Was ist Data Governance?
Datenverwaltung ist die Strategie und der Prozess der Datenmanagement in einer Organisation, die bestimmt, wie Daten im gesamten Unternehmen verwaltet und verwendet werden Datenlebenszyklus. Es bezieht sich auf das Programm oder die Regeln, die die Verwaltung von Daten definieren. Organisationen wenden ein Data-Governance-Framework an, um die Verwaltung von Daten zu definieren. Von der Erhebung bis zur Löschung, einschließlich der Definition, des Zugriffs, des Schutzes und der Freigabe von Daten. Ein Data-Governance-Programm unterstützt Unternehmen dabei, den Wert ihrer Daten zu maximieren und das Risiko zu minimieren, eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten und datengesteuerte Entscheidungen zu fördern.
Da Unternehmen zunehmend datenorientiert arbeiten, steigt auch der Bedarf an Daten für Analysen und Entscheidungen. Dies ist zwar ein kluger Schachzug für die Geschäftsergebnisse, bedeutet aber auch, dass Unternehmen zunehmend Daten nutzen. Dies geht mit einem erhöhten Interesse an der Gewährleistung hoher Datenqualität und einem gemeinsamen Verständnis aller Datennutzer einher, um Missbrauch, Fehlinterpretationen oder übermäßige Weitergabe zu verhindern.
Warum ist es wichtig?
Organisationen möchten Datennutzern im Allgemeinen Folgendes ermöglichen: Zugang Zugriff auf die Informationen, die sie für das Unternehmenswachstum und wichtige Betriebsabläufe benötigen, aber sie müssen auch Richtlinien zum Schutz der Daten durchsetzen. Data Governance ist wichtig, um Einhaltung von Richtlinien und Vorschriftenund achten Sie darauf, wie Sie Schutz persönlicher und sensibler Daten damit sie nicht die nächste Schlagzeile wegen eines Datenlecks werden und verlieren Kundenvertrauen.
Herausforderungen der Datenverwaltung
Vielfältige und isolierte Daten
Daten liegen in unterschiedlichen Formaten und Quellen vor und gehören oft der Abteilung, die sie verwendet oder erstellt. In manchen Organisationen befinden sich Daten in isolierten Bereichen und werden von diesen unabhängig verwaltet. Die Herausforderung bei isolierten Daten besteht darin, dass sie je nach Standort im Unternehmen unterschiedlichen internen Richtlinien unterliegen. Ohne siloübergreifende Richtlinien, die festlegen, wie Daten verwaltet, definiert, auf ihre Qualität geprüft, abgerufen oder verwendet werden sollen, besteht die Gefahr, dass die Daten nicht einheitlich verwaltet werden. Dieser isolierte Ansatz im Datenmanagement schränkt den Nutzen der Daten ein, da Informationen wertvoller wären, wenn sie unternehmensweit geteilt und einheitlich und verständlich verwaltet werden könnten, sodass auch andere Abteilungen sie als wertvoll erachten.
Datenwildwuchs und -freigabe
Datenverwaltung Auch die Datenflut intern und extern stellt eine Herausforderung dar. Unternehmen pflegen enge Beziehungen zu Kunden, Anbietern, Lieferanten, Distributoren und Partnern. Oft werden Daten zwischen Unternehmen ausgetauscht. Daher müssen Datenteams Regeln festlegen, welche Daten wie und mit wem geteilt werden dürfen.
Remote-Arbeit und Zusammenarbeit
Eine weitere Herausforderung bei der Datenverwaltung ist die zunehmende Remote-Arbeit. Daten sind überall, und mittlerweile befinden sie sich nicht nur in lokalen Datenbanken, sondern auch in unseren Homeoffices, Laptops, Smartphones und in Cloud-Umgebungen. Datenteams müssen Regeln festlegen, wer Zugriff auf welche Daten um das Risiko einer Überbelichtung zu minimieren. Da Teams in einer Remote-Umgebung zusammenarbeiten möchten, Verstehen, wer Zugriff auf welche Daten hat Und wie diese genutzt werden, ist eine Herausforderung. Viele Chief Data Officers (CDOs), die eine Datenkultur aufbauen, wollen die Datenzusammenarbeit fördern. Angesichts der zunehmenden Remote-Arbeit und der verteilten Belegschaft ist es heute noch wichtiger, sicherzustellen, dass Daten richtig verstanden und interpretiert werden. Analysen, die auf einer falschen Dateninterpretation basieren, können zu falschen Schlussfolgerungen und negativen Geschäftsergebnissen führen.
Globale Expansion und Regulierungen
Organisationen expandieren global und stehen vor neuen Herausforderungen mit Vorschriften wie GDPR, CCPAund darüber hinaus. Datenteams müssen wissen, welche Daten sensibel sind und welchen Vorschriften sie unterliegen, und wie sie Compliance-Richtlinien anwenden. Der erste Schritt besteht darin, zu wissen, welche Daten in der Datenumgebung vorhanden sind, und zu definieren, welche Daten als sensibel gelten und gemäß welchen Vorschriften geschützt werden müssen.
