Die digitale Transformation hat die Art und Weise, wie wir Geschäfte führen, drastisch verändert, und nirgendwo wird dies deutlicher als in der Datenverwaltung. Effektive Data-Governance-Tools sind entscheidend, um die Datenintegrität zu gewährleisten und Sie bei der Navigation durch sich ändernde Compliance-Standards und Sicherheitsanforderungen zu unterstützen. Dieser Beitrag wird Ihnen helfen, Data-Governance-Software und ihr Framework besser zu verstehen. Sie werden auch die Bedeutung von Data-Governance-Tools erkennen. Darüber hinaus listet dieser Beitrag die 13 wichtigsten Data-Governance-Tools auf, die üblicherweise auf dem Markt verwendet werden.
Was ist Data Governance?
Data Governance bezieht sich auf alles, was Sie tun, um Daten sicher, privat, korrekt, zugänglich und nutzbar zu halten. Es umfasst die Aktionen, die Menschen ausführen müssen, die Prozesse, die sie einhalten müssen, und die Technologie, die sie während des gesamten Datenlebenszyklus unterstützt.
Data Governance ist der Prozess der Festlegung interner Standards und Datenrichtlinien, die regeln, wie Daten empfangen, gespeichert, verarbeitet und entsorgt werden. Sie legt fest, wer Zugriff auf welche Daten erhält und welche Daten reglementiert sind. Data Governance umfasst auch die Einhaltung externer Standards, die von Unternehmensgruppen, Regierungsbehörden und anderen Interessengruppen durchgesetzt werden.
Data-Governance-Initiativen wirken sich auf die strategische, taktische und operative Ebene von Unternehmen aus, wie in der obigen Grafik dargestellt. Der Betrieb muss als fortlaufender, iterativer Prozess betrachtet werden, um Daten im Kontext der Organisation und in Partnerschaft mit anderen Datenprojekten effizient zu verwalten und zu nutzen.
Framework für Data Governance
Data-Governance-Strategien erfreuen sich wachsender Beliebtheit, da die Zahl der Initiativen zur digitalen Transformation zugenommen hat. Data-Governance-Systeme sollten die folgenden Komponenten umfassen:
- Datenstandards: Datenwörterbücher, Taxonomien und Geschäftsglossare sollten erstellt werden, um Klarheit über Geschäfts- und Datendefinitionen zu schaffen. Dieses Material klärt etwaige Unsicherheiten in Gesprächen, insbesondere zu Metriken und Berichten. Es gibt den Beteiligten auch Zugriff auf die Datenarchitektur, sodass Teams selbst innovativ sein können, um Aktivitäten in ihrer Branche zu automatisieren.
- Datenprozesse und Organisationsstruktur: Zugriffskontrollen in der Data Governance können es Endbenutzern ermöglichen, zu beobachten, wie Daten innerhalb einer Organisation verarbeitet werden. Beispiele dafür sind Datenaktualisierungsrhythmen, PII-Einschränkungen, regulatorische Datenregeln und sogar Datenzugriff. Diese Art der Dokumentation trägt zur Organisationsstruktur bei, indem sie die Aufgaben und Verantwortlichkeiten verschiedener Datenverwaltungs- und -pflegetätigkeiten festlegt.
- Werkzeuge und Technologien: Data-Governance-Tools und -Technologien wie Metadaten-Managementsysteme helfen bei der Unterstützung von Datenprozessen und -standards. Diese Technologien können verwendet werden, um die Daten zu speichern und zu schützen, für die eine Organisation verantwortlich ist. Es kann auch mit Self-Service-Datenanalysetools gekoppelt werden, sodass Analysten verschiedene Datensätze für Berichte und Innovationsprojekte abfragen und analysieren können.
Warum brauchen wir Data-Governance-Tools?
