Schlagwort: Data Governance

Data Governance schafft einen grundlegenden Rahmen für einen effizienten Umgang mit den Daten eines Unternehmens. Mit ihr werden Verantwortlichkeiten geklärt, Rollen definiert, Prozesse standardisiert.

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Der Compliance Manager im Driver Seat

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein

Wie Daten, Governance und KI die Rolle der Compliance revolutionieren

Bild AI generiert

Die Zeiten, in denen Compliance-Manager*innen als Bremsklötze der Digitalisierung galten, sind vorbei. In unserem aktuellen Artikel im BCM Magazin (Ausgabe 1/2025) zeigen wir, warum moderne Compliance heute zum zentralen Innovationstreiber wird – und wie sie Organisationen dabei hilft, mit der zunehmenden regulatorischen und technologischen Komplexität umzugehen.

Wieso Compliance Manager Daten als Fundament ansehen – nicht als Nebenrolle

Im Zentrum des Compliance Managers steht eine Erkenntnis: Ohne verlässliche, gut strukturierte Daten gibt es keine wirksame Compliance.Gerade in Zeiten von ESG-Regularien, Lieferkettengesetzen oder dem AI Act benötigen Unternehmen ein starkes Fundament aus Datenkompetenz und Governance-Strukturen, um regulatorischen Anforderungen nicht nur gerecht zu werden, sondern sich zukunftssicher aufzustellen.

Unsere Position:

Compliance ist heute mehr als Risikovermeidung – sie ist strategisch und datengetrieben.

Die Rolle des Compliance Managers verändert sich grundlegend

In unserem Beitrag betonen wir, wie wichtig es ist, dass Compliance-Abteilungen nicht länger isoliert agieren, sondern aktiv mit Führung, IT und Fachbereichen vernetzt werden. Das bedeutet konkret:

  • Aufbau funktionsübergreifender Data-Governance-Strukturen
  • Nutzung von Data Science und Process Mining, um Risiken frühzeitig zu erkennen
  • Entwicklung einer Compliance-Kultur, die Innovation ermöglicht und nicht verhindert
KMU im Fokus – Effizienz statt teure Lösungen

Während Konzerne eigene Legal-Tech-Abteilungen aufbauen oder externe Beratung einkaufen können, fehlen kleineren und mittleren Unternehmen oft die Ressourcen. Doch gerade KMU profitieren besonders von effizienten, datenbasierten Strukturen. In unserem Artikel zeigen wir praxistaugliche Ansätze und Tools, die ohne große Budgets umsetzbar sind – und echten Mehrwert schaffen.

Compliance + Data Governance = Zukunftsfähigkeit

Wer, wie Compliance Manager, wirklich ganzheitlich denkt, erkennt:
Eine enge Verzahnung mit der Datenstrategie führt zu mehr Resilienz, besserer Steuerung und einem klaren Wettbewerbsvorteil. Genau hier setzen wir mit unserer Beratung an – pragmatisch, fundiert und umsetzungsorientiert.

📖 Lesen Sie den vollständigen Artikel im BCM Magazin 1/2025
Gerne stellen wir Ihnen auf Anfrage ein Belegexemplar oder eine Zusammenfassung zur Verfügung. Schreiben Sie uns – oder vernetzen Sie sich direkt auf LinkedIn!

Über die Autoren

Dr. Marcus Brandt ist Geschäftsführer bei Petermann Brandt und Experte für Datenmanagement, Data Governance und digitale Transformation.
Stefan M. Remaklus ist Mitglied im BCM, ehemaliger Direktor einer internationalen Großbank und Gründer von CCR Consulting.

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Was ist Datenmanagement – und welche Funktionen bietet es? 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Strategy
Was ist Datenmanagement?

Im digitalen Zeitalter sind Daten längst zu einem wesentlichen Bestandteil eines jeden Geschäftsbetriebs geworden. Ein effektives Datenmanagement sorgt dafür, dass Daten korrekt und zuverlässig sind – und dass sie angemessen genutzt werden. Lassen Sie uns einmal näher betrachten, was Datenmanagement eigentlich ist, und welche Funktionen es bietet. 

Was ist Datenmanagement? 

Datenmanagement lässt sich als „Prozess der Kontrolle und Steuerung von Datenressourcen innerhalb einer Organisation“ umschreiben. Dieser Prozess umfasst alle Richtlinien, Verfahren und Technologien, die zur Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus eingesetzt werden. Ziel des Datenmanagements sind stets korrekte sowie vollständige Daten. Darüber hinaus muss garantiert sein, dass Daten zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen – wenn sie benötigt werden. Im folgenden lassen Sie uns die Funktionen des Datenmanagements erläutern. 

