Genauso wie Flughäfen auf der ganzen Welt auf eine präzise Koordination und strenge Protokolle angewiesen sind, um den sicheren und effizienten Transport von Flugzeugen zu gewährleisten, hilft Data Governance Unternehmen dabei, riesige Datenströme zu überwachen und jeden „Flug“ von Informationen zum richtigen „Gate“ zu leiten, während gleichzeitig Sicherheit und Konformität gewährleistet werden. Und so wie Flugsicherungssysteme den Flugverkehr steuern, damit die Flugzeuge sicher starten und landen können, sorgt Data-Governance-Software für Anleitung und Überwachung, die sicherstellt, dass alle Daten von der Erstellung bis zur Vernichtung ohne Störungen oder Fehler übertragen werden.
Noch nie war der Bedarf an ausgefeilten Systemen zur Verwaltung, zum Schutz und zur Regulierung der Daten Ihres Unternehmens so groß wie heute. In diesem Artikel untersuchen wir, wie wichtig Data Governance für die Aufrechterhaltung der Datensicherheit und Compliance ist. Von der Festlegung robuster Datenrichtlinien bis hin zur Implementierung fortschrittlicher Sicherheitsprotokolle untersuchen wir die Bedeutung der Datenverwaltung in einer Landschaft, die zunehmend von digitalen Innovationen und datenzentrierten Strategien geprägt ist. Wir zeigen auch, wie eine effektive Data Governance die betriebliche Effizienz spürbar verbessern und das Vertrauen in die Datenbestände eines Unternehmens stärken kann.
Unabhängig davon, ob Sie CIO, Geschäftsinhaber oder Datenexperte sind, können Sie mit diesen Data-Governance-Strategien und Best Practices ein hohes Maß an Datenpräzision und -zuverlässigkeit erreichen und so sicherstellen, dass die Informationsbestände Ihres Unternehmens effektiv verwaltet werden.
Daten-Governance ist der strategische Rahmen, den eine Organisation zur Verwaltung ihrer Datenbestände verwendet. Seine Prozesse, Richtlinien, Standards und Metriken gewährleisten die effektive und effiziente Nutzung von Informationen, um Geschäftsziele auf sinnvolle Weise zu erreichen.
Data Governance ist nicht mehr nur eine empfohlene Best Practice, sondern eine Notwendigkeit, da Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, im Betrieb und bei der Kundenbindung zunehmend auf Daten angewiesen sind, die sich direkt auf ihren Erfolg und ihren Ruf auswirken. Der wachsende Einfluss von Big Data, Fortschritte in der Analytik und die zunehmende Einführung von Technologien wie KI und maschinellem Lernen (ML) haben Data Governance wichtiger denn je gemacht.
Obwohl dies zweifellos spannende Zeiten für Datentechnologien sind, sind digitale Transformationen nicht ohne Herausforderungen und Risiken, einschließlich wachsender Bedenken in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit. Durch Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und den California Consumer Privacy Act (CCPA) werden Organisationen immer strengeren Anforderungen an den Umgang mit Daten unterworfen, deren Nichteinhaltung hohe Geldstrafen und Reputationsschäden nach sich zieht.
Eine weitere große Herausforderung? Die schiere Datenmenge und Komplexität der Daten, die verwaltet werden müssen. Das rasante Wachstum von Cloud Computing und dem Internet der Dinge (IoT) hat zu einer Datenexplosion geführt, die es für Unternehmen schwieriger macht, den Überblick darüber zu behalten, welche Daten sie haben, wo sie sich befinden und wie sie verwendet werden. Ohne wirksame Governance können Probleme wie Datensilos, uneinheitliche Datenqualität und Schwierigkeiten bei der Datenintegration kreative Entscheidungen und betriebliche Effizienz beeinträchtigen.
