Daten-Governance vs. Datenmanagement

Datenmanagement beinhaltet die täglichen, technischen und operativen Prozesse, die sicherstellen, dass Daten ordnungsgemäß gesammelt, gespeichert, gepflegt und den Benutzern zugänglich gemacht werden. Datenmanagement-Richtlinien sind unerlässlich für die Sammlung und Analyse komplexer Datensätze, und gute Richtlinien können Führungskräften wertvolle Einblicke liefern, um hochwertige Entscheidungen zu treffen.

Das Datenmanagement folgt einer übergreifenden Datenverwaltung, und die Strategien decken den gesamten Lebenszyklus Ihrer Daten ab, von der Bestimmung, wie Daten strukturiert und verwaltet werden, bis hin zur laufenden Wartung guter Daten und dem Plan zur Aufrechterhaltung der Datenqualität, wenn sich Ihre Daten und deren Verwendung ändern. Einige der Möglichkeiten, wie gute Datenmanagementpraktiken in einer Organisation auftreten, sind die folgenden:

Datenarchitektur: Dies ist ein Framework (also eine Rahmenstruktur), das zeigt, wie Daten-Assets innerhalb eines Unternehmens strukturiert und verwaltet werden. Die Datenarchitektur schließt Modelle, Richtlinien, Standards und Regeln ein.

Datenmodellierung: Dies ist eine Darstellung, wie Daten durch eine Anwendung oder Organisation fließen, um den Benutzern zu helfen, die Datenstruktur zu verstehen.

Datenaufnahme: Eine ordnungsgemäße Datenverwaltung muss auch die Datenaufnahme in Pipelines berücksichtigen. Dies beinhaltet normalerweise die Verarbeitung von Daten, um Fehler zu beheben, Duplikate zu entfernen und Datensätze zu kombinieren.

Datenkatalogisierung: Durch das Erstellen eines Inventars Ihrer Datenressourcen können Sie die Durchsuchbarkeit dieser Ressourcen verbessern und die Zusammenarbeit zwischen den Benutzern erleichtern.

Datenspeicherung: Organisationen neigen dazu, ein Data Warehouse, eine Datenbank, einen Data Lake oder ein Data Lakehouse zu verwenden. Ihre Datenmanagementstrategie bestimmt die am besten geeigneten Speicherlösungen für Ihr Unternehmen oder Ihre Organisation angesichts der Komplexität und Art der Daten.

Datenoptimierung und -wartung: Der Prozess der Datenoptimierung ist kontinuierlich. Da sich Ihre Daten und deren Nutzung im Laufe der Zeit ändern, müssen die Daten kontinuierlich optimiert werden, um eine Spitzenleistung in der Analytik zu gewährleisten.

Datenmanagementstrategien sind wichtiger denn je. Mit zunehmender Komplexität und Menge der Daten steigt auch die Bedeutung der Implementierung einer Strategie zur Organisation und Analyse großer Datenmengen für Analytik, BI und AI-Workloads in Ihrer Organisation. Die Vorteile beinhalten:

Effizienz und Integrität Gutes Datenmanagement führt zu optimierten Prozessen und Datenintegrität. Eine effiziente Datenverarbeitung stellt sicher, dass die Daten gut organisiert sind und frei von Duplikaten oder Fehlern.

Verlässlichkeit und Fehlerfreiheit Die Implementierung gründlicher Datenmanagementverfahren und die Automatisierung von Arbeitsabläufen stellen sicher, dass Sie mit optimalen Datensätzen arbeiten. Da immer mehr Unternehmen KI und Analysetools in ihren Organisationen nutzen, ist es entscheidend, aktuelle und genaue Informationen zu haben, um tiefere Einblicke zu ermöglichen.

Skalierbarkeit und Wiederherstellung Ein weiterer Vorteil der Datenverwaltung besteht darin, dass sie eine Skalierung Ihres Unternehmens erleichtert. Dank besserer Transparenz und robuster Daten können Sie schnell Entscheidungen treffen, auf Veränderungen reagieren und neue Chancen ergreifen. Außerdem erhalten Sie einen besseren Einblick in die Vorlieben Ihrer Kunden und können neuen Investoren Wachstum und Potenzial vor Augen führen.

Gutes Datenmanagement beinhaltet auch robuste Backup- und Wiederherstellungsstrategien. Diese Strategien stellen sicher, dass Sie Ihre kritischen Daten schnell abrufen und Ausfallzeiten im Falle eines Cyberangriffs oder eines Systemausfalls minimieren können.

Wenn Datenmanagement sich auf die täglichen Operationen zur Handhabung der Daten einer Organisation bezieht, bezieht sich Daten-Governance auf den übergeordneten Rahmen von Richtlinien, Standards und Verfahren, der definiert, wie Daten innerhalb der Organisation gespeichert und verwaltet werden sollten. Daten-Governance ist der Prozess der Definition von Datenbesitz, Rollen und Verantwortlichkeiten für das Datenmanagement innerhalb der Organisation und der Durchsetzung von Datenrichtlinien und -verfahren.

Mit anderen Worten, wenn Datenmanagement das Werkzeug zum Bau eines Hauses ist, dann ist die Daten-Governance der Bauplan. 

