Was ist Data Governance? Rahmenwerk, Best Practices und KI-Bereitschaft

Data Governance beantwortet eine trügerisch einfache Frage:

Wie sollte eine Organisation ihre Daten verwalten, verstehen, nutzen, schützen und Verantwortung dafür übernehmen?

Diese Frage ist heute von weit größerer Bedeutung als das traditionelle Datenmanagement.

Unternehmensdaten werden über Cloud-Plattformen, SaaS-Anwendungen, Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses, Kollaborationstools, Analysesysteme und KI-Umgebungen hinweg übertragen. Verschiedene Teams erstellen, transformieren, greifen darauf zu, kopieren und nutzen sie für unterschiedliche Zwecke.

Ohne gute Steuerung können Organisationen Schwierigkeiten haben, grundlegende Fragen zu beantworten:

• Welche Daten liegen uns vor?
• Was bedeutet das?
• Wem gehört es?
• Woher kam es?
• Wohin geht es?
• Können wir ihm vertrauen?
• Wer oder was hat Zugriff darauf?
• Welche Richtlinien gelten?
• Sollen wir es trotzdem behalten?
• Können Analyse- und KI-Systeme es sicher nutzen?

Data Governance stellt die Rollen, Richtlinien, Prozesse, Standards, Kontrollen und Technologien bereit, die Unternehmen nutzen, um diese Fragen zu beantworten und Daten in ein vertrauenswürdiges, nachvollziehbares Unternehmensgut zu verwandeln.

Was ist Datenverwaltung?

Datenverwaltung ist das Rahmenwerk aus Rollen, Richtlinien, Standards, Prozessen, Kontrollen und Technologien, das eine Organisation zur Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verwendet.

Es legt Entscheidungsrechte und Verantwortlichkeiten in Bezug auf Fragen wie die folgenden fest:

• Wem gehören diese Daten?
• Wer kann es benutzen?
• Was bedeutet das?
• Wie sollten die Teams es klassifizieren?
• Welches Qualitätsniveau benötigt das Unternehmen?
• Welche Richtlinien und Vorschriften gelten?
• Wie lange sollte die Organisation es aufbewahren?
• Wohin kann es sich bewegen?
• Kann es von KI oder Analysetools genutzt werden?
• Was passiert, wenn die Daten gegen die Richtlinien verstoßen?

Die NIST-Glossar beschreibt Data Governance als eine Reihe von Prozessen, die die Datenbestände eines Unternehmens formal verwalten und die Zuständigkeiten und Entscheidungsparameter dafür festlegen.

In der Praxis verbindet moderne Regierungsführung vier Dinge:

Daten + Kontext + Verantwortlichkeit + Handeln

Das Auffinden von Daten ohne deren Verständnis erzeugt lediglich einen Bestand.

Die Dokumentation von Daten ohne Zuweisung von Eigentumsrechten schafft einen Katalog, der niemandem gehört.

Richtlinien zu erstellen, ohne sie anzuwenden, erzeugt nur unnötigen Papierkram.

Eine effektive Daten-Governance verbindet diese Elemente, sodass Organisationen Daten leichter vertrauenswürdig machen, nutzen, schützen und verwalten können.

Warum ist Daten-Governance wichtig?

Organisationen verwalten Daten nicht einfach nur, um einen Katalog übersichtlich zu halten.

Sie regeln es, weil das Geschäft auf zuverlässige, verständliche und sachgemäß verwendete Daten angewiesen ist.

Vertrauen in Daten aufbauen

Analysen, Berichte, Automatisierung und KI basieren auf Daten, denen die Menschen vertrauen können.

Governance verknüpft Daten mit Definitionen, Eigentümern, Qualitätsanforderungen, Herkunft, Richtlinien und genehmigten Verwendungszwecken, damit Verbraucher verstehen können, ob die Informationen für den vorgesehenen Zweck geeignet sind.

Verantwortlichkeit schaffen

Jemand muss die Verantwortung für Entscheidungen über wichtige Daten übernehmen.

