Die Bedeutung von Data Governance in der modernen Geschäftswelt

Was ist Data Governance?

Data Governance (wörtlich „Datenführung“) regelt das gesamte Datenmanagement einer Organisation und umfasst alle Datenrichtlinien und -standards, die den Schutz, die Qualität und die effiziente Nutzung von Daten gewährleisten. Durch Data Governance wird festgelegt, wie Daten innerhalb einer IT-Umgebung erfasst, verarbeitet, gespeichert und gelöscht werden.

Im Wesentlichen geht es darum, eine effiziente, konsistente und verantwortungsvolle Datenverwaltung sicherzustellen, sodass die Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit aller Geschäftsinformationen gewährleistet werden kann. Spezielle Data Governance Frameworks erleichtern diese Aufgabe und helfen dabei, die Datenqualität zu verbessern, regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und fundierte Entscheidungen auf Basis valider Daten treffen zu können.

Wichtige Prinzipien und Ziele

Transparenz steht bei den Prinzipien des Umgangs mit Daten an erster Stelle, da nur darüber die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen und Prozessen gewährleistet werden kann, die auf Daten beruhen. Hinzu kommt die Rechenschaftspflicht, um zu bestimmen, wer für die Integrität, Qualität und Konsistenz der Datensätze sowie nicht zuletzt für die Compliance-Konformität verantwortlich ist. Zusätzlich muss noch gewährleistet werden, dass alle Daten permanent zugänglich sind und verantwortungsvoll genutzt werden, was als Data Stewardship bezeichnet wird.

Die Ziele der Data Governance richten sich nach den jeweiligen Anforderungen und der Strategie eines Unternehmens. Häufig geht es darum, die Datenqualität zu verbessern, um verlässliche Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, die Konsistenz und Genauigkeit aller Daten zu gewährleisten, effiziente Datenverarbeitungsprozesse zu etablieren und die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen sicherzustellen. Die umfassende Strategie der Data Governance unterstützt Unternehmen dabei, ihre Datenressourcen optimal zu nutzen und einen echten Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Data Management und Data Governance sind nicht dasselbe

Data Governance und Data Management bzw. Datenmanagement sind eng miteinander verwandt, doch es gibt einige wichtige Unterschiede.

Data Management befasst sich mit den technischen Aspekten der Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -analyse. Es geht darum, wie Daten gesammelt, gespeichert und zugänglich gemacht werden. Im Mittelpunkt stehen die operative Handhabung und die technologische Infrastruktur, die zur Verwaltung von Daten benötigt wird.

Data Governance hingegen ist vielmehr strategischer Natur. Während Datenmanagement sich auf das „Wie“ der Datenverarbeitung konzentriert, befasst sich Data Governance mit dem „Warum“ und „Was“ – also den Gründen für die Datennutzung und den Zielen, die damit erreicht werden sollen. Sie legt den Rahmen für die Datennutzung fest, einschließlich der Richtlinien, Standards und Prozesse, die sicherstellen, dass Daten effektiv, verantwortungsvoll und sicher genutzt werden.

Schlüsselfaktoren für effektive Data Governance

Richtlinien und Standards

Data Governance umfasst eine ganze Reihe verschiedener Richtlinien und Standards, die festlegen, dass alle Daten eines Unternehmens konsistent und im Einklang mit internen und externen Anforderungen gehandhabt werden.

Datenrichtlinien:

• Datenerfassung: Legt fest, wie und unter welchen Bedingungen Daten erfasst werden.
• Datenspeicherung: Bestimmt Speicherorte, Zugriffsrechte und Speicherdauer.
• Datenverarbeitung: Definiert Prozesse für die Bearbeitung und Nutzung von Daten.
• Datennutzung: Klärt, wer Daten wie und zu welchem Zweck nutzen darf.
• Compliance: Stellt sicher, dass die definierten Richtlinien den gesetzlichen und regulatorischen Anforderungen entsprechen.

