Verwaltung und Kontrolle von Daten in der realen Welt Die Rolle der Data Governance in Ihrer Datenintegritätsstrategie

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Gibt es in Ihrem Unternehmen eine formale Datenintegritätsstrategie? Und falls ja: Führt diese Strategie das Unternehmen effektiv auf einen Weg zu besseren Geschäftsergebnissen durch optimierte Datennutzung?

Ohne Zweifel können zuverlässige und konsistente Daten für Unternehmen ein echtes Differenzierungsmerkmal sein. Aber trotzdem haben viele Organisationen noch keine umfassende Datenintegritätsstrategie entwickelt. Für andere ist diese Strategie kaum mehr als ein reines Technologiekonzept, das sich auf Datenmanagement, Compliance und ähnliche Grundanforderungen beschränkt. Damit Daten aber zu einem realen Unterscheidungsmerkmal werden können, muss diese Strategie mehr behandeln als den Umgang mit Rohdaten. Sie muss eine auf Mitarbeitende, Prozesse und Technologien abgestimmte Roadmap bereitstellen, die eine datengestützte Unternehmenskultur unterstützen kann.

Data-Governance-Programme spielen hierbei eine wichtige Rolle und müssen, um erfolgreich zu sein, mit den Geschäftszielen verknüpft werden. Zwar konzentriert sich die Geschäftsleitung meist nur auf wenige Schlüsselziele, die für den Erfolg des Unternehmens entscheidend sind. Diese Ziele schaffen allerdings Anforderungen an alle anderen Ebenen einer Organisation. Entsprechend sollte die Strategie für die Data Governance diese operativen und taktischen Ziele einbeziehen, die wiederum dazu beitragen, dass ein Unternehmen seine strategischen Ziele erreichen kann. Um sicherzustellen, dass eine umfassende Datenintegritätsstrategie zu positiven Ergebnissen führt, muss also ein Data-Governance-Programm entwickelt werden, das die Prioritäten der Führungsebene und die grundlegenden Aktivitäten der Beteiligten auf allen Ebenen der Organisation homogen miteinander verbindet.

Datenintegritätsstrategie und Data Governance: Wo liegt der Unterschied?

Obwohl viele Menschen Datenintegritätsstrategie und Data Governance gleichsetzen, sind sie tatsächlich unterschiedlich. Die Datenintegritätsstrategie konzentriert sich darauf, wie eine Organisation Daten zur Wertschöpfung erfolgreich nutzen kann. Data Governance wiederum ist darauf fokussiert, für Menschen, Prozessen und Technologien mit Regeln, Leitlinien und Tools die effektiven Rahmenbedingungen zu schaffen, die das Management von Datenrichtlinien und -prozessen, Datenbedeutung und Beziehungen definieren. Sie weist den Weg, über den ein Unternehmen seine Daten verwalten soll, um sie effizient einzusetzen und schafft so die Voraussetzungen dafür, die Unternehmensziele der Datenintegritätsstrategie zu erreichen.

Wenn Unternehmen dieser Definition von Data Governance folgen, laufen sie allerdings Gefahr, die Definition so eng zu fassen, dass sie nur noch als eine mechanische Übung verstanden wird. Dies ist in hohem Maß kontraproduktiv, denn nur, wenn Data-Governance-Programme direkt mit den strategischen Zielen des Unternehmens verknüpft sind, können diese Initiativen erfolgreich sein. Robert S. Seiner, Principal bei KIK Consulting und TDAN.com, definiert Data Governance entsprechend als "… die Ausführungs- und Durchsetzungsbefugnis über das Management (Definition, Produktion und Nutzung) von Daten und datenbezogenen Ressourcen".

Die Rolle der Data Governance innerhalb der Datenintegritätsstrategie

Der Schlüssel zum Aufbau eines erfolgreichen Data-Governance-Programms liegt darin, dass es die Datenintegritätsstrategie effektiv unterstützt und die wichtigsten Punkte priorisiert. Entsprechend sollte es auf die taktischen Maßnahmen ausgerichtet sein, die für das Erreichen strategischer Unternehmensziele notwendig sind. Wenn dies der Fall ist, werden die Mitarbeitenden ihren Wert erkennen und dem Programm die notwendige Akzeptanz entgegenbringen.

