Strategie zur Datenverwaltung

Warum ist eine Daten-Governance-Strategie wichtig?

Eine starke Strategie zur Datenverwaltung führt zu saubereren, konsistenteren und letztendlich nutzbareren Daten. Sie ermöglicht es Organisationen, genaue Schlussfolgerungen zu ziehen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, in dem Wissen, dass sie auf soliden Beweisen basieren. 
 
Die Strategie hilft, die Datenmanagement -Praktiken des Datenteams zu definieren, die die technische Umsetzung der Daten-Governance werden. Eine solide Strategie wird Abteilungssilos abbauen und Daten in einer gemeinsamen Sprache für Geschäftseinheiten leichter verfügbar machen. Dies wird eine bessere Zusammenarbeit fördern und es ermöglichen, mehr Wert aus den Daten im gesamten Unternehmen zu ziehen. 
 
Ein robuster Governance-Ansatz ermöglicht es Organisationen, ihre Datenbestände mit Vertrauen zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen und das Vertrauen der Kunden zu gewinnen. Darüber hinaus konzentriert sich eine Daten-Governance-Strategie auf einen oder mehrere dieser betrieblichen Vorteile: 
 
Verbesserte Produktivität und schnellere Entscheidungsfindung 
Daten-Governance fördert die Daten-Demokratisierung, indem sie die Genauigkeit, Konsistenz und Vertrauenswürdigkeit der Daten sicherstellt. Dadurch können Datennutzer hochwertige Daten schneller finden und sowohl die Bedeutung als auch den Kontext der Daten besser verstehen, was eine höhere Produktivität und schnellere Entscheidungsfindung zur Folge hat. 
 
Erhöhte betriebliche Effizienz und reduzierte Kosten
Effektive Daten-Governance ermöglicht es Organisationen, eine einzige Wahrheitsquelle für ihren Datenbestand zu schaffen, die Datenverbreitung und Silos zu verhindern und Duplikationen zu reduzieren. Dies führt zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und einer einfacheren Verwaltung von Sicherheits- und Governance-Konzepten für den gesamten Bestand. 
 
Verbesserte Zusammenarbeit und Wertrealisierung 
Ein starkes Daten-Governance-Programm legt die Grundlage für verbesserte Datenzusammenarbeit und -austausch zwischen Teams, Geschäftseinheiten und Partnern. Dies hilft Unternehmen, den Wissenstransfer zu fördern und eine bessere Datenkultur aufzubauen, was wiederum zu mehr Innovation, besseren Entscheidungen und einer maximalen Wertschöpfung aus den Daten führt. 
 
Verbesserte Sicherheit und Datenschutz 
Daten-Governance verringert Sicherheits- und Datenschutzrisiken, indem Kontrollen und Prozesse implementiert werden, um den unbefugten Zugriff und Missbrauch sensibler Daten zu verhindern. Sie fördert eine Kultur des Vertrauens und der Transparenz gegenüber den beteiligten Akteuren. 
 
Bessere Einhaltung von Vorschriften und Standards 
Effektive Daten-Governance führt zu einer besseren Einhaltung regulatorischer Anforderungen wie HIPAA, FedRAMP, DSGVO oder CCPA. Dies trägt zum Schutz des Firmenimages bei, verhindert mögliche finanzielle und rechtliche Konsequenzen und stärkt das Vertrauen der Stakeholder.

Schritte zur Erstellung einer Daten-Governance-Strategie

Eine Daten-Governance-Strategie leitet die beste Nutzung der Daten einer Organisation während des gesamten Datenlebenszyklus. Es berücksichtigt die Geschäftsziele im Vergleich zu einer Vielzahl von betrieblichen Überlegungen und plant, wie die folgenden Schritte/Aufgaben erreicht werden: 
 
Ziele für die Datenverwaltung festlegen  
Definieren Sie klar die Ziele und Prioritäten der Datenverwaltungsstrategie, die wiederum mit den allgemeinen Geschäftszielen übereinstimmen sollten. Zum Beispiel könnte ein Ziel darin bestehen, die Datenqualität zur Verbesserung der Entscheidungsfindung zu verbessern, was direkt mit dem organisatorischen Ziel der Wertschöpfung in einem wettbewerbsintensiven Markt verbunden ist. Ein damit verbundenes Ziel könnte sein, die Daten zugänglicher und handlungsorientierter zu gestalten, um die Effizienz und Produktivität zu verbessern und die Compliance und Berichterstattung für die Nachhaltigkeitsziele der Organisation zu unterstützen.