Aktuelle Trends und Statistiken zur Datenverwaltung
Da Daten immer wichtiger und komplexer werden, wird eine effektive Datenverwaltung für Unternehmen immer wichtiger. Hier sind einige aktuelle Forschungsergebnisse zur Datenverwaltung, die Sie berücksichtigen sollten:
- Erhöhte Investitionen in Datenverwaltung: Forschung von Gartner prognostiziert, dass die weltweiten Ausgaben für Datenverwaltung im Jahr 2021 um 20% steigen und insgesamt $2,1 Milliarden erreichen werden
- Regulatorische Änderungen: Es wird erwartet, dass sich die Datenverwaltung aufgrund von Änderungen an Vorschriften wie der der Europäischen Union weiterentwickelt. Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR) und die Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA)
- Datenschutzbedenken: Die Bedeutung des Datenschutzes nimmt zu. Laut einer Umfrage von IBM geben mittlerweile 80% der Verbraucher an, dass sie sich Sorgen darüber machen, wie ihre Daten verwendet werden.
- Herausforderungen bei der Datenqualität: Forschung von Experian ergab, dass 92% der Unternehmen glauben, dass ihre Kunden- und Interessentendaten in irgendeiner Weise ungenau sind, was die Notwendigkeit einer effektiven Datenverwaltung zur Verbesserung der Datenqualität unterstreicht
- Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML): Der zunehmende Einsatz von KI und ML im Datenmanagement und in der Datenanalyse schafft neue Herausforderungen für die Datenverwaltung, beispielsweise die Gewährleistung, dass Algorithmen transparent, erklärbar und fair sind.
- Einführung von Data-Governance-Frameworks: Einführung von Data-Governance-Frameworks, wie beispielsweise Data Management Body of Knowledge (DMBOK) von DAMA International und das Open Data Governance Framework (ODGF), wächst, da Organisationen versuchen, Best Practices für die Datenverwaltung zu etablieren
Bewährte Methoden zur Datenverwaltung
Data Governance bezeichnet die umfassende Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation. Dazu gehören Richtlinien, Verfahren und Kontrollen, die eine effektive, sichere und ethische Datenverwaltung gewährleisten. Dies sind die Best Practices für Data Governance:
- Legen Sie klare Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung fest: Beginnen Sie mit der Erstellung klarer Richtlinien und Verfahren für die Verwaltung von Daten innerhalb Ihrer Organisation. Dies sollte Richtlinien für Datenerfassung, Speicherung, Weitergabe, und LöschungStellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter diese Richtlinien verstehen und befolgen
- Dateneigentum zuweisen: Definieren Sie klar, wer in Ihrem Unternehmen für die Verwaltung der einzelnen Datensätze verantwortlich ist. So stellen Sie sicher, dass die Daten effektiv verwaltet werden und für auftretende Probleme eine Verantwortlichkeit besteht.
- Implementieren Sie Datensicherheitskontrollen: Implementieren Sie eine Reihe von Sicherheitskontrollen, um Schützen Sie vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff oder Diebstahl. Dies sollte Folgendes umfassen Verschlüsselung, Zugangskontrollenund Datensicherungen
- Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in Datenverwaltung: Stellen Sie sicher, dass alle Mitarbeiter die Bedeutung von Data Governance verstehen und in Best Practices geschult sind. Dazu gehören Schulungen zu Datenschutz, Sicherheit und Compliance.
- Führen Sie regelmäßige Datenprüfungen durch: Führen Sie regelmäßige Audits Ihrer Daten durch, um sicherzustellen, dass diese korrekt und aktuell sind und gemäß Ihren Richtlinien und Verfahren verwaltet werden.
- Verwenden Sie einen Datenkatalog: Implementieren Sie einen Datenkatalog, der Ihnen hilft, Ihre Datenbestände zu organisieren und zu verwalten. Dies erleichtert das Auffinden und die effektive Nutzung Ihrer Daten.
- Datennutzung überwachen: Überwachen Sie die Datennutzung, um sicherzustellen, dass sie angemessen genutzt wird und dass es keine Verstöße gegen Ihre Richtlinien und Verfahren gibt.
Anwendungsfälle für Data Governance
Datenverwaltung ist eine entscheidende Funktion in modernen datengetriebenen Organisationen. Sie trägt dazu bei, dass Daten effektiv, sicher und ethisch korrekt verwaltet und zur Unterstützung der Geschäftsziele genutzt werden können. Hier sind einige gängige Anwendungsfälle und Beispiele für Datenverwaltung in der Praxis:
- Einhaltung: Data Governance wird häufig eingesetzt, um sicherzustellen, dass Organisationen gesetzliche Anforderungen erfüllen, wie beispielsweise Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA. Beispielsweise kann eine Gesundheitsorganisation Data Governance nutzen, um sicherzustellen, dass Patientendaten in Übereinstimmung mit HIPAA-Vorschriften.
- Datenqualität: Data Governance kann auch zur Verbesserung der Datenqualität eingesetzt werden. Dazu gehört die Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten. Beispielsweise kann ein Finanzdienstleistungsunternehmen Data Governance nutzen, um die Richtigkeit und Aktualität seiner Kundendaten sicherzustellen.