Datenverwaltung mit Data Governance 

Data Governance überwacht die Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation. Sie stellt sicher, dass die Daten angemessen verwendet sowie korrekt und zuverlässig sind. Die Verwaltung von Daten mit Data Governance umfasst Richtlinien, Verfahren und Technologien, die während ihres gesamten Lebenszyklus eingesetzt werden. 

Datenqualitätsmanagement 

Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind. Verfahren zur Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern sowie Techniken zur Vermeidung künftiger Datenfehler kennzeichnen das Datenqualitätsmanagement. 

Datenintegration 

Mithilfe der Datenintegration werden im Rahmen des Datenmanagement Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht kombiniert. Dabei kommen Technologien wie ETL-Tools (Extract, Transform, Load) zum Einsatz, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein Standardformat umgewandelt und in ein so genanntes Data Warehouse geladen werden. 

Datensicherheit 

Datensicherheit stellt den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verwendung, Offenlegung, Störung, Änderung oder Zerstörung sicher. Sie bietet u.a. Richtlinien und Verfahren zum Schutz sensibler Daten, und umfasst Technologien wie Verschlüsselung, Firewalls und Intrusion Detection Systeme. 

Stammdatenverwaltung- bzw. management 

Das Stammdatenmanagement beschreibt den Prozess der Erstellung und Pflege einer einzigen, konsistenten Ansicht der wichtigsten Dateneinheiten innerhalb eines Unternehmens. Zu diesen zählen beispielsweise Kundeninformationen, Produktinformationen und Finanzdaten. 

Datenarchitektur 

Die Datenarchitektur umfasst den Entwurf von Datenmodellen, Datenspeicherung und Datenzugriffsmechanismen. Sie stellt sowohl den Entwurf als auch die Struktur der Datenumgebung innerhalb eines Unternehmens dar. 

Datenlebenszyklusmanagement 

Das so gen. Datenlebenszyklusmanagement umfasst Verfahren für die Aufbewahrung, Archivierung und Entsorgung von Daten. Anders gesagt: Datenlebenszyklusmanagement ist der Prozess der Verwaltung von Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer Löschung. 

Datenverwaltung – eine wichtige Funktion für Geschäftsabläufe 

Die Datenverwaltung ist eine sehr wichtige Funktion für jedes Unternehmen, das Daten als Teil seiner Geschäftsabläufe verwendet. Ein effektives Datenmanagement sorgt dafür, dass Daten korrekt und zuverlässig sind, und dass sie angemessen verwendet werden. Datenmanagement besteht aus den Funktionen Data Governance, Datenqualitätsmanagement, Datenintegration, Datensicherheit, Stammdatenmanagement, Datenarchitektur und Datenlebenszyklusmanagement. Unternehmen, die sich der Implementierung effektiver Datenverwaltungspraktiken bedienen, profitieren von fundierten Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Daten. 

Experten für Datenmanagement

Petermann Brandt bringt Ihr Datenmanagement auf ein neues Niveau.

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Wie Data Governance Kosten senken kann

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Auf welche Weise Data Governance die Kosten von Unternehmen senken kann

Data Governance ist ein wesentlicher Aspekt der Datenverwaltung, der Unternehmen dabei hilft, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Sie gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten im gesamten Unternehmen. Im Folgenden zeigen wir die Potenziale von Data Governance auf und erläutern die daraus resultierenden Möglichkeiten, die Kosten von Unternehmen erheblich zu senken. 

Kosten für die Datenspeicherung mit Data Governance senken

Ohne Data Governance liegen Unternehmensdaten oft in redundanter, veralteter oder trivialer Form (ROT-Daten) vor. Eine passgenaue Data Governance hilft dabei, diese ROT-Daten zu identifizieren und zu beseitigen. Eine Senkung der Kosten für die Datenspeicherung ist das Ergebnis. 

Kosteneinsparungen durch verbesserte Datenqualität

Data Governance ist ein erheblicher Faktor für die Verbesserung der Datenqualität. Indem sie Datenstandards, Richtlinien und Verfahren festlegt, trägt Data Governance wesentlich zur Verringerung von Datenfehlern und -inkonsistenzen bei. Geringerer Arbeitsaufwand in Form von weniger Nacharbeit und einer besseren Entscheidungsfindung sorgen für deutlich geringere Betriebskosten. 

Bessere Einhaltung von Vorschriften

Unternehmensdaten müssen stets in Übereinstimmung mit rechtlichen und behördlichen Anforderungen verwaltet werden. Data Governance senkt das Risiko von Strafen bei Nichteinhaltung und verringert die damit verbundenen Kosten. 

