Data Governance: Framework für datengetriebenen Erfolg

In einer zunehmend datengetriebenen Welt spielt Data Governance eine zentrale Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Unsere ursprünglichen Artikel haben bereits die Bedeutung von Data Governance für die Verbesserung der Datenqualität (siehe Data Governance im Mittelstand), die Minimierung von Risiken und die Entscheidungsfindung hervorgehoben. Dieser überarbeitete Blogpost erweitert diese Perspektive, integriert neue Erkenntnisse und bietet eine umfassende Anleitung zur Etablierung eines robusten Data-Governance-Frameworks.

Was ist Data Governance?

Data Governance wird in der Data-Szene scherzhaft oft als "Polizei" bezeichnet. Diese Analogie ist jedoch zu kurz gefasst, denn es geht nicht nur darum, Regeln zu kontrollieren, sondern vor allem darum, sie festzulegen. Data Governance ist ein umfassender Ansatz, der die Prinzipien, Praktiken und Tools zur Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens über deren gesamten Lebenszyklus hinweg umfasst. Es ist eine Sammlung von Prozessen, Rollen, Richtlinien, Standards und Kennzahlen, die eine effektive Nutzung von Informationen ermöglichen und Organisationen bei der Umsetzung ihrer Ziele unterstützen.

Das Konzept stellt sicher, dass Daten korrekt, zugänglich, konsistent und geschützt sind. Es definiert, wer welche Daten in welchen Situationen und mit welchen Methoden nutzen kann. Letztlich dient Data Governance dazu, Daten als wertvolle Ressource im Unternehmen anzuerkennen und entsprechend zu behandeln, um sie für geschäftliche und IT-Ziele nutzbar zu machen.

Warum ist Data Governance wichtig? Die Vorteile und Geschäftsziele

Eine effektive Data Governance-Strategie bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile und ist unerlässlich, um das volle Potenzial von Daten als entscheidendes Kapital zu erschließen.

1. Verbesserte Datenqualität und -zuverlässigkeit: Data Governance stellt sicher, dass Daten korrekt, vollständig, aktuell, konsistent und zuverlässig sind. Ohne ein solides Framework riskieren Unternehmen fehlerhafte Datenanalysen und ineffiziente Geschäftsprozesse. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für präzise Analysen, fundierte Entscheidungen und Kosteneffizienz. Durch die Festlegung von Standards und die Implementierung von Qualitätskontrollen wird die Datenqualität kontinuierlich überwacht und verbessert.

2. Geringeres Risiko und höhere Sicherheit: Data Governance hilft, Risiken im Zusammenhang mit Datenmissbrauch, Sicherheitsverletzungen und Compliance-Verstößen erheblich zu minimieren. Sie implementiert robuste Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Firewalls und Zugangskontrollen zum Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff. Dies schützt das Unternehmensimage, verhindert mögliche finanzielle und rechtliche Konsequenzen und stärkt das Kundenvertrauen. Datenethik spielt hierbei eine grundlegende Rolle, indem sie den Schutz der Privatsphäre und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen (wie der DSGVO) zur obersten Priorität macht.

3. Effizientere Entscheidungsfindung und höhere Produktivität: Durch die Sicherstellung einer einheitlichen Datengrundlage ("Single Source of Truth") und der Vermeidung von Datensilos ermöglicht Data Governance, dass Mitarbeiter schnell und einfach auf benötigte, vertrauenswürdige Informationen zugreifen können. Dies reduziert zeitaufwändige manuelle Suchen und Fehler, steigert die Produktivität und ermöglicht fundiertere, datengestützte Entscheidungen.

4. Verbesserte Zusammenarbeit und erhöhter Datenwert: Klare Richtlinien und Prozesse für die gemeinsame Nutzung von Daten verbessern die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen. Wenn alle die gleichen Datenstandards befolgen, wird die Kommunikation reibungsloser und Missverständnisse werden reduziert. Dies fördert den Wissenstransfer, eine bessere Datenkultur und führt zu mehr Innovation, besseren Entscheidungen und einer maximalen Wertschöpfung aus den Daten.

5. Compliance-Sicherung und Vertrauensbildung: Data Governance ermöglicht die durchgehende Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie DSGVO, HIPAA und branchenspezifischer Standards. Dies ist nicht nur eine rechtliche Verpflichtung, sondern trägt auch zur Stärkung des Verbrauchervertrauens bei. Unternehmen müssen für die Art und Weise, wie sie Daten erheben und verarbeiten, Rechenschaft ablegen können, was ethische Standards und Kontrollmechanismen einschließt.

