Data Governance: Was ist das und worauf kommt es an

Herausforderungen und Schlüsselfaktoren der Data Governance

Das Thema Data Governance mag auf den ersten Eindruck komplex sein. In zwei Blogartikeln bringen wir Licht ins Dunkel. Im ersten Artikel beleuchten wir essenzielle Aspekte, Herausforderungen, das Monitoring und Messungen sowie Vorschriften und Datenschutz-Themen mit Blick auf Data Governance. Im zweiten Artikel: „Data Governance im E-Commerce: Warum PIM der Schlüssel zu besseren Entscheidungen ist“, erfahren Sie, wie ein PIM Ihnen bei der Umsetzung einer effektiven Data Governance helfen kann.

Essenzielle Aspekte der Data Governance

Data Governance umfasst die Verwaltung, Kontrolle und Sicherheit von datenbezogenen Aktivitäten und Prozessen innerhalb einer Organisation. Dazu gehören unter anderem

• die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten,
• die Festlegung von Richtlinien und Standards sowie
• die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und Datenschutzvorschriften.

Eine solide Data Governance unterstützt Unternehmen dabei, ihre Datenstrategie erfolgreich umzusetzen, die Datenintegrität und -qualität sicherzustellen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Zentrale Aspekte der Data Governance sind: Datendefinitionen, Datenstandards, Stammdatenmanagement, Geschäftsbereiche und Dateneigentümer.

Herausforderungen der Data Governance

In der heutigen Unternehmenslandschaft muss das Management mit großen Mengen an Daten umgehen und dabei sowohl die Datenqualität sicherstellen als auch Compliance-Anforderungen erfüllen. Zusätzlich gilt es, wertvolle Insights zu gewinnen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Zu den Herausforderungen der Data Governance zählen:

• Effiziente Verwaltung und Kontrolle riesiger Datenmengen: Mit dem exponentiellen Wachstum der Datenmengen müssen Unternehmen effiziente Methoden zur Speicherung, Verarbeitung und Analyse dieser Daten entwickeln. Dazu gehören skalierbare Datenbanken, leistungsstarke Analysetools und die Fähigkeit, große Datenmengen schnell und effizient zu verarbeiten.
• Wahrung der Datenintegrität und -qualität: Die Datenqualität ist entscheidend für genaue Analysen und Entscheidungsfindungen. Unternehmen müssen robuste Prozesse implementieren, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. Dazu gehören die Datenbereinigung, Duplikatbeseitigung und fortlaufende Datenüberprüfung.
• Einhaltung der Datenschutz- und Compliance-Anforderungen: Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wie der DSGVO in Europa ist eine große Herausforderung. Organisationen müssen sicherstellen, dass ihre Datenverarbeitungspraktiken den gesetzlichen Anforderungen entsprechen, und dies oft in einem sich schnell ändernden regulatorischen Umfeld.
• Gewinnung von wertvollen Erkenntnissen und Geschäftsanalysen: Die Umwandlung von Daten in nützliche Einblicke erfordert fortschrittliche Analysetechniken und -tools. Business Intelligence (BI) und Machine Learning (ML) sind Schlüsseltechnologien, die es Unternehmen ermöglichen, Muster und Trends in ihren Daten zu erkennen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
• Integration und Interoperabilität von Datenverwaltungssystemen und Geschäftseinheiten: Oft arbeiten verschiedene Geschäftseinheiten mit unterschiedlichen Systemen und Datenformaten. Die Herausforderung besteht darin, eine reibungslose Integration und Interoperabilität dieser Systeme zu erreichen, um einen nahtlosen Datenfluss und eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensdaten sicherzustellen.

Monitoring und Messung der Data-Governance-Initiativen

Um den Erfolg Ihrer Data-Governance-Initiativen sicherzustellen, sind das Monitoring und die Messung unerlässlich. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die Leistung Ihrer Data Governance überwachen und welche Metriken, Indikatoren sowie kontinuierlichen Verbesserungsmethoden dabei angewendet werden können.