Eine gute Datenverwaltung ist auf Ihre gesamte Geschäftsstrategie abgestimmt und bietet Datenmanagement, Qualität, Sichtbarkeit, Sicherheit und Compliance-Fähigkeiten auf jeder Ebene Ihrer Organisation. Starke Daten-Governance-Richtlinien können bestimmen, wie Rohdaten genutzt und diese Erkenntnisse in einen Wettbewerbsvorteil umgewandelt werden, der die Kundenloyalität stärkt und den Umsatz steigert.

Die Schlüsselelemente der Datenverwaltung umfassen Folgendes:

Data Discovery Der erste Schritt in jedem Governance-Prozess, die Datenerkennung, hilft Organisationen, die von ihnen gesammelten Daten zu verstehen und diese Daten in nützliche Erkenntnisse umzuwandeln, die die gesamte Geschäftsstrategie leiten. Dies kann bedeuten, Daten auf nützliche Muster oder Trends zu analysieren oder Beziehungen in den Daten zu entdecken, um bessere Einblicke zu bieten.

Datenqualität Eine Entscheidung ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert, und die Datenqualität ist ein Schlüsselaspekt für eine effektive Datenverwaltung. Indem sie Datenqualitätsregeln entwickeln, priorisieren Organisationen wichtige Datenqualitätsattribute wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konformität. Darüber hinaus stellt die Datenverwaltung sicher, dass Sie die Datenherkunft nachverfolgen und mögliche Änderungen verfolgen können.

Datenklassifizierung Die Datenklassifizierung ist der Prozess der Kategorisierung von Daten basierend auf ihrer Sensibilität, ihrem Wert und ihrer Bedeutung. Eine Governance-Strategie hilft einer Organisation, Daten anhand des Risikolevels zu klassifizieren und zu identifizieren und kann dazu beitragen, notwendige Sicherheitsmaßnahmen und Richtlinien zu mildern und anzuwenden. 

Datensicherheit Datensicherheitsrichtlinien fördern die Sicherheit Ihrer Daten und können Ihre Organisation vor unbefugtem Zugriff schützen. Dies kann das Hinzufügen von Sicherheitsprotokollen wie Verschlüsselung und Datenanonymisierung zur Abwehr von Cyberangriffen beinhalten, oder nur das Aufbewahren notwendiger Kundeninformationen und das Führen von Aufzeichnungen über deren Zustimmung, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und branchenspezifischen Vorschriften zu gewährleisten.

Datenherkunft Eine wesentliche Säule der Datenverwaltung ist die Verwendung von Datenherkunft, um Datenquellen und -verbrauch zu verstehen. Dieser automatisierte Prozess erfasst relevante Metadaten und Ereignisse während des gesamten Lebenszyklus der Daten und gibt den Benutzern einen besseren Einblick in mögliche Datenfehler, während das System auditbereit gemacht wird, ohne die Kosten für die Entwicklung einer manuellen Audit-Trail zu verursachen.

Datentransparenz. Eine Governance-Strategie, die Datentransparenz fördert, kann Vertrauen, Verantwortlichkeit und bessere Entscheidungsfindung in Ihrer Organisation aufbauen. Offene und klare Daten-Governance-Verfahren fördern eine bessere Zusammenarbeit zwischen den Teams und stellen sicher, dass alle die gleichen Governance-Richtlinien einhalten. Es kann auch dabei helfen, Compliance-Probleme zu identifizieren und fördert insgesamt eine Kultur der Datenverantwortung und Compliance.

Zugriffskontrollen. Ein wichtiger Teil jeder Datenverwaltungsstrategie besteht darin, sicherzustellen, dass Daten angemessen und sicher verwendet und abgerufen werden. Dies beinhaltet die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten für diejenigen, die Zugang zu Daten haben, und die Einrichtung von Prozessen und Verfahren zur Gewährung und Aufhebung des Zugangs zu Daten. Starke Zugriffskontrollen helfen dabei, sensible Daten zu schützen, während sie den Benutzern relevantere und auf ihre Rollen und Verantwortlichkeiten zugeschnittene Daten zur Verfügung stellen.

Datenprüfung. Regelmäßige Datenprüfungen gewährleisten Datensicherheit, Compliance und Verantwortlichkeit und schützen eine Organisation vor Datenmissbrauch, wie beispielsweise Datenverstößen oder regulatorischer Nichtkonformität. Audits können auch nützlich sein, um Wege zu identifizieren, wie Governance-Strategien sich angesichts neuer Daten oder Prozesse innerhalb einer Organisation verändern oder weiterentwickeln müssen. Durch die Durchsetzung von Datenprüfungsverfahren können Organisationen auch das Vertrauen der Kunden fördern und aufrechterhalten, indem sie den fortlaufenden Schutz und die Pflege sensibler Daten gewährleisten.

Eine Organisation kann keine Datenmanagementstrategie einsetzen, ohne auch eine gute Daten-Governance zu haben. Obwohl sie in ihren Zuständigkeitsbereichen unterschiedlich sind, arbeiten Daten-Governance und Datenmanagement Hand in Hand, um einer Organisation ein Rahmenwerk und Werkzeuge für die Handhabung jeder Phase des Datenlebenszyklus zu bieten.