Data Governance zielt darauf ab, Richtlinien zu erstellen, die das Eigentum an Daten, Pflichten und Delegierte umreißen. Ziel der Definition von Standarddatendefinitionen und -formaten ist es, ein einheitliches Wissen über jeden Datensilo im System zu schaffen. Data Governance zielt darauf ab, sichere Entscheidungen auf der Grundlage vertrauenswürdiger Datenbestände zu ermöglichen. Aus diesem Grund ist Data Governance für alle Unternehmen von entscheidender Bedeutung.
Data-Governance-Frameworks innerhalb eines Unternehmens informieren und dokumentieren häufig das Was, Wer, Warum und Wie von Daten. Wenn Unternehmensdaten durch vordefinierte Regeln und Standards organisiert und kontrolliert werden, erhöht dies die Konsistenz und Zugänglichkeit während des gesamten Prozesses. Data-Governance-Tools helfen bei der Entwicklung und Pflege einer gut organisierten Reihe von Richtlinien, Prozessen und Protokollen, die regeln, wie Daten innerhalb einer Organisation gespeichert, verwendet und verwaltet werden.
Auswahl eines Data-Governance-Tools
Während viele Data-Governance-Tools typische Verwaltungsaufgaben übernehmen, haben sich spezialisierte Tools entwickelt, die auf Governance-Programme und Richtlinienverwaltung sowie Datenqualität abzielen.
Der erste Schritt für jedes Unternehmen, das nach der besten Lösung sucht, besteht darin, den Anwendungsfall und die allgemeinen Geschäftsprioritäten zu definieren. Das Verständnis Ihrer Data-Governance-Standards und Geschäfts-KPIs hilft Ihnen, die beste Entscheidung zu treffen. Berücksichtigen Sie außerdem Folgendes, um die Anforderungen für Anwendungsfälle zu berücksichtigen, damit Sie Ihre Suche eingrenzen können:
- Setzt Ihr Unternehmen eher On-Premise- oder Cloud-basierte Tools ein?
- Wie viele bestehende Integrationen gibt es jetzt? Benötigen Sie ein Tool, das sich mit jeder Anwendung verbinden kann? Wenn ja, wie gründlich?
- Sie benötigen ein Tool, um mit enormen Datenmengen aus mehreren Quellen zu arbeiten?
- Ist es für Ihren Workflow entscheidend, ein Self-Service-Admin-Dashboard zu haben?
Bestimmen Sie, welche Eigenschaften erforderlich sind, um besser zu verstehen, welches Tool Ihre Anforderungen am besten erfüllt. Im Folgenden sind einige Funktionen aufgeführt, über die Sie nachdenken sollten:
- Pflegen Sie kritische Artefakte wie Datenmodelle und Glossare.
- Verfolgen und verwalten Sie Datenverwaltungsvorgänge wie Änderungsverlauf und Herkunftsdaten.
- Erstellung und Verwaltung von Metadaten
- Dokumentenklassifizierung und Lebenszyklusverwaltung werden bereitgestellt.
- Weisen Sie Governance-Verantwortlichkeiten und -Richtlinien zu.
- Verwalten Sie Benutzerberechtigungen und Arbeitsabläufe.
- Überwachen Sie den Fortschritt Ihrer Aufgabe.
- Behalten Sie die Geschäftsstrategie im Auge.
- Verfolgen Sie Messungen und Wirksamkeit.
Durch die Untersuchung und Abstimmung aller Ihrer Geschäftsanforderungen mit einer gewünschten Produktfunktion können Sie am besten bestimmen, welches Tool am effektivsten ist, um Ihre Jahresziele zu erreichen.
Was sind die besten Data-Governance-Tools des Marktes?
Der Einsatz geeigneter Data-Governance-Tools ist entscheidend für den langfristigen Data-Governance-Erfolg. Mit dem richtigen Instrument lassen sich Data-Governance-Ziele schneller und einfacher erreichen. Im Folgenden sind einige der am häufigsten verwendeten Data-Governance-Tools aufgeführt:
- Alation-Datenkatalog
- Atacama
- Collibra
- SAP Master Data Governance
- Informatik
- OvalEdge
- IBM Data Governance
- Atlan
- Erwin
- Alex Dienstleistungen
- ASG Technologies Inc.
