Kommentar von Christian Geckeis, Informatica Den Wert von Daten durch effektive Governance maximieren

Anbieter zum Thema

Fujitsu Technology Solutions GmbH

Tableau von Salesforce

Fivetran Germany GmbH

Informatica GmbH

Daten sind ein wichtiger strategischer Vermögenswert für Unternehmen aller Größen und Branchen. Viele haben jedoch aufgrund von Fragmentierung, Inkonsistenz, Datensilos und Verwendung von zum Teil veralteten Technologien Schwierigkeiten, den Wert ihrer Daten voll auszuschöpfen. So werden Wachstumschancen verpasst und die betriebliche Effizienz geht verloren. Darüber hinaus kann die Nutzung veralteter Technik die Unternehmen rechtlichen und regulatorischen Risiken aussetzen. Daher sind effektive Datenverwaltungsstrategien, moderne Lösungen und fortschrittliche Analyseprozesse wichtiger denn je.

Als Fundament verschafft Data Governance einen klaren Überblick über die Daten, legt Regeln für ihre Nutzung fest und verbessert ihre Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit. Sie identifiziert Lücken, beseitigt Duplikate und rationalisiert die Prozesse der Sammlung, Speicherung und Nutzung. Ein Schlüsselaspekt der Data Governance ist Data Lineage. Durch sie wird der Ursprung der Daten und der Prozess ihrer Transformation und Konsolidierung nachvollziehbar. Diese Fähigkeit ermöglicht eine Kartografie der Datenquellen und somit die Gewährleistung der Vertrauenswürdigkeit der Daten.

Hinzu kommt die Folgenabschätzung, insbesondere angesichts der europäischen Gesetzgebung zur Künstlichen Intelligenz, bei der die Rückverfolgbarkeit im Mittelpunkt steht. Sie beschränkt sich nicht nur auf die Herkunft der Daten, sondern ermöglicht auch tiefere Einblicke in ihre Qualität und wer im Unternehmen für sie verantwortlich ist. Dabei ist Datenqualität von entscheidender Relevanz für die Governance.

Datenmanagement und -governance – eine entscheidende Kombination

Data Governance verkörpert eine ganze Reihe von Grundsätzen, Standards und Praktiken, die in allen Phasen des Lebenszyklus von Daten – von der Erhebung bis zur Löschung – gelten und so die Konsistenz sowie Zuverlässigkeit gewährleisten. Datenmanagement hingegen ist die technische Umsetzung der Data Governance. Sie ermöglicht die Ausführung und Durchsetzung von Unternehmensrichtlinien und -aufgaben. Data Governance ohne planvolle Umsetzung ist nicht mehr als eine bloße Dokumentation. Mit anderen Worten: Data Governance liefert die Richtlinien für die Datenverwaltung, während das Datenmanagement diese Richtlinien in die Praxis umsetzt, indem es dafür sorgt, dass die Daten gemäß den festgelegten Regeln und Standards gesammelt, gespeichert, verwendet und gelöscht werden.

Die Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenverwaltung

Data Governance muss für jeden zugänglich sein, denn heutzutage greifen auch nicht-technische Nutzerprofile regelmäßig auf Daten zu und bearbeiten diese. Um dies zu erreichen, müssen die Schnittstellen bereinigt, gesichert, integriert und einfach zu bedienen sein. Ebenso erfordert Data Governance die Einbeziehung von Fachleuten mit entsprechenden Kenntnissen, da sie dafür verantwortlich sind, die Konsistenz und Qualität der Daten zu gewährleisten. IT-Fachleute wiederum sind für die Konfiguration und das Management von Geschäftsprozessen, Anwendungen und Datenbanken verantwortlich, um die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien zu gewährleisten.

Was die Nachhaltigkeit der Governance betrifft, so wird sie durch eine Reihe von Maßnahmen wie mittel- und langfristige Planung, die Einbeziehung von Sponsoren oder Aktivitäten zur Steuerung von Veränderungen gestärkt. Data Governance ist kein Projekt mit einem Anfangs- und Enddatum. Es handelt sich um eine dauerhafte Aktivität des Unternehmens, das sich um eines seiner wertvollsten Vermögenswerte, nämlich die Daten, kümmert.

Mit dem Fokus auf Einfachheit, Effizienz und Nachhaltigkeit bietet eine gut organisierte und umgesetzte Data Governance Unternehmen einen soliden Ansatz, um ihre Daten optimal zu verwalten und die Einhaltung von Standards und Vorschriften zu gewährleisten.

Tools und Techniken für eine optimale Datenverwaltung

Die Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung für die wirksame Umsetzung und Anwendung von Qualitätsrichtlinien. Profiling, Bereinigung und Standardisierung der Daten sind die wichtigsten Schritte in diesem Prozess. Durch den Einsatz der richtigen Tools können die Daten auf Gültigkeit, Genauigkeit und Vollständigkeit überprüft werden. Auf diese Weise werden verschiedene Probleme wie ungültige Werte, Rechtschreibfehler oder fehlende Daten erkannt und behoben, was zur Verbesserung der Datenqualität beiträgt.

Auch die gemeinsame Nutzung von Daten ist ein Schlüsselelement des Datenmanagements. Dieser Ansatz ermöglicht den Anwendern über eine spezielle Schnittstelle einen einfachen und sicheren Zugang zu Informationen über Datensätze. Hier finden sich dann Definitionen, funktionale und technische Merkmale, Qualität, Verantwortliche, zugehörige Richtlinien usw. Sie wird von Datenverwaltern gemanagt, die Datensätze mit wiederkehrender Nutzung zur Verfügung stellen. So kann der Nutzer über die Schnittstelle Zugang zu den Daten anfordern. Dies ermöglicht einen kollaborativen, vereinfachten, rationalisierten und sicheren Datenaustausch.

Die Nutzung von Cloud-Lösungen bietet in diesem Kontext erhebliche Vorteile, z. B. bei der Implementierung, Wartung, Skalierbarkeit, Flexibilität und Sicherheit. Die Möglichkeiten der Data Governance entwickeln sich ständig weiter und ermöglichen eine effektivere Zusammenarbeit, eine fundiertere Entscheidungsfindung und eine optimale Nutzung der Daten in der gesamten Organisation. Auf diese Weise lassen sie sich leichter an das Wachstumstempo des Reifegrads der Data Governance anpassen.

Fazit

Daten sind ein unverzichtbarer strategischer Vermögenswert für Unternehmen, doch um sie voll auszuschöpfen, ist eine effektive Data Governance von entscheidender Bedeutung. Data Governance zielt auf die Wertschöpfung für Unternehmen ab, indem sie dafür sorgt, dass klare Regeln für die Nutzung von Daten aufgestellt werden und die Qualität, Sicherheit sowie Nachvollziehbarkeit verbessert wird. Sie beinhaltet auch die Einbeziehung von Fachleuten und die Einführung von Richtlinien und Leistungsmessungen. Data Governance bildet darüber hinaus ein solides Fundament für Künstliche Intelligenz (KI), da KI ohne eine solide Data Governance nicht umsetzbar ist. Es ist wichtig zu betonen, dass die Beziehung zwischen Data Governance und KI in beide Richtungen verläuft, da KI dabei helfen kann, das Datenmanagement und die Data Governance zu verbessern, während Data Governance eine solide Grundlage für KI bietet.

(ID:49697062)