Kategorie: Data Governance

Für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet, ist Data Governance von entscheidender Bedeutung. Denn sie sorgt einerseits dafür, dass Daten effektiv und effizient verarbeitet werden – und andererseits sichert sie die Erfüllung von gesetzlichen Vorschriften und Compliance-Anforderungen.

Was ist eine Data-Governance-Matrix?

Eine Data-Governance-Matrix ist ein leistungsfähiges Instrument, das Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Datenbestände unterstützt. Als visuelle Darstellung von Datenbeständen, Prozessen und Beteiligten hilft sie dabei, die Beziehung zwischen Datenelementen und den darauf basierenden Geschäftsprozessen besser zu verstehen. Jedes Datenelement besitzt bestimmte Data-Governance-Verantwortlichkeiten, die sich darstellen lassen. Mithilfe dieser Darstellung können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten ebenso effizient wie effektiv verwaltet werden.

Was ist in einer solchen Matrix enthalten?

Eine Data-Governance-Matrix ist in Spalten aufgebaut. In ihr sind in der Regel folgende Information enthalten:

• Das spezifische Datenelement, das verwaltet wird, z. B. der Kundenname oder die Bestellnummer.
• Der Data Owner ist die Person oder Abteilung, die sich für die allgemeine Verwaltung und Kontrolle des Datenelements verantwortlich zeichnet.
• Der Data Steward ist diejenige Person oder Abteilung, die dafür verantwortlich ist, dass die Daten korrekt und konsistent sind und den Vorschriften entsprechen.
• Data Custodian (Datenverwalter): Ein Datenverwalter ist für die Speicherung und Sicherheit des Datenelements verantwortlich. Dies ist in der Regel eine Person aus der IT, zum Beispiel ein Data Engineer oder der Product Owner der jeweiligen Anwendung.
• Der Business Owner kann eine Person oder eine Abteilung sein, die für den Geschäftsprozess zuständig ist, der sich auf das entsprechende Datenelement stützt.
• Der IT-Verantwortliche ist für die technischen Aspekte des Datenelements verantwortlich. Dies können z. B. die Systeme und Anwendungen sein, die die Daten verwalten. Diese Rolle ist häufig mit der des Data Custodian identisch.

Diese Festlegung der Verantwortlichkeiten für jedes einzelne Datenelement ist sehr wichtig. Sie stellt sicher, die Rollen und Zuständigkeiten aller beteiligten Akteure zu klären.

Erstellung einer Data-Governance-Matrix

Der erste Schritt bei der Erstellung einer Data-Governance-Matrix besteht darin, die Datenelemente zu ermitteln, die in die Matrix aufgenommen werden müssen. Dies erfolgt i.d.R. gemeinsam mit den Interessenvertretern.

Der nächste Schritt besteht darin, die an der Verwaltung jedes Datenelements beteiligten Akteure zu ermitteln. Dabei steht die Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen, z. B. Marketing, Vertrieb, Betrieb und Finanzen, im Vordergrund.

Sind alle beteiligten Akteure identifiziert worden, werden im Anschluss die Zuständigkeiten für jedes Datenelement festgelegt. Gemeinsam mit den Beteiligten werden ihre Rollen und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung der Daten geklärt.

Der letzte Schritt besteht darin, die Matrix zu entwickeln. Dies kann mithilfe einer Tabellenkalkulation oder eines anderen Tools erfolgen, das eine einfache Visualisierung der Daten ermöglicht.

Hindernisse bei der Implementierung

Die Implementierung einer Data-Governance-Matrix kann sehr herausfordernd sein – erfahrungsgemäß bleiben Hindernisse dabei nicht aus. Mangelndes Engagement der Stakeholder, unvollständige Daten oder innerhalb von Abteilungen isolierte Daten (Datensilos) seien dafür exemplarisch genannt.

