6 grundlegende Best Practices für die Datenverwaltung

Was ist ein Data Governance Framework?

Ein Data-Governance-Framework ist eine Reihe von Regeln, Prozessen und Verantwortlichkeiten, die regeln, wie eine Organisation ihre Daten sammelt, organisiert, speichert und nutzt. Ihr vorrangiges Ziel ist die Gewährleistung der Datenqualität, -integrität und -sicherheit durch die Etablierung eines standardisierten Ansatzes für das Datenmanagement.

Ohne ein Data-Governance-Framework können Unternehmen Schwierigkeiten haben, die Datenqualität und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicherzustellen, was zu potenziellen Rechts- und Reputationsschäden führen kann.

Ein Data-Governance-Framework ermöglicht die Demokratisierung von Daten, ermöglicht es Mitarbeitern, auf Daten zuzugreifen und darauf zu reagieren, und erleichtert die Standardisierung und das Vertrauen in Daten im gesamten Unternehmen.

Ein Data-Governance-Framework wird außerdem eine Reihe von Richtlinien für die Kennzeichnung verschiedener Datentypen bereitstellen, einschließlich der Erstellung eines gemeinsamen Datenwörterbuchs, um die Konsistenz zwischen den Teams sicherzustellen, und eines Nachverfolgungsplans, um Inkonsistenzen und doppelte Einträge zu vermeiden.

6 Best Practices für Data Governance

Durch die Einhaltung der folgenden sechs Data-Governance-Praktiken können Unternehmen Datensilos beseitigen, die Datenqualität verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherstellen, was letztendlich zu besseren Entscheidungen und Geschäftsergebnissen führt.

1. Entwickeln und kommunizieren Sie Ihr Data Governance-Programm

Ein Data-Governance-Programm kann dazu beitragen, potenzielle Data-Governance-Hindernisse wie begrenzte Ressourcen, Widerstand gegen Veränderungen und mangelndes Verständnis zu überwinden. Der Prozess umfasst die effektive Kommunikation des Werts und der Vorteile des Programms, die Bereitstellung von Schulungen und Unterstützung sowie die Einbeziehung wichtiger Entscheidungsträger in den Planungsprozess. Ein Data-Governance-Programm kann einen messbaren Geschäftswert aus den Datenbeständen Ihres Unternehmens erschließen und gleichzeitig die Datenqualität und -integrität über den gesamten Lebenszyklus hinweg sicherstellen.

2. Data Governance-Richtlinien entwickeln, überprüfen und aktualisieren

Bei einer Data-Governance-Richtlinie handelt es sich um eine Reihe von Richtlinien, die die Regeln und Standards für die Verwaltung, den Umgang und den Schutz der Daten einer Organisation darlegen. Es stellt die Genauigkeit, Konsistenz und Sicherheit der Daten im gesamten Unternehmen sicher und definiert die Rollen und Verantwortlichkeiten des Personals, das mit Daten umgeht. Die Richtlinie beschreibt Protokolle für die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -entsorgung und zielt darauf ab, die Datenqualität zu verbessern, die Datensicherheit zu erhöhen und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen.

Die regelmäßige Überprüfung und Aktualisierung von Governance-Richtlinien ist von entscheidender Bedeutung, da veraltete Richtlinien zu Ineffizienzen, Konflikten und rechtlichen Problemen führen können. Governance-Richtlinien dienen als Grundlage für die Struktur, den Betrieb und die Beziehungen einer Organisation zu Stakeholdern. Regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen stellen sicher, dass die Richtlinien relevant bleiben, an sich ändernde Vorschriften angepasst sind und die sich entwickelnden Ziele und Prioritäten der Organisation widerspiegeln. Darüber hinaus fördert die Überprüfung von Richtlinien Transparenz, Rechenschaftspflicht und Inklusivität, da sie Stakeholder dazu ermutigt, Feedback zu geben und sich am politischen Entscheidungsprozess zu beteiligen. Durch regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen können Organisationen außerdem potenzielle Lücken oder Schwachstellen identifizieren und beheben und so Risiken minimieren und einen widerstandsfähigeren Governance-Rahmen gewährleisten.