Höhere Produktivität

Data Governance legt fest, wer für die Verwaltung von Daten zuständig ist und wie sie verwaltet werden sollen. Dadurch werden datenbezogene Prozesse rationalisiert, was im Gegenzug zu einer höheren Produktivität und Effizienz führt. 

Geringere IT-Kosten 

Eine solide Data Governance verringert die Notwendigkeit kostspieliger IT-Eingriffe wie Datenbereinigung und -abgleich. Das senkt die IT-Kosten – und verbessert gleichzeitig die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten. 

Verbesserte Kundenerfahrung 

Eine bessere Datenqualität und ein verbessertes Kundenerlebnis hängen eng miteinander zusammen. Kundenzufriedenheit, -treue und -bindung erhöhen sich dank besserer Datenqualität merklich. Die Kosten durch geringere Kundenabwanderung sinken, höhere Einnahmen winken. 

Verbessertes Risikomanagement 

Data Governance kann dabei helfen, datenbezogene Risiken, wie z. B. Datenschutzverletzungen oder Datenverluste, zu erkennen und zu bewältigen. Erhebliche finanzielle und reputationsbezogene Kosten werden weitestgehend vermieden. 

Kosten senken mit einer Vielzahl von Methoden 

Die Möglichkeiten, mit Data Governance Kosten zu senken, lassen sich mit einer Vielzahl von Methoden erzielen. Sei es die Berechnung von Einsparungen bei den Speicherkosten, die Analyse von Fehlerquoten und Nachbearbeitungskosten. Auch die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften und der damit verbundenen Strafen tragen deutlich zur Kostensenkung bei. Die Verfolgung der Kundenzufriedenheit und der Kundenbindungsraten ist ein nicht unerheblicher Faktor in den Unternehmensbilanzen. 

Experten für Data Governance

Mit Petermann Brandt eine solide Data Governance etablieren.

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Wie IT-Architektur und Data Governance zusammenhängen 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Wie IT-Architektur und Data Governance zusammenhängen

Die IT-Architektur spielt im Zusammenhang mit Data Governance eine entscheidende Rolle, um eine effektive und effiziente Datenverwaltung zu gewährleisten. Als IT-Architektur bezeichnet man den Entwurf und die Struktur der IT-Systeme und -Infrastruktur eines Unternehmens, einschließlich Hardware, Software, Netzwerke und Datenbanken. Je effektiver sie ist, umso besser können Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren in ordnungsgemäßer Weise implementiert und durchgesetzt werden. 

Die Beziehung zwischen IT-Architektur und Data Governance 

Die Beziehung zwischen beiden Bereichen ist im Prinzip zweigeteilt. Auf Grundlage der IT-Architektur werden Richtlinien und Verfahren für die Data Governance aufgebaut. Sie bestimmt, wie Daten in einer Organisation erfasst, gespeichert, verarbeitet und gemeinsam genutzt werden. Damit Daten ordnungsgemäß gesichert werden, nur befugten Personen zugänglich sind und den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entsprechen, ist eine gut konzipierte und wirkungsvolle IT-Architektur wichtig. 

Was macht eine gut konzipierte IT-Architektur aus? 

Zu einer gut konzipierten IT-Architektur zählen beispielsweise Datenspeichersysteme, die eine Verschlüsselung und Zugriffskontrolle ermöglichen. Auch Netzwerke, die Daten sicher übertragen, zählen dazu. Darüber hinaus sind Datenbankmanagementsysteme zu nennen, die Prüfprotokolle und andere Funktionen zur Einhaltung von Vorschriften bereitstellen. Mit diesen technischen Möglichkeiten gestalten Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung den Schutz und die Qualität von Daten in effektiver Weise. 

Mit Data Governance die IT-Architektur regeln 

Im Rahmen der allgemeinen Data-Governance-Bemühungen ist es nötig, die Architektur zu regeln. Dazu müssen Richtlinien, Verfahren und Standards vorhanden sein, die sicherstellen, dass die IT-Architektur so konzipiert ist, dass sie die Ziele der Daten Governance unterstützt. 