6. Offensive und defensive Aspekte: Data Governance ermöglicht es Unternehmen, sowohl offensiv als auch defensiv zu agieren.

• ‍Offensiv bedeutet die Demokratisierung von Daten, die Förderung der Effizienz durch Datennutzung und die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle.
• ‍Defensiv umfasst Maßnahmen zur Vermeidung unerwünschter Ereignisse wie Strafzahlungen, Bußgelder oder negative Konsequenzen durch die Nichteinhaltung von Compliance, Ethik und Datenschutz.

Lassen Sie uns gern über Ihre Ziele und Herausforderungen austauschen, erfahren Sie mehr über unsere Data Governance Beratung.

Data Governance ist NICHT... (Abgrenzung)

Es ist wichtig, Data Governance von eng verwandten Konzepten abzugrenzen, um Missverständnisse zu vermeiden.

• Data Governance ist nicht Datenmanagement: Während Datenmanagement die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Daten innerhalb einer Organisation umfasst (einschließlich Erfassung, Integration, Organisation, Transformation und Archivierung), ist Data Governance die zentrale Komponente des Datenmanagements. Data Governance definiert die Unternehmensrichtlinien und Frameworks, um datenbezogene Anforderungen mit der Geschäftsstrategie in Einklang zu bringen, während Datenmanagement der operationelle Aspekt der Umsetzung dieser Strategie ist.
• Data Governance ist nicht Stammdatenmanagement (MDM): MDM konzentriert sich darauf, wichtige Bereiche einer Organisation zu identifizieren und die Qualität dieser Daten zu verbessern (z.B. Kunden, Lieferanten). Es gleicht fragmentierte Ansichten in einer zentralen Ansicht ab, was über Data Governance hinausgeht. Data Governance stellt den Rahmen bereit, innerhalb dessen MDM und andere Datenmanagement-Disziplinen operieren.

Kernelemente und Säulen der Data Governance

Ein robustes Data-Governance-Framework stützt sich auf mehrere wesentliche Säulen, die zur Integrität und Nutzbarkeit der Daten beitragen.

1. Data Governance Rahmen und Prinzipien: Der Rahmen definiert die grundlegenden Prinzipien, Richtlinien und Prozesse für die Data Governance im Unternehmen. Er sorgt dafür, dass alle Entscheidungen im Zusammenhang mit Daten auf einer soliden Basis getroffen werden, was die Konsistenz und Integrität der Daten stärkt. Zu den wichtigsten Prinzipien gehören:

• ‍Transparenz: Klarheit über die vorhandenen Datenbestände und deren Nutzung gegenüber internen Mitarbeitern und Kunden schafft Vertrauen. Dazu gehört, offenzulegen, welche Daten erfasst, wofür sie verwendet und wo sie gespeichert werden.
• Verantwortlichkeit: Unternehmen müssen sicherstellen, dass es keine "Datenlücken" gibt, bei denen niemand zuständig ist. Klare Definitionen von Daten und die Zuweisung von Verantwortung an relevante Stakeholder sind hier entscheidend.
• Integrität: Es geht darum, wie "gut" Ihre Daten sind. Der Datenkatalog muss korrekt, relevant und aktuell sein und den Richtlinien entsprechen. Eine Kultur der Ehrlichkeit bezüglich der Datenprozesse und die Aufrechterhaltung höchstmöglicher Datenqualität sind unerlässlich, insbesondere beim Training von KI-Modellen.
• Zusammenarbeit: Effektive Datenstandards entstehen nur durch abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. Die Möglichkeit zum Datenaustausch über einen intuitiven Datenkatalog fördert dies.

2. Datenqualität: Die Datenqualität ist ein zentraler Aspekt der Data Governance und misst, inwieweit Datensätze die Anforderungen und Erwartungen ihrer beabsichtigten Verwendung erfüllen. Eine hohe Datenqualität ist entscheidend für verlässliche Analysen und Entscheidungen. Wichtige Dimensionen der Datenqualität umfassen Vollständigkeit, Integrität, Konsistenz, Validität, Genauigkeit und Aktualität. Maßnahmen zur Datenqualität beinhalten Datenprofilierung, -bereinigung, -standardisierung, -anreicherung und -validierung. Dies ist ein fortlaufender, iterativer Prozess, der ein Datenqualitätsmanagement über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg erfordert.

