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Daten sind eine wichtige Ressource für Unternehmen. Um den Wert dieser Daten zu maximieren und gleichzeitig Risiken zu minimieren, ist eine effektive Data Governance unerlässlich. Dieser Artikel beleuchtet die grundlegenden Prinzipien der Data Governance, ihre Vorteile für Unternehmen und die Herausforderungen, die bei der Implementierung einer effektiven Data-Governance-Strategie auftreten können.
Was ist Data Governance?
Data Governance ist die Kontrolle und Verwaltung von Daten in einem Unternehmen. Ziel ist es, die Qualität, Sicherheit, Verfügbarkeit und Nutzung von Daten zu gewährleisten, um bessere Entscheidungen zu treffen und Risiken zu minimieren.
Was macht Data Governance?
Es bietet die Möglichkeit, ihre Daten effektiv zu verwalten, zu schützen und qualitativ zu verbessern, was wiederum die Entscheidungsfindung, die Compliance und die Effizienz steigert.
Durch die klare Definition von Verantwortlichkeiten und Prozessen trägt Data Governance dazu bei, das Vertrauen in die Daten zu stärken und das Risiko von Datenpannen zu minimieren.
Data Governance Prinzipien
Data Governance stützt sich auf eine Reihe von grundlegenden Prinzipien. Diese dienen dazu, die Datenqualität sicherzustellen und die effiziente Nutzung der Daten zu fördern.
Diese Prinzipien bilden das Fundament für eine erfolgreiche Implementierung von Data Governance in jedem Unternehmen:
Datenverantwortung: Klar definierte Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung
Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für Daten ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Daten ordnungsgemäß verwaltet werden.
Master Data Management etabliert klare Verantwortlichkeiten für die Erstellung, Pflege und Nutzung von Stammdaten.
Datenverantwortliche sind für die Überwachung der Datenqualität, die Einhaltung von Richtlinien und die Umsetzung von Prozessen verantwortlich.
Datenbesitzer sind für die Daten in ihrem Zuständigkeitsbereich verantwortlich, während Datenbenutzer die Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Klar definierte Rollen fördern die Rechenschaftspflicht und Transparenz im Umgang mit Daten.
Datenqualität: Sicherstellen, dass Daten genau, konsistent und aktuell sind
Die Qualität der Daten ist von entscheidender Bedeutung, um fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Daten müssen genau, konsistent und aktuell sein, um verlässliche Informationen zu liefern.
Data Governance legt Standards und Prozesse fest, um sicherzustellen, dass Datenredundanz und -inkonsistenzen minimiert werden.
Maschinelles Lernen kann zur automatischen Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern und -inkonsistenzen eingesetzt werden, um die Datenqualität zu verbessern.
Transparenz: Offenlegung von Datenherkunft und Verarbeitungsprozessen
Transparenz ist ein Schlüsselaspekt der Data Governance. Es ist wichtig, dass die Herkunft von Daten verstanden wird, um ihre Integrität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Datenherkunftsinformationen ermöglichen es, potenzielle Fehlerquellen zu identifizieren und den Datenfluss nachzuvollziehen.
Gleichzeitig sollten auch die Prozesse und Transformationen, die auf die Daten angewendet werden, transparent sein. Das schafft Vertrauen in die Datenverarbeitung.
Compliance: Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsrichtlinien
Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsrichtlinien ist ein zentraler Aspekt der Data Governance. Daten müssen gemäß den geltenden Vorschriften und Gesetzen behandelt werden. Dies schließt den Schutz personenbezogener Daten und die Sicherung sensibler Informationen ein.
Data Governance stellt sicher, dass Sicherheitsmechanismen implementiert und Maßnahmen ergriffen werden, um Datenschutz und Datensicherheit zu gewährleisten.
DevSecOps sorgt dafür, dass diese Richtlinien und Standards nicht nur auf die Anwendungslogik, sondern auch auf die Cloud Sicherheit der Daten selbst ausgedehnt werden.
Data Governance vs. Data Management
Data Management und Data Governance arbeiten eng zusammen, aber sie haben unterschiedliche Schwerpunkte.
- Data Management konzentriert sich auf die physische Speicherung, Integration und Verarbeitung von Daten.
- Data Governance sorgt dafür, dass alle Aktivitäten so gemacht werden, wie es das Unternehmen und die Regeln wollen.
Methoden für die Umsetzung
Azure DevOps bietet eine Reihe von Funktionen, die Unternehmen bei der Implementierung dieser Methoden unterstützen können.
