Wie hilft Data Governance bei der Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit durch bessere Datenqualität?

Zentrale Aufgaben und Ziele

• Transparenz: Klare Dokumentation, wer welche Daten wie nutzt und verändert (sehen Sie dazu: Datenlandkarte).
• Rechenschaftspflicht: Verantwortlichkeiten sind klar geregelt, sodass bei Fehlern oder Verstössen nachvollzogen werden kann, wer zuständig ist.
• Standardisierung: Einheitliche Formate, Benennungskonventionen und Qualitätskriterien für alle Datenbestände.
• Kontinuierliche Verbesserung: Regelmässige Überprüfung und Anpassung der Data-Governance-Massnahmen an neue Anforderungen und Technologien.
• Sicherstellung der Datenqualität: Daten müssen korrekt, vollständig, konsistent und aktuell sein, um als verlässliche Entscheidungsgrundlage zu dienen.
• Schutz und Sicherheit: Sensible Daten werden vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch und Verlust geschützt.
• Compliance: Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen (z. B. DSGVO).
• Effiziente Nutzung: Daten werden so organisiert, dass sie für Geschäftsprozesse und Analysen optimal zur Verfügung stehen.

Bestandteile einer Data Governance

Data Governance Policy

Diese Komponente legt die grundlegenden Regeln, Standards und Prozesse für den Umgang mit Daten im gesamten Unternehmen fest. Sie definiert die Verantwortlichkeiten und den strategischen Rahmen für alle datenbezogenen Aktivitäten.

Data Security

Hierbei geht es um den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Missbrauch, Veränderung oder Zerstörung. Dazu gehören Massnahmen wie Zugriffskontrollen,Verschlüsselung und die Überwachung von Datennutzung, um die Vertraulichkeit und Integrität sicherzustellen.

Data Quality Management

Diese Komponente konzentriert sich darauf, die Qualität der Daten sicherzustellen. Das Ziel sind korrekte, vollständige, konsistente und aktuelle Daten, die für den jeweiligen Verwendungszweck geeignet sind. Hierfür werden Kennzahlen definiert und Prozesse zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität etabliert.

Data Stewardship

Data Stewardship weist die Verantwortung für bestimmte Datenbereiche an konkrete Personen oder Teams (Data Stewards) zu. Diese sind für die Qualität, die Definition und den gesamten Lebenszyklus der ihnen anvertrauten Daten zuständig und fungieren als primäre Ansprechpartner.

Meta Data Management

Dies ist die Verwaltung von "Daten über Daten". Metadaten beschreiben, woher Daten stammen, was sie bedeuten, wie sie formatiert sind und wie sie verwendet werden. Ein gutes Metadatenmanagement ist entscheidend, um Daten auffindbar, verständlich und vertrauenswürdig zu machen. Lesen Sie dazu auch: Data Cataolgue

Data Lifecycle Management

Diese Komponente steuert den gesamten Lebensweg von Daten – von ihrer Erstellung über die Speicherung und Nutzung bis hin zur Archivierung und schliesslich der sicheren Löschung. Es wird definiert, wie Daten in jeder Phase behandelt werden, um Effizienz und Compliance zu gewährleisten.

Bedeutung für Organisationen

Data Governance ist ein entscheidender Erfolgsfaktor für die digitale Transformation. Sie ermöglicht es Unternehmen, Daten als strategische Ressource zu nutzen, Innovationen voranzutreiben und Wettbewerbsvorteile zusichern. Ohne ein durchdachtes Data-Governance-Framework drohen Datenchaos, ineffiziente Prozesse, Compliance-Verstösse und Vertrauensverlust bei Kunden und Partnern.

Data Governance ist weit mehr als ein technisches Thema –sie ist ein ganzheitlicher Managementansatz, der Organisationen dabei unterstützt, den Wert ihrer Daten zu maximieren und Risiken zu minimieren. Sie bildet die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und nachhaltigen Unternehmenserfolg.

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