3. Datensicherheit und Compliance: Der Schutz sensibler Daten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sind von höchster Priorität. Data Governance reduziert Sicherheits- und Datenschutzrisiken durch die Implementierung von Kontrollen und Prozessen zur Verhinderung von unbefugtem Zugriff und Missbrauch. Dazu gehören Datenklassifizierung basierend auf Sensibilität und Wichtigkeit, Zugriffskontrollen, die festlegen, wer auf welche Daten zugreifen darf, und regelmäßige Überprüfung von Datenberechtigungen und Zugriffen.
Gesetze wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union legen strenge Regeln für die Erhebung, Verarbeitung und Speicherung personenbezogener Daten fest. Data Governance stellt sicher, dass Unternehmen diese und andere internationale Standards und Richtlinien wie ISO oder OECD einhalten.

4. Rollen und Verantwortlichkeiten: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten sind für die Verwaltung von Daten unerlässlich. Ein Data Governance Team ist für die Umsetzung und Überwachung der Strategie verantwortlich. Zu den spezialisierten Positionen gehören:

• ‍Data Owner: Verantwortlich für die inhaltliche Richtigkeit und Qualität der Daten eines spezifischen Datenobjekts.
• Data Steward: Verantwortlich für die Überwachung der Datenqualität, die Verwaltung von Metadaten und die Sicherstellung der Einhaltung von Datenrichtlinien.
• Data Consumer: Die Endnutzer, die Daten für ihre täglichen Aufgaben verwenden.
• Chief Data Officer (CDO): Eine Führungsposition, die die Data Governance im Unternehmen vorantreibt und oft einem Data Governance Gremium vorsitzt.
• Data Curator: Aktiv im Tagesgeschäft eingebunden, um bei Datenqualitätsproblemen einzugreifen.

5. Datenprozesse und Lebenszyklus: Standardisierte Prozesse sind für die Sammlung, Speicherung, Nutzung, Archivierung und Löschung von Daten unerlässlich. Diese Prozesse müssen an die spezifischen Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden und regelmäßig überprüft und optimiert werden, um den aktuellen Best Practices und technologischen Entwicklungen zu entsprechen. Dies betrifft den gesamten Datenlebenszyklus ("Data Lifecycle").

6. Datenkatalogisierung und Data Discovery: Ein Datenkatalog dient als zentrales Metadaten-Repository für die Datenbestände eines Unternehmens. Er ermöglicht es den Akteuren, benötigte Daten schnell zu finden, zu verstehen und abzurufen, was die Datendemokratisierung beschleunigt und den tatsächlichen Mehrwert der Daten erschließt. Der Katalog hilft auch bei der Identifizierung potenzieller Datenqualitätsprobleme durch Datenprofilierung und -herkunft.

7. Datenherkunft (Data Lineage): Die Datenherkunft ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das Unternehmen hilft, die Qualität und Glaubwürdigkeit von Daten sicherzustellen, indem es ein besseres Verständnis der Datenquellen und der Datennutzung ermöglicht. Sie erfasst relevante Metadaten und Ereignisse über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg und bietet einen lückenlosen Einblick in den Datenfluss.

8. Datenaustausch und Zusammenarbeit: Sichere Mechanismen für den Datenaustausch und die Zusammenarbeit sind in der modernen Geschäftswelt unerlässlich, sowohl mit internen Teams als auch mit externen Partnern und Kunden. Data Governance stellt sicher, dass dies unter Beibehaltung der Kontrolle und des Überblicks über die Nutzung sensibler Daten geschieht, beispielsweise durch den Einsatz von Datenreinräumen.

9. Technologische Unterstützung (Tools & Infrastruktur): Technische Tools können Data-Governance-Prozesse automatisieren und unterstützen. Dazu gehören Funktionen für Datenkatalogisierung, Metadatenverwaltung, Datenqualitätsüberwachung und Zugriffskontrolle. Moderne Data-Governance-Lösungen sind oft auf einer Data Lakehouse-Architektur aufgebaut, die die besten Eigenschaften von Data Warehouses und Data Lakes kombiniert, um alle Daten-, Analyse- und KI-Anwendungsfälle auf einer einzigen Plattform zu bewältigen. Beispiele für Tools sind Astera, OneTrust Data Discovery oder die Integration von Dataplex in BigQuery.

Wenn Sie Unterstützung bei diesen komplexen Kernelemente von Data Governance benötigen, erfahren Sie mehr über unsere Data Governance Beratung.

Implementierung einer Data-Governance-Strategie

Die Implementierung von Data Governance ist ein iterativer und kontinuierlicher Prozess, der Geduld und fortlaufende Anpassungen erfordert.

1. Strategie und Zielsetzung definieren: Beginnen Sie mit der Festlegung einer klaren Datenstrategie, die mit den übergeordneten Zielen und der Vision des Unternehmens übereinstimmt. Identifizieren Sie dabei die wichtigsten Stakeholder und Datenbedürfnisse. Dies umfasst sowohl offensive (z.B. Datenmonetarisierung) als auch defensive Ziele (z.B. Compliance).

