Kommentar von Matthias Herkommer, Qlik Warum eine effektive Data Governance so wichtig ist

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Eine effektive Datenverwaltung hilft, Prozesse zu optimieren, erhöht die Genauigkeit von Daten und Analysen und führt so zu besseren Geschäftsentscheidungen. Auch gesetzliche Vorschriften sind leichter einzuhalten. Kein Wunder, dass die Data Governance heute zu den fünf wichtigsten strategischen Zielen von Unternehmen zählt.

Data Governance, also alle Prozesse und Methoden für die formale Verwaltung von Datenbeständen, gewinnt zunehmend an Bedeutung. Laut dem Data Management Report von Profisee zählt das Thema derzeit zu den fünf wichtigsten strategischen Zielen von Unternehmen.

Ein effektives Datenmanagement sorgt für eine saubere und konsistente Datenbasis. Und die ist nicht zu unterschätzen, denn fehlerhafte, inkonsistente und doppelte Einträge können Datenanalysen verfälschen. Und wenn Kundendaten, die über verschiedene Systeme verteilt sind, in den Abteilungen unterschiedlich angezeigt werden, sind sie nicht mehr aussagekräftig. Mithilfe von Data Governance lassen sich doppelte und fehlerhafte Einträge reduzieren und damit die Arbeitskosten senken, die für die Fehlerbehebung anfallen. Zudem entstehen in Unternehmen ohne eine effektive Data Governance oft Datensilos, die den Datenzugriff und die Analyse erschweren. Schlecht strukturierte Daten sind auch ein Sicherheitsrisiko, weil ungewöhnliche Aktivitäten darin wesentlich schwerer zu erkennen sind. Und schließlich können redundante oder falsche Daten zu Konflikten zwischen Teams oder mit Kunden führen.

Darüber hinaus hilft eine gut organisierte Data Governance Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Die GDPR gewährt EU-Bürgern seit 2018 mehr Kontrolle über ihre Daten. Auch der California Consumer Privacy Act (CCPA) zielt darauf ab, die Transparenz und Sicherheit von digitalen Informationen zu erhöhen. Die Nichteinhaltung solcher Vorschriften kann zu hohen Bußgeldern und Imageschäden führen.

Die Vorteile und Herausforderungen

• Genauere Daten führen zu besseren Geschäftsentscheidungen.

• Reduzierung von Duplikaten und Fehlern verbessert die Datenqualität.

• Vorschriften und neue Bestimmungen sind leichter einzuhalten und anzupassen.

• Optimierung von Geschäftsprozessen auf Basis von Datenanalyse erhöht die betriebliche Effizienz.

Manche Beschäftigte stehen dem Thema Data Governance allerdings skeptisch bis ablehnend gegenüber. Und wenn sie ihre Beteiligung am Programm verweigern, gefährdet das dessen Genehmigung und Finanzierung. Wichtig ist daher deutlich zu machen, welche Vorteile eine effektive Data Governance bietet und welche Risiken der Verzicht auf ein entsprechendes Programm birgt. Eine weitere große Herausforderung besteht darin, auch dann die Kontrolle über die Daten zu behalten, wenn Analysen mit anderen Teams geteilt werden.

Wer verantwortet die Data Governance?

Verantwortlich für die unternehmensweite Data Governance ist der CDO (Chief Data Officer). Er stellt die Genehmigung und Finanzierung des Programms sicher und überwacht die Durchführung. Der Data-Governance-Programm-Manager leitet das Governance-Team und ist für die Organisation von Schulungen, das Verfolgen wichtiger Governance-Kennzahlen sowie die Governance-bezogene Kommunikation verantwortlich – sofern der CDO diese Funktion mit ausübt. In der Regel gibt es zudem einen Data-Governance-Ausschuss aus Führungskräften und hochrangigen Mitarbeitern. Er legt die Datenrichtlinien und -standards fest und bestimmt, wer Zugang zu welchen Daten haben soll.

Verantwortlich für die Data-Governance-Richtlinien sind das Governance-Team, der Lenkungsausschuss und die sogenannten Data Stewards. Diese drei Gruppen erstellen gemeinsam die Datenrichtlinien und sorgen dafür, dass sie auch durchgesetzt werden. So kümmern sich die Data Stewards explizit darum, dass die Richtlinien von allen Mitarbeitern eingehalten werden. Aber auch die IT-Abteilung ist hier involviert. Sie kann zum Beispiel Code zum Kennzeichnen von Daten implementieren oder den Datenzugriff beschränken, wenn die Zugangsanforderungen nicht erfüllt sind.