3. Führen Sie regelmäßige Data-Governance-Schulungen durch

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass alle Mitarbeiter und Führungskräfte über die Fähigkeiten verfügen, Daten effektiv zu verstehen, zu interpretieren und zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert ein grundlegendes Verständnis darüber, was Daten sind, welche verschiedenen Anwendungen sie haben und welche Prozesse mit ihrer Erhebung, Speicherung und Verwaltung verbunden sind. Darüber hinaus ist es wichtig, den Umgang mit Daten zu erlernen, einschließlich der Verwendung von Visualisierungen, Zusammenfassungen und deskriptiven Statistiken, um Erkenntnisse und Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Darüber hinaus ist es wichtig, die Grenzen und die Angemessenheit der Daten sowie ihre potenziellen Verzerrungen und Fehler zu erkennen. Durch den Erwerb dieser Fähigkeiten können Einzelpersonen ein tieferes Verständnis ihrer Rolle beim Schutz der kritischen Vermögenswerte einer Organisation erlangen.

4. Gewinnen Sie die Zustimmung der Führungskräfte im gesamten Unternehmen

Um eine Data-Governance-Strategie erfolgreich umzusetzen, ist es wichtig, die Zustimmung der Führungskräfte im gesamten Unternehmen zu gewinnen. Dabei geht es nicht nur darum, die Vorteile der Datenverwaltung aufzuzeigen, wie z. B. die Lösung spezifischer Schwachstellen und die Verbesserung der Geschäftsergebnisse, sondern auch, sie mit den gemeinsamen Zielen und Vorgaben der Organisation in Einklang zu bringen. Ein Produktionspilotprojekt kann ein wichtiger Einflussfaktor sein, da es die frühzeitige und häufige Präsentation greifbarer Ergebnisse ermöglicht und die langfristige Bedeutung dieser Erfolge hervorhebt. Sobald die erste Unterstützung gewonnen wurde, ist es von entscheidender Bedeutung, diese aufrechtzuerhalten, indem man Vertrauen aufbaut und die Führungskräfte durch gemeinsamen Input und Feedback aktiv einbezieht. Dadurch können sie ein Gefühl der Eigenverantwortung und des Engagements für das Programm verspüren. Data Governance ist nicht nur ein technisches Problem, sondern ein kultureller und organisatorischer Wandel, der die Zustimmung aller Mitarbeiter im Unternehmen erfordert.

5. Halten Sie sich an die fünf Phasen des Datenqualitätsmanagements

Datenqualitätsmanagement ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Um dies zu erreichen, müssen fünf Stufen des Datenqualitätsmanagements implementiert werden.

Stufe 1 - Daten migrieren, um Silos zu konsolidieren: Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen System, um eine ganzheitliche Sicht auf Ihre Daten zu erhalten und Lücken zu identifizieren.
Stufe 2 - Validieren Sie Ihre Daten: Implementieren Sie Echtzeit-Validierungstools, um zu verhindern, dass fehlerhafte Daten in Ihr System gelangen, und um Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen.
Stufe 3 - Bereichern Sie Ihre Daten: Kombinieren Sie interne und externe Datenquellen, um Ihre Daten detaillierter und wertvoller zu machen.
Stufe 4 - Erstellen und Nutzen einer einzigen Kundenansicht: Erstellen Sie eine einzige, einheitliche Kundenansicht, indem Sie Daten aus verschiedenen Quellen kombinieren, um Geschäftsstrategien und Marketingbemühungen zu unterstützen.
Stufe 5 - Regelmäßige Bereinigung Ihrer Daten: Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Daten regelmäßig, um Genauigkeit und Relevanz sicherzustellen, und implementieren Sie automatisierte Lösungen, um diesen Prozess effizient zu gestalten.

6. Nutzen Sie die neuesten und besten Data-Governance-Tools

Data-Governance-Tools sind für die Verwaltung und Aufrechterhaltung der Datenqualität, -integrität und -sicherheit während ihres gesamten Lebenszyklus unerlässlich. Solche Tools ermöglichen es Unternehmen, Daten zu entdecken, zu erfassen und zu katalogisieren sowie Metadaten zu verwalten und so sicherzustellen, dass Daten vom Moment ihrer Erstellung an ordnungsgemäß verfolgt und geschützt werden. Data-Governance-Tools bieten außerdem Zugriffskontroll- und Dateneigentumsfunktionen und optimieren so die täglichen Aufgaben des Data-Governance-Teams. Mit fortschrittlichen Self-Service-Tools und Visualisierung können Benutzer die Datennutzung einfach überwachen und Berichte darüber erstellen, sodass potenzielle Probleme leichter erkannt werden können. Suchen Sie nach Lösungen, die eine automatisierte Rückverfolgung von Datenquellen und -änderungen ermöglichen, einen klaren Prüfpfad bereitstellen und automatisch Data-Governance-Regeln anwenden, um die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen sicherzustellen.