwortlich ist. Auch diese Verantwortlichkeiten werden durch Data Governance festgeschrieben:
- Data Owner: Ist für die Qualität und Integrität von Daten zuständig und sorgt dafür, dass die Daten innerhalb des eigenen Verantwortungsbereichs effizient und korrekt genutzt werden.
- Data Steward: Data Stewards sind für bestimmte Datensätze verantwortlich und sorgen dafür, dass diese konsistent und fehlerfrei sind.
- Data Analyst: Nutzt Unternehmensdaten, um Erkenntnisse und Berichte im Rahmen der Business Intelligence zu erstellen und trägt dazu bei, dass Daten effektiv für Geschäftsentscheidungen eingesetzt werden.
- Data Governance Council: Abteilungsübergreifendes Gremium, das für die strategische Ausrichtung der Data Governance verantwortlich ist. Es legt die übergeordneten Ziele und Richtlinien fest und sorgt für deren Umsetzung.
- Chief Data Officer (CDO): Leiter des Councils der hilft, Data Governance aktiv im Unternehmen umzusetzen.
- IT-Abteilung: Spielt eine unterstützende Rolle in der Bereitstellung und Wartung der technischen Infrastruktur in Bezug auf Datenmanagement und Data Security.
Tools und Technologien.
Die operative Umsetzung von Daten-Governance wird üblicherweise durch spezielle Software unterstützt. Es gibt zahlreiche Tools auf dem Markt, die oft nur sehr spezialisiert arbeiten. Unternehmen sollten daher vor der Implementierung genau überlegen, ob sich eine Kombination mehrerer Anwendungen lohnt oder ob sie besser auf eine zentrale Lösung mit großem Funktionsumfang zurückgreifen sollten.
- Datenplattform: Oft in der Cloud als Integration Platform-as-a-Service angeboten. Bietet in der Regel zentrale Datenintegration sowie Datenverwaltungs- und Data Governance-Funktionen.
- Datenbereinigungstool: Hilft bei der Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern und Dopplungen.
- Datenprofiling-Software: Ermöglicht eine detaillierte Analyse der Qualität und Konsistenz von Unternehmensdaten.
- Metadaten Management Tool: Organisiert und strukturiert Daten über Daten, z.B. durch die Erstellung eines Datenkatalogs, um Daten zu klassifizieren und leichter zu finden, oder für ihre Archivierung.
- Cybersecurity Software: Gewährleistet die Datensicherheit und unterstützt bei der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.
- Data Lake: Zentrale Speicherlösung für rohe, unstrukturierte, semi-strukturierte und strukturierte Daten, die für Analysen von Big Data genutzt werden.
- Data Warehouse: Speicherlösung für strukturierte, bereinigte Daten aus verschiedenen Quellen.
Best Practices für eine erfolgreiche Data Governance.
Da du nun so einiges über die Bestandteile einer leistungsfähigen Data Governance gelernt hast, weißt du auch, warum effektives Datenmanagement mit klaren Richtlinien und Standards und unter Einhaltung geltender Datenschutz- und Compliance-Richtlinien so wichtig ist. Doch wie kannst du Data Governance am besten in deinem Unternehmen umsetzen?
Change-Management implementieren.
Effektive Datenführung erfordert die fortlaufende Anpassung an unternehmensinterne Veränderungen. Dies setzt voraus, dass eine klare Kommunikationsstrategie im Unternehmen etabliert wird und alle Stakeholder zeitnah über Änderungen in der Datennutzung und -verwaltung benachrichtigt werden.
Hinzu kommt, dass alle Systeme und Prozesse flexibel genug gestaltet werden sollten, um sie schnell an neue Datenanforderungen anzupassen. Richte daher zuverlässige Feedback-Mechanismen ein, durch die Herausforderungen und Risiken frühzeitig erkannt und angegangen werden können.
Data-Governance-Kultur etablieren.
Eine Data-Governance-Kultur zu etablieren, beginnt mit dem Bewusstsein für einen verantwortungsvollen Datenumgang auf allen Unternehmensebenen.
Alle Mitarbeiter müssen die Prinzipien und Praktiken der Daten-Governance lernen und verstehen, um diese im Arbeitsalltag korrekt anzuwenden. Fördere daher eine Unternehmenskultur, in der Daten als besonders wertvoll und schützenswert betrachtet werden.
Data Governance Council aufbauen.
Lobsters Data Platform: Datenmanagement und Data Governance in einer Lösung.
Immer mehr Unternehmen produzieren immer größere Mengen sowie unterschiedlichste Arten von Daten – deines sicherlich nicht ausgenommen. Doch mehr Daten bedeuten nicht unbedingt zuverlässige Daten.
Wir bei Lobster haben es uns daher zur Aufgabe gemacht, dich im Bereich Data Governance & Data Stewardship tatkräftig zu unterstützen.
Unsere Datenintegrationsplattform hilft dir nicht nur dabei, deine Anwendungen, Systeme und Daten sicher für einen nahtlosen Datenaustausch miteinander zu verbinden. Sie sorgt mit ihren Data Governance Capabilities auch für die Einhaltung interner und externer Vorschriften:
- Rollenspezifisches Berechtigungsmanagement und Zugriffskontrolle
- Multi-Tenancy-Optionen, um mehrere Mandanten sicher zu verwalten
- Audit-Trails und Reporting für Nachvollziehbarkeit und Compliance
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Und das alles benutzerfreundlich und ganz ohne Programmieraufwand.