Hier sind einige Schlüsselmethoden, die in diesem Prozess eine wichtige Rolle spielen:
1. Klassifizierung der Daten:
Die Klassifizierung von Daten ist der erste Schritt in der Data-Governance-Strategie. Dabei wird auch die Sensibilität der Daten bewertet, um entsprechende Sicherheitsmaßnahmen zu implementieren. Dies ist ein wichtiger Aspekt des Zero-Trust-Prinzips.
Bei der Datenklassifizierung werden Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt, basierend auf Kriterien wie
- Sensibilität,
- Verwendungszweck,
- rechtlichen Anforderungen und
- anderen Faktoren.
Diese Klassifizierung hilft dabei, die Priorität der Datenverwaltung und -sicherheit festzulegen.
2. Management der Metadaten:
Metadaten sind Informationen über Daten, die ihren Kontext, ihre Bedeutung und ihren Verwendungszweck erklären.
Ein effektives Metadatenmanagement ermöglicht es den Nutzern, Daten besser zu verstehen und zu interpretieren.
Dies fördert die Vertrauenswürdigkeit der Daten und erleichtert die Suche nach den benötigten Informationen.
3. Management der Datenqualität:
Die Qualität der Daten ist ein wesentlicher Bestandteil von Data Governance Programmen. Daten können inkonsistent, unvollständig oder fehlerhaft sein, was zu fehlerhaften Entscheidungen führen kann.
Ein systematisches Datenqualitätsmanagement beinhaltet die
- Überwachung,
- Bewertung und
- Verbesserung
der Datenqualität, um sicherzustellen, dass die Daten zuverlässig und akkurat sind.
4. Risikomanagement:
Datenrisiken können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Datensicherheitsverletzungen, Compliance-Verstöße oder unzuverlässige Datenquellen.
Ein effektives Risikomanagement umfasst
- die Identifikation potenzieller Risiken,
- die Bewertung ihrer Auswirkungen und
- die Umsetzung von Maßnahmen zur Minimierung dieser Risiken.
Dies trägt dazu bei, die Integrität und Sicherheit der Daten zu gewährleisten.
Business Continuity kann Sie hierbei unterstützen.
5. Daten-Lebenszyklus-Management:
Ein wichtiger Aspekt der Data Governance ist das Management des gesamten Lebenszyklus von Daten.
Dies umfasst die Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Archivierung und Löschung von Daten gemäß den Unternehmensrichtlinien und regulatorischen Anforderungen.
Ein durchdachtes Daten-Lebenszyklus-Management trägt dazu bei, Datenkonsistenz und -relevanz zu erhalten. Data Stewards sind maßgeblich an der Definition und Umsetzung von Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung, -archivierung und -löschung beteiligt.
Was sind die Vorteile?
Bessere Entscheidungsfindung
Azure Data Factory ermöglicht die Bereitstellung von zuverlässigen und konsistenten Daten für Analysen und Berichte, was zu besseren und datenbasierten Entscheidungen führt.
Compliance
Datenschutzbestimmungen und Sicherheitsvorschriften werden immer strenger.
Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie personenbezogene Daten ordnungsgemäß schützen und verwalten, um rechtliche und regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Data Governance ermöglicht es Ihnen, klare Richtlinien und Verfahren für den Umgang mit sensiblen Daten festzulegen.
Bußgelder und rechtliche Konsequenzen können vermeiden und das Vertrauen Ihrer Kunden und Geschäftspartner gestärkt werden.
Effizienz
Ohne klare Regeln zur Datenverwaltung besteht die Gefahr von Redundanz, Inkonsistenzen und Datenfragmentierung.
Data Governance zielt darauf ab, diese Probleme zu minimieren.
Durch die Etablierung von Datenstandards, Richtlinien und Verantwortlichkeiten reduzieren Sie die Wahrscheinlichkeit von
- Duplikaten,
- unnötigem Datentransfer und
- zeitaufwändiger Datenbereinigung.
Dies führt zu einer optimierten Datenverarbeitung und somit zu erhöhter Effizienz in Ihren Geschäftsabläufen.
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Vertrauen
Vertrauen in Daten ist wichtig, damit alle im Unternehmen Daten gerne verwenden. Wenn die Nutzer wissen, dass die Daten zuverlässig sind, nutzen sie sie lieber für Entscheidungen und Analysen.
Klare Regeln für die Nutzung und Qualität der Daten verhelfen dazu das Vertrauen zu festigen.
Data Governance hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu nutzen. Das bedeutet, dass sie verstehen, wie wichtig Daten für ihre Arbeit sind. Das hilft ihnen, bessere Entscheidungen zu treffen und sich an Regeln zu halten. Es sorgt auch dafür, dass die Leute den Daten vertrauen können.
Was sind die Herausforderungen?
Die Implementierung einer effektiven Data Governance kann mit verschiedenen Herausforderungen einhergehen.