Beispielsweise ließen sich Richtlinien einführen, die vorschreiben, dass alle neuen IT-Projekte einen Überprüfungsprozess durchlaufen. Das Ziel: Sie sollen mit den Richtlinien und Standards der Data Governance übereinstimmen. Mithilfe dieses Überprüfungsprozesses ließen sich verschiedene Aspekte überprüfen und bewerten:  

  • die Zugänglichkeit und die Einhaltung von Vorschriften sowie  
  • die Übereinstimmung mit den allgemeinen Data-Governance-Zielen 
  • Sicherstellung einer konstant hohen Datenqualität 
  • Die Einhaltung von festgelegten Data Management Prozessen 
  • Verfolgung, wie Daten durch das Unternehmen fließen (data lineage) 
  • Prozessverfolgung und Prozess Mining zur Prozessoptimierung 
  • Bewertung der IT-Fähigkeiten (Business Capability) 

In den Richtlinien lassen sich darüber hinaus auch die Arten von Technologien und Systemen festlegen, die innerhalb des Unternehmens zulässig sind. Sie definieren die technischen Standards, die die Konsistenz und Kompatibilität zwischen verschiedenen Systemen und Datenquellen gewährleisten. 

Die Ziele der Data Governance unterstützen 

IT-Architektur und Data Governance hängen eng zusammen, denn eine solide IT-Architektur bildet das Fundament für die Richtlinien und Verfahren der Data Governance. Eine wirksame Architektur sorgt in wesentlichem Maße dazu bei, dass Daten ordnungsgemäß gesichert werden, nur befugten Personen zugänglich sind und mit den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften übereinstimmen. Gleichzeitig ist die IT-Architektur auch als Teil der allgemeinen Data-Governance-Bemühungen zu regeln. Nur so ergänzen sich beide Bereiche optimal. 

Damit Data Governance und IT-Architektur einander perfekt ergänzen.

Petermann Brandt.

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Data Governance in einem agilen Ansatz einführen 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Data Governance in einem agilen Ansatz einführen

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. 

Wettbewerbsfähig durch Data Governance.

Petermann Brandt unterstützt Ihre Geschäftsziele.

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Effektive Data Governance für Banken und Versicherungen

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Banken & Versicherungen
Data Governance für Banken und Versicherungen
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Der Finanzsektor muss enorme Datenmengen verarbeiten. Insbesondere Daten von Banken und Versicherungen verlangen nach strengen Verwaltungs- und Schutzmaßnahmen. Eine effektive Data Governance stellt eine fundamentale Strategie dar, um den Herausforderungen der Datenverwaltung und -sicherheit gerecht zu werden. Erfahren Sie, warum eine wirksame Data Governance in diesen Branchen unerlässlich ist. 

Regulatorische Compliance und Risikomanagement

Sowohl Banken als auch Versicherungen müssen strenge regulatorische Anforderungen erfüllen. Eine effektive Data Governance hilft dabei, diesen zahlreichen Anforderungen gerecht zu werden und das Risiko von Verstößen und den damit verbundenen Strafen zu minimieren. Im Bankwesen beispielsweise sind DSGVO, MiFID II und PCI DSS maßgebend, um den Datenschutz und die Datensicherheit zu gewährleisten. 

Data Governance fördert Zuverlässigkeit der Daten von Banken und Versicherungen 

Eine effektive Data Governance fördert die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten von Banken und Versicherungen. Für Kernprozesse wie Risikobewertung, Kundenprofilierung und Entscheidungsfindung ist das von entscheidender Bedeutung. Insbesondere in der Versicherungsbranche erfordert die Bewertung von Risiken und Ansprüchen präzise Daten – eine hohe Datenqualität ist daher unverzichtbar. 

Datenschutz und -sicherheit für sensible Finanzdaten

Angesichts der sensiblen Natur von Finanzdaten stellt deren Schutz eine Hauptpriorität für Banken und Versicherungsunternehmen dar. Data Governance-Programme etablieren strenge Sicherheitsmaßnahmen, die Kundendaten vor unbefugtem Zugriff und Datenschutzverletzungen schützen. Diese umfassen Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Datenschutzprotokolle – Maßnahmen, die entscheidend sind, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und den Ruf des Unternehmens zu schützen. 

Operative Effizienz und Kundenorientierung 

Data Governance führt zur Standardisierung von Datenmanagementpraktiken und der Reduzierung von Datenredundanzen. Banken profitieren dadurch von einer schnelleren und genaueren Datenverarbeitung – eine verbesserten Kundenzufriedenheit und Kundenbindung sind die Folge. Versicherer profitieren ebenfalls von optimierten Dokumentationsprozessen und verbesserten Datenanalysen – kosteneffizientere und kundenorientierteren Services werden möglich. 

Förderung von Innovation und Wettbewerbsvorteilen 

Banken, die auf eine solide Datenverwaltung setzen, können in einer zunehmend datengesteuerten Welt schneller auf Marktveränderungen reagieren. Eine effektive Data Governance hilft den Unternehmen, aus ihren Daten wertvolle Einsichten zu gewinnen und sich durch maßgeschneiderte Finanzprodukte differenzieren. Data Governance führt darüber hinaus oft zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. 

