Hindernisse für eine erfolgreiche Einführung von Data Governance

Hindernisse bei der Einführung von Data Governance vermeiden

Data Governance stellt einen wesentlichen Bestandteil jeder Organisation dar, die mit Daten arbeitet. Die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Leitlinien stellt sicher, dass Daten sowohl effektiv, effizient als auch sicher verwaltet werden. Die erfolgreiche Einführung von Data Governance stellt jedoch oftmals einen komplizierten und schwierigen Prozess dar. Viele Hindernisse, die dem Erfolg im Wege stehen können, gilt es zu umschiffen. In diesem Artikel erörtern wir einige der Hindernisse für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung – und erklären, auf welche Weise diese vermieden werden können. 

Hindernis fehlendes Sponsoring durch die Geschäftsleitung 

Eines der größten Hindernisse für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung ist die fehlende Unterstützung durch die Unternehmensleitung. Die Zustimmung der obersten Führungsebene ist unerlässlich, um mit der Initiative erfolgreich zu sein. Ohne das Go der Unternehmensleitung ist es unwahrscheinlich, dass die Initiative die notwendigen Ressourcen, Mittel und Aufmerksamkeit erhält. 

Finden Sie einen starken Sponsor auf Führungsebene, der sich für den Erfolg der Initiative einsetzt. Dabei sollte es sich um eine einflussreiche Person handeln, die in der Lage ist, Ressourcen zu sichern und Entscheidungen zu treffen. 

Unklare Ziele und Umfang der Data Governance Einführung 

Das Fehlen klarer Ziele und eines klaren Geltungsbereichs stellt ein weiteres Hindernis für eine erfolgreiche Einführung von Data Governance dar. Nicht selten ist Data Governance ein komplexes und überwältigendes Unterfangen. Umso wichtiger ist es, die Ziele und den Umfang der Initiative klar zu definieren. Auf diese Weise lassen sich Anstrengungen und Ressourcen besser bündeln. Außerdem wird sichergestellt, dass alle an der Initiative Beteiligten auf dieselben Ziele hinarbeiten. 

Eine klare und präzise Erklärung zum Umfang, in der die Ziele und Ergebnisse der Initiative dargelegt sind, ist hilfreich. Diese Erklärung sollte allen Beteiligten klar mitgeteilt werden. Sie ist regelmäßig zu überprüfen und sollte bei Bedarf überarbeitet werden, damit sie relevant und aktuell bleibt. 

Mangelnde Datenqualität als weiteres mögliches Hindernis 

Als ein weiteres bedeutendes Hindernis für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung ist die Datenqualität zu benennen. Data-Governance-Initiativen zielen darauf ab, die Datenqualität zu verbessern – wenn die Daten jedoch von vornherein von schlechter Qualität sind, wird die Initiative kaum Fortschritte erzielen. Schlechte Datenqualität ist oftmals ein Grund, um das Vertrauen in die Initiative zu untergraben. 

Daher muss, noch bevor überhaupt eine Data-Governance-Initiative gestartet wird, unbedingt die Qualität der Daten bewertet werden. Die Ziele dieser Bewertung: alle Probleme mit der Datenqualität zu ermitteln und einen Plan zu deren Behebung entwickeln. Dieser Plan sollte die Erstellung von Datenprofilen, Datenbereinigung und Datenanreicherung umfassen. 

Widerstand gegen Veränderungen 

Der Widerstand gegen Veränderungen ist ein häufiges Hindernis für viele organisatorische Initiativen, ein Klassiker – und Data Governance bildet da keine Ausnahme. Der Widerstand gegen Veränderungen zeigt sich in vielerlei Gestalt, darunter Skepsis, passiver Widerstand und aktive Opposition. Die Überwindung von Widerständen erfordert eine klare und überzeugende Argumentation für den Wandel und ein effektives Change Management

Mit einem umfassenden Plan für das Veränderungsmanagement kommt es gar nicht erst zu Widerständen und Opposition, Er sollte eine klare Kommunikationsstrategie, einen Plan für die Einbeziehung der Interessengruppen und einen Schulungsplan umfassen. Dieser Plan sollte so gestaltet sein, dass er die Anliegen und Bedürfnisse aller Beteiligten berücksichtigt. Auch er sollte regelmäßig überprüft und überarbeitet werden, damit er relevant und effektiv bleibt. 