Data Governance bietet den grundlegenden Rahmen für die Rechenschaftspflicht bei der Datenverwaltung. Es adressiert die drei Säulen Menschen, Prozesse und Technologien (People, Processes & Technology, kurz PPT) und bietet Mitarbeitenden des Unternehmens ein strukturiertes Regelwerk, einen prozessorientierten Rahmen zur Priorisierung und Bearbeitung von Zwischenfällen oder Chancen sowie die technologische Basis, um die Datenintegrität für verlässliche Ergebnisse auch bei großen Projekten zu gewährleisten.

Ein PPT-Framework bietet nützliche Leitlinien für die Entwicklung und Verfeinerung eines effektiven Data-Governance-Programms. Seine Ziele sind unter anderem die Identifizierung potenzieller Engpässe, die Optimierung von Prozessen zur Beseitigung unproduktiver Vorgänge, die Steigerung der Effizienz und die Verkürzung der Zeit bis zur Wertschöpfung. Gerade der letzte Punkt ist besonders wichtig, da Unternehmen im heutigen Geschäftsumfeld schnellstmöglich über verwertbare Ergebnisse verfügen müssen. Werden alle drei Komponenten des PPT-Frameworks berücksichtigt, tragen Data-Governance-Programme zu agileren und flexibleren Geschäftsaktivitäten bei.

Drei Fragen an die Datennutzer im Unternehmen

Folgende Fragen sind wichtig für die Entwicklung eines sinnvollen Data-Governance-Plans:

1. Wo wird die Produktivität durch den fehlenden Zugang zu erforderlichen Daten oder durch mangelndes Vertrauen in deren Richtigkeit eingeschränkt?

Geäußert werden wahrscheinlich Bedenken und Beschwerden über Herausforderungen bei der Suche nach den richtigen Daten für einen bestimmten Zweck, über die schlechte Datenqualität, über Schwierigkeiten bei dem Verständnis des Datenbestands und über Probleme beim Bearbeiten und Analysieren der Informationen. Eine durchdachte Data Governance bietet Lösungen für diese Herausforderungen - von den Datenkatalogen, die Beziehungen zwischen werthaltigen Informationen abbilden, bis hin zu den qualitätssteigernden Tools und Geschäftsrollen, die die Genauigkeit, die Konsistenz und den Wert der wertvollen Datenbestände eines Unternehmens erhöhen.

2. Wie würde sich die Arbeit verändern mit Zugang zu relevanten, vertrauenswürdigen Daten?

Fast ausnahmslos werden Geschäftsanwender ihren Wunsch nach fundierteren Auswertungen äußern - zum Beispiel aussagekräftige Kundenanalysen, Wettbewerbsinformationen, Betrugserkennung oder Vorhersagemodellierung. Dies belegt: Wenn Datennutzern die Möglichkeiten gegeben werden, werden sie Wege einschlagen, um die Daten zur Steigerung von Innovation und Wertschöpfung zu nutzen. Data Governance bringt Ordnung in das ansonsten chaotische Universum der Unternehmensdaten und schafft so eine Grundlage für das Vertrauen in ihre Richtigkeit.

3. Was hat das mit Data Governance zu tun?

Nachdem die Geschäftsanwender bei den Fragen 1 und 2 ihre Probleme, Wünsche und Ziele artikuliert haben, zielt diese Frage darauf ab, diese Interessengruppen dahin zu führen, Data Governance als geeignetes Mittel zum Erreichen der angestrebten Geschäftsergebnisse einzustufen. Wenn die Anwender diese Verbindung selbst herstellen, haben sie alles verstanden.

Es ist wichtig, Data Governance als einen zentralen Bestandteil der Datenintegritätsstrategie des Unternehmens einzustufen. Die Governance sollte ein formales Framework umfassen, das Rollen und Verantwortlichkeiten, Prozesse, Tools und Kennzahlen umreißt. Es sollte auch klar definiert sein, welchen Daten die höchste Priorität zukommt und wie Data Governance im gesamten Unternehmen etabliert und verankert wird.

Über den Autor: Tim van Baars ist Vice President, Central EMEA bei Precisely.

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