Strategische Komponente Data Governance nutzen 

Data Governance ist für Banken und Versicherungen nicht nur eine regulatorische Anforderung, sondern kann auch als eine strategische Komponente angesehen werden. Sie ermöglicht es den Unternehmen, ihre Datenbestände effektiv zu nutzen, um operative Effizienz, Kundenzufriedenheit und Innovation zu steigern. Eine Investition in Data Governance ist daher eine Investition in die Zukunftssicherheit und Wettbewerbsfähigkeit. 

Wettbewerbsfähigkeit dank effektiver Data Governance.

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Compliance Management Systeme im Vergleich 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Risk & Compliance Management
Compliance-Management-Systeme (CMS) im Vergleich

Compliance Management Systeme (CMS) sind entscheidend für Unternehmen, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen und ein hohes Maß an organisatorischer Integrität zu wahren. Verschiedene Typen von CMS bieten unterschiedliche Funktionen, die auf die spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen zugeschnitten sind. Hier eine Übersicht über die gängigen Systeme im Vergleich: 

Allzweck-Compliance-Management-Plattformen 

Allzweck-Compliance-Management-Systeme bieten eine breite Palette an Werkzeugen, die sich nicht auf einen Sektor beschränken, sondern branchenübergreifend anwendbar sind. Sie sind weniger spezialisiert, wenn es um spezifische Risikominderungs-, Governance– oder technische Herausforderungen geht, bieten jedoch eine solide Grundlage für allgemeine Compliance-Aufgaben. 

Branchenspezifische Systeme 

Diese Tools sind speziell auf die Bedürfnisse bestimmter Sektoren zugeschnitten, wie zum Beispiel das Gesundheitswesen, die Fertigung oder die Finanzbranche. Sie sind rund um spezielle Rahmenwerke entwickelt, die auf die Einhaltung bestimmter Vorschriften wie PCI-DSS, HIPAA, GDPR und ISO-Standards ausgerichtet sind. 

GRC-Software (Governance, Risk and Compliance) 

Diese Art von Software integriert allgemeine Compliance-Management-Funktionen mit Funktionen, die das Risikomanagement und Corporate Governance-Aufgaben vereinfachen. Viele GRC-Lösungen bieten Integrationsmöglichkeiten mit anderen Tools, was Compliance-Workflows und -Initiativen vereinfacht. 

ISO-Standards für Compliance-Management 

Zusätzlich zu diesen grundlegenden Systemtypen gibt es spezifische ISO-Standards, die die Rahmenbedingungen für Compliance-Management-Systeme festlegen: 

ISO 37001: Dieser Standard konzentriert sich auf Anti-Korruptions-Compliance und bietet Richtlinien zur Bekämpfung von Bestechung. 

ISO 37301: Dieser neuere Standard bietet einen umfassenden Rahmen für Compliance-Management-Systeme, der über die Bekämpfung von Korruption hinausgeht und eine breite Palette von Compliance-Themen abdeckt, einschließlich Menschenrechten, Gesundheitsschutz und Sicherheit am Arbeitsplatz, Datenschutz und finanziellen sowie Unternehmenskriminalität. 

Beide Standards nutzen den Plan-Do-Check-Act (PDCA)-Zyklus, um kontinuierliche Verbesserungen zu fördern, unterscheiden sich jedoch in ihrem spezifischen Fokus und Umfang. 

Implementierung und fortlaufende Überwachung 

Für die effektive Implementierung eines CMS ist es entscheidend, dass Unternehmen ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse und regulatorischen Anforderungen verstehen. Compliance-Management-Software kann dabei helfen, den manuellen Arbeitsaufwand zu minimieren, die Implementierung zu vereinfachen und eine kontinuierliche Überwachung und Berichterstattung zu erleichtern. Dies umfasst in der Regel automatisierte Workflows, Echtzeit-Dashboards und sofortige Benachrichtigungen über Compliance-Probleme. 

Durch die Wahl des richtigen Compliance-Management-Systems (CMS) können Unternehmen nicht nur regulatorische Strafen vermeiden, sondern auch eine Kultur der Integrität und Transparenz fördern, die zur gesamten Geschäftsstrategie beiträgt. 

Wir unterstützen Sie bei Wahl und Implementierung eines passenden CMS.

Kontaktieren Sie uns für weitere Informationen.

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Den Wert seiner Daten maximieren – mit Data Governance

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
Den Wert seiner Daten mit Data Governance maximieren

Wenn ein Unternehmen den Wert seiner Daten maximieren möchte, wird es nur schwerlich am Thema Data Governance vorbeikommen. Seinen CEO jedoch davon zu überzeugen, in Data Governance zu investieren, kann sich mitunter schwierig gestalten. Vor allem dann, wenn der sich auf andere Fachleute seines Unternehmens konzentriert. Wie es dennoch gelingt, Ihrem Chef das Thema Data Governance schmackhaft zu machen – das erfahren Sie im Folgenden. 

