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Was ist Data Governance?

Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Bedeutung der Data Governance und ihre Vorteile für Unternehmen.
Erste Schritte

Was ist Data Governance?

Data Governance bezeichnet die systematische Verwaltung der Daten eines Unternehmens, um deren Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit zu gewährleisten. Zu diesem Zweck wird ein Rahmensystem aus Rollen, Verantwortlichkeiten, Prozessen, Richtlinien und Standards geschaffen, das die Verwaltung und den Schutz der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus steuert – von der Erstellung über die Nutzung und Speicherung bis hin zur Löschung.

Das Wichtigste in Kürze

  • Verschaffen Sie sich einen Überblick über die Data Governance und erfahren Sie, warum sie für die Gewährleistung der Genauigkeit, Sicherheit und Konformität von Daten von entscheidender Bedeutung ist.
  • Informieren Sie sich hier über die wichtigsten Elemente der Data Governance wie Datenqualität, -richtlinien und -sicherheit sowie Data Stewardship.
  • l Entdecken Sie die Vorteile der Data Governance – von verbesserter Entscheidungsfindung bis hin zu erhöhter Compliance und Effizienz.
  • l Erfahren Sie anhand von Praxisbeispielen, wie führende Organisationen durch Data Governance ihre Daten schützen und optimieren.
  • l Erfahren Sie mehr über zukünftige Trends in der Data Governance, die sich durch die Weiterentwicklung von KI- und Cloudtechnologien für sicherere und anpassungsfähigere Datenpraktiken ergeben.

Data Governance – Übersicht

In der heutigen, stark datengetriebenen Welt stehen Unternehmen unter enormem Druck, ihre Daten effektiv zu nutzen. Angesichts großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus verschiedensten Quellen wie Datenbanken, Anwendungen und IoT-Geräten ist eine Data-Governance-Strategie unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Daten stets korrekt, vertrauenswürdig und geschützt sind.

Data Governance-Strategie

Um ein effektives Data-Governance-Framework zu schaffen, müssen mehrere Schlüsselkomponenten zusammenwirken. Jede dieser Komponenten spielt eine entscheidende Rolle für die Integrität und Effektivität der Governance-Strategie als Ganzes.
 
  1. Das Datenqualitätsmanagement gewährleistet durch Validierungsregeln, das Entfernen doppelt vorhandener Daten und die Echtzeitüberwachung die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten. Nur mit qualitativ hochwertigen Daten lassen sich aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Andernfalls können Analysen irreführend sein und Strategien scheitern, was zu Effizienzverlusten im gesamten Unternehmen führt.
  2. Aufgabe des Datenmanagements ist die Überwachung der Speicherung, Verarbeitung und Pflege von Daten in den Systemen und Plattformen eines Unternehmens mit dem Ziel, Daten zugänglich, sicher und leicht abrufbar zu machen. Durch wichtige Praktiken wie die Datenkatalogisierung, die Einrichtung von Data Lakes oder Data Warehouses und die Implementierung von Strategien zum Lebenszyklusmanagement bleiben Daten von der Erstellung bis zur Archivierung oder Löschung verfügbar und geordnet.
  3. Datenrichtlinien und -standards legen fest, wie Daten unternehmensweit erfasst, gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden, und stellen dadurch sicher, dass diese Praktiken Geschäftszielen und geltenden Vorschriften entsprechen. Klare Richtlinien regeln die Aufbewahrung und Weitergabe von Daten sowie Rollen, während Standards den technischen Rahmen für ein einheitliches und sicheres Datenmanagement schaffen.
  4. Durch Datensicherheits- und Datenschutzmaßnahmen werden vertrauliche Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen, wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder dem California Consumer Privacy Act (CCPA), gewährleistet. In der heutigen komplexen Bedrohungslandschaft sind Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Multi-Faktor-Authentifizierung und Datenschutz-Folgenabschätzungen wichtige Strategien zum Schutz von Daten und zur Wahrung des Kundenvertrauens.
  5. Data Stewardship und Datenverantwortlichkeit weisen bestimmten Personen oder Teams die Verantwortung für die Verwaltung von Datenbeständen zu und stellen sicher, dass diese den Governance-Rahmen des Unternehmens einhalten. Diese klaren Verantwortlichkeiten gewährleisten die Integrität und Einheitlichkeit der Data-Governance-Praktiken und tragen dazu bei, dass die Daten abteilungsübergreifend den Richtlinien und Zielen des Unternehmens entsprechen.