Data Governance etabliert Geschäftsinhaber, technische Inhaber, Datenverwalter, Datenverantwortliche und andere rechenschaftspflichtige Stakeholder, damit Fragen und Probleme nicht zwischen den Teams ungelöst bleiben.

Verbesserung der Datenqualität

Falsche, unvollständige, inkonsistente, veraltete oder doppelte Daten können die Berichterstattung und die Ergebnisse der KI verfälschen.

Governance definiert Qualitätserwartungen, verknüpft Probleme mit Verantwortlichen und betroffenen Geschäftsprozessen und schafft einen Prozess zur Lösung dieser Probleme.

Reduzieren Sie das Datenrisiko

Sensible Daten können ein Risiko darstellen, wenn Organisationen sie zu lange aufbewahren, sie breitflächig zugänglich machen, sie unerwartet verschieben, sie nicht klassifizieren oder unnötigen Zugriff zulassen.

Governance hilft Teams dabei, diese Zustände zu erkennen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.

Unterstützung der Einhaltung

Datenschutz- und Branchenvorschriften verlangen oft von Organisationen, dass sie wissen, welche regulierten Daten sie speichern, warum sie diese verarbeiten, wer darauf zugreifen kann, wohin sie übertragen werden und wie lange sie diese aufbewahren.

Governance verbindet diese Verpflichtungen mit den Daten und Nachweisen, die für Audits, Berichterstattung und behördliche Überprüfungen benötigt werden.

Daten für Analysen und KI aufbereiten

KI verleiht der Datenverwaltung eine neue operative Rolle.

Organisationen müssen festlegen, welche Datensätze Modelle und Agenten verwenden können, ob diese Datensätze sensible Informationen enthalten, woher sie stammen, ob sie Qualitätsstandards erfüllen, wem sie gehören und ob ihre Verwendung mit den Richtlinien übereinstimmt.

Die KI-Bereitschaft hängt zunehmend von der Datenverfügbarkeit ab.

Die Kernkomponenten der Daten-Governance

Effektive Programme bringen verschiedene Disziplinen zusammen, anstatt Governance als ein einzelnes Instrument oder einen einzelnen Arbeitsablauf zu betrachten.

Entdeckung und Klassifizierung von Daten

Organisationen müssen wissen, welche Daten existieren, bevor sie diese verwalten können.

Datenermittlung und -klassifizierung Identifiziert strukturierte und unstrukturierte Daten in Cloud-, SaaS-, Datenbank-, Datei-, Datenspeicher-, Data-Warehouse-, Anwendungs-, Kollaborationsplattform- und On-Premise-Umgebungen.

Die Klassifizierung fügt Kontextinformationen wie Sensibilität, Regulierung, Vertraulichkeit, Geschäftswert und Datentyp hinzu.

Datenkatalog- und Metadatenverwaltung

A Daten- und KI-Katalog erstellt ein durchsuchbares Inventar von Anlagen und reichert diese Anlagen mit technischen und geschäftlichen Metadaten an.

Der Wert ergibt sich aus der Verknüpfung von Metadaten mit Bedeutung, Eigentumsverhältnissen, Sensibilität, Nutzung, Herkunft, Qualität, Richtlinien, Zugriff und KI-Kontext.

Eigentumsrechte und Datenverwaltung

Gute Regierungsführung erfordert klare Verantwortlichkeiten.

Organisationen weisen üblicherweise folgende Aufgaben zu:

• Dateneigentümer wer für einen Datenbereich oder ein Datenvermögen verantwortlich bleibt
• Datenverwalter die bei der Verwaltung von Definitionen, Qualität, Standards und Governance-Prozessen helfen.
• Technische Verantwortliche die die Plattformen, Pipelines oder Systeme verwalten, die Daten speichern und verarbeiten
• Geschäftsbeteiligte wer definiert, wie die Organisation Daten verwenden soll?

Wirtschaftsglossar

Ein Business-Glossar bietet Teams gemeinsame Definitionen für wichtige Begriffe, Kennzahlen, Konzepte und Datenbereiche.

Beispielsweise können die Bereiche Finanzen und Vertrieb einen “aktiven Kunden” unterschiedlich definieren. Governance schafft eine gemeinsame Definition und verknüpft diese mit den physischen Daten, die die Teams für Berichterstattung und Entscheidungsfindung nutzen.