Data Governance sorgt für Kosteneinsparungen 

Die Einführung einer Data Governance kann dazu beitragen, die mit der Datenverwaltung verbundenen Kosten zu senken. Standardisierte Prozesse und Verfahren für die Datenverwaltung helfen dabei, das Risiko von Datenfehlern zu verringern. Data Governance verbessert die Genauigkeit der Daten und minimiert die mit der Behebung von Datenproblemen verbundenen Kosten. 

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften 

In regulierten Branchen, wie dem Gesundheitswesen oder dem Finanzwesen tätige Unternehmen, müssen zwingend Datenschutzbestimmungen eingehalten werden. Um die Daten in Übereinstimmung mit diesen Vorschriften zu verwalten und so das Risiko von Geldstrafen oder rechtlichen Schritten zu verringern, ist Data Governance erste Wahl. 

Datenqualität durch Data Governance maximieren

Data Governance sorgt für eine verbesserte Datenqualität. Auf der Basis korrekter, vollständiger und aktueller Daten treffen Unternehmen bessere Geschäftsentscheidungen und verbessern die Kundenzufriedenheit erheblich. Außerdem werden sogenannte Datenverwalter für Datenobjekte definiert und sind für die Daten immerzu verantwortlich diese in Ordnung zu wahren. 

Wettbewerbsvorteil dank effektiv verwalteter Daten 

Daten sind ein wertvolles Gut – und ihre effektive Nutzung verschafft Unternehmen einen deutlichen Wettbewerbsvorteil. Data Governance trägt dazu bei, Daten effektiv zu verwalten, ihren Wert zu maximieren und ihr Potenzial voll auszuschöpfen. 

Risikomanagement verringert Datenschutzverletzungen 

Datenschutzverletzungen und Cyberangriffe stellen für Unternehmen ein nicht unerhebliches Risiko dar. Eine effektiv genutzte Data Governance hilft dabei, dieses Risiko zu verringern. Sie sorgt für standardisierte Prozesse in der Datenverwaltung sowie einen kontrollierten Zugriff auf die Daten des Unternehmens. 

Verbesserte Entscheidungsfindung 

Genaue, zuverlässige Daten sind die beste Basis für Unternehmen, fundiertere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und den Umsatz zu steigern. Data Governance verbessert die Genauigkeit der Daten und macht diese zuverlässiger. Dies gelingt schon mit einfachsten Mitteln, zum Beispiel damit, einen Datenkatalog einzuführen. 

Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch Data Governance 

Genaue Daten verringern den Zeitaufwand für datenbezogene Aufgaben erheblich. Der Umkehrschluß: Data Governance trägt dazu bei, die Produktivität der Mitarbeiter zu verbessern. Der Zugang zu genauen Daten verschafft Mitarbeitern einen Zeitvorteil, den sie für ihre Entscheidungen nutzen und sich auf andere Geschäftsbereiche konzentrieren können. 

Digitale Geschäftsmodelle und Data Driven Company 

Data Goveranance ist der Grundpfeiler von innvoativen, digitalen Geschäftsmodellen sowie modernen Unternehmensorganisationen. Der Einsatz von KI zur Automatisierung von Geschäftsprozessen setzt nicht nur eine hohe Datenqualität voraus, sondern ebenso Klarheit über deren Entstehung, die Prozesse und die verantwortlichen Personen. Allesamt Themen der Data Governance. 

Compliance Manager sind auf Data Governance angewiesen 

Der Umfang von Gesetzen, Verordnungen und Normen nimmt immer mehr zu und stellt Unternehmen zunehmend vor Herausforderungen. Um den Aufwand handhabbar zu machen, sind pragmatische Lösungen gefordert, nach Möglichkeit automatisiert oder durch Prozesse implementiert. Data Goveranance ist das Bindeglied zwischen dem Compliance-Manager und der IT. Sie übersetzt die Anfoderungen in technische Lösungen (möglichst automatisiert), umsetzbare Richtlinien und Prozesse. Auch die Festlegung von Schulungsmaßnahmen gehört zu den Aufgaben der Data Governance. 