Datenstandards:

• Datenformatierung: Vorgaben für die Strukturierung und Formatierung von Daten.
• Benennungskonventionen: Einheitliche Namensgebung für Datenfelder und Kategorien.
• Datenbereinigungsprozesse: Regeln für das Identifizieren und Korrigieren von fehlerhaften oder veralteten Daten.
• Datensicherheit: Sicherheitsstandards für die Gewährleistung der Datensicherheit und -integrität.
• Datenqualität: Kriterien zur Beurteilung und Aufrechterhaltung der Datenqualität.

Verschiedene Rollen und Verantwortlichkeiten

Eine gut strukturierte und effiziente Datenverwaltung setzt klar definierten Rollen und Verantwortlichkeiten voraus. Die wichtigsten haben wir nachfolgend für Sie zusammengefasst

• Data Owner: Diese Rolle ist für die Datenqualität und -integrität verantwortlich. Data Owner legen Richtlinien für den Umgang mit den Daten fest und sind für deren Einhaltung verantwortlich.
• Data Steward: Data Stewards überwachen die tägliche Datenverwaltung und -pflege. Sie sorgen dafür, dass die Daten den festgelegten Qualitätsstandards entsprechen und korrekt genutzt werden.
• Data Analyst: Analysten nutzen die Daten, um Erkenntnisse und Berichte zu erstellen. Sie tragen dazu bei, dass Daten effektiv für Geschäftsentscheidungen eingesetzt werden.
• Data Governance Council: Ein übergreifendes Gremium, das für die strategische Ausrichtung der Data Governance verantwortlich ist. Es legt die übergeordneten Ziele und Richtlinien fest und sorgt für deren Umsetzung.
• IT-Abteilung: Spielt eine unterstützende Rolle in der Bereitstellung und Wartung der technischen Infrastruktur in Bezug auf Datenmanagement und Data Security.

Die klare Zuordnung dieser Rollen und Verantwortlichkeiten stellt sicher, dass jeder Aspekt der Data Governance angemessen berücksichtigt wird und trägt zu einer effektiven Datenverwaltung und -nutzung bei.

Nützliche Technologien und Tools

Die effektive Umsetzung von Data Governance wird üblicherweise durch spezielle Technologien und Tools unterstützt. Die Auswahlkriterien müssen dabei für jede eingesetzte Software genau auf die speziellen Anforderungen und Ziele des jeweiligen Unternehmens abgestimmt sein.

Wir geben Ihnen eine Übersicht der wichtigsten Technologien und Tools, die in der Data Governance zum Einsatz kommen.

1. Datenmanagement-Plattformen

• Datenbankmanagementsysteme wie Oracle, SQL Server und MySQL, die eine robuste Datenverwaltung ermöglichen.
• Cloud-basierte Datenplattformen wie Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform und Microsoft Azure, die hohe Skalierbarkeit und Flexibilität bieten.

2. Tools zur Sicherung der Datenqualität

• Datenbereinigungstools wie Lobster_data und Talend, die bei der Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern helfen.
• Datenprofiling-Software: wie Informatica und IBM InfoSphere, die eine detaillierte Analyse der Datenqualität ermöglichen.

3. Datenkataloge

• Metadaten-Management-Tools wie Alation und Collibra, die Übersicht und Kontext für die Datenbestände bringen.
• Data Exploration Tools wie Tableau Catalog und Qlik Sense, welche die Navigation von Daten erleichtern und Datenverständnis ermöglichen.

4. Compliance-Management-Tools

• Datenschutz-Management-Systeme wie OneTrust und TrustArc, die beim Einhalten von Datenschutzbestimmungen helfen.
• Datensicherheitslösungen wie Varonis und Symantec, die Funktionen zur Datensicherheit mitbringen und die Compliance sicherstellen.

5. Tools für Analyse und Reporting

• Business Intelligence Software (BI) wie SAP BusinessObjects, Microsoft Power BI und Tableau, die umfangreiche Funktionen zur Datenanalyse und -visualisierung mitbringen.
• Data Mining Tools wie RapidMiner und KNIME, die tiefe Einblicke in große Datenmengen und Big Data ermöglichen.

Herausforderungen und Lösungen in der Data Governance

5 Maßnahmen zur Sicherstellung der Datenqualität

Effektive Data Governance setzt eine hohe Datenqualität voraus, die sich durch die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten auszeichnet. Um diese sicherzustellen, gibt es eine Reihe von Maßnahmen, die getroffen werden können.

