Data Governance ist der Prozess, bei dem überwacht und verwaltet wird, wie Daten innerhalb eines Unternehmens gesammelt, gespeichert, verwendet und geteilt werden. Es ist eine entscheidende Komponente für jedes Unternehmen, das mit vielen Daten arbeitet, da es die Verfügbarkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit der Daten garantiert. Es stellt auch sicher, dass das Unternehmen alle gesetzlichen und regulatorischen Vorschriften einhält.
Ein gut konzipiertes Data-Governance-Framework kann Unternehmen dabei unterstützen, die Qualität und Sicherheit ihrer Daten zu verbessern und gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Standards zu gewährleisten.
Organisationen aller Größen und Branchen verlassen sich auf Daten, um strategische Entscheidungen zu treffen und ihre Geschäfte in der modernen digitalen Welt zu führen.
Die Verwendung eines Frameworks ist aufgrund der wachsenden Menge und Komplexität von Daten wichtig. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten sicherzustellen und sie gleichzeitig vor unbefugtem Zugriff und Sicherheitsverletzungen zu schützen.
Welche Rolle spielt Data Governance?
Die Rolle der Data Governance umfasst die Gesamtverwaltung der Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten, die in einer Organisation verwendet werden.
Das Hauptziel besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten genau, konsistent und zuverlässig sind und dass sie in Übereinstimmung mit gesetzlichen, behördlichen und organisatorischen Richtlinien verwendet werden.
Dies kann Organisationen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Risiken zu reduzieren.
Welche Arten von Data Governance gibt es?
Es gibt verschiedene Arten von Data Governance, jede mit ihren eigenen Schwerpunkten und Zielen. Hier sind ein paar Beispiele:
#1. Technisch
Der Schwerpunkt dieser Art umfasst technische Facetten des Datenmanagements, wie Datenarchitektur, Datenmodellierung, Datenintegration und Datenqualität.
#2. Einhaltung
Bei dieser Art geht es darum, sicherzustellen, dass die Datenverwaltungspflichten gemäß Gesetzen und Vorschriften, wie z. B. denen zum Datenschutz, erfüllt werden.
#3. Betriebsbereit
Im Kern umfasst es die tägliche Verwaltung und den Betrieb von Daten innerhalb einer Organisation, wie z. B. Dateneingabe, Datenvalidierung, Datenqualitätskontrolle, Datensicherung und -wiederherstellung sowie Datensicherheit.
#4. Unternehmen
Dieser Typ konzentriert sich auf die allgemeine Verwaltung und Steuerung von Daten in einer gesamten Organisation.
#5. Spezifische Datendomänen
Einige Organisationen verfügen möglicherweise über eine spezifische Data Governance für bestimmte Datendomänen, z. B. Kunden-, Finanz- oder Lieferketten-Data Governance.
Diese Art von Governance konzentriert sich auf die spezifische Datendomäne und stellt die Qualität und Sicherheit der Daten innerhalb dieser Domäne sicher, während gleichzeitig die Einhaltung relevanter Vorschriften sichergestellt wird.
Was sind die 3 Säulen der Data Governance?
Die 3 Säulen der Data Governance werden auch als Framework bezeichnet. Sie sind eine Reihe von Richtlinien, Richtlinien und Verfahren, die eingeführt werden, um die Erfassung, Speicherung, Verwendung und Verbreitung von Daten innerhalb einer Organisation zu verwalten und zu überwachen.
Das Data-Governance-Framework umfasst:
#1. Führungsstruktur und Organisation
Dies bezieht sich auf die Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsprozesse, die vorhanden sind, um die Erfassung, Speicherung, Verwendung und Verbreitung von Daten innerhalb einer Organisation zu verwalten und zu überwachen.
Dazu gehören die Entwicklung von Datenverwaltungsrichtlinien und -verfahren sowie die Einrichtung eines Gremiums oder Komitees zur Überwachung der Umsetzung dieser Richtlinien und Verfahren.
#2. Datenverwaltung und -verwaltung
Dies umfasst die Prozesse und Verfahren, die vorhanden sind, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen und sie vor unbefugtem Zugriff und Verstößen zu schützen.
Es umfasst Dateneingabe, Datenvalidierung, Datenqualitätskontrolle, Datensicherung und -wiederherstellung sowie Datensicherheit.
#3. Compliance und regulatorische Anforderungen
Dies dreht sich um die Einhaltung gesetzlicher, behördlicher und branchenspezifischer Anforderungen in Bezug auf die Erhebung, Speicherung, Nutzung und Weitergabe von Daten.
Dazu gehört die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA).
Dazu gehört auch die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften wie HIPAA für Gesundheitsorganisationen und FINRA für Finanzinstitute.