Überzeugen Sie Ihren CEO: Data Governance ist unerlässlich 

Data Governance ist für jedes Unternehmen, das den Wert seiner Daten maximieren möchte, unerlässlich geworden. Sie möchten Ihren CEO davon überzeugen, in Data Governance zu investieren? Argumentieren Sie mit der Hervorhebung der Kosteneinsparungen, der Einhaltung von Vorschriften und der verbesserten Datenqualität. Verdeutlichen Sie ihm den möglichen Wettbewerbsvorteil, die Verbesserung der Risikomanagements. Oder überzeugen Sie Ihren CEO mit der verbesserten Entscheidungsfindung und einer gesteigerten Mitarbeiterproduktivität. 

Möchten Sie den Wert Ihrer Daten maximieren?

Wir unterstützen Sie gerne dabei. Kontaktieren Sie uns.

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Risiken einer Cloud-Strategie – und wie man sie vermeidet 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Allgemein
Risiken einer Cloud-Strategie - und wie man sie vermeidet

Die Verlagerung des Betriebs in die Cloud birgt Risiken für Unternehmen. Diese müssen berücksichtigt und angegangen werden, um die Sicherheit und Effizienz ihrer Cloud-Strategie zu gewährleisten. Einige der häufigsten Risiken im Zusammenhang mit einer Cloud-Einführung und wie man sie vermeidet, beschreiben wir im Folgenden. 

Sorgen um Datenschutzverletzungen in der Cloud-Strategie 

Eine der größten Sorgen innerhalb des Cloud Computing ist das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen. Unternehmen begegnen diesen Risiken, indem sie strenge Sicherheitsprotokolle wie Verschlüsselung und Multi-Faktor-Authentifizierung einführen. Außerdem hat es sich bewährt, seine Systeme regelmäßig auf verdächtige Aktivitäten zu überwachen. 

Risiko von Serverausfällen bei Drittanbietern 

Werden Cloud-Dienste von Drittanbietern genutzt, besteht stets das Risiko von Serviceausfällen und -unterbrechungen. Unternehmen sollten sich nach seriösen Anbietern umsehen. Anbieter, die sich durch eine hohe Zuverlässigkeit und Betriebszeit aufzeichnen, sollten dabei die erste Wahl sein. Der Abschluss angemessener Service Level Agreements ist selbstverständlich. Damit lässt sich eines der wichtigsten Risiken einer Cloud-Strategie idealerweise im Vorfeld vermeiden.

Datenverlust aufgrund von Systemausfällen oder menschlichem Versagen 

Unternehmen sollten über Sicherungs- und Notfallwiederherstellungspläne verfügen, um für einen evtl. Datenverlusts aufgrund von Systemausfällen oder menschlichem Versagen gewappnet zu sein.  Diese Pläne sind regelmäßig zu testen und zu aktualisieren, um deren Wirksamkeit zu gewährleisten und damit Datenverlust wirkungsvoll zu vermeiden. 

Compliance-Anforderungen erfüllen 

Die Cloud-Strategie eines Unternehmens sollte mit den einschlägigen Branchen- und Regierungsvorschriften (z. B. DSGVO und HIPAA) übereinstimmen. Eine enge Zusammenarbeit mit den Dienstleistern stellt sicher, dass alle erforderlichen Compliance-Anforderungen erfüllt werden. 

Kostenfallen vermeiden 

Im Cloud Computing kann es stets zu unerwarteten Ausgaben aufgrund von Übernutzung oder Missmanagement von Ressourcen kommen. Unternehmen sollten daher ihre Cloud-Nutzung im Auge behalten und Strategien für das Kostenmanagement erarbeiten, um Kostenfallen zu vermeiden. 

Die Rolle von Data Governance bei der Bewältigung der Risiken einer Cloud-Strategie

Data Governance spielt eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung dieser Risiken. Sie sorgt dafür, dass Cloud-basierte Daten ordnungsgemäß verwaltet und gesichert werden. Ein solides Data-Governance-Rahmenwerk trägt dazu bei, Risiken zu erkennen und sie zu mindern. Datensicherheitsrichtlinien werden durchgesetzt, und es ist sichergestellt, dass die Unternehmensdaten korrekt, konsistent und vertrauenswürdig sind. Klare Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren sind auf die Cloud-Strategie des Unternehmens abgestimmt. Diese Richtlinien sollten kontinuierlich überwacht und überprüft werden, damit ihre Wirksamkeit garantiert ist. Sobald Daten auf eine fremde Infrastruktur gelangen, dort gespeichert und verarbeitet werden, gilt es, viele rechtliche Aspekte zu berücksichtigen. Das umfasst die Art der Daten bis hin zum Standort des Rechenzentrums.  