Kultureller Wandel
Die Einführung erfordert oft einen großen kulturellen Wandel in einem Unternehmen.
Das bedeutet, dass die Mitarbeiter ihre Ansicht ändern müssen. Sie sollten nicht mehr denken, dass Daten nur ein Nebenprodukt ihrer Arbeit sind.
Stattdessen müssen sie verstehen, dass Daten eine wichtige strategische Ressource sind. Es ist wichtig, dass alle im Unternehmen erkennen, wie wichtig qualitativ hochwertige, konsistente und vertrauenswürdige Daten sind.
Außerdem wird die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Abteilungen und Teams immer wichtiger, um Daten über verschiedene Bereiche hinweg zu verwalten und zu teilen.
Ressourcenplanung
Um Data Governance erfolgreich umzusetzen, müssen Unternehmen in Technologie, Fachwissen und Ressourcen investieren.
Das bedeutet, dass sie Geld für spezielle Datenmanagement-Tools ausgeben müssen, ihre Mitarbeiter schulen sollten und bestimmte Ressourcen bereitstellen müssen, um die Umsetzung der Regeln zu überwachen.
Diese Investitionen sind wichtig, können jedoch gerade für kleinere Unternehmen eine finanzielle Herausforderung darstellen.
Komplexität
Daten kommen oftmals aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Formaten.
- Interne Daten
- von Partnerunternehmen
- von sozialen Medien
- ...
Da die Daten von verschiedenen Orten kommen, müssen diese auf ein einheitliches Format gebracht werden. Erst wenn die Daten vereinheitlicht wurden, können weitere Informationen daraus abgeleitet werden. Business Intelligence-Tools können die Integration und Vereinheitlichung von Daten aus verschiedenen Quellen erleichtern, wodurch die Komplexität der Datenverwaltung reduziert wird.
Privileged Identity Management-Lösungen können Unternehmen dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie eine zentrale Plattform für die Verwaltung von Berechtigungen und den Zugriff auf privilegierte Konten bieten.
Data Governance Tools
Hier sind ein paar wichtige Werkzeuge, Programme und Hilfsmittel, um bei der Verwaltung von Daten zu helfen:
Datenkataloge:
Datenkataloge sind Plattformen, die es ermöglichen, einen zentralen Überblick über alle verfügbaren Daten im Unternehmen zu erhalten.
Sie bieten eine benutzerfreundliche Oberfläche, über die Mitarbeiter nach relevanten Datensätzen suchen können.
Sie tragen dazu bei,
- den Datenaustausch zu erleichtern,
- die Wiederverwendung von Daten zu fördern und
- die Transparenz in Bezug auf verfügbare Daten zu verbessern.
Metadatenmanagement-Tools:
Metadaten sind Informationen über Daten, die deren Bedeutung, Herkunft, Struktur und Beziehungen beschreiben.
Metadatenmanagement-Tools helfen dabei, diese Informationen zu sammeln, zu organisieren und zu verwalten.
Sie ermöglichen es, den Kontext von Daten zu verstehen, was wiederum die Datenqualität verbessert und die Effizienz in der Datenverarbeitung steigert.
Data-Governance-Plattformen:
Diese umfassenden Plattformen bieten eine breite Palette von Funktionen zur Unterstützung der Data Governance.
Sie umfassen oft Funktionen wie
- Datenklassifizierung,
- Metadatenmanagement,
- Datenqualitätskontrolle,
- Datenschutz und
- Compliance-Überwachung.
Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ihre gesamte Strategie zentral zu verwalten und zu steuern.
Datenqualitäts-Tools:
Die Qualität von Daten ist von entscheidender Bedeutung für fundierte Geschäftsentscheidungen.
Datenqualitäts-Tools ermöglichen es Unternehmen, die Konsistenz, Genauigkeit und Vollständigkeit ihrer Daten zu überprüfen und zu verbessern.
Diese Tools unterstützen Prozesse wie Datenbereinigung, Dubletten-Erkennung und Validierung.
Kollaborative Tools:
Data Governance erfordert oft die Zusammenarbeit verschiedener Teams und Abteilungen im gesamten Unternehmen.
Kollaborative Tools ermöglichen es den Beteiligten, gemeinsam an Datenrichtlinien, -standards und -prozessen zu arbeiten.
Dies fördert die Interaktion zwischen Datenverantwortlichen, Technologieexperten und Business-Teams.
Ressourcen und Schulungen:
Neben Tools und Softwarelösungen bieten Schulungen und Ressourcen wertvolle Unterstützung für die Implementierung .
Schulungen helfen Mitarbeitern, das Konzept zu verstehen und die richtigen Verfahren anzuwenden.