Leistungsfähiges Instrument für die Verwaltung von Datenbeständen

Mithilfe einer Data-Governance-Matrix stellen Unternehmen sicher, dass ihre wertvollen Daten ebenso effizient wie effektiv verwaltet werden. Die visuelle Darstellung hilft dabei, die Beziehung zwischen Datenelementen und den darauf basierenden Geschäftsprozessen besser zu verstehen. Rollen und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung der Daten werden exakt definiert und geklärt. Unternehmen erhalten mit einer Data-Governance-Matrix ein leistungsfähiges Instrument für die Verwaltung ihrer Datenbestände.

Ein Datenkatalog profitiert in hohem Maße von der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Metadaten, um den Nutzern einen Mehrwert bieten zu können. Daher ist es wichtig, bereits vor der Einführung eines Datenkatalogs eine Data Governance zu etablieren. Data Governance bildet den Rahmen für die Verwaltung und Steuerung von Datenbeständen in einem Unternehmen – ohne sie können die im Datenkatalog gespeicherten Metadaten unvollständig oder ungenau sein, was zu falschen Schlussfolgerungen oder Fehlinterpretationen der Daten führen kann.

Datenkonsistenz durch Data Governance sicherstellen

Data Governance sorgt dafür, dass die Daten innerhalb des gesamten Unternehmens konsistent sind. Diese Konsistenz ist für die genaue Interpretation von Daten und für datengestützte Entscheidungen unerlässlich. Data Governance bietet einen Rahmen für die Wahrung der Konsistenz von Datenbeständen, indem mit ihr Standards für Datenqualität, Datenklassifizierung und Datennutzung festgelegt werden.

Sicherstellung der Datengenauigkeit

Data Governance stellt sicher, dass die Genauigkeit von Datenbeständen gewährleistet ist. Mit ihr werden Prozesse definiert, die der Datenvalidierung und Datenbereinigung dienen – und mit ihnen die Gewährleistung der Datenintegrität sichergestellt wird. Erst durch diese Datengenauigkeit bietet Data Governance eine solide Grundlage für den Datenkatalog, auf der er aufgebaut werden kann.

Den Datenzugriff verbessern

Indem Rollen und Verantwortlichkeiten für Dateneigentum und Datenverwaltung festgelegt werden, trägt Data Governance in hohem Maße dazu bei, den Datenzugriff zu verbessern. Sie hilft außerdem dabei, Datensilos zu vermeiden und die Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen zu fördern. Insgesamt wird sichergestellt, dass die Daten den richtigen Personen im richtigen Format und zur richtigen Zeit zugänglich sind.

Sicherstellung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Data Governance bietet einen Rahmen für die Einhaltung von Vorschriften. Sie trägt zur Festlegung von Standards für den Datenschutz, die Datensicherheit und die Datenaufbewahrung bei. Die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften ist wichtig, um rechtliche und finanzielle Strafen zu vermeiden, die sich aus der Nichteinhaltung von Vorschriften ergeben können.

Bereitstellung von Datenkatalog Governance

Ein Datenkatalog ist ein wertvolles Gut für jede Organisation, jedoch muss er ordnungsgemäß verwaltet werden, um sicherzustellen, dass die darin enthaltenen Daten korrekt und zuverlässig sind. Data Governance bietet den Rahmen für die Verwaltung des Datenkatalogs, einschließlich der Definition von Metadatenstandards, der Festlegung von Datenverwaltungsrollen und der Durchsetzung von Datenqualitätsstandards.

Fazit: Data Governance ist für die Schaffung einer soliden Grundlage für einen Datenkatalog unerlässlich

Data Governance ist für die Schaffung einer soliden Grundlage für einen Datenkatalog unerlässlich. Fehlt eine angemessene Data Governance, können die Daten im Datenkatalog ungenau oder unvollständig sein. Falsche Schlussfolgerungen und Fehlinterpretationen der Daten sind die Folge. Damit der Datenkatalog auf einem soliden Fundament steht und die darin enthaltenen Daten korrekt und zuverlässig sind, sollte Data Governance bereits vor dem Datenkatalog eingeführt werden.