Data-Governance-Frameworks und -Tools

Die Etablierung einer soliden Data-Governance-Richtlinie erfordert strukturierte Frameworks und spezifische Tools, um eine effiziente Verwaltung sowie die Zugänglichkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Für einen erfolgreichen Data-Governance-Ansatz werden ein solides Framework und leistungsstarke Tools kombiniert, die die Governance-Praktiken durch Automatisierung und erweiterte Funktionen verbessern.

Frameworks

Gängige Data-Governance-Frameworks wie DAMA DMBOK (Data Management Body of Knowledge) bieten strukturierte Verfahren zur Umsetzung von Data Governance. Diese Frameworks decken wesentliche Bereiche wie Datenarchitektur, Metadatenmanagement und Risikomanagement ab und bieten Unternehmen eine umfassende Grundlage für die Entwicklung ihrer Governance-Strategie.

Data-Governance-Tools und KI-Funktionen

Moderne Datentools wie Microsoft Fabric verfügen über integrierte und miteinander verbundene Governance- und Sicherheitsfunktionen, die Sie bei der Verwaltung Ihrer Daten über das Tool unterstützen. Diese Funktionen sollten mit spezifischen Governance-Tools wie Microsoft Purview kombiniert werden, um Ihre Daten über den gesamten Datenbestand hinweg verwalten zu können. Durch diese Kombination werden Datenqualität, -sicherheit und -zugriff durch die Integration zentraler Kataloge, Compliancelösungen und Zugriffskontrollen gewährleistet, wodurch sich Governanceprozesse optimieren lassen:
  • Datenkataloge: Zentralisierte Kataloge wie der OneLake-Katalog und der Microsoft Purview Unified Catalog ermöglichen eine einfache Datenermittlung und -verwaltung sowie die Überwachung der Compliance. Darüber hinaus liefern sie integrierte Erkenntnisse und Empfehlungen zur Einhaltung von Datenstandards.
  • Compliancelösungen: Plattformen wie Fabric bieten integrierte Compliance-Funktionen für Routineanforderungen wie die automatisierte Überwachung, die rollenbasierte Zugriffssteuerung und die Einhaltung gängiger Standards. Diese Tools sind sofort einsatzbereit, was Unternehmen einen schnellen Einstieg ermöglicht. Für komplexere Anforderungen bietet Microsoft Purview zusätzliche Funktionen, darunter detaillierte Datenermittlung, -klassifizierung und -herkunftsverfolgung. Dies ist ideal für Unternehmen, die hybride Umgebungen verwalten oder strenge gesetzliche Vorgaben einhalten müssen.
  • Zugriffssteuerung: Die in Fabric integrierten Funktionen zur Zugriffssteuerung bieten grundlegende Sicherheit, einschließlich rollenbasierter Berechtigungen und sicherer Zugriffskontrollen, und gewährleisten so den Schutz vertraulicher Daten. Für komplexere Szenarien erweitert Microsoft Entra diese Funktionen um vereinte und detaillierte Identitätsverwaltung. Microsoft Entra ermöglicht eine präzise Zugriffssteuerung in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen und stellt somit sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf kritische Daten zugreifen können.
Plattformen wie Fabric bieten leistungsfähige Basisfunktionen und die Integration erweiterter Tools wie Purview und Entra. Sie sind dadurch flexibel einsetzbar – sowohl für alltägliche Governance-Aufgaben als auch für anspruchsvollste Data-Governance-Herausforderungen.

Durch die Kombination strukturierter Frameworks mit spezifischen Tools und KI können Unternehmen eine umfassende Data-Governance-Strategie entwickeln, die die Einhaltung von Vorschriften erleichtert, den Datenzugriff verbessert und erweiterte Analysen ermöglicht.

Vorteile der Data Governance

Höhere Datenqualität und -genauigkeit

Durch die Etablierung einheitlicher Praktiken gewährleistet Data Governance Datengenauigkeit und -qualität und ermöglicht so zuverlässige Analysen und Berichte sowie fundierte Entscheidungen. Bereinigte, präzise Daten helfen Unternehmen, sich an Marktveränderungen anzupassen und neue Geschäftschancen zu nutzen.

