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„Kurz gesagt hat uns die Modularität und Skalierbarkeit überzeugt, mit der man im System arbeiten kann. "
Siegfried SchneiderCMO, Red Dot Design
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15 min
Verfasst von Daniel Lücke
In diesem Artikel erfährst du, wie Data Governance dir helfen kann, deine Unternehmensdaten optimal zu nutzen und gleichzeitig Risiken zu minimieren. Du lernst, wie du durch klare Richtlinien und den Einsatz geeigneter Tools die Datenqualität sicherst, Compliance Anforderungen erfüllst und fundierte Entscheidungen treffen kannst – damit deine Daten ein echter Wettbewerbsvorteil werden.
In der heutigen Geschäftswelt dreht sich alles um Daten. Sie sind das Rückgrat moderner Unternehmen und spielen eine zentrale Rolle bei der Entscheidungsfindung und dem Erfolg eines Unternehmens. Doch die bloße Sammlung von Daten reicht nicht aus. Um sicherzustellen, dass Daten korrekt, zuverlässig und sicher genutzt werden, braucht es eine klare Strategie: Data Governance.
Data Governance umfasst alle Prozesse, Richtlinien und Rollen, die sicherstellen, dass die Daten innerhalb eines Unternehmens korrekt verwaltet werden. Sie hilft dabei, Risiken zu minimieren, die Datenqualität zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung stehen. In diesem Artikel erfährst du, was Data Governance genau ist, welche Vorteile sie bietet und wie Unternehmen sie effektiv umsetzen können.
Data Governance beschreibt die Festlegung interner Regeln und Richtlinien, die den Umgang mit Daten betreffen – von der Erfassung über die Speicherung und Verarbeitung bis hin zur endgültigen Löschung. Sie definiert, wer auf bestimmte Datentypen zugreifen darf und welche Datenarten unter die Governance-Vorgaben fallen.
Indem diese Ziele erreicht werden, kann ein Unternehmen nicht nur Risiken minimieren, sondern auch das Vertrauen in die eigenen Daten erhöhen. Dies führt zu besseren, fundierten Entscheidungen und einer effizienteren Nutzung der Ressourcen.
Ein Data Governance Framework dient als Grundlage für die Verwaltung und Steuerung aller Daten innerhalb eines Unternehmens. Es legt fest, wer für welche Daten verantwortlich ist, welche Prozesse befolgt werden müssen und welche Tools dabei helfen können, die Richtlinien einzuhalten.
Ein typisches Framework besteht aus den folgenden Elementen:
In jedem Unternehmen gibt es bestimmte Personen, die für die Verwaltung der Daten verantwortlich sind. Die sogenannten Data Stewards stellen sicher, dass die Datenqualität konstant hoch bleibt und die Einhaltung von Richtlinien über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg gewährleistet ist.
Ein erfolgreiches Data Governance Framework beginnt mit der Festlegung klarer Richtlinien. Diese müssen für alle Mitarbeiter zugänglich und verständlich sein.
Auch die Definition der Verantwortlichkeiten ist entscheidend, damit jede Person im Unternehmen weiß, wer für welche Daten verantwortlich ist.
Schließlich müssen geeignete Prozesse und Tools implementiert werden, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt verwaltet und geschützt werden.
Die Implementierung von Data Governance ist ohne die richtigen Tools kaum möglich. Diese Tools helfen dabei, die Datenprozesse zu automatisieren und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Sie ermöglichen die Katalogisierung von Daten, das Überwachen von Datenflüssen und das Management von Zugriffsrechten.
Das richtige Tool zu wählen, hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Es sollte in bestehende Systeme integriert werden können und Funktionen bieten, die zur Katalogisierung, Überwachung und Verwaltung der Daten notwendig sind. Wichtig ist auch, dass das Tool den Anforderungen an Compliance und Datensicherheit gerecht wird.
Viele verwechseln Data Governance mit einfachem Datenmanagement. Doch während Datenmanagement sich auf die operative Verwaltung der Daten konzentriert, geht es bei Data Governance um die Definition und Einhaltung von Richtlinien und Prozessen, die sicherstellen, dass die Daten korrekt und sicher verwaltet werden.
Datenmanagement umfasst die Verwaltung, Speicherung und Verarbeitung von Daten. Es ist eher operativ und technikgetrieben. Data Governance hingegen legt fest, wie Daten strategisch verwaltet werden sollen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen an Qualität und Sicherheit gerecht werden.
Data Governance ist die strategische Grundlage für ein effektives Datenmanagement. Ohne klare Richtlinien kann kein Datenmanagementsystem richtig funktionieren, da es keine festen Vorgaben gibt, wie die Daten genutzt werden sollen.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Stammdatenmanagement. Stammdaten sind die Kerndaten eines Unternehmens, wie Kundendaten oder Produktdaten. Eine korrekte Verwaltung dieser Daten ist entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens.
Das Stammdatenmanagement ist eng mit der Data Governance verknüpft, da es sich mit der Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit der wichtigsten Unternehmensdaten beschäftigt. Es stellt sicher, dass die Stammdaten über alle Abteilungen hinweg korrekt und einheitlich genutzt werden.
Eine der größten Herausforderungen im Master Data Management ist die Sicherstellung der Datenqualität über verschiedene Systeme hinweg. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle Abteilungen auf dieselben, aktuellen Stammdaten zugreifen. Ein klarer Prozess zur Datenverwaltung und die Verwendung geeigneter Tools sind hier entscheidend.
Ein häufiger Fehler in der Data Governance ist das Fehlen klarer Verantwortlichkeiten. Wenn niemand verantwortlich ist, leidet die Datenqualität und es kommt schneller zu Fehlern. Ein weiteres Problem ist die unzureichende Datenintegration zwischen verschiedenen Abteilungen, was zu Datensilos führt. Diese sollten vermieden werden, indem zentrale Systeme für die Datenverwaltung genutzt werden.
Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) verändern die Art und Weise, wie Unternehmen mit Daten arbeiten. Doch diese neuen Technologien bringen auch neue Herausforderungen für die Datenverwaltung und Erhaltung der Datenhoheit mit sich.
Mit der zunehmenden Nutzung von Machine Learning steigt auch die Menge und Komplexität der Daten, die verwaltet werden müssen. Data Governance muss sicherstellen, dass die Daten, die für ML verwendet werden, von hoher Qualität und korrekt sind.
Machine Learning kann helfen, Datenqualität und Compliance zu überwachen. Durch den Einsatz von Algorithmen können Unternehmen automatisch Fehler in den Daten aufdecken und beheben, was die Effektivität der Data Governance verbessert.
Data Governance ist für jedes Unternehmen unverzichtbar, um sicherzustellen, dass die Datenqualität hoch bleibt und alle rechtlichen Anforderungen eingehalten werden. Mit dem richtigen Framework, den passenden Tools und klar definierten Prozessen kann Data Governance zu einer wesentlichen Stärke eines Unternehmens werden. Dabei spielt auch der Umgang mit neuen Technologien wie Machine Learning eine wichtige Rolle, um die Daten effizient und sicher zu verwalten.
Daniel Lücke
Director Software Solutions
Gemeinsam mit meinen Kollegen versuche ich, unser Produkt jeden Tag besser zu machen und der Partner zu sein, der unseren Kunden hilft, erfolgreich mit ihren Medien- und Produktdaten zu arbeiten.