Erfahren Sie mehr über Erstellung eines Geschäftsglossars.

Datenherkunft

Datenherkunft zeigt, woher die Daten stammen, wie sie sich bewegen, welche Transformationen stattfinden und welche nachgelagerten Systeme, Berichte, Modelle oder Geschäftsprozesse davon abhängen.

Lineage unterstützt Wirkungsanalyse, Vertrauen, Compliance, Fehlerbehebung, Änderungsmanagement und KI-Verantwortlichkeit.

Qualität der Daten

Governance legt fest, was “gute Daten” für einen bestimmten geschäftlichen Zweck bedeuten.

Teams können Dimensionen wie Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Gültigkeit, Aktualität und Einzigartigkeit bewerten und dann Qualitätsprobleme den Verantwortlichen und den Abläufen zur Behebung zuordnen.

Verwaltung des Datenzugriffs

Die Governance muss auch die Frage beantworten, wer oder was sensible Daten nutzen darf.

Datenzugriffsverwaltung Verknüpft Identitäten und Berechtigungen mit sensiblen Daten, damit Teams übermäßigen Zugriff erkennen, Aktivitäten nachvollziehen, die Zuständigkeit zuweisen und das Prinzip der minimalen Berechtigungen unterstützen können.

Dies umfasst nun auch menschliche und nicht-menschliche Identitäten wie Anwendungen, Servicekonten, Maschinenidentitäten, Copiloten und KI-Agenten.

Kundenbindung und Lebenszyklus-Governance

Organisationen sollten nicht alle Daten für immer aufbewahren.

Richtlinien zur Mitarbeiterbindung Verknüpft Daten mit Richtlinien, die festlegen, wie lange das Unternehmen sie aufbewahren sollte, wann rechtliche Aufbewahrungspflichten gelten und wann Teams unnötige Informationen löschen oder minimieren sollten.

Richtlinien, Risiken und Abhilfemaßnahmen

Eine Governance-Richtlinie hat nur begrenzten Wert, wenn die Teams nicht feststellen können, ob die Organisation sie auch einhält.

Moderne Unternehmensführung benötigt Arbeitsabläufe, die Richtlinienverstöße identifizieren, Maßnahmen zuweisen, Ausnahmen verwalten, Abhilfemaßnahmen koordinieren und Nachweise darüber erstellen, was sich geändert hat.

Daten-Governance vs. Datenmanagement vs. KI-Governance

Diese Disziplinen überschneiden sich zwar, lösen aber unterschiedliche Probleme.

Organisationen benötigen zunehmend alle drei.

Datenmanagement gewährleistet die Nutzbarkeit von Informationen. Daten-Governance schafft Vertrauen und Verantwortlichkeit. KI-Governance erweitert diese Kontrollmechanismen auf die Systeme, die Unternehmensdaten nutzen und verarbeiten.

Wie funktioniert Data Governance?

Es gibt kein einheitliches, universelles Implementierungsmodell, aber ausgereifte Programme folgen in der Regel einem wiederholbaren Zyklus.

1. Geschäftsergebnisse definieren

Beginnen Sie nicht mit einem Katalog, nur weil Governance-Programme “einen Katalog benötigen”.”

Beginnen Sie mit den Ergebnissen, die die Regierungsführung unterstützen muss, wie zum Beispiel:

• Verbesserung des Vertrauens in Analysetools
• Datenaufbereitung für KI
• Einhaltung von Datenschutz- oder Branchenanforderungen
• Reduzierung der Offenlegung sensibler Daten
• Verbesserung der Datenqualität
• Kontrolle der Retention
• Unterstützung der Cloud-Migration
• Schaffung einheitlicher Geschäftsdefinitionen

2. Daten entdecken und inventarisieren

Schaffen Sie Transparenz über alle Umgebungen hinweg, die Unternehmensdaten enthalten.

Dieses Inventar sollte sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten berücksichtigen, nicht nur Datenbank-Metadaten.

3. Klassifizieren und Kontext hinzufügen

Ermitteln Sie, was die Daten enthalten und warum das von Bedeutung ist.

