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Data Governance

Definition:

Data Governance

Inhalt

Der Begriff Data Governance beschreibt alle Richtlinien, Standards und Prozesse, die ein Unternehmen in Bezug auf die Verwendung, Sicherheit und Qualität seiner Daten implementiert. Data Governance ist ein strategisches Framework für das operative Datenmanagement sowie ein Tool zur optimalen Kommunikation und Entscheidungsfindung im Unternehmen.

Definition: Was ist Data Governance?

In der direkten Übersetzung bedeutet Data Governance Steuerung, Führung bzw. Herrschaft über Daten. Die entsprechenden Richtlinien und Prozesse in einem Unternehmen legen demnach fest: 

  • welche Mitarbeitende, Abteilungen oder Bereiche Zugriff auf bestimmte Datensätze haben und in welchen Rollen sie agieren 
  • wie und in welchem Umfang diese Datensätze von bestimmten Mitarbeitenden, Teams oder Abteilungen bearbeitet oder verändert werden dürfen 
  • welche Verantwortlichkeiten sich aus bestimmten Rollen im Datenmanagement ergeben 
  • wer die Datenqualität sichern und die Daten verifizieren muss 
  • wer datengetriebene Prozesse steuert, überwacht und verantwortet 
  • wer aufgrund von Daten Entscheidungen für das Unternehmen trifft
  • wie die Einhaltung der Governance-Regeln forciert wird und wie Zuwiderhandlungen geahndet werden 
  • welche Programme, Systeme oder Tools für die Datenverwaltung und -verarbeitung genutzt werden 

Data Governance als methodisches Rahmenwerk ist auf Managementebene angesiedelt und muss strategisch designt und implementiert werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass der Organisation alle relevanten Daten korrekt, vollständig und im richtigen Kontext zur Verfügung stehen. 

Data Governance vs. Data Management – was ist der Unterschied?

Data Governance ist Grundlage für effektives Data Management und erfolgreiche Datennutzung in Unternehmen. Data Governance gibt vor, wie das Datenmanagement im Unternehmen ablaufen soll. Es ist das strategische Framework für alle operativen Aspekte des Datenmanagements. Während Data Management eine tägliche betriebliche Aufgabe ist, die von Mitarbeitenden oder Abteilungen in ihren Rollen und Verantwortlichkeiten ausgeführt wird, ist Data Governance das Ergebnis der strategischen Planungsarbeit einer abteilungsübergreifenden Managementgruppe. 

Dazu gehören üblicherweise sowohl IT-Expert:innen im Unternehmen als auch das C-Level, die Rechtsabteilung und Vertreter:innen einzelner Fachbereiche, die mit Daten arbeiten. 

Ist Data Governance gesetzlich vorgeschrieben?

Die Implementierung eines Data Governance Frameworks ist nicht direkt vorgeschrieben. Doch Datensicherheit und andere Governance-Aspekte sind unabdingbarer Bestandteil von Compliance-Vorschriften jeder Art. 

Die Nutzung von Unternehmensdaten muss durch ein Regelwerk gesteuert werden, um die Einhaltung von gesetzlichen Vorgaben wie z. B. der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sicherzustellen. Hierzu zählt auch die Überwachung des Zugangs zu den Daten, um Risiken wie unauthorisierten Zugriff zu verhindern.

Da das Framework zum Beispiel Entscheidungsrechte an Haftung knüpft, ist Data Governance niemals losgelöst von rechtlichen Anforderungen zu betrachten. 

Was gehört zum Data Governance Framework?

Genauso wenig, wie es formale Bedingungen für die Einführung und Ausgestaltung von Data Governance in Unternehmen gibt, gibt es festgeschriebene Standards, was zu einem Framework dazugehört. Allerdings ergeben sich die elementaren Bestandteile aus der Zielsetzung. Eine lückenlose Data Governance Strategie deckt alle Berührungspunkte eines Unternehmens mit Daten ab:

  1. Organisation: Gesamtheit aller relevanten Datenströme, Rollen, Knotenpunkte und Ressourcen rund um unternehmerische Datensätze sowie datengetriebene Entschlüsse
  2. Technologie: Gesamtheit aller Programme, Verfahren, Tools und Plattformen zur einfachen und vollständigen Datensammlung, -verarbeitung und -analyse
  3. Architektur: Gesamtheit aller (technischen) Strukturen und Maßnahmen zur Vereinheitlichung, Sicherung und Verifizierung von Daten und Entscheidungen
  4. Richtlinien: Gesamtheit aller Vorgaben und Verhaltensregeln zum Umgang mit Daten im Unternehmen
  5. Prozesse: Gesamtheit aller Abläufe und Schritte zur Datengenerierung, -verarbeitung, -archivierung und -löschung
  6. Compliance: Gesamtheit aller Monitoring- und Controlling-Maßnahmen rund um die Datenverarbeitung

Werden diese Faktoren auf Datenebene heruntergebrochen, kümmert sich das Framework im Detail um:

  • die korrekte Identifizierung, Bewertung und Priorisierung von unternehmenswichtigen Daten wie z. B. Stammdaten oder KPIs aus Marketing und Vertrieb (Scope) 
  • die Festlegung von Rollen, Dateneigentümern, Data Stewards und sich daraus ergebenden Verantwortlichkeiten und Zugriffsrechten (Ownership). Dadurch kann die Kontrolle über Datenbestände gesteigert und der Schutz von Daten erhöht werden. 
  • die lückenlose Nachverfolgbarkeit jeglicher Datensätze in einem Datenkatalog (Lineage) 
  • die Qualitätssicherung aller verwendeten Daten in ihrem jeweiligen Kontext (Quality) 
  • die Verwaltung, Verteilung und Bereitstellung von Datenbeständen innerhalb und außerhalb der Organisation (Sharing) 
  • die Archivierung und Löschung von Daten nach geltendem Recht (Retention) 

Vorteile von Data Governance

Data Governance ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, da sie sicherstellt, dass Daten von den richtigen Personen zur richtigen Zeit in der richtigen Qualität genutzt werden. Selbst der kleinste Handwerksbetrieb ist heutzutage ein datengetriebenes Unternehmen. Schon deshalb liegt es auf der Hand, dass der Einsatz eines strategischen Governance Frameworks für den Umgang mit Daten im Unternehmen unverzichtbar ist. Es bietet fundamentale Vorteile für die zukunftsfähige Entwicklung der Organisation:

  • vollständige Datentransparenz von der Generierung bis zur Löschung 
  • bessere Datenqualität und verlässlichere Ergebnisse von Datenanalysen 
  • entscheidungssichere Handlungsfähigkeit für alle Mitarbeitenden 
  • bessere Compliance und Due Diligence 
  • Anpassungsfähigkeit an wirtschaftliche und marktbezogene Herausforderungen 
  • Risikominimierung in zahlreichen Unternehmensbereichen 
  • präzisere strategische, taktische und operative Entscheidungen
  • deutliche Kostensenkung in allen datengetriebenen Prozessen und Strukturen

Cloud-Computing-Plattformen wie Microsoft Azure und Business Intelligence-Programme wie Microsoft Power BI können Unternehmen die strategische Arbeit zwar nicht abnehmen, erleichtern jedoch wesentliche Punkte der Framework-Gestaltung, die Realisierung von Zielen sowie die konsequente Umsetzung aller Data Policies. Mithilfe der Lösung Azure Purview können zum Beispiel definierte Richtlinien, Prozesse und Rollen im Rahmen eines ganzheitlichen Data Governance-Konzepts realisiert werden.

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Dürsin Kurt
CEO Cloud Analytics