• Führen Sie einen Datenkatalog ein: Ein Datenkatalog ist unerlässlich, um Metadaten systematisch zu erfassen und zu verwalten. Er bietet einen umfassenden Überblick über alle verfügbaren Datenressourcen. Dadurch wird die Auffindbarkeit und das Verständnis der Daten verbessert, was wiederum zu einer effektiveren Nutzung und höheren Datenqualität führt.
• Erfassen Sie Ihre Daten nach dem First-Time-Right-Prinzip: Dieser Ansatz zielt darauf ab, Daten von Beginn an korrekt zu erfassen. Fehler werden so vermieden, bevor sie entstehen. Das spart Zeit und Ressourcen, die sonst für Korrekturen aufgewendet werden müssten. Ein Schlüsselelement ist hierbei die Schulung der Mitarbeiter, um ein hohes Bewusstsein für die Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten zu schaffen.
• Nutzen Sie Data Cleansing & Data Profiling: Datenbereinigung (Data Cleansing) ist der Prozess der Identifizierung und Korrektur (oder Löschung) fehlerhafter oder irrelevanter Daten. Data Profiling hingegen beinhaltet die systematische Analyse von Datensätzen zur Ermittlung von Inkonsistenzen und Abweichungen von der Norm. Diese Methoden tragen wesentlich zur Verbesserung der Datenqualität bei.
• Sorgen Sie für einen permanenten Datenzugang: Ein fortlaufendes Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass die Datenqualität über die Zeit hinweg erhalten bleibt. Es beinhaltet regelmäßige Überprüfungen, Updates und Wartungen der Daten. Dies garantiert, dass die Daten stets aktuell, genau und verlässlich sind.
• Arbeiten Sie nach dem Closed-Loop-Prinzip: Dieses Prinzip bezieht sich auf den kontinuierlichen Zyklus von Feedback und Verbesserung. Datenqualitätsprobleme werden nicht nur identifiziert und behoben, sondern es werden auch präventive Maßnahmen eingeführt, um ähnliche Probleme in der Zukunft zu vermeiden. So entsteht ein sich selbst verstärkender Prozess der ständigen Qualitätsverbesserung.

So halten Sie geltende Datenschutz- und Compliance-Richtlinien ein

Eine der wichtigsten Aufgaben der Data Governance ist das Einhalten gesetzlicher Compliance- und Datenschutzvorgaben. Wir haben die 10 wichtigsten Maßnahmen für Sie zusammengefasst.

