Datengovernance fördert die Verfügbarkeit, Qualität und Sicherheit der Daten eines Unternehmens durch verschiedene Richtlinien und Standards. In diesen Prozessen werden Dateneigner, Datensicherheitsmaßnahmen und Verwendungszwecke für die Daten festgelegt. Insgesamt besteht das Ziel der Datengovernance darin, qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, die sowohl sicher als auch leicht zugänglich sind, um tiefere Einblicke in das Unternehmen zu ermöglichen.

Big Data und die digitale Transformation sind die wichtigsten Treiber für Datengovernance-Programme. Da das Datenvolumen aus neuen Datenquellen, wie z. B. dem Internet der Dinge (IoT), zunimmt, müssen Unternehmen ihre Datenmanagementpraktiken überdenken, um ihre Business Intelligence zu skalieren. Effektive Datengovernance-Programme zielen darauf ab, die Datenqualität zu verbessern, Datensilos zu reduzieren, die Einhaltung von Compliance und Sicherheit zu gewährleisten und den Datenzugriff angemessen zu verteilen.

Der Geltungsbereich von Datenmanagement ist umfassender als der von Datengovernance. Er kann als die Vorgehensweise der Aufnahme, Verarbeitung, Sicherung und Speicherung von Unternehmensdaten definiert werden, die dann für strategische Entscheidungen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse genutzt werden. Zwar schließt dies die Datengovernance ein, umfasst aber auch andere Bereiche des Lebenszyklus des Datenmanagement, wie Datenverarbeitung, Datenspeicherung und Datensicherheit. Da sich diese anderen Bereiche des Datenmanagements auch auf die Datengovernance auswirken können, müssen diese Teams bei der Umsetzung einer Strategie für die Datengovernance zusammenarbeiten. Ein Datengovernance-Team kann beispielsweise Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen identifizieren. Wenn es diese jedoch integrieren möchte, muss es mit einem Datenmanagement-Team zusammenarbeiten, um das Datenmodell und die Datenarchitektur zu definieren, die diese Verknüpfungen ermöglichen. Ein weiteres Beispiel ist der Datenzugriff, bei dem ein Datengovernance-Team die Richtlinien für den Datenzugriff auf bestimmte Datentypen (z. B. personenbezogene Daten) festlegt, während ein Datenmanagement-Team diesen Zugriff entweder direkt gewährt oder den Mechanismus für die Gewährung dieses Zugriffs festlegt (z. B. die Nutzung intern definierter Benutzerrollen zur Genehmigung des Zugriffs).  

Die Implementierung eines Datengovernance-Framework kann den Wert der Daten in Ihrem Unternehmen erhöhen. Da Datengovernance zur Verbesserung der allgemeinen Datengenauigkeit beiträgt, wirkt sie sich auch auf die auf diesen Daten basierenden Ergebnisse aus, die von einfachen täglichen Geschäftsentscheidungen bis hin zu komplexeren Automatisierungsinitiativen reichen können. Andere wichtige Vorteile sind:

• Förderung der Skalierbarkeit und der Datenkompetenz - Ein begrenzter Datenzugriff im gesamten Unternehmen kann Innovationen einschränken und Abhängigkeiten von Branchenexperten (KMU) innerhalb der Geschäftsprozesse schaffen. Praktiken der Datengovernance schaffen einen Reaktionspfad für funktionsübergreifende Teams auf dem sie sich zusammenzuschließen können, um ein gemeinsames Verständnis von Daten über verschiedene Systeme hinweg zu schaffen (z. B. Abstimmung von Unterschieden bei bereichsübergreifenden Daten). Dieses gemeinsame Verständnis kann sich dann durch Datenstandards manifestieren, bei denen Datendefinitionen und Metadaten an einem gemeinsam genutzten Ort, z. B. in einem Datenkatalog, dokumentiert werden. Diese Dokumentation wiederum bildet die Grundlage für Selbstbedienungslösungen, wie z. B. APIs, die einen einheitlichen Datenbestand und einen unternehmensweiten Zugriff darauf ermöglichen.   
• Gewährleistung von Sicherheit, Datenschutz und Compliance – Richtlinien der Datengovernance bieten eine Möglichkeit, die Anforderungen staatlicher Vorschriften in Bezug auf vertrauliche Daten und den Datenschutz zu erfüllen, z. B. die EU-Datenschutzgrundverordnung (GDPR), den US Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) und Branchenanforderungen wie die Payment Card Industry Data Security Standards (PCI DSS).). Verstöße gegen diese Vorschriften können kostspielige behördliche Geldstrafen und öffentliche Kritik nach sich ziehen. Um dies zu vermeiden, setzen Unternehmen Datengovernance-Tools ein, um Schutzmaßnahmen gegen Datenschutzverletzungen und den Missbrauch von Daten zu ergreifen.
• Hochwertige Daten – Daten-Governance gewährleistet Datenintegrität, Datengenauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz. Gute Daten ermöglichen es den Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe und Kunden besser zu verstehen und ihre allgemeine Unternehmensleistung zu optimieren. Fehler in den Leistungsmetriken können ein Unternehmen jedoch in die falsche Richtung lenken. Datengovernance-Tools können aber potenzielle Ungenauigkeiten beseitigen. Dateneigner können mit Hilfe von Datenabstammungs-Tools beispielsweise den Lebenszyklus von Daten nachverfolgen, einschließlich aller Quellinformationen oder Datentransformationen, die während eines ETL- oder ELT-Prozesses vorgenommen wurden. Dies ermöglicht eine genaue Prüfung der zugrunde liegende Ursache etwaiger Datenfehler.
• Förderung der Datenanalyse – Qualitätsdaten bilden die Grundlage für fortschrittlichere Datenanalysen und Initiativen der Datenwissenschaften. Hierzu können Business-Intelligence-Berichte oder komplexere Projekte zum maschinellen Lernen mit Vorhersagen gehören. Diese können nur dann vorrangig behandelt werden, wenn die wichtigsten Stakeholder den zugrunde liegenden Daten vertrauen. Wenn dies nicht der Fall ist, werden sie möglicherweise nicht angenommen.

Obwohl die Vorteile von Datengovernance auf der Hand liegen, müssen Initiativen im Bereich Datengovernance eine Reihe von Hürden überwinden, um erfolgreich zu sein. Einige dieser Herausforderungen umfassen:

• Betriebliche Vorbereitung: Zu Beginn eines Datengovernance-Programms besteht eine der größten Herausforderungen darin, die Stakeholder im gesamten Unternehmen darauf vorzubereiten, was die wichtigsten Datenbestände sind und wie ihre jeweiligen Definitionen und Formate aussehen sollten. Gesetzliche Vorschriften können den Gesprächen über Kundendaten eine gewisse Struktur verleihen. Bei anderen Datensätzen, die unter das Master Data Management (MDM) fallen, wie z. B. produktspezifischen Daten, kann eine Einigung jedoch schwieriger sein.
• Fehlen des geeigneten Sponsoring: Effektive Datengovernance-Programme erfordern in der Regel eine Unterstützung auf zwei Ebenen: auf der Ebene der Geschäftsleitung und auf der Ebene der einzelnen Mitarbeiter. Chief Data Officers (CDOs) und Data Stewards sind für die Kommunikation und Priorisierung von Datengovernance innerhalb eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Der Chief Data Officer kann die Aufsicht übernehmen und die Rechenschaftspflicht in den Datenteams durchsetzen, um sicherzustellen, dass die Datengovernance-Richtlinien befolgt werden. Data Stewards können dazu beitragen, die Sensibilisierung von Datenproduzenten und Datenkonsumenten für diese Richtlinien zu fördern, um die Einhaltung der Richtlinien im gesamten Unternehmen zu unterstützen.
• Relevante Datenarchitekturund Prozesse - Ohne die richtigen Tools und die richtige Datenarchitektur werden Unternehmen bei der Bereitstellung eines effektiven Programms für Datengovernance Schwierigkeiten haben. Teams können beispielsweise redundante Daten in verschiedenen Funktionen entdecken. Datenarchitekten müssen dann geeignete Datenmodelle und Datenarchitekturen entwickeln, um Daten in verschiedenen Speichersystemen zusammenzuführen und zu integrieren. Möglicherweise müssen Teams auch einen Datenkatalog einführen, um ein Inventar der Datenbestände im gesamten Unternehmen zu erstellen. Wenn sie bereits über einen solchen Katalog verfügen, müssen sie möglicherweise einen Prozess für die Verwaltung von Metadaten einrichten, der gewährleistet, dass die zugrunde liegenden Daten relevant und aktuell sind.