Sichern Sie sich die Zustimmung des leitenden Führungsteams und des Daten-Governance-Ausschusses
Um sicherzustellen, dass ein Daten-Governance-Programm in der gesamten Organisation einheitlich ist, müssen diejenigen an der Spitze beteiligt sein und jede Daten-Governance-Initiative unterstützen. Es ist wichtig, die Vorteile einer starken Daten-Governance-Strategie hervorzuheben und die Bedeutung von Prozessen zur Aufrechterhaltung der Konsistenz zu betonen, anstatt Informations-Silos zu schaffen.  
 
Richten Sie ein Datenverwaltungskomitee ein, um die relevanten Richtlinien und Verfahren zu erstellen. Eine Datenverwaltungsstrategie funktioniert nur, wenn sie von der gesamten Organisation übernommen wird. Eine starke Kommunikationsstrategie kann sicherstellen, dass alle auf der gleichen Seite bezüglich der Daten-Governance sind und dass die Strategie in jeder Abteilung eingehalten wird. 
 
Unverzichtbare Mitarbeiter einstellen oder schulen 
Die Unterstützung der Geschäftsleitung ist entscheidend, aber es ist genauso wichtig, Unterstützung von unten zu gewinnen, und der beste Weg, dies zu erreichen, besteht darin, die Datenkompetenz und Fähigkeiten aller Benutzer zu verbessern. Identifizieren Sie die Schlüsselbeteiligten und Rollen für das Daten-Governance-Programm und wer an seiner Ausführung beteiligt sein muss, einschließlich der Datenbesitzer, Administratoren und Datenverwalter, die für den täglichen Betrieb der Daten-Governance-Workflows verantwortlich sind. Verbesserte Datenkompetenz ermöglicht es den Benutzern, vorhandene Daten zu finden und wiederzuverwenden, wodurch doppelte Instanzen von Berichten, Tabellenkalkulationen und Datenbanken reduziert werden. 

Identifizieren Sie alle Datenquellen
Effektive Datenverwaltung erfordert Kenntnisse über die Daten, die innerhalb einer Organisation vorhanden sind. An diesem Punkt kommt ein Datenkatalog ins Spiel: Er stellt ein zentrales Metadaten-Repository für die Datenbestände eines Unternehmens bereit. Der Datenkatalog fungiert als durchsuchbarer Index aller verfügbaren Daten. Dies schließt Angaben über Format, Struktur, Speicherort und Nutzung der Daten ein und bietet einen semantischen Mehrwert gegenüber einem ansonsten unübersichtlichen Meer von Informationen. 
 
Schauen Sie sich an, welche Datenbestände Sie haben und wer sie überwacht und nutzen Sie diese Informationen, um eine Verzeichnisdatenliste zu erstellen. Wenn Sie fertig sind, haben Sie eine umfassende Liste von Datenressourcen, Rollen und Verantwortlichkeiten. 
 
Bereiten Sie Metadaten für die Daten vor und organisieren Sie eine Metadatenspeicheroption
Ein starkes Metadatenmanagement wird helfen, die Datendefinitionen der Informationsbestände zu verstehen und ihre Auffindbarkeit und Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.  
 
Um Unternehmensdatenbestände ordnungsgemäß zu verwalten, ist es unerlässlich, die Metadaten für die Datenvisualisierung und das Feature Engineering zu bereinigen und zu organisieren. Datenbereinigung, Datenintegration und Datenmigration sind oft Schritte, um sicherzustellen, dass Daten mit der neuen Strategie übereinstimmen, und alle Transformationen, die in Zukunft an Daten vorgenommen werden, sollten dem neuen Rahmen folgen. Es ist auch notwendig, die Datenarchitektur einzurichten, um die Datensätze effizient für das Management, die Zusammenarbeit und die Analyse zu speichern und zu aktualisieren. Die Datenspeicherung umfasst die physischen Komponenten, die zur Speicherung von Daten benötigt werden, sowie die Sicherheitsfunktionen für Daten und die Zugriffskontrollen, die zur Interaktion damit verwendet werden. Eine Data-Lake-Architektur hat sich als effektiver für die Speicherung von Metadaten und den Aufbau skalierbarer, zuverlässiger Datenpipelines erwiesen.  