Weitere Akteure sind die Datenarchitekten, die Pläne für die Zentralisierung und Pflege der Datenbestände entwerfen, sowie die Datenqualitätsanalysten, die das Datenbank-Design im Hinblick auf mögliche Verbesserungen untersuchen. Wichtig sind auch die Dateningenieure, die digitale Informationen für Analysen vorbereiten und bereinigen.

Wichtig ist das Data-Governance-Framework

Das Data-Governance-Framework ist ein Leitfaden aus Regeln, Richtlinien, Technologien, Prozessen und Organisationsstrukturen, der den Mitarbeitern Orientierung bieten soll. Auch das Leitbild und die Ziele sowie die Messung der Erfolge des Data-Governance-Programms werden hier festgehalten. Wichtig ist zudem, alle Lösungen zu nennen, die die Prozesse und Strukturen der Data Governance unterstützen und bestimmte Aufgaben automatisieren. Hierzu zählen unter anderem Workflow-Tools, Datenintegrationslösungen, Katalogisierungs- und Data-Lineage-Tools sowie Analysewerkzeuge.

Implementierung einer Data Governance

• Schritt 1: Ernennung der Personen, die Daten für bestimmte Anwendungen verwalten – etwa ein SharePoint-Verantwortlicher. Damit lässt sich die Bildung von abteilungsbezogenen Datensilos vermeiden.

• Schritt 2: Bildung des Data-Governance-Teams und Ernennung der Data Stewards. Der CDO und der Data-Governance-Manager arbeiten mit diesen Teams sowie mit den Verantwortlichen aus Schritt 1 zusammen.

• Schritt 3: Neben der Definition der Richtlinien und Regeln werden wichtige Entscheidungen über den Umgang mit Daten sowie zum Zugriff auf bestimmte Daten und ihrer Bearbeitung getroffen. Fortlaufende Prüfungsrichtlinien stellen sicher, dass sowohl die internen Richtlinien als auch die externen Vorschriften eingehalten werden.

Wichtig ist auch, alle Daten zu klassifizieren, zu katalogisieren und zu indizieren, um immer den Überblick zu behalten und bestimmte Daten schnell zu finden. Ein Geschäftsglossar sorgt dafür, dass alle Teams bei der Kategorisierung nach den gleichen Maßstäben vorgehen.

Voraussetzungen für eine erfolgreiche Data Governance

Verbesserung der Datenqualität: Die Vorteile eines Data-Governance-Programms sind nur mit qualitativ hochwertigen Daten zu realisieren. Die Datenqualität lässt sich mithilfe von Data Scrubbing und Datenbereinigung verbessern. Dabei werden doppelte Daten aufgespürt und entfernt sowie Fehler und Inkonsistenzen behoben.

Verantwortlichkeiten: Richtlinien und Regeln wirken nur, wenn sie auch durchgesetzt werden. Datenverantwortliche helfen bei der Implementierung der Data-Governance-Richtlinien und stellen die Einhaltung durch die Endnutzer sicher.

Master Data Management (MDM): Eine MDM-Lösung integriert und konsolidiert die Stammdaten, so dass diese im gesamten Unternehmen konsistent sind und überall die gleichen Begriffe für Produkte, Kundensegmente, Projekte etc. verwendet werden.

Weitere Tipps für eine effektive Datenverwaltung

• Definieren Sie Dateneigentümer, die die Verantwortung für bestimmte Daten tragen. Das entlastet die Data-Governance-Verantwortlichen, die in der Belegschaft nicht selten als „Datenpolizisten“ abgelehnt werden. Governance ist in jedem modernen Unternehmen notwendig und effektiv, aber manche Mitarbeiter sehen darin nur zusätzliche Regeln und Einschränkungen.

• Kommunizieren Sie den Nutzen des Programms klar und regelmäßig an alle Beschäftigten.

• Sorgen Sie für Data-Governance-Schulungen – nicht nur für die direkt am Programm Beteiligten, sondern auch für die Endnutzer.

• Stellen Sie sicher, dass sich die internen Teams einig sind, wer für welche Daten verantwortlich ist und wer Zugang dazu hat.

• Etablieren Sie die Themen Datensicherheit und Risikomanagement als feste Bestandteile des Data-Governance-Programms.

• Fördern Sie die Zusammenarbeit und eine breite Beteiligung.

Fazit

Am Thema Data Governance kommt heute kein Unternehmen mehr vorbei. Denn eine effektive Datenverwaltung fördert die digitale Transformation von Unternehmen und erhöht ihre Sicherheit. Zudem sorgt sie für verbesserte Datenanalysen und unterstützt bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Vor allem durch den zunehmenden Einsatz von Technologie wird das Datenmanagement immer wichtiger.

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