Wer kommt 2021 noch an Data Governance vorbei?

08/2021

Die iCompetence Data Governance Offensive

2021 - Daten sind essentiell für die Nutzung in unterschiedlichsten Umgebungen, die ihre eigenen Anforderungen und Rahmenbedingungen mit sich bringen. Die Erkenntnis wächst, dass es darum geht, den Überblick zu behalten. Wissen über die eigenen Daten aufzubauen, entwickelt sich zur Kernaufgabe, die drei von vier Unternehmen nicht beherrschen: das zeigte bereits 2019 die BARC-Studie „How to Rule Your Data World“ (1).

Viele erkennen diese große Herausforderung

Aber dies ist nur der Anfang, denn mit zunehmendem Datenvolumen wird es ohne Plan und Standards nicht möglich sein, all diese Daten zu verstehen, zu messen, zu überwachen, zu bereinigen und zu verwalten. Denn nur allein aus der Datensammlung wird kein Wertbeitrag erzielt. Es braucht also Bestrebungen für eine höhere betriebliche Effizienz, effektiver Einsatz von Humankapital und bessere Datenqualität. Insbesondere für die Teildisziplinen wie maschinelles Lernen und KI. Und natürlich die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bzw. Rahmenbedingungen und dies nicht erst seit der DSGV.

Es braucht also eine Datenstrategie - Das Instrument dafür heißt Data Governance

Eine ganzheitlich aufgesetzte Data Governance wird für alle Unternehmen, die strukturiert mit Daten arbeiten möchten, immer mehr unabdingbar.

Durch:

  • das Setzen von Zielen (aus der Datenstrategie abgeleitet),
  • das Etablieren von Standards und
  • die Definition von Maßnahmen,

ist ein geordneter und transparenter Weg zur Weiterentwicklung im Datenmanagement möglich.

Aber trotz steigender Bedeutung von Daten für Unternehmen gibt es keine einheitliche Definition von Data Governance (2). Auf der obersten Ebene sind es die Kernelemente “Menschen”, “Prozesse” und “Technologie”.

Was bedeutet dies für die Praxis?

Integrieren Sie die Data Governance nachhaltig in die Prozesse Ihres Unternehmens. Wie? Am besten funktioniert das Schritt für Schritt. Denn der Erfolg oder Misserfolg Ihrer Data Governance Initiativen hängt von der Fähigkeit ab, den Daten zu vertrauen. Die Verankerung von Richtlinien zum korrekten Umgang mit Daten ist ebenso wichtig wie die Lösung selbst. Denn die fehlerhafte Nutzung von Daten birgt nicht zu unterschätzende Risiken.

Mit unserer Offensive möchten wir den Bereich Data Governance in Unternehmen klar organisieren, inhaltlich strukturieren und transparent nachhaltig einführen bzw. weiterentwickeln.

Meist entstehen daraus unterschiedliche Handlungsfelder wie Organisationsstruktur, Datendomänen und -prozesse, Datenqualität, Stamm- und Metadaten sowie Analytics Prozesse. Diese gilt es dann mit einem abgestimmten Fahrplan zu entwickeln.

Durch eine nachhaltige Data Governance werden unterschiedliche Ergebnisse erreicht, beispielsweise:

  • klar geregelte Verantwortungsbereiche in der Erfassung, Aufbereitung und Anwendung von Daten und damit Aufbau von transparenten Prozessen und Routinen (Bsp.: klare Regeln: Wer/wo werden Daten wie erfasst (Data Lineage) und wie kann ich diese benutzen?),
  • Maximierung der gemeinschaftlichen Nutzung von Daten, um diese untereinander in Kontext zu setzen, die Daten mit Wissen zu Verbinden, um auf dieser Basis Handlungen abzuleiten (Bsp.: Kontext und Beziehungen zwischen Datenobjekten verhindert Inkonsistenzen in der Bedeutung/Interpretation und erst dann erhalte ich ein erweitertes Bild: Webanalyse Daten und Retouren Daten im Zusammenhang betrachten),
  • und am Ende Kontrolle, Vertrauen und unternehmensweite Transparenz ("Wir vertrauen den Daten, weil wir wissen wie gut diese sind”).

Fazit

Während sich Hersteller wie Adobe, SAP, Oracle mit Innovationen überschlagen, ist in vielen Fachbereichen noch immer ein “altmodischer” Umgang mit Daten zu beobachten. Excel-Chaos, Datenfriedhöfe, unterschiedliches Datenverständnis und Berichte ohne Aussage. Diese Lücke möchten wir schließen.

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Quellen

  1. Barc 2019 - BARC-Studie „How to Rule Your Data World“
  2. DAMA (Data Management Association), The Data Governance Institute und andere

Wir haben noch was in petto ...

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