Data Mesh ist ein relativ junges, neues Konzept auf dem Gebiet der Datenverwaltung. Es handelt sich um einen dezentralen Ansatz. Er konzentriert sich auf denjenigen Bereich des Unternehmens sowie die Personen, die die Daten nutzen. Sein Konzept befürwortet die Aufteilung großer zentralisierter Datenarchitekturen in kleinere, domänenspezifische Datensysteme. Diese werden von Domänen-Teams verwaltet, die oftmals funktionsübergreifend sind.

Data Mesh – ein Konzept der Softwarearchitektin Zhamak Dehghani

Die ehemalige Softwarearchitektin bei ThoughtWorks und heutige CEO von Nextdata, Zhamak Dehghani, stellte das Konzept des Data Mesh 2018 erstmals in einem Blogbeitrag vor. Seitdem hat es unter Data Architects und Data Engineers, die nach Möglichkeiten zur Verbesserung der Agilität, Flexibilität und Skalierbarkeit ihrer Datensysteme suchen, zunehmend an Popularität gewonnen.

Was ist neu am Konzept dieser Datenverwaltung?

Der traditionelle Ansatz der Datenverwaltung sieht vor, dass Daten von einem zentralen Datenteam oder einer IT-Abteilung verwaltet werden. Data Mesh hingegen verfolgt ein anderes Konzept. Daten sollen wie ein Produkt behandelt werden, das sich im Besitz von Fachexperten befindet und von diesen verwaltet wird. Die Qualität, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit liegen in der Verantwortung desjenigen Personenkreises, der die Daten und ihren Kontext versteht.

Welche Vorteile bietet Data Mesh?

Die Aufteilung von Datensystemen in kleinere, bereichsspezifische Komponenten erleichtert die Skalierung von Datensystemen bei wachsendem Unternehmen. Da die Domänenteams ihre eigenen Datensysteme verwalten können, ermöglicht Data Mesh den Unternehmen eine schnellere Anpassung an sich ändernde Marktbedingungen und Kundenanforderungen. Dadurch ist sichergestellt, dass die Daten korrekt, aktuell und vollständig sind. Außerdem kann das Konzept dazu beitragen, die Markteinführung neuer Datenprodukte und Funktionen zu beschleunigen. Indem Bereichsteams Datenprodukte unabhängig entwickeln und bereitstellen, ohne dabei auf zentralisierte IT-Teams angewiesen zu sein.

Potenzielle Risiken durch Data Governance minimieren

Der Ansatz der Datenvernetzung birgt auch einige potenzielle Risiken. Wenn beispielsweise die Teams der Fachbereiche nicht angemessen geschult sind, kann es problematisch werden, ihre eigenen Datensysteme effektiv zu verwalten. Data Governance und Datensicherheit über mehrere bereichsspezifische Systeme hinweg zu gewährleisten, stellt Domänenteams nicht selten vor große Herausforderungen.

Data Governance spielt die entscheidende Rolle, die Risiken innerhalb des Datengeflechts zu minimieren. Sie trägt dazu bei, dass die Daten über mehrere bereichsspezifische Systeme hinweg integriert und konsistent sind. Durch die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung stellt Data Governance sicher, dass die Domänenteams ihre Datensysteme effektiv und in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Vorschriften verwalten.

Fazit: Data Mesh ist ein innovativer Ansatz für die Datenarchitektur

Insgesamt bietet Data Mesh viele Vorteile gegenüber herkömmlichen zentralisierten Ansätzen. Es ist ein innovativer Ansatz für die Datenarchitektur, der Unternehmen dabei hilft, eine größere Skalierbarkeit, Agilität und Flexibilität ihrer Datenverwaltungssystemen zu erreichen. Gute Schulungen der Domänenteams und eine Ausstattung mit den richtigen Tools stellen sicher, dass die Datenqualität und -konformität durch Data Governance gewährleistet ist.