Fügen Sie Sensibilitätsangaben, Geschäftsbegriffe, regulatorischen Kontext, Eigentumsverhältnisse, Anwendungen, Domänen und andere Metadaten hinzu, die das Verständnis erleichtern.

4. Eigentumsrechte zuweisen

Verbinden Sie wichtige Datenbestände mit den verantwortlichen geschäftlichen und technischen Stakeholdern.

Die Zuständigkeit sollte einen klaren Weg für die Genehmigung von Definitionen, die Behebung von Qualitätsproblemen, die Überprüfung des Zugriffs und die Durchsetzung von Richtlinien schaffen.

5. Richtlinien definieren und anwenden

Governance-Ziele in praktische Regeln umsetzen.

Die Versicherungen können Folgendes umfassen:

• Qualität der Daten
• Genehmigte Verwendung
• Zugang
• Teilen
• Vorratsspeicherung
• Löschung
• Residenz
• KI-Einsatz
• Regulierungsverpflichtungen

6. Überwachen und Messen

Überprüfen Sie, ob die Regierungsführung die Ergebnisse tatsächlich verbessert.

Nützliche Kennzahlen können beispielsweise sein:

• Prozentsatz der kritischen Daten mit zugewiesenem Verantwortlichen
• Prozentsatz der als sensibel eingestuften Daten
• Anzahl ungelöster Datenqualitätsprobleme
• Richtlinienverstöße nach Datendomäne
• Feststellungen zu übermäßigem Zugriff
• Übermäßig gespeicherte oder veraltete Daten
• Es ist an der Zeit, die Probleme der Regierungsführung zu lösen.
• Abdeckung der Herkunft kritischer Datenprodukte

7. Handeln Sie!

Governance wird dann wirksam, wenn sie das Umfeld verändert.

Das kann bedeuten, ein Qualitätsproblem zu beheben, einen Verantwortlichen zuzuweisen, eine Definition zu ändern, den Zugriff einzuschränken, abgelaufene Daten zu löschen, Richtlinien durchzusetzen oder zu verhindern, dass nicht genehmigte Daten ein KI-System erreichen.

Wie KI die Datenverwaltung verändert

KI hat verändert, was Daten-Governance-Teams verwalten müssen und warum Governance so wichtig ist.

Historisch gesehen konzentrierten sich Organisationen darauf, ob Menschen Daten finden, verstehen, ihnen vertrauen und sie nutzen konnten.

Nun müssen sie sich auch fragen:

• Welche Datensätze speisen KI-Modelle, Copiloten, Agenten und RAG-Systeme?
• Enthalten diese Daten sensible oder regulierte Informationen?
• Wem gehören die Daten?
• Woher stammt es?
• Sind die Daten korrekt und für den vorgesehenen KI-Anwendungsfall geeignet?
• Kann ein KI-Agent auf Informationen zugreifen, die nicht seinem eigentlichen Zweck dienen?
• Welche Richtlinien regeln das Modelltraining, den Abruf, die Eingabeaufforderungen und die Ausgaben?
• Können Teams Daten durch KI-Pipelines und nachgelagerte Systeme verfolgen?

Damit wird die Daten-Governance von der Verwaltung von Unternehmensinformationen auf die Steuerung der Datengrundlage hinter KI ausgeweitet.

Vertrauenswürdige KI benötigt vertrauenswürdige, regulierte und kontextbezogene Daten.

BigIDs breiteres Spektrum Daten-, Identitäts- und KI-Governance Dieser Ansatz verknüpft Unternehmensdaten mit Identität, Berechtigungen, KI-Nutzung, Richtlinien und Risiken, sodass Organisationen sowohl die von Menschen als auch von Maschinen gesteuerte Nutzung kontrollieren können.

Häufige Herausforderungen bei der Datenverwaltung

Unvollständige Datensichtbarkeit

Die Governance bricht zusammen, wenn Teams die Daten, die sie für ihre Steuerung benötigen, nicht einsehen können.

Cloud-Lösungen, SaaS, Dateifreigaben, Kollaborationsplattformen, unstrukturierte Daten, Schattendaten und KI-Umgebungen fallen alle nicht unter die traditionelle Katalogabdeckung.