- Datensicherheit: Data Governance kann dazu beitragen, sensible Daten vor unbefugtem Zugriff oder Diebstahl zu schützen. Dazu gehört die Implementierung von Sicherheitskontrollen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Datensicherungen. Beispielsweise kann eine Behörde Data Governance zum Schutz vertraulicher Informationen einsetzen.
- Analytik: Data Governance kann Datenanalyse-Initiativen unterstützen, indem sie die Zuverlässigkeit und Konsistenz der Daten gewährleistet. Dazu gehört die Festlegung von Standards für die Datenerfassung und -analyse sowie die Sicherstellung einer ordnungsgemäßen Kategorisierung und Kennzeichnung der Daten. Beispielsweise kann ein Einzelhandelsunternehmen Data Governance zur Unterstützung seiner Marketinganalyse-Initiativen nutzen.
- Datenweitergabe: Data Governance kann auch Initiativen zum Datenaustausch innerhalb und zwischen Organisationen unterstützen. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien und Verfahren für den Datenaustausch sowie die Gewährleistung der ordnungsgemäßen Sicherung und des Schutzes der Daten. Beispielsweise kann eine Forschungsorganisation Data Governance nutzen, um Daten mit anderen Forschern auszutauschen und gleichzeitig den Schutz sensibler Daten sicherzustellen.
- Datenverwaltung: Schließlich kann Data Governance auch zur Unterstützung des gesamten Datenmanagements eingesetzt werden. Dazu gehört die Festlegung von Standards und Prozessen für die Datenerfassung, -speicherung und -löschung. Beispielsweise kann ein Fertigungsunternehmen Data Governance nutzen, um sicherzustellen, dass seine Produktdaten während des gesamten Produktlebenszyklus effektiv verwaltet werden.
Auswahl der „richtigen“ Data-Governance-Lösung
Die Datenmenge, mit der moderne Organisationen arbeiten, lässt sich allein durch manuelle Datenverwaltung nicht bewältigen. Unternehmen erkennen, dass traditionelle Methoden nicht mehr effektiv sind. Daher suchen Datenteams aktiv nach modernen Prozessen und Technologielösungen zur Verwaltung ihrer aktuellen Datenprogramme. Die Einführung von Technologien wie BigID ist entscheidend, um eine aktuelle und konsolidierte Sicht auf alle Daten zu erhalten, um zu wissen, was verwaltet werden muss, Dashboards für Messungen zu aktivieren und Richtlinien sowie die Durchsetzung von Audits zu überwachen. Automatisierung und maschinelles Lernen (ML) sind notwendig, um eine proaktive Kontrolle der Datenumgebung zu ermöglichen. Die Bereitstellung der richtigen Prozesse und Richtlinien, unterstützt durch die richtige Technologie, ist der beste Weg zum Erfolg.
Optimieren Sie Ihre Data-Governance-Strategie mit BigID
BigID Data Intelligence-Plattform ist eine einzelne Plattform für Data GovernanceMit BigID können Organisationen Scannen Sie alle Ihre unterschiedlichen Datenquellen, vor Ort oder in der Cloud, und erhalten Sie eine vollständige einheitliche Ansicht strukturierter und unstrukturierter Daten, um alle Daten in Ihrer Umgebung mit erweiterten Metadaten in einem durch ML erweiterten Datenkatalog zu kennen.
Wo Datenteams sonst mit manuellen Methoden zu kämpfen haben, kann BigID automatisch persönliche und sensible Daten, überbelichtete Daten sowie Daten, die von Vorschriften und Richtlinien betroffen sind, identifizieren. Unternehmen nutzen BigID-Apps, um die Datenqualität zu bewerten, Datendefinitionen zu dokumentieren und zu teilen und sogar Festlegen von Aufbewahrungsrichtlinien für Lebenszyklusmanagement, einschließlich der Frage, wann abgelaufene Daten wiederhergestellt oder Richtlinien zur Aufbewahrung von Daten für rechtliche Zwecke angewendet werden sollen.
Datenteams setzen BigID für die Datenverwaltung ein, um:
- Wissen, welche Daten sich in ihrer Umgebung befinden
- Identifizieren sensibler Daten
- Steigern Sie das Datenvertrauen durch proaktives Datenqualitätsmanagement
- Ermöglichen Sie Verständnis durch konsistente Definitionen, um Missverständnisse zu vermeiden
- Implementieren Sie Datenschutzrichtlinien und -vorschriften zur Einhaltung der Vorschriften
- Schützen Sie persönliche und sensible Daten vor Missbrauch
- Minimieren Sie das Risiko von Datenschutzverletzungen
- Erstellen, Ausführen und Überprüfen von Richtlinien für den Datenlebenszyklus
- Messen, prüfen und melden Sie die Ergebnisse der Datenverwaltung
Um mehr darüber zu erfahren, wie BigID Ihnen beim Aufbau eines Data-Governance-Programms mit Automatisierung und maschinellem Lernen helfen kann, Demo anfordern um loszulegen.
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