Was sind Data-Governance-Fähigkeiten?
Data-Governance-Fähigkeiten sind die Fähigkeiten und Kenntnisse, die erforderlich sind, um die Datenbestände einer Organisation effektiv zu verwalten und zu überwachen. Diese schließen ein:
- Verstehen und Implementieren von Richtlinien und Verfahren für Datenqualität, Sicherheit, Zugänglichkeit und Compliance.
- Kenntnisse über Best Practices für das Datenmanagement wie Datenmodellierung, Data Warehousing und Datenintegration.
- Starke Kommunikations- und Führungsfähigkeiten zur Koordination und Zusammenarbeit mit mehreren Teams und Interessengruppen.
- Verständnis der Frameworks und Methoden.
- Kenntnisse der Tools und Technologien.
- Vertrautheit mit Datenschutz- und Datenschutzbestimmungen.
- Verständnis der Datenherkunft und Datenprüfung.
- Fähigkeit, Richtlinien und Verfahren zu erstellen.
- Kenntnisse über Geschäftsprozesse und Datenflüsse innerhalb einer Organisation.
- Fähigkeit, Leistung zu messen und zu überwachen.
Beispiele für Data Governance in der Praxis
Hier einige Beispiele für Data Governance in der Praxis:
#1. Datenprivatsphäre
Eine Organisation kann Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren implementieren, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen und -vorschriften sicherzustellen.
Beispiele sind die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder der California Consumer Privacy Act (CCPA).
#2. Finanzdatenverwaltung:
Ein Finanzinstitut verwendet Richtlinien und Verfahren, um die Einhaltung der Vorschriften der Finanzbranche sicherzustellen. Ein Beispiel ist die Financial Industry Regulatory Authority (FINRA).
#3. Datenmanagement im Gesundheitswesen
Eine Gesundheitsorganisation kann Richtlinien und Verfahren implementieren, um die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften sicherzustellen.
Dazu gehört der Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA).
#4. Supply-Chain-Datenmanagement
Eine Fertigungsorganisation implementiert Richtlinien und Verfahren. Auf diese Weise kann das Unternehmen die Daten seiner Lieferanten verwalten, die Qualität und Sicherheit der von Lieferanten stammenden Daten gewährleisten und spezifische Branchenvorschriften einhalten.
#5. Öffentliches Datenmanagement
Organisationen, die für die Regierung arbeiten, verwenden Richtlinien und Verfahren, um die Informationen zu verfolgen, die mit der Öffentlichkeit geteilt werden.
Dadurch soll sichergestellt werden, dass die Daten genau und zuverlässig sind und den spezifischen Vorschriften zur Verwaltung öffentlicher Daten entsprechen.
Die 9 Prozesse der Data Governance
Der Data-Governance-Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:
#1. Definieren Sie den Umfang
Dieser Schritt beinhaltet die Definition des Umfangs der Data-Governance-Initiative, einschließlich der spezifischen Datensätze und Systeme, die von dem Prozess abgedeckt werden.
#2. Etablieren Sie eine Governance-Struktur
Dieser Schritt beinhaltet den Aufbau einer Governance-Struktur und -Organisation.
Es umfasst auch die Einrichtung eines Governance-Gremiums oder -Ausschusses und die Entwicklung von Datenverwaltungsrichtlinien und -verfahren, die die Rollen und Verantwortlichkeiten verschiedener Personen und Gruppen innerhalb der Organisation umreißen.
#3. Datenqualitätsstandards entwickeln
Dieser Schritt beinhaltet die Entwicklung von Datenqualitätsstandards, die verwendet werden, um die Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten sicherzustellen.
#4. Implementieren Sie Datenqualitätskontrollen
Dieser Schritt umfasst die Implementierung von Datenqualitätskontrollen wie Datenvalidierung und Datenbereinigung, um sicherzustellen, dass die Daten den festgelegten Qualitätsstandards entsprechen.
#5. Überwachen und melden Sie Datenqualitätsprobleme
Dieser Schritt umfasst die Überwachung und Meldung von Datenqualitätsproblemen wie Datenfehler und Inkonsistenzen, um sicherzustellen, dass sie rechtzeitig erkannt und behoben werden.
#6. Entwickeln und implementieren Sie Datensicherheitsrichtlinien und -verfahren
Dieser Schritt beinhaltet die Entwicklung und Implementierung von Datensicherheitsrichtlinien und -verfahren. Dazu gehören Richtlinien für die Passwortverwaltung, Datenverschlüsselung und die Reaktion auf Vorfälle, um sicherzustellen, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff und Sicherheitsverletzungen geschützt sind.