Ein Mittel zur Datenverteilung etablieren 
Eine solide Daten-Governance-Strategie muss eine sichere und konforme Möglichkeit für alle in Ihrer Organisation beinhalten, Daten zu finden und ihren wahren Wert freizusetzen. Das Aufkommen moderner Datenbestände wie Dashboards, Machine-Learning-Modelle, Abfragen, Bibliotheken und Notebooks hat die Datenerkennung zu einer wichtigen Säule einer robusten Daten-Governance-Strategie gemacht, ebenso wie die Fähigkeit, zu teilen, zusammenzuarbeiten und zu kontrollieren, wie auf sensible Daten zugegriffen und wie sie verwendet werden. Offene, interoperable und multicloud-fähige Datenaustauschtechnologien werden immer wichtiger, um die Entdeckung und Verteilung von Datensätzen zu erleichtern. 
 
Verfolgen Sie die Datenherkunft für Datenfluss und -nutzung 
Die Datenherkunft ist die Fähigkeit, den Lebenszyklus von Daten bis zu ihrem Ursprung zurückverfolgen zu können. Die Fähigkeit, die Datenherkunft für alle Arbeitslasten zu erfassen, ist eine grundlegende Fähigkeit, um sensible Daten für die Compliance zu verfolgen und um die Datenqualität zu gewährleisten und Einblicke zu erhalten, wie die Datensätze verwendet werden und von wem. 
 
Suche nach sensiblen Daten im Datenbestand 
Metadaten können verwendet werden, um detaillierte Informationen über den Inhalt, die Struktur, die Nutzung, die Abhängigkeiten und die Berechtigungen eines Datensatzes zu erfassen. Es kann auch dazu verwendet werden, potenzielle Datenqualitäts-, Compliance- und Sicherheits- oder Datenschutzprobleme zu identifizieren. 
 
Erstellen Sie einen Governance-Rahmen  
Der Governance-Rahmen definiert Prozesse und Technologien zur Umsetzung einer Daten-Governance-Strategie mit einem Satz von Richtlinien, Verfahren, Best Practices, Anforderungen an die Datenqualität, Zugriffskontrollen, Compliance-Standards, Such- und Freigabekontrollen, Datenherkunft, Überwachungs- und Prüfanforderungen. 
 
Überprüfung der Einhaltung relevanter regulatorischer Anforderungen 
Die Erfüllung regulatorischer Compliance-Anforderungen ist vielleicht einer der Haupttreiber für Daten-Governance-Initiativen. Je nach Geschäfts- oder Regierungsbereich kann die Einhaltung von Vorschriften eine komplexe Aufgabe sein, wenn es in einem fragmentierten Datenbestand keine Kontrollen gibt, um die einzigartigen Datenanforderungen regulierter Branchen zu erfüllen. Dies kann beinhalten, wie Daten gespeichert, überwacht, protokolliert und geteilt werden. In den Vereinigten Staaten unterliegen die Finanzdienstleistungs- und Bildungssektoren Gesetzen, die vorschreiben, welche Arten von Eingaben in die Entwicklung und Schulung von KI/ML-Modellen einbezogen werden dürfen. 
 
Durchführung von Datenqualitätsprüfungen  
Die Datenqualität hat direkte Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit datengesteuerter Entscheidungen und ist ein Schlüsselaspekt der Daten-Governance. Die Durchsetzung von Datenqualitätsregeln hilft dabei, die Datenherkunft nachzuvollziehen und Änderungen zu verfolgen. Unternehmen; die eine effektive Data Governance gewährleisten wollen, müssen der Auswertung der wichtigsten Datenqualitätsattribute – wie Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität und Einhaltung der Datenqualitätsregeln – Vorrang einräumen. Verfügen Sie über eine zentral verwaltete und versionierte Regelnbibliothek. Aktualisieren Sie die Regelsammlung regelmäßig mit neuen Regeln. 
 