Schulung der IT-Entwickler  

Die schnelle Entwicklung und Zurverfügungstellung von Funktionen oder Prozessen sollten sowohl durch geschulte IT-Architekten, als auch durch Entwickler geschehen. Sie müssen die Anforderungen der Daten hinsichtlich ihrer Speicherung, Verarbeitung und Sicherheit kennen. Maßgeblich verantwortlich für die Umsetzung von Compliance-Richtlinien ist die Data Governance, welche sinnvolle und praktikable Prozesse, Methoden und Regeln aufstellt und deren Einhaltung überwacht.  

Geben Sie Ihrer Datenqualität eine angemessene Bedeutung

Wir unterstützen Sie gerne dabei.

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SaaS und PaaS – und die Rolle von Data Governance 

Veröffentlicht am von Thomas Schulze in Data Governance
SaaS und PaaS - und welche Rolle Data Governance einnimmt

Software-as-a-Service (SaaS) und Platform-as-a-Service (PaaS) sind cloudbasierte Servicemodelle, die sich in den letzten Jahren zunehmender Beliebtheit erfreuen. SaaS wird benötigt, um Nutzern Zugang zu Softwareanwendungen über das Internet zu ermöglichen. PaaS hingegen stellt eine Plattform bereit, auf der Nutzer ihre eigenen Anwendungen entwickeln, ausführen und verwalten können. Und dies, ohne sich Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur machen zu müssen. Sowohl bei SaaS wie auch bei PaaS kümmert sich der Dienstanbieter um die Wartung der Hard- und Software. Der Nutzer kann sich so vollkommen auf seine Kernaufgaben konzentrieren. 

Vorteile und Herausforderungen 

Die Vorteile von SaaS und PaaS für Unternehmen – zum Beispiel geringere Kosten und höhere Flexibilität – liegen auf der Hand. Anderseits bringen die Servicemodelle auch eine Reihe neuer Herausforderungen in Bezug auf die Datenverwaltung mit sich. Werden die Daten in der Cloud gespeichert, sollten Unternehmen über angemessene Data-Governance-Richtlinien verfügen. Diese Richtlinien gewährleisten die Datensicherheit, den Datenschutz und Compliance. 

Data Governance im Kontext von SaaS und PaaS 

Betrachtet man Data Governance im Kontext von SaaS und PaaS, so geht es um die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren für Datenzugriff, Datenverwaltung und Datennutzung. Dazu gehören  

  • die Definition von Dateneigentum und -verantwortung,  
  • die Gewährleistung von Datenqualität und -genauigkeit  
  • sowie die Verwaltung von Datenzugriff und -berechtigungen 

Richtlinien zur Datenverwaltung und Datensicherung 

Die Richtlinien zur Datenverwaltung sollten die Aufbewahrung und Löschung von Daten enthalten. Auch die Themen Datensicherung und Notfallwiederherstellung sollten dort klar geregelt sein. Regelmäßige Audits und Überprüfungen ihrer Data-Governance-Richtlinien dienen Unternehmen zur Kontrolle, dass ihre Richtlinien noch wirksam und relevant sind. 

Die Implementierung geeigneter Data-Governance-Richtlinien sorgt für einen effektiven Datenbestand, der effizient genutzt werden kann. Eine effektive Data Governance gewährleistet gleichzeitig auch die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. 

Angemessene Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren unerlässlich

SaaS und PaaS bieten einerseits viele Vorteile für Unternehmen, bringen andererseits auch neue Herausforderungen in der Datenverwaltung mit sich. Klar definierte Data-Governance-Richtlinien sind nötig, um das Potenzial dieser Cloud-basierten Dienste in vollem Umfang auszuschöpfen. Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften ist dank angemessener Data-Governance-Richtlinien gewährleistet.

IT-Verantwortliche sollten ihr besonderes Augenmerk auf Zertifizierungen, Sicherheitsstandards und den Standort der Rechenzentren der SaaS-Anbieter legen. Insbesondere sollten neue Funktionen, die auf KI – künstlicher Intelligenz – beruhen, genau geprüft werden.

Als weiteres Beispiel für ein Risiko sei die Übertragung von Daten von der eigenen Cloud-Instanz auf die des Service-Anbieters genannt. In besonderen Fällen erfolgt die Verarbeitung der Daten darüber hinaus nicht im gleichen Rechenzentrum, sondern durch spezielle, optimierte Systeme an anderen Standorten. Insbesondere im Big-Data- und KI-Umfeld treten solche Fälle nicht selten auf. Können oder wollen Unternehmen die Services dennoch nutzen, kommen die Data-Governance- bzw. Compliance- Abteilungen ins Spiel, um die Rahmenbedingungen zu prüfen. Gemeinsam lassen sich Lösungen finden (z. B. Datenmaskierung, Verteilung der Services), sofern es sich um seriöse SaaS-Anbieter handelt. 

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