Unsere heutige Welt ist von Daten getrieben, und unweigerlich stellt sich die Frage, wie man korrekt mit ihnen umgeht. Unternehmen sammeln, speichern und verarbeiten enorme Mengen an Daten, dank derer sie Prognosen erstellen, Strategien anpassen und Kundenbedürfnisse erfüllen können. Doch wie stellt man sicher, dass diese Daten strukturiert und geordnet sind – und es auch bleiben?
Genau darum gibt es die Data Governance. In diesem Beitrag erfahren Sie, was es damit auf sich hat, warum Sie sie benötigen und wie Sie sie anwenden können.
Wir klären in diesem Beitrag:
- Was ist Data Governance
- Wie funktioniert es und was umfasst es?
- Wie wird sie umgesetzt und was sind die Herausforderungen?
Was ist Data Governance ?
Data Governance ist ein Leitfaden, der detailgetreu regelt, wie mit Daten in einem Unternehmen umgegangen wird. Dabei werden Prozesse für die Datenpflege, -anlage und -nutzung definiert, Verantwortlichkeiten aufgezeigt und Richtlinien festgelegt. Ziel ist es, Daten strukturiert zu halten, Abläufe über alle Instanzen hinweg einheitlich zu gestalten und die Sicherheit von Daten zu gewährleisten.
Es werden dabei Fragen beantwortet wie: Wer ist für die Daten zuständig? Wer darf auf diese zugreifen? Wie werden Daten abgelegt? Entspricht dies den Datenschutzverordnungen?
Das Problem liegt darin, dass viele Unternehmen mit einer geringen Datenmenge starten und durch Wachstum immer mehr Daten anhäufen. Häufig wird Data Governance in solchen Fällen zu spät eingeführt. Nachträglich müssen Daten dann neu strukturiert werden, was mit einem erheblichen Zeitaufwand verbunden ist. Der Bericht von Gartner aus dem Jahr 2022 schätzt, dass etwa 80 % der Unternehmen, die planen, ihr digitales Geschäft auszuweiten, bis zum Jahr 2025 scheitern werden, da ihnen ein moderner Ansatz für die Data Governance fehlt.
Wie funktioniert Data Gouvernance und was umfasst es?
Eine effektive Data Governance setzt sich aus verschiedenen Kernbestandteilen zusammen:
- Richtlinien – Als erstes werden Richtlinien zu Datenqualität, -sicherheit, und Compliance festgelegt.
- Verantwortlichkeiten & Aufgaben – Wer ist zuständig für die Datenqualität (Data Owner), wer stellt sicher, dass alle Richtlinien eingehalten (Data Steward), und wer darf die Daten für Geschäftszwecke nutzen (Data Consumer).
- Technologien & Systeme – Alle Technologien und Systeme, die die Datenprozesse unterstützen und durch Rollen- und Rechtevergabe sowie Validierungsmechanismen gewährleisten, dass die in der Data Governance definierten Richtlinien eingehalten werden.
- Mitarbeiter-Schulungen – Mitarbeiter müssen den Nutzen eines Data Governance und wie sie diesen korrekt einsetzen verstehen.
Das Konzept der Data Governance ist komplex und schwer greifbar. Grundsätzlich kann man sie als eine Art Kodex betrachten, der vorgibt, wie alle Objekte innerhalb eines Ökosystems miteinander interagieren sollen.
Für eine Organisation ist es essenziell, dass alle Beteiligten verstehen, warum solche Richtlinien notwendig sind und welchen Nutzen die Data Governance sowohl für die Gesamtorganisation als auch für ihre individuelle Arbeit bringt.
Data Governance bildet die Grundlage für ein echtes datengetriebenes Unternehmen. Sie beschreibt eine Organisation, die diese Regeln und Verhaltensweisen nicht nur akzeptiert, sondern auch verinnerlicht hat. Die Umsetzung definierter Prozesse und die Einhaltung der Richtlinien erfolgen dabei aus fundamentaler Motivation.
Ein entscheidender Schritt in diese Richtung ist, Daten nicht mehr auf verschiedene Systeme wie ERP, CRM und ähnliche Anwendungen zu verteilen. Stattdessen sollten alle Daten und Assets in einem zentralen System, der sogenannten Single Source of Truth, gebündelt und von dort ausgespielt werden. Einem PIM-System (Product Information Management), idealerweise kombiniert mit einem DAM-System (Digital Asset Management), ist hierfür die optimale Lösung.
Wie wird sie umgesetzt und was sind die Herausforderungen?
Die Umsetzung
1. Klare Verpflichtung des Managements
Der Aufbau einer nachhaltigen Data Culture muss aktiv von der Führungsebene unterstützt und vorangetrieben werden. Viele Data-Governance-Initiativen scheitern, weil das Management die Data Culture nicht genügend Vorlebt.
2. Effektives Change-Management
Die Mitarbeitenden sind der Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung einer Data Governance. Daher ist es entscheidend, sie durch eine transparente und gut durchdachte Transformationsstrategie einzubinden. Trainings und Schulungen sollten sie gezielt auf ihre neuen Aufgaben als datenorientierte Mitarbeitende vorbereiten.
3. Konzentration auf die Datenprozesse
Ein häufiger Fehler ist es, den Fokus lediglich auf einzelne Use Cases oder Softwarelösungen zu legen, ohne die weitreichenden Auswirkungen auf angrenzende Prozesse und andere Datennutzer zu berücksichtigen.
4. Data Governance ist ein dynamisches Konzept
Data Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Änderungen in der Systemlandschaft, den Vertriebswegen, der Organisationsstruktur oder dem Partnernetzwerk haben direkte Auswirkungen auf die Governance-Richtlinien. Daher sind regelmässige Überprüfungen, Anpassungen und Weiterentwicklungen des Regelwerks unerlässlich.
Die Herausforderung
Wie bereits angesprochen, wird die Notwendigkeit einer Data Governance leider oft zu spät erkannt. Dennoch ist ihre Einführung immer mit Aufwand verbunden und bringt einige Hürden mit sich. Das Wichtigste ist, dass die Mitarbeitenden die Notwendigkeit verstehen und die Data Governance nicht nur aus rein bürokratischen Gründen eingeführt wird.
Zudem sollte berücksichtigt werden, dass bestehende Systeme möglicherweise angepasst werden müssen, um die Umsetzung der Data Governance nicht unnötig zu verkomplizieren.
Fazit
Wer eine gewisse Firmengrösse und Datenmenge erreicht, kommt früher oder später in die Situation, dass Daten strukturiert werden müssen. Unternehmen sollten sich früh mit diesem Konzept auseinandersetzen, da es nicht nur zu höherer Datenqualität und -sicherheit beiträgt, sondern auch die Effizienz steigert, die Mitarbeiterzufriedenheit erhöht und einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
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