Zu viel manuelle Verwaltung

Programme, die darauf angewiesen sind, dass jeder Begriff, jeder Eigentümer, jede Klassifizierung und jede Beziehung manuell eingegeben wird, haben Schwierigkeiten, mit den Veränderungen der Unternehmensdaten Schritt zu halten.

Die Automatisierung sollte den Verantwortlichen helfen, den Kontext zu validieren und zu steuern, anstatt den Großteil ihrer Zeit mit der manuellen Dokumentation von Informationen zu verbringen.

Veraltete Metadaten

Ein Katalog kann schnell an Wert verlieren, wenn die Metadaten die zugrunde liegenden Daten nicht mehr widerspiegeln.

Kontinuierliche Erkennung und automatisierte Anreicherung helfen Governance-Teams, einen aktuelleren Überblick zu behalten.

Unklare Eigentumsverhältnisse

Governance-Probleme bleiben oft ungelöst, weil niemand weiß, wer die Befugnis hat, sie zu lösen.

Die Verantwortlichkeiten sollten Datenbereiche und -ressourcen mit bestimmten, verantwortlichen Teams und Personen verknüpfen.

Unverbundene Regierungsführung und Sicherheit

Data Governance versteht die geschäftliche Bedeutung, während Sicherheit die Offenlegung und den Zugriff versteht.

Organisationen erzielen bessere Ergebnisse, wenn diese Kontexte miteinander verknüpft sind.

Ein sensibler Finanzdatensatz beispielsweise ist etwas ganz anderes, wenn Hunderte von unnötigen Benutzern oder KI-Systemen darauf zugreifen können.

Politik ohne Durchsetzung

Eine dokumentierte Richtlinie beweist nicht die Einhaltung.

Die Teams benötigen Einblick in die Frage, ob die tatsächlichen Daten den Richtlinien für Aufbewahrung, Zugriff, Qualität, Datenschutz, Speicherort und genehmigte Nutzung entsprechen.

KI überholt die Regierungsführung

KI-Projekte können schneller voranschreiten als herkömmliche Governance-Prüfzyklen.

Governance-Teams benötigen skalierbare Methoden, um die von der KI verwendeten Daten zu identifizieren, deren Sensibilität und Herkunft zu verstehen, die Eigentumsverhältnisse festzulegen und Richtlinien durchzusetzen, ohne dass die Governance selbst zum Flaschenhals wird.

Rahmenwerke für die Daten-Governance

Organisationen können etablierte Rahmenbedingungen nutzen, um ihre Governance-Programme zu strukturieren, anstatt jeden Prozess unabhängig zu erfinden.

DAMA-DMBOK

Die DAMA-Wissensbestand zum Datenmanagement bietet einen umfassenden Rahmen für Disziplinen wie Governance, Architektur, Modellierung, Qualität, Metadaten, Sicherheit, Data Warehousing, Integration und Lebenszyklusmanagement.

CDMC

Das Rahmenwerk für Cloud-Datenmanagementfunktionen konzentriert sich auf die effektive Verwaltung von Daten in Cloud- und Hybridumgebungen.

Organisationen können es nutzen, um Kontrollen in Bezug auf Erkennung, Klassifizierung, Zugriff, Herkunft, Lebenszyklus, Sicherheit und Beweisführung zu strukturieren.

Erfahren Sie, wie BigID unterstützt CDMC-konforme Cloud-Daten-Governance.

Interne Governance-Rahmen

Viele Organisationen kombinieren Branchenrichtlinien mit ihrem eigenen Betriebsmodell.

Der Rahmen ist wichtig, aber die Umsetzung ist wichtiger.

Ein erfolgreiches Governance-Programm sollte Folgendes klar definieren:

• Entscheidungsrechte
• Dateneigentümer und -verwalter
• Richtlinien und Standards
• Governance-Workflows
• Technologieverantwortung
• Eskalationswege
• Kennzahlen und Berichterstattung

Best Practices für die Daten-Governance

Beginnen Sie mit einem Geschäftsproblem

Governance sollte mit einer messbaren Initiative verknüpft werden, anstatt sie als isoliertes Compliance-Projekt zu behandeln.