Bessere Compliance und Risikokontrolle

Die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO, der HIPAA und des CCPA ist von entscheidender Bedeutung. Im Rahmen der Data Governance werden Praktiken an diese Vorschriften angepasst, wodurch das Risiko von Verstößen und Strafen reduziert wird.

Erleichterte Entscheidungsfindung

Durch Daten von hoher Qualität können Unternehmen Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen. Data Governance gewährleistet konsistente und zuverlässige Daten für strategische Entscheidungen und betriebliche Verbesserungen.

Höhere betriebliche Effizienz

Data Governance reduziert Redundanzen und manuelle Arbeitsschritte und hilft so, Zeit und Ressourcen zu sparen. Dank der Automatisierung von Dateneingabe, -bereinigung und -validierung haben Mitarbeiter mehr Zeit für strategische Aufgaben.

Schutz von Daten, Vorbeugung von Datenschutzverletzungen

Data Governance umfasst Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffssteuerung, um vertrauliche Daten zu schützen und Datenschutzverletzungen vorzubeugen. Mithilfe dieser Kontrollmechanismen wird der Zugriff beschränkt und somit die Sicherheit erhöht.

Data Governance in der Praxis

  • Gesundheitswesen: Krankenhäuser setzen Data-Governance-Frameworks ein, um personenbezogene Patientendaten zu verwalten und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie HIPAA sicherzustellen. Ohne standardisierte Protokolle für den Datenaustausch würden Krankenhäuser nur schwer mit anderen Gesundheitsdienstleistern zusammenarbeiten können, was sich negativ auf die Patientenversorgung auswirken würde.
  • Finanzdienstleistungen: Banken verwalten Kundenfinanzdaten und Transaktionsdaten mithilfe von Governance-Richtlinien, um das Betrugsrisiko zu reduzieren. Data Governance ist notwendig, um als Bank Branchenstandards wie PCI DSS einzuhalten, sichere Transaktionen zu gewährleisten und das Vertrauen der eigenen Kunden zu wahren.
  • Einzelhandel: Einzelhändler nutzen Data Governance, um große Datensätze aus Verkaufstransaktionen, zum Kundenverhalten und aus Supply-Chain-Management-Systemen zu verwalten. Eine unzureichende Data Governance erschwert die genaue Analyse von Verbrauchertrends, die Optimierung von Marketingstrategien und die Einhaltung von Datenschutzgesetzen.
  • Fertigung: In der Fertigung erleichtern Data-Governance-Frameworks die Verwaltung und Analyse von Daten von IoT-Geräten in Produktionslinien. Ohne Data Governance können Unternehmen nur schwer Erkenntnisse über die Betriebseffizienz, die Anlagenwartung und die Leistung der Lieferkette gewinnen, was sich wiederum auf die Entscheidungsfindung und die Kosten auswirkt.

Zukünftige Trends in der Data Governance

Unternehmen setzen zunehmend auf hochmoderne Technologien wie KI und maschinelles Lernen, was die Bedeutung einer guten Data Governance noch weiter verstärkt. KI-Modelle und Systeme für maschinelles Lernen benötigen qualitativ hochwertige Daten, um ordnungsgemäß zu funktionieren. Bei inkonsistenten oder fehlerhaften Daten können die Ergebnisse dieser Technologien ebenfalls ungenau oder voreingenommen sein.

Wie Data Governance KI und maschinelles Lernen unterstützt:

  • Datenkonsistenz: Governance-Frameworks stellen sicher, dass KI-Modelle konsistente und genaue Daten verwenden. Das führt zu zuverlässigeren Vorhersagen.
  • Datentransparenz: Durch die Rückverfolgung der Datenherkunft (woher die Daten stammen und welche Änderungen daran vorgenommen wurden) können Unternehmen nachvollziehen, welche Quellen KI-Systeme nutzen und diese überprüfen. Dadurch wird das Vertrauen in die Ergebnisse von KI-Tools gestärkt.
  • Datenschutz und Sicherheit: Data Governance ermöglicht es Organisationen, Kunden- und Geschäftsdaten sicher für KI-Projekte zu nutzen, ohne das Risiko von Datenschutzverletzungen oder der Nichteinhaltung von Vorschriften wie der DSGVO einzugehen.