#7. Compliance und regulatorische Anforderungen
Dieser Schritt beinhaltet die Einhaltung gesetzlicher, behördlicher und branchenspezifischer Anforderungen in Bezug auf die Erhebung, Speicherung, Nutzung und Verbreitung von Daten, wie z. B. Datenschutzgesetze und -vorschriften.
#8. Data-Governance-Programm
Dieser Schritt beinhaltet die Entwicklung eines Data-Governance-Programms, einer Sammlung von Prozessen, Verfahren und Standards, die Organisationen verwenden, um die Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit der Daten zu verwalten, die sie im Unternehmen verwenden.
#9. Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung
Dieser Schritt beinhaltet die laufende Überwachung und Bewertung des Data-Governance-Prozesses, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und sicherzustellen, dass der Prozess effektiv und aktuell bleibt.
Was ist Data Governance in ETL?
Data Governance in ETL (Extract, Transform, Load) ist eine Reihe von Prozessen und Verfahren, die Organisationen verwenden, um die Qualität, Sicherheit und Konformität von Daten sicherzustellen, wenn sie aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert, um die Anforderungen der Organisation zu erfüllen, und in die Daten geladen werden ein Zielsystem wie ein Data Warehouse oder ein Data Lake.
Das Hauptziel besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind und dass sie vor unbefugtem Zugriff und Verstößen geschützt sind, während gleichzeitig die Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Anforderungen sichergestellt wird.
Was sind Data-Governance-Tools?
Data-Governance-Tools sind Softwareanwendungen, die Organisationen dabei helfen, die Erfassung, Speicherung, Verwendung und Verbreitung von Daten innerhalb einer Organisation zu verwalten und zu überwachen.
Diese Tools können verwendet werden, um verschiedene Aspekte des Prozesses zu automatisieren und zu rationalisieren, wie z. B. Datenqualitätskontrolle, Datensicherheit und Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Anforderungen. Hier sind ein paar Beispiele:
#1. Datenqualitäts-Tools
Diese Tools helfen Organisationen, die Qualität ihrer Daten zu identifizieren, zu messen und zu verbessern, wie z. B. Datenprofilerstellung, Datenbereinigung, Datenstandardisierung, Datenvalidierung und Datenabgleich.
#2. Metadaten-Management-Tools
Diese Tools helfen Organisationen bei der Verwaltung und Organisation der mit ihren Daten verknüpften Metadaten, wie z. B. Datenwörterbücher, Datenherkunft, Datenkataloge und Datenzuordnung.
#3. Data-Governance-Plattformen
Diese Plattformen bieten eine zentralisierte, webbasierte Schnittstelle zum Verwalten und Steuern von Daten in einer gesamten Organisation, z. B. Data Governance Workbench, Portal und Dashboard.
#4. Automatisierungstools
Diese Tools automatisieren Prozesse wie Datenherkunftsverfolgung, Datenqualitätsüberwachung, Datenkatalogisierung und Datenklassifizierung.
#5. Compliance-Tools
Diese Tools helfen Organisationen dabei, die Einhaltung gesetzlicher und behördlicher Anforderungen in Bezug auf die Datenverwaltung sicherzustellen, z. B. Datenschutzgesetze und -vorschriften.
#6. Analyse-Tools
Diese Tools bieten Analysefunktionen, die Data-Governance-Teams dabei helfen, die Datenqualität zu überwachen, Datenmuster und -trends zu identifizieren und Datenherkunft und -herkunft zu verfolgen.
Data Governance vs. Datenmanagement
Data Governance und Datenmanagement sind verwandte, aber unterschiedliche Konzepte.
Das Konzept der Data Governance bezieht sich auf das Gesamtmanagement der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einer Organisation verwendeten Daten.
Es umfasst die Prozesse, Rollen, Standards und Metriken, die sicherstellen, dass Daten auf angemessene und konsistente Weise verwendet werden.
Datenmanagement hingegen bezieht sich auf die spezifischen Praktiken und Systeme, die zum Erfassen, Speichern, Schützen, Aufbewahren und Bereitstellen von Daten verwendet werden. Dazu gehören Aufgaben wie Datenmodellierung, Data Warehousing, Datenqualität und Stammdatenverwaltung.
Zusammenfassend bietet Data Governance den Rahmen, um Entscheidungen über Daten zu treffen, während sich Data Management mit den täglichen Aufgaben der Arbeit mit Daten befasst.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Governance ein entscheidender Aspekt bei der Verwaltung und Nutzung von Daten in jeder Organisation ist. Es gewährleistet die Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten und unterstützt die Ausrichtung von Daten an Geschäftszielen.
Effektive Data Governance beinhaltet die Erstellung von Prozessen, Rollen, Standards und Metriken zur Verwaltung von Daten. Dazu gehört auch die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Interessengruppen.
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REFERENZEN