Führen Sie regelmäßig Audits der Datenberechtigungen und des Zugriffs durch, um die Einhaltung zu gewährleisten 
Indem Organisationen verstehen, wer Zugang zu welchen Daten hat und den jüngsten Zugriff verfolgen, können sie proaktiv überberechtigte Benutzer oder Gruppen identifizieren und ihren Zugang entsprechend anpassen, um das Risiko eines Datenmissbrauchs zu minimieren. Indem sie verstehen, wer Zugang zu welchen Daten hat und den jüngsten Zugriff verfolgen, können Organisationen proaktiv überberechtigte Benutzer oder Gruppen identifizieren und ihren Zugriff entsprechend anpassen, wodurch das Risiko eines Datenmissbrauchs minimiert und das Vertrauen ihrer Kunden gewahrt wird. 
 
Regelmäßige Überprüfungen durchführen 
Richten Sie einen Prozess für regelmäßiges Feedback von leitenden Führungskräften, dem Daten-Governance-Ausschuss, Dateninhabern, Datenverwaltern und relevanten Stakeholdern ein. Entscheiden Sie, wie der Erfolg der Daten-Governance-Bemühungen und -Richtlinien gemessen werden soll und überlegen Sie, wer für die Messung des Erfolgs der Daten-Governance-Strategie verantwortlich ist.  
 
Beginnen Sie mit der Überwachung der Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Duplikationen Ihrer Unternehmensdaten. Verfolgen Sie auch die Anzahl der Personen, die Zugang zu einem System haben, ihre Berechtigungen und wie oft sie verwendet werden, wobei Sie besonders auf die Anzahl der Analysebenutzer achten, da dies auf eine erhöhte Datenkompetenz hinweisen könnte. 
 
Bestimmen Sie, welche Metriken Sie zur Bewertung des Erfolgs Ihrer Daten-Governance-Strategie verwenden werden, und überwachen Sie diese konsequent, wobei Sie bei Bedarf Änderungen vornehmen, wenn sich die Anforderungen Ihres Unternehmens ändern. 
 
Etablieren Sie einen Prozess zur ständigen Anpassung des Governance-Modells
Eine Daten-Governance-Strategie entwickelt sich ständig weiter. Mit neuen Geschäftsanforderungen kommen neue Datensätze, die möglicherweise unterschiedliche Kontroll- und Sicherheitsstufen erfordern. Neue Technologien und sich entwickelnde technische Rollen erfordern Agilität bei der Implementierung neuer Richtlinien und dem Start neuer Datenanwendungen. Automatisierung und Machine-Learning-Funktionen können helfen, wie Datenbesitzer Wert aus Unternehmensdaten extrahieren, indem sie Prozesse in jeder Phase des Datenlebenszyklus optimieren. 
 
Die besten Daten-Governance-Frameworks sind auf die Bedürfnisse des Unternehmens abgestimmt. Wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern, aktualisieren Sie die Daten-Governance-Strategie, um die neuen Ziele widerzuspiegeln. 

Ein einheitlicher, offener Ansatz

Angesichts all dieser Überlegungen bei der Erstellung einer Daten-Governance-Strategie benötigen Unternehmen eine einheitliche Sicht auf ihren Datenbestand und Tools, die das Management und die Zusammenarbeit zwischen den Teams vereinfachen, wie zum Beispiel den Databricks Unity Catalog, eine offene Governance-Lösung für Daten und KI, die in die Databricks Data Intelligence Platform integriert ist.  
 
Unity Catalog fördert die Interoperabilität, vereinfacht das Zugriffsmanagement und strafft den Onboarding-Prozess mit einer einheitlichen Schnittstelle zur Definition von Zugriffsrichtlinien auf Daten und KI-Vermögenswerte und zur konsistenten Anwendung und Überprüfung dieser Richtlinien auf jeder Cloud- oder Datenplattform. Nutzen Sie die Möglichkeiten der KI, um das Monitoring zu automatisieren, Fehler zu diagnostizieren und die Qualität von Daten und ML-Modellen zu gewährleisten. 
 
Die Demokratisierung von Daten, Analytik und KI steht im Mittelpunkt der Daten-Governance. Es geht darum, Daten zugänglich und nutzbar für alle zu machen, ohne Kompromisse bei Qualität oder Sicherheit einzugehen. Mitarbeiter, Kunden und Klienten sollten vollstes Vertrauen haben, dass ihre Informationen gemäß den Vorschriften aufbewahrt werden. Diese Verschmelzung von Zugänglichkeit und Sicherheit ist das Herzstück der Data Governance.