2. Ist-Analyse und Schwachstellen identifizieren: Bewerten Sie den aktuellen Zustand des Datenmanagements, bestehende Technologien, menschliche Ressourcen und Prozesse. Identifizieren Sie Stärken, Schwächen und Lücken, die die Zielerreichung behindern. Oftmals werden bei dieser Analyse bestehende Schwachstellen in Systemen und Geschäftsabläufen aufgedeckt.

3. Data Governance Rahmen entwickeln: Erstellen Sie einen Rahmen, der die Grundsätze, Richtlinien und Prozesse für die Data Governance definiert. Dieser sollte konkrete Ziele und einen Fahrplan für die Implementierung der erforderlichen Prozesse und Technologien enthalten.

4. Rollen und Verantwortlichkeiten etablieren und zuordnen: Legen Sie klare Rollen und Verantwortlichkeiten fest, einschließlich Data Owner, Data Steward und Data Consumer. Die Zuweisung kann beispielhaft in einer Abteilung beginnen, um den Mehrwert aufzuzeigen und Barrieren abzubauen.

5. Datenprozesse entwickeln und integrieren: Etablieren Sie standardisierte Prozesse für den gesamten Datenlebenszyklus (Sammlung, Speicherung, Nutzung, Archivierung, Löschung). Integrieren Sie die Datenqualität in alle Richtlinien und Verfahren, von der Datenerfassung bis zur Nutzung.

6. Datenqualitätsziele und -metriken festlegen: Definieren Sie, was hochwertige Daten für Ihr Unternehmen bedeuten (Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Relevanz). Legen Sie anschließend Metriken fest, um den Datenzustand zu messen und Verbesserungen zu verfolgen.

7. Tools implementieren: Führen Sie technische Tools zur Automatisierung und Unterstützung der Data-Governance-Prozesse ein. Dies kann Tools für Datenkatalogisierung, Metadatenverwaltung, Datenqualitätsüberwachung und Zugriffskontrolle umfassen.

8. Kommunikation und Schulung: Kommunizieren Sie die Data-Governance-Strategie an alle Mitarbeiter und schulen Sie sie in Bezug auf Data-Governance-Praktiken. Eine klare und kontinuierliche Kommunikation der Gründe und Ziele ist entscheidend, um Vertrauen aufzubauen und Widerstände zu überwinden. Fördern Sie eine datengetriebene Kultur, die die Wertschätzung von Daten als Kernelement der Unternehmens-DNA beinhaltet.

9. Überwachung und Messung: Überwachen Sie die Data-Governance-Initiative kontinuierlich und messen Sie den Fortschritt anhand definierter Metriken. Regelmäßige Audits und Berichte stellen sicher, dass die Richtlinien eingehalten werden und ermöglichen fortlaufende Verbesserungen.

Wenn Sie Unterstützung bei diesen komplexen Schritten benötigen, erfahren Sie mehr über unsere Data Governance Beratung.

Herausforderungen bei der Implementierung

Die Implementierung von Data Governance ist komplex und bringt spezifische Herausforderungen mit sich:

• Mindset und Unternehmenskultur: Dies ist oft die größte Herausforderung. In vielen Unternehmen fehlt eine Tradition für datenbasierte Entscheidungen, und Mitarbeiter sind möglicherweise nicht ausreichend auf die Digitalisierung vorbereitet. Es ist schwierig, die Notwendigkeit einer Data Governance zu propagieren, insbesondere wenn der Nutzen nicht unmittelbar ersichtlich ist.
• Datenqualität: Die Sicherstellung nachhaltiger und konsistenter Datenqualität über das gesamte Unternehmen hinweg ist komplex. Die Anforderungen an die Datenqualität variieren stark je nach Unternehmensbereich und geplanter Datennutzung, und es gibt oft keine einheitliche Metrik für die "beste" Datenqualität.
• Koordination und Datensilos: Die Vereinheitlichung der Sichtweisen und Anforderungen aus verschiedenen Unternehmensbereichen erfordert hohen Koordinationsaufwand. Organisch gewachsene Unternehmen kämpfen oft mit zahlreichen Datensilos, die das Zusammenführen und Auswertbar-Machen von Daten erschweren.
• Kosten und Ressourcen: Das Sammeln, Speichern, Bereinigen und Verknüpfen großer Datenmengen erfordert erhebliche personelle und finanzielle Ressourcen, die in die Milliarden gehen können. Unternehmen investieren oft nicht ausreichend in diese Bereiche, da die Etablierung von Daten als Geschäftsmodell noch nicht fest in der Strategie verankert ist.
• Technische und Rechtliche Komplexität: Unterschiedliche Datenbanken, Standards und Datenqualitäten stellen technische Herausforderungen dar. Auf der rechtlichen Seite müssen Unternehmen schnelle und rechtssichere Auskünfte zur Datennutzung geben, insbesondere bei internationaler Tätigkeit. Das Einhalten des rechtlichen Rahmens erfordert eine ständige Neubewertung und Analyse.