Fehlende Ressourcen als Hindernis 

Data-Governance-Initiativen erfordern erhebliche Ressourcen, einschließlich Zeit, Geld und Fachwissen. Ein Mangel an Ressourcen wird ein erhebliches Hindernis für eine erfolgreiche Data-Governance-Einführung darstellen.  

Mit einem umfassenden Ressourcenplan, in dem die zur Unterstützung der Initiative erforderlichen Ressourcen aufgeführt sind, kommt es gar nicht erst zu diesem Hindernis. Der Plan sollte Personal-, Finanz- und Technologieressourcen umfassen. Ferner sollte er potenzielle Finanzierungs- und Unterstützungsquellen aufzeigen, z. B. Zuschüsse oder Partnerschaften. 

Hindernisse erkennen, Erfolgschancen erhöhen 

Die Einführung von Data Governance kann ein schwieriges und komplexes Unterfangen sein. Wenn Unternehmen jedoch die wichtigsten Hindernisse erkennen und beseitigen, können sie ihre Erfolgschancen erhöhen. Der Schlüssel liegt in der Entwicklung eines umfassenden Plans, der klare Ziele, einen genau definierten Umfang, effektives Änderungsmanagement und ausreichende Ressourcen umfasst. Anhand dieser Richtlinien können Unternehmen effektive Data-Governance-Verfahren einführen, die ihnen dabei helfen, ihre Daten effektiv, effizient und sicher zu verwalten. 

Damit Data Governance nicht zum Hindernis wird.

Petermann Brandt.

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Auf welche Weise lässt sich Datenqualität erzielen? 

Auf diese Weise lässt sich Datenqualität erzielen

Datenqualität gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten. Probleme mit der Datenqualität führen oft zu einer schlechteren Entscheidungsfindung, erhöhten Betriebskosten und Umsatzeinbußen. Um eine hohe Qualität der Daten zu erzielen und aufrechtzuerhalten, ist ein systematischer Ansatz erforderlich, der mehrere wichtige Schritte umfasst. Im Folgenden beschreiben wir, auf welche Weise eine gute Datenqualität erzielt werden kann. 

Definition der Anforderungen

Im ersten Schritt des Datenqualitätsmanagements sind die Datenqualitätsanforderungen für das Unternehmen zu definieren. Dazu gehören die Identifizierung der kritischen Datenelemente, die Definition von Datenqualitätsmetriken und die Festlegung von Datenqualitätsregeln. Die Anforderungen an die Datenqualität sind mit den Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.

Bewertung der Datenqualität

An zweiter Stelle folgt die Bewertung der Qualität der Daten. Um Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken zu ermitteln, sind die Daten zunächst zu analysieren. Die Bewertung der Datenqualität geschieht mit verschiedenen Instrumenten und Techniken, wie z. B. Data Profiling, Data Sampling und Data Auditing. 

Einen Plan zur Verbesserung entwickeln

Basierend auf den Ergebnissen der Datenqualitätsbewertung wird im nächsten Schritt ein Plan zur Verbesserung der Datenqualität entwickelt. Dieser Plan enthält eine Reihe von Maßnahmen, die zur Verbesserung der Datenqualität ergriffen werden müssen. Zu ihnen zählen u.a.

  • die Aktualisierung von Datenquellen
  • die Aufstellung neuer Datenqualitätsregeln oder
  • die Implementierung neuer Datenqualitätswerkzeuge 

Umsetzung des Datenqualitätsplans  

Der vierte Schritt ist die Umsetzung des Datenqualitätsplans. Dazu gehört die Durchführung der im Plan zur Verbesserung der Datenqualität festgelegten Maßnahmen. Möglicherweise muss die Organisation in neue Technologien investieren oder zusätzliche Mitarbeiter einstellen, um den Plan umzusetzen. 

Überwachung und Messung der Datenqualität  

Im letzten Schritt des Datenqualitätsmanagements geht es darum, die Qualität der Daten kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Zu ihnen zählen u.a. die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken und die Identifizierung neu auftretender Probleme. Ein für diesen Zweck erstelltes Dashboard bietet einen Echtzeitüberblick über die Datenqualität. 

Datenqualitätsmanagement – ein wichtiger Prozess 

Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Unternehmen helfen die o.g. Schritte dabei, dass ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und zeitnah sind. Aufgrund dieser empfohlenen Schritte können sie fundierte Entscheidungen treffen, die Betriebskosten senken und das Umsatzwachstum fördern. 

In Sachen Qualität von Daten ganz vorne mit dabei.

Petermann Brandt kann auch Ihren Daten die bestmögliche Qualität geben.

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