- Atlas Apache
- Data360-Governance
#1. Alation-Datenkatalog
Der Alation-Datenkatalog bietet Benutzern einen einzigen Bezugspunkt für mehrere Datenquellen und erleichtert ihnen so das Identifizieren und Auffinden der gewünschten Informationen. Der Alation-Datenkatalog ist eines dieser Datenkatalog-Tools, die bei der Automatisierung von Governance-Prozessen helfen, einschließlich der Aktualisierung von Datenwörterbüchern und der Schulung von Benutzern in Good-Governance-Prinzipien sowie der Bereitstellung von kollaborativen Alternativen für den Informationsaustausch.
- PREISLISTE: Auf Anfrage erhältlich
#2. Atamaca
Ataccama ist eine Self-Service-Datenmanagement- und Governance-Plattform. Mit KI-gesteuerten automatisierten Funktionen vereinfacht es die Datenverwaltung. Ataccama ONE verwendet eine „selbstfahrende“ Technik zur Automatisierung, Steigerung der Produktivität und Benutzerfreundlichkeit. Es analysiert automatisch die Datenqualität und klassifiziert Daten, um Unternehmen bei der Fokussierung und Konzentration zu unterstützen. Sicherheits- und Datenschutzstandards können automatisch für alle wichtigen Datenbestände durchgesetzt werden, sodass Daten für diejenigen verfügbar sind, die sie benötigen.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#3. Collibra
Collibra ist eine Corporate Data Governance-Anwendung, die Datenoperationen automatisiert und funktionsübergreifende Teams auf derselben Seite hält. Natürliche Sprachsuche, Data-Governance-Automatisierung und Data-Stewardship sind alle enthalten.
Mit den interaktiven Datenherkunftsdiagrammen von Collibra können Benutzer Datenelemente wie Vorschriften, Probleme, Beziehungen und Datenflüsse grafisch erfassen. Es verfügt über einen eigenen, auf maschinellem Lernen basierenden Datenkatalog, der mit dem Geschäftslexikon und Governance-Standards verknüpft werden kann.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#4. SAP-Stammdaten-Governance
Die Software SAP Master Data Governance (SAP MDG) ist lokal oder in der Cloud verfügbar. Es wurde entwickelt, um die Verwaltung von Unternehmensdaten zu verbessern, Risiken zu reduzieren, die Compliance zu erhöhen und die Gesamtbetriebskosten zu senken. SAP MDG konsolidiert Stammdaten und automatisiert die Stammdatenreplikation und -syndizierung in der gesamten Systemlandschaft. Außerdem misst, überwacht und verbessert es die Qualität von Stammdaten und Verfahren.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#5. Informatik
Informatica bietet Data-Governance-Plattformen sowie Compliance-Services. Die Enterprise-Data-Governance-Lösung ist lokal oder in der Cloud zugänglich. Es ist die bewährteste Lösung, die es Business und IT ermöglicht, mühelos zusammenzuarbeiten.
Informatica generiert einen Datenkatalog durch automatisches Scannen über viele Cloud-Plattformen hinweg. Es ermöglicht die automatische Verfolgung der Datenherkunft. Es überwacht und analysiert die Datenmigration, von Systemansichten auf hoher Ebene bis hin zu detaillierter Abstammung auf Spaltenebene. Informatica durchbricht Silos und bringt IT-, Sicherheits- und Geschäftsteams zusammen, um die Datenkonformität mit Anforderungen wie der DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) sicherzustellen.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#6. OvalEdge
OvalEdge ist sowohl ein Datenkatalog als auch ein kostengünstiges Data-Governance-System. Aufgrund seiner agilen Architektur können Unternehmen das Produkt an ihre Geschäftsanforderungen anpassen. OvalEdge verwendet auch Algorithmen und Benutzereingaben, um Beziehungen zwischen Ihren Daten darzustellen und bietet Ihnen eine 360-Grad-Ansicht Ihrer Daten.
