Google Datenverwaltung. Nur zu, ich warte. Ja, Sie haben die Ergebnisse mit über einer Milliarde Treffern richtig gesehen. Trotz all dieser Ergebnisse kann Data Governance immer noch ein komplexes und missverstandenes Thema sein. Dieser Artikel soll sowohl Datenexperten als auch Geschäftsinteressenten Klarheit verschaffen.
Definition von Data Governance
Wie wird Data Governance definiert? Es gibt viele verschiedene Organisationen, die sich mit Data Governance befassen, und jede definiert sie möglicherweise etwas anders. Zum Beispiel: Rat für Enterprise-Datenmanagement (EDM) definiert Data Governance als „die Funktion, die die Standards, Kontrollen und Best Practices der Datenmanagement Initiative im Einklang mit der Strategie.“ Das Data Governance Institute (DGI) definiert Data Governance als „die Ausübung von Entscheidungsbefugnis und Autorität in datenbezogenen Angelegenheiten“. Okay, noch eine: Die Data Management Association (DAMA) definiert Data Governance als „die Ausübung von Autorität, Kontrolle und gemeinsamer Entscheidungsfindung (Planung, Überwachung und Durchsetzung) über die Verwaltung von Datenbeständen.“
Drei branchenführende Gruppen, drei unterschiedliche Definitionen. Man kann mit Sicherheit sagen, dass die Definition von Data Governance den Anforderungen Ihres Unternehmens entsprechen sollte. Ich würde Data Governance beispielsweise als „ein Datenmanagement-Framework definieren, das automatisierte Data Governance ermöglicht und die Nutzung von Daten als wertvolles Gut ermöglicht“. Diese Definition weicht von traditionellen Definitionen von Kontrolle, Autorität und Durchsetzung ab. Data Governance sollte auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sein, damit es sie versteht, akzeptiert, anwendet und fördert. Die Benennung von Teams als Data Governance oder die Verwendung eines Data-Governance-Frameworks kann die Einführung behindern, da es bei traditioneller Data Governance um Kontrolle, Autorität und Durchsetzung geht. Moderne Datenverwaltung Es geht um Aktivierung, Automatisierung und darum, Daten zu einem organisatorischen Vorteil zu machen. Ob Sie es glauben oder nicht, es kann hilfreich sein, Teams einfach in Data Enablement umzubenennen oder das Framework Data Enablement Framework zu nennen! Es repräsentiert, was Teams erreichen und ihre Stakeholder unterstützen möchten, im Gegensatz zur traditionellen Vorstellung, Stakeholder von der Datennutzung auszuschließen.
Manche von Ihnen denken jetzt vielleicht: „Ich verstehe den Aspekt der Datenaktivierung, aber was ist mit all den Vorschriften und Compliance-Herausforderungen?“ Moderne Datenverwaltung dreht sich zwar um Aktivierung, Automatisierung und die Nutzung von Daten als Wert, aber sie muss auch Datenschutz und Sicherheit berücksichtigen. Etwas kann kein Unternehmenswert sein, wenn es das Risiko erhöht. Bei der Aktivierung geht es darum, den Datenkonsumenten den sicheren und konformen Zugriff auf die Daten zu erleichtern und gleichzeitig Daten bereitzustellen, die dem Unternehmen einen Mehrwert bieten. Lassen Sie uns das genauer betrachten.
Data Governance hat zwei Seiten: offensiv und defensiv. Die defensive Seite dient dem Schutz Ihrer Kunden, Ihres Unternehmens, Ihrer Partner und Ihrer Datenkonsumenten. Die offensive Seite zielt darauf ab, die Datennutzung zu beschleunigen, um Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sowie Analysen zur Schaffung von Geschäftswert. Die Schaffung von Geschäftswert ist der Grund, warum Data Governance für alle Geschäftsleute wichtig ist. Mit zunehmender Datenreife in Unternehmen liegt Data Governance in der Verantwortung aller. Geschäftsprozesse, die operative Daten generieren, müssen Geschäftsregeln haben, die diese Daten erzeugen, um die richtige Datenqualität zu gewährleisten. Die Sicherstellung, dass alle Funktionen auf kritische Datenelemente (für den Geschäftsbetrieb kritische Daten) ausgerichtet sind, ist grundlegend für die Datenaktivierung. Tagging Persönliche Informationen (PI) oder persönlich identifizierbare Informationen (PII) Die Einsicht aller Datenkonsumenten ist grundlegend. Sichere Methoden für den Datenzugriff durch Datenzugriffsintelligenz, Datensicherheitstechniken wie Maskierung, Verschlüsselung, Anonymisierung, Pseudoanonymisierung und andere Methoden sind unerlässlich.
Die tragende Säule der Datenverwaltung
In diesem Artikel geht es um Data Governance, aber Sie müssen in der Lage sein, die Punkte zu verbinden Datenverwaltung, Datensicherheit, und Datenschutz. Die Zusammenarbeit wichtiger Stakeholder, um einen ganzheitlichen Ansatz für Data Governance zu entwickeln, ist entscheidend, um Komplexität, Doppelarbeit, mehrere Tools, Prozesse und die Ausführung zu reduzieren. Der Schlüssel zur Datenreife liegt darin, zunächst die eigenen Daten zu kennen. Wie können Sie Datenrechte erfüllen und Datenschutzverpflichtungen erfüllen, ohne über eine angemessene Datenverwaltung zu verfügen, die Eigentumsrechte sicherstellt, die Datennutzung steuert und Daten systemübergreifend definiert, damit die Beteiligten wissen, um welche Daten es sich handelt? Wie können Sie auf einen Verstoß reagieren, wenn Sie nicht wissen, wo sich Ihre personenbezogenen, sensiblen oder kritischen Daten befinden und welche Auswirkungen der Verlust dieser Daten hat, ohne zu wissen, wie Ihre Daten verwendet werden? Wie können Sie Modelle oder Erkenntnisse entwickeln, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, wenn Sie nicht über die für Ihren Geschäftsfall geeigneten Daten verfügen?
Diese komplexe Branche entwickelt sich rasant. Unabhängig davon, wie Sie sie definieren, ist eines sicher: Unternehmen, die Data Governance an ihre Bedürfnisse anpassen, werden davon profitieren.
Werden Sie aktiv für die Governance
Wo also anfangen? Definieren Sie zunächst das Geschäftsproblem, das Sie lösen möchten. Verstehen Sie anschließend, wie wichtig Daten für die Lösung dieses Problems sind. Beginnen Sie mit dem Aufbau von Datenintelligenz, indem Sie Tools verwenden, um Automatisieren Sie einen Datenkatalog, PI, PII identifizieren, sensible und andere kritische Daten durch Einstufung. Verstehen Sie die wichtigsten Anwendungen, die zur Lösung des Problems erforderlich sind, und welche Daten zwischen diesen Anwendungen durch Clustering verknüpft sind. Verbinden Sie die Daten in diesen Anwendungen durch Korrelation Erstellen Sie eine 360-Grad-Ansicht der Daten, die Sie zur Lösung Ihres Geschäftsproblems benötigen. Sobald Sie dies getan haben, können Sie Einblicke in Ihre Daten gewinnen, die Wertschöpfungszeit durch die Entwicklung datenbasierter Lösungen beschleunigen und mit dem Ausbau der anderen Komponenten der Datenverwaltung beginnen. BigID unterstützt Sie dabei, Ihre Reise mit unseren Data-Intelligence-Plattform. Weitere Informationen finden Sie unter www.bigid.com.
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