Entdecken Sie, bevor Sie ein Dokument erstellen

Die Governance sollte auf dem aktuellen Wissen über tatsächliche Unternehmensdaten basieren und nicht ausschließlich auf manuell gepflegten Inventaren.

Geschäftlichen und technischen Kontext verknüpfen

Geschäftsbegriffe werden nützlicher, wenn Teams sie direkt mit physischen Datenbeständen, Eigentümern, Anwendungen, Herkunft, Richtlinien und Qualitätsanforderungen verknüpfen können.

Automatisieren Sie dort, wo Automatisierung einen Mehrwert schafft.

Nutzen Sie automatisierte Erkennung, Klassifizierung, Anreicherung, Eigentümervorschläge, Überwachung und Arbeitsabläufe, um wiederkehrende Verwaltungsaufgaben zu reduzieren.

Gestalten Sie die Verantwortung handlungsorientiert

Datenverantwortliche sollten sich mit Fragen der Datenqualität, der Eigentumsverhältnisse, der Definition, der Richtlinien und des Zugangs befassen und nicht den größten Teil ihrer Zeit mit der Pflege von Tabellenkalkulationen verbringen.

Ergebnisse der Regierungsführung messen

Verbesserungen in den Bereichen Abdeckung, Qualität, Eigentumsverhältnisse, Einhaltung von Richtlinien, Datenspeicherung, Zugriffsrisiko, Behebung von Mängeln und Datenvertrauen verfolgen.

Governance auf KI ausweiten

Governance sollte auf Datensätze, Pipelines, Modelle, Copiloten, Agenten, KI-Anwendungen und andere KI-Assets angewendet werden, die Unternehmensdaten nutzen oder darauf reagieren.

Beispiele für Daten-Governance in der Praxis

Finanzdienstleistungen

Eine Bank kann Finanzdaten mit Geschäftsdefinitionen, Eigentümern, Herkunft, Zugriffsrechten, Aufbewahrungspflichten, Qualitätsregeln und regulatorischen Verpflichtungen verknüpfen, sodass die Berichtsteams den Informationen vertrauen und die Compliance-Teams die Kontrolle nachweisen können.

Gesundheitswesen

Eine Organisation im Gesundheitswesen kann PHI in strukturierten und unstrukturierten Datenspeichern identifizieren, die Zuständigkeit zuweisen, den Zugriff regeln, Aufbewahrungsfristen festlegen, die Qualität überwachen und die Datenübertragung dokumentieren.

Einzelhandel

Ein Einzelhändler kann Definitionen wie “Kunde” standardisieren, doppelte und inkonsistente Datensätze verbessern, Daten anwendungsübergreifend verknüpfen und verwaltete Datensätze für Personalisierung und Analysen erstellen.

KI-Entwicklung

Ein KI-Team kann geeignete Trainings- oder Abrufdatensätze identifizieren, feststellen, ob sie sensible Daten enthalten, ihre Ursprünge zurückverfolgen, Eigentumsrechte und Qualität überprüfen, Richtlinien für die genehmigte Nutzung anwenden und verhindern, dass ungeeignete Daten in KI-Workflows gelangen.

Was sollte eine moderne Daten-Governance-Plattform leisten?

Organisationen, die Governance-Technologien evaluieren, sollten über das Vorhandensein eines Katalogs hinausblicken.

Eine moderne Plattform sollte Teams dabei helfen, folgende Fragen zu beantworten:

• Können wir kontinuierlich strukturierte und unstrukturierte Daten erkennen?
• Können wir sensible, regulierte, vertrauliche und hochwertige Informationen klassifizieren?
• Lässt sich eine Verbindung zwischen technischen Metadaten und deren geschäftlicher Bedeutung herstellen?
• Können wir Eigentumsrechte zuweisen und aufrechterhalten?
• Können wir die Herkunft und die nachgelagerten Abhängigkeiten abbilden?
• Können wir die Datenqualität bewerten?
• Können wir sehen, wer und was Zugriff auf verwaltete Daten hat?
• Können wir Datenspeicherung und Datenminimierung steuern?
• Können wir Verstöße gegen die Richtlinien feststellen?
• Können Teams Überprüfungen und Korrekturmaßnahmen automatisieren?
• Können wir Nachweise für Audits erbringen?
• Lässt sich Governance auf Analytik und KI ausweiten?