Die Datenherkunftsverfolgung hilft bei der Verfolgung von Daten von Anfang bis Ende sowie bei allen Anomalien, die möglicherweise auf dem Weg aufgetreten sind. OvalEdge hilft Ihnen, Datenqualitäts- und Datendefinitionsregeln mithilfe eines Geschäftswörterbuchs festzulegen. Sie können auch die Richtlinienkontrollen von OvalEdge verwenden, um Jobs und Verantwortlichkeiten zuzuweisen.
- Preis: Das Anfangspaket beträgt 100 $ pro Monat und wird jährlich bezahlt.
#7. IBM Data Governance
IBM Data Governance kann Ihnen dabei helfen, Datenelemente und deren physischen Standort, Beschreibung, Eigenschaften und Anwendung zu finden. Es ist in der Lage, sowohl organisierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Es kann Ihnen helfen, Compliance-Risiken zu reduzieren.
IBM Data Governance umfasst eine konfigurierbare Data-Governance-Strategie, Datenkatalogisierung und die Erfassung nützlicher Daten für Big-Data-Aktivitäten. Es ermöglicht auch Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen wie die Möglichkeit, persönlich identifizierbare Informationen, vorausschauende Verbraucherinformationen und persönliche Gesundheitsdaten zu verschlüsseln.
- Preis: Kostenlose Lite-Version
- Der Standardpreis beträgt 300 USD pro Instanz, zuzüglich 0.50 USD für jede Kapazitätseinheitsstunde und 50 USD für jeden zusätzlichen Benutzer.
- Professional: 7,000 USD pro Instanz, mit einer Kapazitätseinheitsstundengebühr von 0.40 USD und einer zusätzlichen Benutzergebühr von 300 USD.
#8. Atlan
Datenkategorisierung, Datenqualität, Datenherkunft und Governance werden alle von Atlans Data Workspace-Plattform unterstützt. Die Software bietet eine Google-ähnliche Suchoberfläche, automatisierte Datenprofilerstellung und ein durchsuchbares Geschäftslexikon, um den Benutzern zu helfen, ein gemeinsames Verständnis von Daten zu erlangen. Benutzer können die Bandbreitennutzung und -akzeptanz in einem Ökosystem über granulare Governance- und Zugriffsbeschränkungen steuern, unabhängig davon, wohin ihre Daten gehen.
Preis: Auf Anfrage erhältlich
#9. Erwin
Erwin ist eine Softwareplattform, die Data Governance, Unternehmensarchitektur, Geschäftsprozesse und Datenmodellierung umfasst. Kunden können Daten entdecken und sammeln sowie Datenquellen arrangieren und bereitstellen, indem sie physische Metadaten an eine bestimmte Geschäftsterminologie binden.
Durch den Import von Daten aus Datenintegrationstools und Cloud-basierten Plattformen kann Erwin komplexe Linien untersuchen, die Systeme und Anwendungsfälle umfassen.
Preis: Auf Anfrage erhältlich
#10. Alex Dienstleistungen
Der Datenkatalog von Alex ist als komplette Cloud- oder Hybridlösung verfügbar. Es ist stolz auf seine niedrigen Gesamtbetriebskosten und setzt von Anfang an auf Automatisierung, um die Produktivität und Skalierbarkeit zu steigern. Alex konzentriert sich auf die einfache Bereitstellung in einer Vielzahl von Anwendungsfällen als einzelne, sofort einsatzbereite Plattform.