Schlüsselmetriken und -indikatoren

Die Leistung von Data-Governance-Initiativen kann durch verschiedene Metriken und Indikatoren gemessen werden. Es ist wichtig diejenigen auszuwählen, die am besten den Zielen Ihres Unternehmens und den Anforderungen des beteiligten Managements entsprechen. Zu den wesentlichen Metriken zählen:

• Datengenauigkeit: Misst die Richtigkeit der in Ihrem Unternehmen gespeicherten Daten.
• Datenintegrität: Überprüft die Vollständigkeit und Konsistenz Ihrer Daten im Zeitverlauf.
• Datenmanagement: Bewertet die Qualität der festgelegten Governance-Richtlinien und der Prozesse zur Kontrolle und Umsetzung dieser Richtlinien.

Ein nützliches Tool zur Unterstützung von Metriken und Indikatoren ist zum Beispiel Collibra, eine Softwareplattform, die speziell für Daten-Governance entwickelt wurde und dabei hilft, Datenprozesse und -richtlinien effizient zu verwalten.

Kontinuierliche Verbesserung

Das Prinzip der kontinuierlichen Verbesserung ist in der Data Governance entscheidend, um sich ständig an neue Herausforderungen anzupassen und die Qualität Ihrer Daten kontinuierlich zu erhöhen. Einige Maßnahmen, die zu einer kontinuierlichen Verbesserung beitragen, sind:

• Regelmäßige Überprüfung der Datengenauigkeit und Datenintegrität.
• Anpassung der Richtlinien und Prozesse bei Bedarf, um auf Veränderungen im Unternehmen oder externen Anforderungen zu reagieren.
• Einbindung der relevanten Stakeholder, um Feedback und neue Anforderungen in die Governance-Initiativen einfließen zu lassen.

Fallstricke und wie man sie vermeidet

In der Data Governance gibt es verschiedene Fallstricke, die es zu vermeiden gilt, um die Leistung Ihrer Initiativen nicht zu beeinträchtigen. Hier einige Beispiele:

• Mangelnde Kommunikation und Koordination zwischen den verschiedenen Abteilungen und Stakeholdern: Um dies zu vermeiden, ist es wichtig, klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten sowie einen effektiven Kommunikationsplan zu entwickeln.
• Unzureichende Ressourcen für das Datenmanagement: Stellen Sie sicher, dass sowohl technische als auch personelle Ressourcen vorhanden sind, um alle Aspekte der Data Governance erfolgreich umsetzen zu können.
• Inkonsistente Umsetzung von Richtlinien: Um dies zu verhindern, ist es entscheidend, die Governance-Richtlinien klar und verständlich zu formulieren sowie dafür zu sorgen, dass alle Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen die Regeln kennen und befolgen.

Indem Sie potenzielle Fallstricke identifizieren und vermeiden, sorgen Sie für eine effektive Umsetzung Ihrer Data-Governance-Initiativen und stellen sicher, dass Sie das volle Potenzial Ihrer Daten in Ihrem Unternehmen ausschöpfen.

Compliance, Datenschutz und Data Governance

Die Einhaltung von gesetzlichen Bestimmungen und Datenschutzanforderungen beeinflusst maßgeblich die Data-Governance-Strategie eines Unternehmens. Lassen Sie uns die Rolle von Datenschutzbeauftragten sowie die geltenden Bestimmungen und Vorschriften konkret beleuchten.

Einbindung von Datenschutzbeauftragten

Ein wesentlicher Aspekt bei der Umsetzung von Data Governance ist die Einbindung von Datenschutzbeauftragten. Diese Fachleute sind verantwortlich für die Einhaltung der datenbezogenen Richtlinien und Vorgaben in der Organisation. Sie stellen sicher, dass die Datenverwaltung, Stammdatenmanagement und Datenstandards konform sind mit datenschutzrechtlichen Anforderungen und internen datenspezifischen Guidelines.