Data Governance im Kontext der EU-Datenstrategie

Der Daten-Governance-Rechtsakt (DGA), der am 24. September 2023 in Kraft getreten ist, aber in Deutschland noch nicht vollständig in nationales Recht umgesetzt wurde, ist eine wichtige Säule der europäischen Datenstrategie. Er zielt darauf ab, das Vertrauen in den Datenaustausch zu stärken und die Datenverfügbarkeit in der EU zu erhöhen.

Der DGA regelt vier zentrale Bereiche:

1. Weiterverwendung geschützter Daten des öffentlichen Sektors: Er fördert die Nutzung von Daten, die von öffentlichen Stellen erhoben wurden, für wirtschaftliche Zwecke, wobei er die Einhaltung bestehender Datenschutzbestimmungen gewährleistet. Dabei ist wichtig zu beachten, dass der DGA selbst keine Verpflichtung begründet, die Weiterverwendung von Daten zu erlauben, oder neue Zugangsrechte schafft; dies bleibt dem nationalen Recht überlassen.

2. Datenvermittlungsdienste: Der DGA schafft harmonisierte Rahmenbedingungen für neutrale Dritte, die den Datenaustausch zwischen Dateninhabern und Datennutzern erleichtern. Unternehmen, die solche Dienste anbieten, müssen sich registrieren und strenge Anforderungen an Neutralität, Sicherheit und Interoperabilität erfüllen.

3. Datenaltruismus: Dieser Bereich regelt die freiwillige, unentgeltliche gemeinsame Nutzung von Daten für Ziele von allgemeinem Interesse, wie Gesundheitsversorgung oder wissenschaftliche Forschung. Organisationen können sich als "anerkannte datenaltruistische Organisation" registrieren lassen, um Vertrauen zu fördern, unterliegen dabei jedoch umfassenden Transparenz- und Schutzanforderungen.

4. Transfer von nicht personenbezogenen Daten in Drittstaaten: Der DGA führt Regelungen ein, die dem Transfer personenbezogener Daten unter der DSGVO ähneln, um den Schutz vertraulicher und IP-geschützter nicht personenbezogener Daten bei Übermittlungen in Länder außerhalb der EU zu gewährleisten.

Es ist entscheidend zu verstehen, dass der DGA die Bestimmungen der DSGVO nicht außer Kraft setzt, sondern ergänzt; im Konfliktfall hat die DSGVO Vorrang, insbesondere im Hinblick auf die Befugnisse der Aufsichtsbehörden.

Fazit zu Data Governance

Data Governance ist nicht nur ein "Nice-to-have", sondern eine Pflicht und ein strategischer Hebel für Unternehmen in der modernen, datengesteuerten Welt. Sie bildet das Fundament für die effektive Nutzung von Daten, die Minimierung von Risiken und die Sicherung eines Wettbewerbsvorteils.

Die Implementierung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der technische, organisatorische und menschliche Aspekte berücksichtigt. Unternehmen müssen bereit sein, in die Entwicklung einer datengetriebenen Kultur, die Schulung ihrer Mitarbeiter und die Schaffung klarer Prozesse und Verantwortlichkeiten zu investieren. Obwohl der anfängliche Aufwand erheblich sein kann, führt eine gut umgesetzte Data Governance langfristig zu Kostensenkungen, höheren Erträgen und befähigt Mitarbeiter, bessere Entscheidungen zu treffen.

Die Rolle und Bedeutung von Data Governance variiert je nach Unternehmen, insbesondere zwischen "originär analogen" und "digitalen" Unternehmen. Es ist entscheidend, dass Unternehmen experimentieren und den für sie "goldenen Weg" finden, um Daten sinnvoll zu nutzen und eine entsprechende Datenkultur zu etablieren. Angesichts der fortschreitenden Digitalisierung ist es für alle Unternehmen ratsam, frühzeitig und überlegt eine unternehmensadäquate Data Governance zu entwickeln, um als Vorreiter den Markt zu gewinnen.

Der richtige Zeitpunkt, mit Data Governance zu beginnen, ist jetzt.

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