Es unterstützt Konnektoren für alle großen Cloud-Anbieter und kann Metadaten von einer Reihe von Plattformen sammeln und aufnehmen, sowohl lokal als auch in der Cloud. Mit wenigen Klicks ermöglichen die automatischen Datenherkunftsfunktionen von Alex den Benutzern, den Kontext über Geschäfts-, Benutzer-, Anwendungs- und Technologieherkünfte hinweg schnell zu ändern.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#11. ASG-Technologien
ASG Technologies, eine Tochtergesellschaft von Rocket Software, bezeichnet ASG Data Intelligence als Mittel gegen „Statistik-Skepsis“. Nach Angaben des Unternehmens bleiben Unmengen an Statistiken, die regelmäßig erstellt und angehäuft werden, ungenutzt, weil Manager von kommerziellen Unternehmen, Statistiker und andere Stop-Kunden sie entweder nicht finden oder nicht verstehen und nicht damit einverstanden sind. ASG DI, wie das Gadget kurz genannt wird, zielt darauf ab, Unternehmen bei der Bewältigung von Problemen durch harte und schnelle Metadatenverwaltung, Datenherkunft und Data-Governance-Funktionen zu unterstützen.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
#12. Apache-Atlas
Apache Atlas ist eines der besten verfügbaren Data-Governance-Tools. Es handelt sich um eine Open-Source-Lösung für Organisationen mit informationsintensiven Plattformen, die auf einem Kernsatz von Fähigkeiten zur Metadatenkontrolle und Information Governance aufbaut. Es ist häufig für die Verwendung in Hadoop-Clustern vorgesehen.
Es kann jedoch auch Metadaten mit Tools und Verfahren außerhalb der Hadoop-Umgebung austauschen, um die Integration mit verschiedenen Systemen für Analysezwecke zu ermöglichen.
- Preis: Open Source ist kostenlos.
#13. Data360 verwalten
Data360 Govern von Precisely ist auch eines der besten und kostengünstigsten Data-Governance-Tools. Die Technologie bietet eine Echtzeitüberwachung von Informationen und unterstützt mehrere Unternehmensabläufe und -ergebnisse, um Unternehmen bei der Erreichung ihrer Geschäftsziele zu unterstützen, mit Dashboards und Auswertungen, die angepasst werden können, um personalisierte Einblicke zu liefern.
Es automatisiert auch Informations-Governance-Operationen, das Sammeln von Metadaten und das Hochladen von Datenqualitätsrankings aus dem begleitenden Data360 DQ+-Softwareprogramm und anderen Datenqualitätsgeräten von Precisely oder konkurrierenden Anbietern.
- Preis: Auf Anfrage erhältlich
Die Auswahl der richtigen Data-Governance-Tools für Ihr Data-Governance-Framework sollte erfolgen, nachdem Sie die Absichten und Ziele Ihres eigenen Data-Governance-Ansatzes verstanden haben.
Was sind die Hauptvorteile von Data-Governance-Tools?
Data-Governance-Tools und -Technologien werden immer wichtiger, um die Integrität von Datenbeständen sicherzustellen, da Daten und Apps für Unternehmen immer wichtiger werden. Sehen wir uns einige der Vorteile von Data-Governance-Tools an.
- Erstellt eine standardisierte Ansicht: Unstimmigkeiten in Geschäftsvokabular und -konzepten sind weit verbreitet, da verschiedene Benutzer unterschiedliche Begriffe verwenden, um dasselbe Thema zu vermitteln. Daher enthalten Data-Governance-Tools ein Unternehmensglossar, um sicherzustellen, dass die gesamte Terminologie konsistent ist und alle auf derselben Seite sind. Data-Governance-Tools kombinieren alle Daten eines Unternehmens in einem einfach zu navigierenden Datenkatalog, der es jedem mit den entsprechenden Berechtigungen ermöglicht, Daten innerhalb von Minuten anzuzeigen und mit ihnen zu interagieren. Dies erfolgt per Self-Service, wodurch der Druck auf die Datenteams reduziert wird.