Zukünftige Trends in der Data Governance

Die Weiterentwicklung der Data Governance wird von mehreren sich abzeichnenden Trends geprägt:
  1. KI und Automation in der Data Governance: Da Unternehmen enorme Datenmengen produzieren, werden KI-gestützte Tools zur Automatisierung von Data-Governance-Prozessen immer wichtiger. Diese Tools können automatisch Daten klassifizieren, Anomalien erkennen und Compliance-Regeln durchsetzen. Dadurch wird der Bedarf an manuellen Eingriffen reduziert und die Effizienz gesteigert.
  2. Integration in Cloud- und hybride Umgebungen: Immer mehr Unternehmen verlagern ihre Dateninfrastruktur auf Cloud-Plattformen und benötigen dafür cloudnative Governance-Lösungen. Diese Lösungen ermöglichen die Verwaltung von Daten in hybriden Umgebungen und gewährleisten einheitliche Governance-Praktiken, unabhängig davon, ob die Daten vor Ort, in der Cloud oder auf mehreren Cloud-Plattformen gespeichert sind.
  3. Datenschutz und Compliance im Mittelpunkt: Datenschutzbestimmungen werden immer restriktiver und Unternehmen müssen ihre Governance-Frameworks kontinuierlich anpassen, um die geltenden Vorschriften einzuhalten. Gesetze wie die DSGVO und der CCPA sehen strenge Richtlinien für den Umgang mit Daten vor. Unternehmen investieren daher in Governance-Lösungen, die auf dem Privacy-by-Design-Prinzip basieren und von Anfang an eine datenschutzgerechte Verwaltung und Verarbeitung von Daten sicherstellen.
  4. Datendemokratisierung und Self-Service-Analysen: Die Data Governance trägt zur Demokratisierung von Daten bei, d. h., mehr Personen innerhalb eines Unternehmens können auf Daten zugreifen und diese analysieren. Dieser Trend wird durch Self-Service-Analysetools begünstigt, die es ermöglichen, Berichte und Visualisierungen zu erstellen, während gleichzeitig Governance-Richtlinien zum Schutz vertraulicher Informationen eingehalten werden.

Fazit

Die Bedeutung der Data Governance

Data Governance ist für jede Organisation unerlässlich, die das Potenzial ihrer Daten effektiv ausschöpfen und gleichzeitig Compliance und Sicherheit gewährleisten möchte. Durch den Aufbau eines soliden Data Governance-Frameworks können Organisationen ihre Daten in eine strategische Ressource verwandeln, durch die fundierte Entscheidungen gefördert, Innovationen vorangetrieben und die betriebliche Effizienz verbessert werden.

Die Zukunft der Data Governance wird zunehmend Automatisierung, die Integration von KI und die Ausrichtung auf Cloud-Strategien beinhalten. Dies macht sie zu einem wesentlichen, sich stets weiterentwickelnden Bestandteil der modernen Datenverwaltung. Um wettbewerbsfähig und gesetzeskonform zu bleiben, müssen Organisationen ihre Governance-Strategien kontinuierlich weiterentwickeln, um mit den sich ständig weiterentwickelnden Technologien und gesetzlichen Rahmenbedingungen Schritt zu halten.

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Häufig gestellte Fragen

  • Die vier Säulen sind Datenqualität, Datenverwaltung, Datensicherheit und Datenkonformität. Jede dieser Säulen stellt sicher, dass Daten ganzheitlich verwaltet werden und Geschäftspraktiken an den Unternehmenszielen ausgerichtet sind.
  • Data Governance besteht im Kern darin, Rahmenbedingungen zu schaffen, um Datenbestände zu verwalten und zu schützen und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie geltenden Vorschriften entsprechen und für die geschäftliche Nutzung zugänglich sind.
  • In der Regel liegt die Verantwortung bei einem bestimmten Data-Governance-Team oder einer entsprechenden Abteilung, das bzw. die Rollen wie Data Stewards, Compliance-Beauftragte und IT-Fachleute umfassen kann. Diese arbeiten abteilungsübergreifend zusammen, um einheitliche Praktiken und Richtlinien sicherzustellen.

    Durch die Etablierung eines klaren und effektiven Data-Governance-Frameworks stellen Organisationen sicher, dass ihre Daten eine zuverlässige und sichere Ressource für zukünftiges Wachstum und Innovationen sind, und schaffen damit die Grundlage für datengetriebenen Erfolg.

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