Ziel sollte nicht die Erstellung des größten Metadaten-Repositorys sein. Ziel sollte es vielmehr sein, den Nutzern ausreichend verlässlichen Kontext zu bieten, um bessere Entscheidungen zu treffen und Governance-Maßnahmen zu ergreifen.

Wie BigID die Daten-Governance angeht

BigID verfolgt einen Governance-Ansatz, der von den Daten ausgeht.

Anstatt sich allein auf statische Metadaten und manuelle Verwaltung zu verlassen, erfasst BigID kontinuierlich Unternehmensdaten und verknüpft sie mit Sensibilität, Eigentumsverhältnissen, geschäftlicher Bedeutung, Zugriff, Herkunft, Richtlinien, Qualität, Aufbewahrung und Risiko.

BigID unterstützt Organisationen:

• Unternehmensdaten entdecken und klassifizieren: Finden Sie strukturierte und unstrukturierte Daten in unterstützten Cloud-, SaaS-, Datenbank-, Data-Lake-, Data-Warehouse-, Datei-, Anwendungs-, Kollaborationsplattform-, KI-Umgebungen und On-Premise-Systemen.
• Erstellen Sie einen kontextbezogenen Daten- und KI-Katalog: Verknüpfen Sie technische Metadaten mit Geschäftsbegriffen, Klassifizierungen, Eigentumsverhältnissen, Nutzungsrichtlinien, Richtlinien und KI-Kontext.
• Eigentumsrechte und Verantwortung schaffen: Weisen Sie Geschäftsinhaber, technische Inhaber, Stewards, Custainer und verantwortliche Teams den Datenbeständen und Domänen zu.
• Herkunft der Trace-Daten: Verstehen Sie Ursprünge, Bewegungen, Transformationen, Abhängigkeiten, nachgelagerte Analysen und den Einsatz von KI.
• Verbessern Sie die Datenqualität: Identifizieren Sie unvollständige, widersprüchliche, doppelte, veraltete oder unzuverlässige Informationen und stellen Sie Verbindungen zwischen den Verantwortlichen und den Auswirkungen auf das Geschäft her.
• Governance-Zugriffe berücksichtigen: Verstehen, welche Benutzer, Gruppen, Anwendungen, Dienstkonten, Drittanbieter, Maschinenidentitäten und KI-Systeme Zugriff auf verwaltete Daten haben können.
• Beibehaltung und Minimierung steuern: Identifizieren Sie veraltete, doppelte, unnötige und übermäßig aufbewahrte Daten und wenden Sie Lebenszyklusrichtlinien an.
• Richtlinien mit realen Daten verknüpfen: Governance-Lücken identifizieren, Überprüfungen und Ausnahmen verwalten und nachvollziehbare Arbeitsabläufe koordinieren.
• Erkenntnisse in die Tat umsetzen: Weisen Sie Abhilfemaßnahmen zu, automatisieren Sie Arbeitsabläufe, verfolgen Sie Korrekturmaßnahmen und generieren Sie Nachweise.
• Governance auf KI ausweiten: Verknüpfen Sie Unternehmensdaten, KI-Systeme, Identitäten, Berechtigungen, genehmigte Nutzungen und Risiken.

BigID verknüpft Daten und KI, sodass Unternehmen über statische Governance hinausgehen und eine kontinuierlich gesteuerte Grundlage für vertrauenswürdige Daten, Analysen, Compliance und KI schaffen können.

Häufig gestellte Fragen zur Daten-Governance

Was ist Daten-Governance?

Data Governance ist der Rahmen aus Rollen, Richtlinien, Prozessen, Standards, Kontrollen und Technologien, den eine Organisation zur Verwaltung von Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg einsetzt. Sie legt Verantwortlichkeiten fest, verbessert Datenqualität und -vertrauen, regelt Zugriff und Nutzung, setzt Richtlinien um, reduziert Risiken und unterstützt Geschäfts-, Compliance-, Analyse- und KI-Ziele.