Die Rolle der Datenschutzbeauftragten beinhaltet unter anderem:

• Überwachung der Datenverwaltung und Datenmanagement-Prozesse
• Entwicklung und Implementierung von Datenschutzrichtlinien und -prozessen
• Beratung und Betreuung der Geschäftseinheiten bei datenbezogenen Angelegenheiten
• Überprüfung von Zugriffsrechten und Kontrollen für die Datenbestände
• Unterstützung beim Schaffen von Interoperabilität zwischen den verschiedenen Datensilos

Bestimmungen und Vorschriften

Die datengetriebene Wirtschaft stellt Unternehmen vor vielfältige Herausforderungen im Bereich Compliance. Deshalb sollten Datenmanagement und Governance an die geltenden nationalen und internationalen Bestimmungen und Vorschriften angepasst sein.

Wirksam implementierte Data Governance berücksichtigt verschiedene Aspekte:

• Bereichsübergreifende Verantwortlichkeiten sowie klar definierte Rollen und Verantwortung bei der Datennutzung und -verwaltung
• Einhaltung interner und externer Richtlinien zur Datenspeicherung, Verarbeitung oder Weitergabe
• Umsetzung von Richtlinien, die einen kontinuierlichen Schutz personenbezogener Daten gewährleisten

Eine effektive Einbindung von Datenschutzbeauftragten in die Data Governance, kombiniert mit der Umsetzung gesetzlicher Bestimmungen und Vorschriften, führt zu einer stärkeren Compliance und zu besseren geschäftlichen Entscheidungen. Das liegt daran, dass die Datenbestände genauer, verfügbarer, konsistenter und sicherer sind. Es versetzt Unternehmen in die Lage, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Risiken effektiv zu minimieren.

FAQ zum Thema Data Governance

Häufig gestellte Fragen und die dazugehörigen Antworten sind nachfolgend aufgelistet.

Warum braucht man Data Governance?

Eine Data Governance ist unerlässlich, um Datenqualität, Datensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu gewährleisten. Sie ermöglicht Unternehmen, effektive Entscheidungsprozesse zu gestalten und ihren wertvollen Datenbestand zu schützen. Umsetzbare Tipps sind die Implementierung von Richtlinien, Rollenverteilung und regelmäßige Kontrollen.

Was macht ein:e Data-Governance-Manager:in?

Ein:e Data-Governance-Manager:in entwickelt und implementiert Strategien, um Datenqualität, -zugriff und -schutz für Unternehmen sicherzustellen. Er/sie koordiniert Teams für Datenrichtlinien, gewährleistet Compliance und kontrolliert Datenschutzmaßnahmen. Seine/ihre Arbeit optimiert die datenbasierte Entscheidungsfindung und senkt Risiken.

Was ist ein Data-Governance-Framework?

Ein Data-Governance-Framework ist ein System zur Verwaltung und Kontrolle von Unternehmensdaten. Es definiert Strategien, Prozesse und Technologien, die bei der Sicherung von Datenqualität, -integrität und -zugriff helfen. So ermöglicht es datenbasierte Entscheidungen und schützt vor Risiken.

Schlüsselfaktoren der Data Governance

Die Einführung einer Data-Governance-Strategie im gesamten Unternehmen für den Umgang mit Daten ist entscheidend. Hierzu haben wir zwei allgemein gültige Schlüsselfaktoren beleuchtet. Hinzu kommt nun ein dritter Faktor speziell für die Produktdaten:

• Monitoring und Metriken: Eine kontinuierliche Überwachung von Data-Governance-Initiativen ermöglicht es, Erfolge zu messen und Optimierungspotenziale aufzudecken.
• Compliance und Datenschutz: Die enge Zusammenarbeit mit Datenschutzbeauftragten und die Beachtung gesetzlicher Vorschriften sichert die Compliance und schützt zugleich die Unternehmensdaten.
• PIM-Systeme: Sie zentralisieren und standardisieren Produktdaten, wodurch sich Datenqualität und -konsistenz verbessern und Marketing- sowie Vertriebsprozesse optimieren lassen.

Was es mit dem dritten Punkt „PIM-Systeme mit Blick auf die Data Governance“ auf sich hat, erfahren Sie im zweiten Artikel: „Data Governance im E-Commerce: Warum PIM der Schlüssel zu besseren Entscheidungen ist“.