Data Governance: Die Basis für holistisches Datenmanagement
Um die Qualität von Unternehmensdaten zu steigern und langfristig zu sichern, ist die Einführung einer Data Governance notwendig. Doch was verbirgt sich hinter dem wohlklingenden Anglizismus und welchen Mehrwert bietet Data Governance für Organisationen und Unternehmen?
“Data Governance ist der Rahmen für das Datenqualitätsmanagement (DQM) und legt fest, welche Rollen mit welchen Verantwortlichkeiten die Aufgaben des DQM übernehmen.”
Standards und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit wichtigen (Stamm-)Daten in einem Unternehmen sollten in Form einer Data Governance Richtlinie verankert werden. In der Richtlinie wird festgelegt, welche Verantwortungsbereiche die Aufgaben im Datenmanagement übernehmen und wie identifizierte Standards (z.B. für verwendete Datenformate) adaptiert werden. Als Rahmenwerk für das Datenqualitätsmanagement kann Data Governance dazu beitragen, die Ressource “Daten” in Wertschöpfungsketten zielgerichtet einzusetzen und die Datenqualität im Unternehmen kontinuierlich zu stärken.
Ist Data Governance ein Thema für Ihr Unternehmen?
Haben Sie den vollen Überblick über Ihre Daten und sehen Sie sich bereits in der Lage, das maximale Potenzial aus Ihren Unternehmensdaten herauszuholen?
Mit Data Governance schaffen Sie die Voraussetzungen, um diese Frage mit einem klaren JA beantworten zu können. Data Governance ist nicht nur ein Projekt, sondern verändert als Teil der digitalen Transformation die Kultur Ihres Unternehmens hin zu einem datengetriebenen Unternehmen. Der wirtschaftliche Nutzen durch ein effizientes Management Ihrer Unternehmensdaten wird im Datenqualitätsmanagement sichtbar und messbar.
Daher ist auch die Verankerung in der Unternehmensstrategie notwendig. Arbeiten Sie mit einer klaren Roadmap und überzeugen Sie alle Fachbereiche und Entscheidungsträger.
Auch wenn es unterschiedliche Ansätze gibt, wie Data Governance im Unternehmen eingeführt und umgesetzt werden kann, sollte sie immer in das Tagesgeschäft integriert sein. Das bedeutet auch, dass die Umsetzung einer Data Governance individuell erarbeitet und an die Unternehmensstruktur und -ziele angepasst werden muss.
Eine Data Governance umfasst drei grundlegende Gestaltungselemente
Die Definition der notwendigen Aufgaben innerhalb des Datenqualitätsmanagements
Die Identifikation von Rollen und die Festlegung der Verantwortlichkeiten der einzelnen Rollen
Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen zur Erfüllung der DQM-Aufgaben.
Die Übersicht zeigt die verschiedenen Dimensionen von Data Governance:
1. Benennung der notwendigen Aufgaben im DQM
Für den Erfolg eines DQM ist es notwendig, einerseits klare Aufgaben zu formulieren und andererseits Ziele zu definieren, an denen der Erfolg gemessen werden kann.
Zunächst muss klar beschrieben werden, welche Daten, Systeme, Anwendungen oder Geschäftsprozesse einbezogen werden sollen. Die praktische Erfahrung beim Aufbau eines Datenqualitätsmanagements zeigt, dass selten alle Datenqualitätsprobleme direkt angegangen werden können. Hier ist eine Priorisierung auf die wichtigsten und geschäftsrelevanten Daten notwendig.
Zu definierende Aufgaben im Datenqualitätsmanagement können beispielsweise die Entwicklung einer Datenqualitätsstrategie oder die Definition von Datenpflegeprozessen sein.
Die Vereinbarung von Zielen ist notwendig, um den Erfolg von Bereinigung und Monitoring messen und den direkten Nutzen für das Unternehmen aufzeigen zu können.
2. Die Identifikation von Rollen und die Definition der Verantwortlichkeiten für jede Rolle
Eine Data Governance-Strategie ist durch verschiedene Rollen gekennzeichnet. Dabei handelt es sich um Positionen, die von Mitarbeitern zur Erfüllung spezifisch definierter Aufgaben eingenommen werden. Die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten ist ein Garant für die Etablierung hilfreicher Prozesse und die Verankerung von Data Governance im aktiven Tagesgeschäft.
Das Zusammenspiel von strategischer und operativer Umsetzung in allen Unternehmensbereichen sowie Data Governance und Data Stewardship ist notwendig, um die Qualität von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus zu sichern. Data Governance als Rahmen für das Datenqualitätsmanagement ist in den strategischen Unternehmenszielen zu verankern. Die operative Umsetzung erfolgt durch Data Stewards.
Typische Rollen in einer Data Governance können sein:
Data Stakeholder - verantwortlich für die Problemlösung
Data Governance Officer (DGO) - legen Datenqualitätsstandards fest
Data Stewards - überwachen und implementieren die Datenqualitätsstandards
3. Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen zur Erfüllung der DQM-Aufgaben
Unternehmensweite Data Governance Prozesse legen die Verantwortlichkeiten für die identifizierten Aufgaben des Datenqualitätsmanagements fest. Durch klare Verantwortlichkeiten kann DQM erfolgreich vorangetrieben werden.
Datenqualitätsmanagement sichert den Geschäftserfolg
Die Einführung und Umsetzung von Data Governance bietet Unternehmen den großen Vorteil einer nachhaltig verankerten Kultur für den Umgang mit Daten als wertvolle Ressource. Wird die Umsetzung durch Rollen und Verantwortlichkeiten in allen relevanten Abteilungen verankert, kann Data Governance einen entscheidenden Beitrag zur digitalen Transformation von Unternehmen leisten.
Fazit
Diese Vorteile bietet Data Governance für die Datenqualität in Ihrem Unternehmen:
Der proaktive Ansatz durch die Einführung von Data Governance: Datenfehler werden von vornherein vermieden.
Langfristige Umsetzung: Durch die Änderung und Festschreibung von Prozessen sowie die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten werden langfristige und nachhaltige Erfolge erzielt.
Golden Records: Durch die Erstellung eindeutiger und qualitativ hochwertiger Datensätze werden fehlerhafte Daten und Dubletten bereinigt.