1. Beachten Sie lokale Datenschutzgesetze wie die DSGVO: Es ist unerlässlich, dass alle Datenverarbeitungsaktivitäten den Bestimmungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderen relevanten Datenschutzgesetzen entsprechen. Dies schließt die korrekte Handhabung von Einwilligungen, die Verarbeitung von personenbezogenen Daten und die Einhaltung der Rechte der Betroffenen ein.
2. Führen Sie Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) durch: Vor Einführung neuer Datenverarbeitungsverfahren oder -technologien müssen Datenschutz-Folgenabschätzungen durchgeführt werden. Diese dienen dazu, potenzielle Datenschutzrisiken zu identifizieren und geeignete Gegenmaßnahmen zu ergreifen.
3. Privacy by Design und Privacy by Default: Datenschutz sollte bereits in die Entwicklung und Auswahl von IT-Systemen und -Prozessen integriert sein. Das bedeutet, dass Datenschutzstandards von Anfang an in die Technologie eingebettet sind und standardmäßig die datenschutzfreundlichsten Einstellungen vorab ausgewählt werden.
4. Führen Sie regelmäßige Schulungen durch: Mitarbeiter müssen regelmäßig geschult und sensibilisiert werden, um ein tiefgehendes Verständnis für Datenschutzpraktiken und Compliance-Anforderungen zu entwickeln und aufrechtzuerhalten.
5. Dokumentieren Sie alle Datenverarbeitungsaktivitäten: Eine lückenlose Dokumentation aller Datenverarbeitungsprozesse ist erforderlich. Dies umfasst die Erfassung von Art, Zweck und Rechtsgrundlage der Datenverarbeitung sowie Informationen über Datenempfänger und Speicherfristen.
6. Sorgen Sie für eine hohe Datensicherheit: Geeignete technische und organisatorische Maßnahmen (TOM) müssen lt. DSGVO implementiert werden, um die Sicherheit personenbezogener Daten zu gewährleisten. Dazu gehören Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen.
7. Treffen Sie Vorkehrungen für Datenübertragungen ins Ausland: Bei der Übertragung von Daten in Länder außerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums müssen zusätzliche Schutzmaßnahmen getroffen werden, um das Datenschutzniveau der DSGVO zu gewährleisten.
8. Halten Sie Betroffenenrechte wie Informationspflichten ein: Von der Datenverarbeitung betroffene Personen müssen ihre Rechte wie Auskunft, Berichtigung, Löschung, Einschränkung der Verarbeitung und Datenübertragbarkeit einfach ausüben können.
9. Ernennen Sie einen Datenschutzbeauftragten (DSB): Organisationen mit 20 Mitarbeitern oder mehr müssen lt. DSGVO einen Datenschutzbeauftragten ernennen, der die Einhaltung der Datenschutzvorschriften überwacht und als Ansprechpartner für Datenschutzfragen zur Verfügung steht. Dieser kann auch als unternehmensexterner Dienstleister hinzugezogen werden, falls die Expertise im Unternehmen selbst nicht vorhanden ist.
10. Durchführung regelmäßiger Compliance-Audits und -Überprüfungen: Die regelmäßige Überprüfung der Datenverarbeitungsprozesse und -praktiken stellt sicher, dass diese weiterhin den gesetzlichen Anforderungen entsprechen und etwaige Schwachstellen rechtzeitig erkannt werden.

Wenn sich die Umstände ändern: Change Management in der Data Governance

Effektive Data Governance erfordert die fortlaufende Anpassung an unternehmensinterne Veränderungen, die im Rahmen des Change Managements bewerkstelligt wird. Es setzt voraus, dass eine klare Kommunikationsstrategie im Unternehmen etabliert wird und alle Stakeholder über Änderungen in der Datenverwaltung und -nutzung zeitnah benachrichtigt werden, die sich auf die Data Governance auswirken. Nur so kann eine konsistente Datenqualität und -sicherheit über alle Abteilungen hinweg ermöglicht werden.

Hinzu kommt außerdem, dass alle Systeme und Prozesse flexibel genug gestaltet werden sollten, um sie schnell an neue Anforderungen anpassen zu können. Richten Sie daher zuverlässige Feedback-Mechanismen ein wie regelmäßige Meetings, in denen Herausforderungen und Risiken frühzeitig erkannt und angegangen werden können.

Best Practices für eine erfolgreiche Data Governance

Etablieren und leben Sie eine Data-Governance-Kultur

Eine Data-Governance-Kultur zu etablieren, beginnt mit dem Bewusstsein für einen verantwortungsvollen Datenumgang auf allen Unternehmensebenen. Insbesondere Führungskräfte sind dazu angehalten, die Bedeutung von Daten als wichtige strategische Ressource betonen und einen verantwortungsvollen Umgang mit Unternehmensdaten vorzuleben.

Alle Mitarbeiter müssen die Prinzipien und Praktiken der Daten Governance lernen und verstehen, um diese im Arbeitsalltag korrekt anzuwenden. Fördern Sie daher eine Unternehmenskultur, in der Daten als besonders wertvoll und schützenswert betrachtet werden.

Bauen Sie ein Data Governance Framework auf

Der Aufbau eines Data Governance Frameworks umfasst die Entwicklung klarer Richtlinien, Verfahren und Standards für das Datenmanagement. Ein solches Framework sollte spezifische Rollen und Verantwortlichkeiten definieren, einschließlich der Benennung eines Data Stewards oder Data Governance Officers.

Daneben sollten auch alle Prozesse klar vorgegeben werden, die sich auf die Qualität, den Schutz sowie die Sicherheit der Daten auswirken. Ein effektives Framework berücksichtigt zudem regelmäßige Bewertungen und Aktualisierungen, um mit technologischen und organisatorischen Veränderungen Schritt zu halten.