Datengovernance

Ein paar wenige Rollen sind der Schlüssel zur Datengovernance-Praxis. Drei Rollen stellen sicher, dass Standards erstellt und im Laufe der Zeit beibehalten werden, was die Einhaltung von Datencompliance, Sicherheit, Datenqualität und Automatisierungsziele unterstützt.

Datenschutzbeauftragte

Leitende Sponsoren, wie z. B. Datenschutzbeauftragte signalisieren die Bedeutung eines Datengovernance-Programms für das Unternehmen durch dessen Priorisierung. Diese Personen sind maßgeblich an der Entwicklung eines funktionsübergreifenden Gremiums beteiligt, das in der Regel Mitglieder aus verschiedenen Geschäftsbereichen bezieht, um die Bedürfnisse und Belange verschiedener Disziplinen oder Produktportfolios zu vertreten. Dieser Ausschuss dient als Forum, um neue Datengovernance-Initiativen zu kommunizieren und Verantwortlichkeiten zuzuweisen, um vereinbarte Zeitpläne und Ergebnisse zu erreichen.

Dateneigentümer

Diese Personen sind für den Zustand der Daten verantwortlich. Sie werden in der Regel nach der Art der Daten benannt, die sie verwalten, z. B. Kunden- oder Finanzdaten. Ihre Aufgabe besteht darin, die Genauigkeit und Verwendbarkeit der Daten zu gewährleisten. Zu den üblichen Aufgaben gehören die Behebung von Datenproblemen, die Genehmigung von Datendefinitionen und die Bereitstellung von Datenempfehlungen, insbesondere in Bezug auf gesetzliche Anforderungen.

Datenstewards

Diese Personen sind Fachexperten (SMEs) für ihre Datendomäne, beeinflussen die Datenrichtlinien und setzen sich für die Datengovernance im gesamten Unternehmen ein. Da sie die Wichtigkeit bestimmter Datenpunkte für Geschäftsprozesse oder Entscheidungen kommunizieren können, können sie auch die Strukturen von Datenbanktabellen beeinflussen, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten für Berichtszwecke auftauchen. Insgesamt trägt Daten-Stewardship jedoch dazu bei, dass die Stakeholder für ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität verantwortlich sind.

Datengovernance-Praktiken gewannen im Laufe der Jahre immer mehr an Bedeutung, insbesondere durch die Zunahme von Projekten zur digitalen Transformation. Damit Datengovernance-Initiativen erfolgreiche Ergebnisse erzielen, sollten sie eine Reihe von Komponenten umfassen, wie z. B.:

Datenstandards

Datenwörterbücher, Taxonomien und Geschäftsglossare sollten entwickelt werden, um Klarheit über Geschäfts- und Datendefinitionen zu schaffen. Diese Dokumentation reduziert die Verwirrung in Gesprächen, insbesondere wenn es um Metriken und Berichte geht. Außerdem erhalten die Stakeholder einen Einblick in die Datenarchitektur, wodurch die Teams in die Lage versetzt werden, eigenständig Innovationen vorzunehmen, um Prozesse für ihre Disziplin zu automatisieren.

Datenprozesse und Organisationsstruktur

Datengovernance-Prozesse bieten den Endanwendern Transparenz darüber, wie Daten innerhalb einer Organisation verarbeitet werden. Dies kann Kadenzen zur Datenaktualisierung, PII-Beschränkungen, behördliche Datenrichtlinien oder sogar etwas so Einfaches wie Datenzugriff mit einschließen. Diese Art der Dokumentation unterstützt auch die Organisationsstruktur, indem sie die Verantwortlichkeiten der verschiedenen Rollen in Bezug auf die Verwaltung und Pflege der Daten klärt.

Technologie

Verschiedene Datengovernance-Tools, wie z. B. Metadaten-Management-Plattformen, unterstützen die Prozesse und Standards rund um die Daten. Diese Tools können Informationen zu den Daten speichern und sichern, die von einem Unternehmen verwaltet werden. Dies kann die Dokumentation von Geschäftsdefinitionen, Datenprotokollen, Dateneigentümern, Datenbankinformationen (wie Datenbank- und Tabellennamen, Serverstandorte, Datentypen usw.) umfassen. Die Technologie kann auch von Self-Service-Datenanalysetools übernommen werden, die es Analysten ermöglichen, verschiedene Datensätze für Berichte oder Innovationsprojekte abzufragen und zu visualisieren.