Was sind die Hauptkomponenten der Daten-Governance?

Zu den Kernkomponenten gehören Datenermittlung, Klassifizierung, Katalogisierung, Metadatenmanagement, Eigentums- und Pflegeverwaltung, Geschäftsglossarverwaltung, Datenherkunft, Datenqualität, Zugriffssteuerung, Richtlinienmanagement, Aufbewahrung, Behebung von Problemen und Berichtswesen.

Worin besteht der Unterschied zwischen Daten-Governance und Datenmanagement?

Datenmanagement konzentriert sich auf Betrieb, Speicherung, Integration, Verarbeitung und Pflege von Daten. Daten-Governance legt die Regeln, Verantwortlichkeiten, Standards, Richtlinien und Kontrollen fest, die bestimmen, wie die Organisation diese Daten verwalten und nutzen soll.

Warum ist Daten-Governance wichtig?

Data Governance hilft Organisationen zu verstehen, welche Daten sie haben, was sie bedeuten, wem sie gehören, wer darauf zugreifen kann, wohin sie fließen, ob Teams ihnen vertrauen können, welche Richtlinien gelten und ob sie für Analysen und KI geeignet sind.

Was ist ein Daten-Governance-Framework?

Ein Rahmenwerk für Daten-Governance definiert die Organisationsstruktur, Entscheidungsbefugnisse, Rollen, Richtlinien, Standards, Arbeitsabläufe, Technologien und Kennzahlen, die zur einheitlichen Steuerung von Daten im gesamten Unternehmen verwendet werden.

Wer ist für die Daten-Governance verantwortlich?

Data Governance umfasst üblicherweise Dateneigentümer, Datenverantwortliche, technische Verantwortliche, Datenmanager, Governance-Teams, Sicherheits-, Datenschutz- und Compliance-Teams, Analyseteams, KI-Teams und Business-Stakeholder. Erfolgreiche Governance zeichnet sich durch klare Verantwortlichkeiten aus, anstatt Governance als alleinige Aufgabe eines zentralen Teams zu betrachten.

Wie kann Data Governance die Datenqualität verbessern?

Data Governance definiert Qualitätserwartungen, weist Verantwortlichkeiten zu, identifiziert unvollständige oder inkonsistente Daten, verknüpft Probleme mit betroffenen Geschäftsprozessen und erstellt Arbeitsabläufe für die Behebung und die laufende Überwachung.

Wie unterstützt Data Governance KI?

Data Governance hilft Organisationen dabei, die Datensätze, Pipelines, Modelle, Agenten und KI-Anwendungen zu identifizieren, die an KI-Workflows beteiligt sind, und sie mit Sensibilität, Eigentum, Herkunft, Qualität, Zugriff, genehmigter Nutzung, Richtlinien und Risiken zu verknüpfen.

Worin besteht der Unterschied zwischen Daten-Governance und KI-Governance?

Data Governance konzentriert sich auf Unternehmensdaten, einschließlich Eigentum, Qualität, Zugriff, Herkunft, Lebenszyklus, Richtlinien und Nutzung. AI Governance erweitert die Verantwortlichkeit auf KI-Systeme, -Modelle, -Agenten, Anwendungsfälle und die von ihnen verbrauchten oder erzeugten Daten. Beide arbeiten zunehmend zusammen, da KI auf verwalteten Unternehmensdaten basiert.

Wie unterstützt BigID die Daten-Governance?

BigID entdeckt und klassifiziert kontinuierlich Unternehmensdaten, erstellt einen kontextbezogenen Daten- und KI-Katalog, verknüpft Eigentumsverhältnisse und geschäftliche Bedeutung, bildet Herkunft und Zugriff ab, unterstützt Qualitäts- und Aufbewahrungsmanagement, identifiziert Richtlinien- und Risikoprobleme, koordiniert Abhilfemaßnahmen und erweitert die Governance auf Daten, die in den Bereichen Analytik und KI verwendet werden.