Darüber hinaus liefern Fachliteratur, Leitfäden und Online-Communities wertvolles Wissen und bewährte Praktiken.
Auswahl der richtigen Lösungen
Die Wahl der geeigneten Tools und Softwarelösungen hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen eines Unternehmens ab.
Unternehmen sollten sorgfältig prüfen, welche Funktionen und Integrationen sie benötigen und wie die ausgewählten Lösungen zu ihrer bestehenden IT-Infrastruktur passen.
Eine gründliche Evaluation und Testphase sind wichtig, um sicherzustellen, dass die ausgewählten Tools den gewünschten Mehrwert liefern.
Was hat Data Governance mit der Cloud zu tun?
Traditionelle On-Premises-Datenverwaltungssysteme unterscheiden sich in vielerlei Hinsicht von den komplexen Cloud-Infrastrukturen.
Die Cloud bietet eine Vielzahl von Diensten und Deployment-Modellen, von öffentlichen bis hin zu hybriden Clouds, was zu einer komplexen und dynamischen Datenlandschaft führt.
Ein speziell auf die Cloud Governance zugeschnittenes Framework für Data Governance ist daher vonnöten, um die spezifischen Herausforderungen anzugehen.
Spezifische Herausforderungen in der Cloud
Die Migration von Daten in die Cloud eröffnet zwar neue Horizonte, bringt jedoch auch Risiken und Unwägbarkeiten mit sich. Ein maßgeschneidertes Data-Governance-Framework für die Cloud sollte folgende Aspekte berücksichtigen:
- Datenlokalisierung und -verteilung:
In der Cloud können Daten über verschiedene geografische Standorte und Dienstanbieter verteilt sein. Dies erfordert klare Richtlinien, um sicherzustellen, dass Daten in Übereinstimmung mit den rechtlichen Anforderungen verarbeitet werden.
- Data Security:
Daten in der Cloud sind potenziellen Gefahren wie Datenlecks und unbefugtem Zugriff ausgesetzt. Ein robustes Framework sollte Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Sicherheitsüberwachung umfassen.
- Compliance:
Es ist genauso wichtig, die Regeln für Datenschutz und Vorschriften einzuhalten, egal ob in der Cloud oder in deinem eigenen Computer-System. Das betrifft Dinge wie die DSGVO oder spezielle Regeln für bestimmte Branchen.
- Datenintegrität:
Datenintegrität ist wichtig, wenn es um Cloud-Systeme geht. Man muss sicherstellen, dass die Daten in Ordnung sind und keine unerwünschten Veränderungen passieren.
Schritte zur Entwicklung eines Cloud-basierten Data-Governance-Frameworks
- Anforderungsanalyse:
Verstehen Sie, was Ihr Unternehmen in Bezug auf Datenmanagement, Datenschutz und Vorschriften in der Cloud benötigt.
- Richtlinien und Governance-Struktur:
Erstellen Sie klare Regeln für Dinge wie die Klassifizierung von Daten, wer darauf zugreifen kann, wie lange sie aufbewahrt werden sollten und ähnliche Themen.
- Metadatenmanagement:
Stellen Sie sicher, dass Sie eine gute Methode haben, um herauszufinden, woher die Daten stammen, wie sie verwendet werden und wie sie miteinander in Verbindung stehen.
- Sicherheitsmaßnahmen:
Denken Sie an die Sicherheit - stellen Sie sicher, dass nur die richtigen Leute auf die Daten zugreifen können, dass sie verschlüsselt sind und dass Sie wissen, wenn etwas Verdächtiges passiert.
- Überwachung und Audit:
Überwachen Sie ständig, was in der Cloud passiert, und prüfen Sie, ob alle Regeln und Maßnahmen ordnungsgemäß eingehalten werden.
- Schulung und Sensibilisierung:
Sorgen Sie dafür, dass Ihre Mitarbeiter verstehen, wie Daten in der Cloud verwaltet werden sollten, damit sie sich der Risiken und bewährten Verfahren bewusst sind.
Fazit
Data Governance ist ein entscheidender Bestandteil moderner Unternehmensführung. Die Wahl der richtigen Tools und Methoden ist der Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung von Data Governance. Unternehmen können von der Implementierung eines umfassenden Data-Governance-Frameworks profitieren, um ihre Daten effektiv zu verwalten und zu schützen. Dabei spielt auch die Berücksichtigung von spezifischen Anforderungen wie der Kontrolle und Verwaltung von Zugriffsrechten, einschließlich der Verwendung von "Entra ID", eine entscheidende Rolle.
Für weitere Informationen und Unterstützung stehen Ihnen Experten für IT Governance und Azure Governance zur Verfügung.
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