Data Governance ist ein wesentlicher Aspekt moderner Unternehmen. Sie umfasst die Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einer Organisation verwendeten Daten. Data Governance soll sicherstellen, dass die Daten effektiv und effizient genutzt werden, um die Unternehmensziele zu erreichen. Mit dem Aufkommen agiler Methoden in der Softwareentwicklung suchen viele Unternehmen nach Möglichkeiten, Data Governance in einem agilen Ansatz einzuführen.
Einführung von Data Governance – als agiler Ansatzes
Bei der Einführung von Data Governance im Rahmen eines agilen Ansatzes ist es wichtig, mit den Grundlagen zu beginnen. Dazu gehören die Definition der Ziele und des Umfangs des Data-Governance-Programms. Die Ziele sollten sich an der allgemeinen Geschäftsstrategie und den Zielen des Unternehmens orientieren. Der Umfang des Programms sollte auf der Grundlage der Data-Governance-Anforderungen des Unternehmens festgelegt werden.
Sobald die Ziele und der Umfang definiert sind, besteht der nächste Schritt darin, ein Data-Governance-Rahmenwerk zu erstellen. Dieser Rahmen sollte Richtlinien, Standards und Verfahren für die Verwaltung der Daten enthalten. Das Framework sollte auch Rollen und Verantwortlichkeiten für die verschiedenen am Data-Governance-Programm beteiligten Akteure berücksichtigen.
Das Rahmenwerk in kleinen Schritten implementieren
Bei einem agilen Ansatz ist es wichtig, in Iterationen zu arbeiten. Das bedeutet, das Data-Governance-Rahmenwerk in kleinen, inkrementellen Schritten zu implementieren. Der erste Schritt sollte darin bestehen, die kritischen Datenelemente (CDEs) zu identifizieren, die für das Unternehmen wichtig sind. Der nächste Schritt ist die Implementierung von Datenprofilen und Datenqualitätsbewertungen, um sicherzustellen, dass die CDEs genau und zuverlässig sind.
Sobald die ZVEs definiert und die Datenqualitätsregeln festgelegt sind, besteht der nächste Schritt darin, die Datenabfolge und die Datenklassifizierung zu implementieren. Die Datenreihenfolge hilft dabei, den Datenfluss innerhalb des Unternehmens zu verfolgen, während die Datenklassifizierung dabei hilft, die Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und Kritikalität zu kategorisieren.
Im weiteren Verlauf des Data-Governance-Programms ist es wichtig, die Wirksamkeit des Programms kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Dies kann durch die Implementierung von Datenqualitätsmetriken und Data-Governance-KPIs (Key Performance Indicators) geschehen. Diese Metriken und KPIs sollten auf der Grundlage der Ziele des Data-Governance-Programms definiert werden.
Messung von Geschäftsergebnissen
Die Messung der Geschäftsergebnisse eines Data-Governance-Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Die Geschäftsergebnisse sollten mit den Zielen des Programms übereinstimmen. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Geschäftsergebnisse aufgeführt, die gemessen werden können:
- Verbesserte Datenqualität wird durch die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken wie Vollständigkeit, Genauigkeit und Aktualität gemessen.
- Ziel des Data-Governance-Programms ist außerdem eine höhere Effizienz bei der Datenverwaltung. Diese lässt sich durch die Verfolgung des Zeit- und Arbeitsaufwands für die Verwaltung der Daten ermitteln.
- Das mit der Verwaltung der Daten verbundene Risiko ist effektiv zu verringern. Anhand der Anzahl von Datenschutzverletzungen oder Verstößen gegen die Vorschriften kann man das Erreichen dieses Ziels kontrollieren.
- Eine verbesserte Entscheidungsfindung ergibt sich aus der Anzahl der Entscheidungen, die sich aus genauen und zuverlässigen Daten zusammensetzen.
Ein effektives Data-Governance-Programm, das Geschäftsziele unterstützt
Die Einführung von Data Governance in einem agilen Ansatz erfordert einen klar definierten Rahmen, in dem man sich auf kritische Datenelemente sowie eine kontinuierliche Überwachung und Messung der Wirksamkeit des Programms konzentriert. Die Messung der Geschäftsergebnisse des Programms ist unerlässlich, um seinen Wert für das Unternehmen nachzuweisen. Wenn Unternehmen diese Schritte befolgen, können sie ein effektives Data-Governance-Programm implementieren, das ihre Geschäftsziele unterstützt.
