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Was ist Datengovernance?
Data Governance fördert die Verfügbarkeit, Qualität und Sicherheit der Daten eines Unternehmens durch verschiedene Richtlinien und Standards. Diese Prozesse bestimmen die Datenverantwortlichen, Datensicherheitsmaßnahmen und den Verwendungszweck der Daten.
Das Ziel der Data Governance besteht darin, qualitativ hochwertige Daten zu verwalten, die sowohl sicher als auch leicht zugänglich sind, um umfassendere Geschäftseinblicke bereitzustellen.
Big Data und digitale Transformation sind die wichtigsten Faktoren für Data-Governance-Programme. Da das Datenvolumen aus neuen Datenquellen wie den Technologien des Internets der Dinge (IoT) immer weiter zunimmt, müssen Unternehmen ihre Vorgehensweise bei der Datenverwaltung überdenken, um ihre Business Intelligence zu skalieren. Effektive Data-Governance-Programme versuchen, die Datenqualität zu verbessern, Datensilos zu reduzieren, Compliance und Sicherheit zu gewährleisten und den Datenzugriff entsprechend zu verteilen.
In diesem E-Book werden Themen im Zusammenhang mit Data Governance und Datenschutz behandelt, wie z. B. Skalierbarkeit, unternehmensweite Standards und Datenabstammung.
Der Umfang der Datenverwaltung geht über die Data Governance hinaus. Der Begriff „Datenverwaltung“ lässt sich folgendermaßen definieren: Die Praxis der Aufnahme, Verarbeitung, Sicherung und Speicherung von Unternehmensdaten, die dann für strategische Entscheidungen zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse genutzt werden. Dies schließt zwar die Data Governance mit ein, umfasst aber auch andere Aspekte des Lebenszyklus der Datenverwaltung, wie Datenverarbeitung, Datenspeicherung und Datensicherheit. Da sich diese anderen Bereiche der Datenverwaltung auch auf die Data Governance auswirken können, müssen beide Teams zusammenarbeiten, um eine Data-Governance-Strategie umzusetzen. Ein Data-Governance-Team kann beispielsweise Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Datensätzen identifizieren. Wenn es diese jedoch integrieren möchte, muss es mit einem Datenverwaltungsteam zusammenarbeiten, um das Datenmodell und die Datenarchitektur zu definieren, die diese Verknüpfungen ermöglichen. Ein weiteres Beispiel ist der Datenzugriff, bei dem ein Data-Governance-Team die Richtlinien für den Datenzugriff auf bestimmte Arten von Daten (z. B. personenbezogene Daten) festlegt, während ein Datenverwaltungsteam diesen Zugriff entweder direkt gewährt oder den Mechanismus für die Erteilung des Zugriffs festlegt (z. B. Nutzung intern definierter Benutzerrollen zur Genehmigung des Zugriffs).
Die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks kann den Wert von Daten in Ihrem Unternehmen steigern. Da Data Governance dazu beiträgt, die allgemeine Datengenauigkeit zu verbessern, wirkt sie sich auch auf die auf diesen Daten basierenden Ergebnisse aus, die von einfacheren täglichen Geschäftsentscheidungen bis hin zu komplexeren Automatisierungsinitiativen reichen können. Weitere wichtige Vorteile sind:
Obwohl die Vorteile der Data Governance klar sind, müssen Data-Governance-Initiativen eine Reihe von Hürden überwinden, um erfolgreich zu sein. Zu diesen Herausforderungen gehören:
Schnellere Ergebnisvorhersage durch den Einsatz einer Plattform mit Data-Fabric-Architektur – zum Erheben, Organisieren und Analysieren von Daten unabhängig vom Speicherort
Aktivieren Sie einsatzbereite Daten für KI und Analysen mit intelligenter Katalogisierung, unterstützt durch aktives Metadaten- und Richtlinienmanagement