- Erhöhte Datenkompetenz und -verständnis: Wenn Sie als datengesteuertes Unternehmen erfolgreich sein wollen, muss jeder in Ihrer Organisation über Datenkompetenz verfügen, um Datenbestände für bessere Geschäftsentscheidungen nutzen zu können. Ein Data-Governance-Tool ist eine unkomplizierte Plattform, die es Geschäftsanwendern ermöglicht, Datenbestände zu finden und gemeinsam daran zu arbeiten. Da fast jede Aktion über Self-Service durchgeführt werden kann, können Benutzer besser lesen und schreiben und gleichzeitig den Druck auf die Datenteams verringern.
- Compliance und Regulierung: Jede Branche hat ihre eigenen Normen, und die Nichteinhaltung dieser Regeln kann zu erheblichen Strafen führen. Infolgedessen gewährleisten Data Governance Tools die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und schützen gleichzeitig Sicherheit und Datenschutz.
Auswahl von Data-Governance-Tools
Während viele Data-Governance-Tools typische Verwaltungsaufgaben übernehmen, haben sich spezialisierte Tools entwickelt, die auf Governance-Programme und Richtlinienverwaltung sowie Datenqualität abzielen.
Der erste Schritt für jedes Unternehmen, das nach der besten Lösung sucht, besteht darin, den Anwendungsfall und die allgemeinen Geschäftsprioritäten zu definieren. Das Verständnis Ihrer Data-Governance-Standards und Geschäfts-KPIs hilft Ihnen, die beste Entscheidung zu treffen. Berücksichtigen Sie außerdem Folgendes, um die Anforderungen für Anwendungsfälle zu berücksichtigen, damit Sie Ihre Suche eingrenzen können:
- Setzt Ihr Unternehmen eher On-Premise- oder Cloud-basierte Tools ein?
- Wie viele bestehende Integrationen gibt es jetzt? Benötigen Sie ein Tool, das sich mit jeder Anwendung verbinden kann? Wenn ja, wie gründlich?
- Sie benötigen ein Tool, um mit enormen Datenmengen aus mehreren Quellen zu arbeiten?
- Ist es für Ihren Workflow entscheidend, ein Self-Service-Admin-Dashboard zu haben?
Bestimmen Sie, welche Eigenschaften erforderlich sind, um besser zu verstehen, welches Tool Ihre Anforderungen am besten erfüllt. Im Folgenden sind einige Funktionen aufgeführt, über die Sie nachdenken sollten:
- Pflegen Sie kritische Artefakte wie Datenmodelle und Glossare.
- Verfolgen und verwalten Sie Datenverwaltungsvorgänge wie Änderungsverlauf und Herkunftsdaten.
- Erstellung und Verwaltung von Metadaten
- Dokumentenklassifizierung und Lebenszyklusverwaltung werden bereitgestellt.
- Weisen Sie Governance-Verantwortlichkeiten und -Richtlinien zu.
- Verwalten Sie Benutzerberechtigungen und Arbeitsabläufe.
- Überwachen Sie den Fortschritt Ihrer Aufgabe.
- Behalten Sie die Geschäftsstrategie im Auge.
- Verfolgen Sie Messungen und Wirksamkeit.
Durch die Untersuchung und Abstimmung aller Ihrer Geschäftsanforderungen mit einer gewünschten Produktfunktion können Sie am besten bestimmen, welches Tool am effektivsten ist, um Ihre Jahresziele zu erreichen.
Zusammenfassung
In diesem Artikel haben Sie mehr über Data Governance und die Bedeutung von Data Governance-Tools erfahren. Sie haben die besten Data-Governance-Tools des Marktes untersucht. Am Ende dieses Artikels haben Sie die vielen Vorteile von Data-Governance-Tools kennengelernt.
- METADATEN-MANAGEMENT-TOOLS: Bedeutung und alles, was Sie wissen müssen
- PROJEKT-GOVERNANCE: Gibt es irgendwelche Vorteile der Projekt-Governance?
- TOP 10 DATENBANKVERWALTUNGSUNTERNEHMEN
- GOVERNANCE-RISIKO UND COMPLIANCE: Was ist GRC?
- COMPLIANCE MANAGEMENT SYSTEM: Definition und Bedeutung
Bibliographie
