Holistisches Datenmanagement

Holistisches Datenmanagement in Ihrem Unternehmen dank Data Governance

Um die Datenqualität von Unternehmensdaten zu steigern und langfristig zu sichern, ist die Einführung einer Data Governance notwendig. Doch was ist Bestandteil des wohl klingenden Anglizismus und wie bietet eine Data Governance Mehrwert für Organisationen und Unternehmen?

Was ist Data Governance?

Standards und Verantwortlichkeiten mit dem Umgang wichtiger (Stamm-)Daten in einem Unternehmen sollten in Form einer Data Governance Richtlinie verankert werden. In der Richtlinie wird festgelegt, welche Zuständigkeitsbereiche die Aufgaben im Datenmanagement übernehmen und wie die identifizierten Standards adaptiert werden (z.B. für verwendete Datenformate). Als Rahmen für Datenqualitätsmanagement kann Data Governance dazu beitragen, die Ressource “Daten” zielführend in Wertschöpfungsketten einzusetzen und fortlaufend die Datenqualität im Unternehmen zu stärken.

Ist Data Governance für Ihr Unternehmen relevant?

Haben Sie vollen Überblick über Ihre Daten und sehen Sie sich bereits in der Lage, das maximale Potential aus Ihren Unternehmensdaten herauszuholen?

Mit Data Governance schaffen Sie die Voraussetzung dafür, diese Frage mit einem entschlossenen JA beantworten zu können. Data Governance ist nicht nur ein Projekt, sie ändert als Bestandteil der digitalen Transformation die Kultur Ihres Unternehmens hin zu einem datengetriebenen Unternehmen. Der wirtschaftliche Nutzen durch die effiziente Verwaltung Ihrer Unternehmensdaten wird im Datenqualitätsmanagement sichtbar und messbar sein.

Darum ist auch die Verankerung in der Unternehmensstrategie notwendig. Arbeiten Sie mit einer klaren Roadmap und überzeugen Sie alle Fachbereiche und Entscheidungsträger.

Wenngleich es verschiedene Herangehensweisen gibt, in welcher Form Data Governance in Unternehmen eingeführt und umgesetzt werden kann, sollte diese immer in Ihr Tagesgeschäft integriert sein. Das heißt auch, dass die Implementierung einer Data Governance individuell ausgearbeitet und an die Unternehmensstruktur und Ziele angepasst sein muss.

Eine Data Governance beinhaltet drei grundlegende Gestaltungselemente:

1. Die Benennung notwendiger Aufgaben innerhalb des Datenqualitätsmanagements
2. Die Identifizierung von Rollen und das Festlegen der Zuständigkeiten der einzelnen Rollen
3. Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen für die Erfüllung von DQM-Aufgaben

Die Übersicht zeigt die verschiedenen Dimensionen von Data Governance:

1. Benennung notwendiger Aufgaben innerhalb des DQM

Für den Erfolg eines DQM ist einerseits die Formulierung klarer Aufgaben und andererseits die Definition von Zielen zur Messung des Erfolges notwendig.

Zunächst muss klar beschrieben werden, welche Daten, Systeme, Anwendungen oder Geschäftsprozesse einbezogen werden sollen. Die Praxiserfahrung bei der
Entwicklung von Datenqualitätsmanagement zeigt, dass nur selten direkt alle Datenqualitätsprobleme angegangen werden können. Hier ist eine Priorisierung auf
die wichtigsten und geschäftsrelevanten Daten notwendig.

Zu definierende Aufgaben im Datenqualitätsmanagement können zum Beispiel die Entwicklung einer Datenqualitätsstrategie oder die Definition von
Datenpflegeprozessen sein.

Die Vereinbarung von Zielen ist notwendig, um den Erfolg von Bereinigung und Monitoring zu messen und den direkten Nutzen für das Unternehmen aufzuzeigen.

2. Die Identifizierung von Rollen und das Festlegen der Zuständigkeiten der einzelnen Rollen

Eine Data Governance Strategie wird durch verschiedene Rollen geprägt. Diese sind Positionen, die von Mitarbeitern zur Erfüllung spezifisch definierter Aufgaben bekleidet werden. Die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten ist ein Garant für die Etablierung hilfreicher Prozesse und der Verankerung der Data Governance im aktiven Tagesgeschäft.

Um Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg qualitativ zu sichern, ist das Zusammenspiel von strategischer und operativer Umsetzung in allen Unternehmensbereichen sowie Data Governance und Data Stewardship notwendig. Data Governance als Rahmenwerk für Datenqualitätsmanagement ist in den strategischen Unternehmenszielen zu verankern. Die operative Umsetzung stellen Data Stewards sicher.

Typische Rollen in einer Data Governance können sein:

● Data Stakeholder – verantwortlich für die Problemlösung
● Data Governance Officers (DGO) – spezifizieren Datenqualitätsstandards
● Data Stewards – beaufsichtigen und setzen die Datenqualitätsstandards um

3. Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen für die Erfüllung von DQM-Aufgaben

Unternehmensweite Data Governance Prozesse legen die Verantwortlichkeiten für die identifizierten Aufgaben des Datenqualitätsmanagements fest. Durch klare Zuständigkeiten kann das DQM erfolgreich vorangetrieben werden.

Datenqualitätsmanagement sichert den Unternehmenserfolg

Die Einführung und Umsetzung einer Data Governance bietet Unternehmen den großen Vorteil einer dauerhaft verankerten Kultur für den Umgang mit Daten als
wertvolle Ressource. Wenn die Umsetzung durch Rollen und Verantwortlichkeiten in allen betreffenden Abteilungen verankert ist, kann Data Governance einen entscheidenden Beitrag zur digitalen Transformation von Unternehmen leisten.

Fazit:

Diese Vorteile bietet Data Governance für die Datenqualität in Ihrem Unternehmen:

• Der proaktive Ansatz durch Einführung einer Data Governance: Datenfehler werden von vornherein vermieden.
• Langfristige Umsetzung: Die Änderung und Festschreibung von Prozessen sowie die Ernennung von Rollen und Verantwortlichkeiten zeigt langfristige und nachhaltige Erfolge.
• Golden Records: Durch Erstellung eindeutiger und qualitativ hochwertiger Datensätze werden fehlerhafte Daten und Duplikate bereinigt.

Autor Dr. Tobias Brockmann

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