Ein weit verbreiteter Irrglaube ist, dass es bei Data Governance um Risiko-Management geht. Es geht jedoch auch darum, den Wert von Daten zu nutzen. Die Ausarbeitung einer soliden Data-Governance-Strategie gewährleistet, dass die Daten Ihres Unternehmens korrekt, zugänglich, konsistent und sicher sind. Mit anderen Worten: Sie können Ihre Daten als strategisches Kapital nutzen.
Die meisten Unternehmen wissen, wie wichtig eine gute Data Governance für ihre gesamte Geschäftsstrategie ist, doch viele tun sich schwer, sie effektiv umzusetzen. Wenn man versteht, warum Data-Governance-Strategien scheitern, erhält man wertvolle Erkenntnisse darüber, wie man häufige Probleme vermeiden kann.
Durch das Verständnis und die Bewältigung dieser Herausforderungen können Unternehmen effektivere Data-Governance-Strategien entwickeln, die nachhaltig, anpassungsfähig und auf ihre Geschäftsziele abgestimmt sind.
Obwohl Data Governance und Information Governance miteinander verbunden sind, sind sie nicht gleichbedeutend.
Das Erkennen und Verstehen der Unterscheidung zwischen den beiden Begriffen ist von entscheidender Bedeutung, wenn Unternehmen ihre Informationsbestände effektiv und strategisch verwalten wollen.
Data Governance befasst sich mit Datenmanagement, -qualität und -lebenszyklus. Es handelt sich um eine Teilmenge der Information Governance, verfolgt jedoch einen gezielteren Ansatz, indem Richtlinien, Verfahren und Standards festgelegt werden, um die Genauigkeit, Zugänglichkeit, Konsistenz und Sicherheit von Daten zu gewährleisten. Sie ist von zentraler Bedeutung für die Kontrolle von Dateneingabe-, Speicher- und Abrufprozessen, um die Integrität und Zuverlässigkeit der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten.
Zum Beispiel müssen Gesundheitsdienstleister Patientenakten genau und sicher verwalten. Mit Data Governance werden Regeln und Protokolle festgelegt, wie Patientendaten erfasst, gespeichert, abgerufen und weitergegeben werden. So wird sichergestellt, dass Patienteninformationen korrekt, aktuell und angemessen verwendet werden, und Datenschutzgesetze und -vorschriften wie HIPAAeingehalten werden.
Information Governance umfasst ein breiteres Spektrum und bezieht sich auf die Art und Weise, wie eine Organisation alle ihre Informationen verwaltet, unabhängig vom Format, einschließlich digitaler Daten, Papierunterlagen und Multimedia. Richtlinien, Prozesse und Technologien werden integriert, um Informationsrisiken zu begegnen, rechtliche und behördliche Anforderungen zu erfüllen und das Informationsmanagement mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen.
Im gleichen Beispiel des Gesundheitswesens geht Information Governance über die Patientendaten hinaus und umfasst auch Finanzdaten, Verwaltungsdaten, Mitarbeiterinformationen und vieles mehr. Es geht darum, alle Assets zu überwachen, um die Compliance zu unterstützen, Risiken zu verringern und den Wert der Informationen zu steigern.
Umfang und Fokus sind die Hauptunterschiede zwischen Data und Information Governance. Data Governance ist technischer und spezifischer und befasst sich mit den Grundlagen des Datenmanagements. Information Governance ist umfassender und strategischer und befasst sich mit allen Arten von Informationen und ihrer Rolle im organisatorischen Ökosystem.
Zwei besonders herausfordernde Aspekte bei der Implementierung eines Data-Governance-Frameworks sind die genaue Erfassung und die sichere Speicherung von Daten. Compliance-Risiken und potenzielle rechtliche Auswirkungen einer unsachgemäßen Archivierung von Daten machen die Priorisierung robuster Data-Governance-Strategien unerlässlich.
Da sich immer mehr Unternehmen aufgrund der Kostenvorteile und Skalierbarkeit für die cloudbasierte Datenspeicherung entscheiden hat sich der Fokus auf Datensicherheit und Datenschutz verstärkt. Die gemeinsam genutzte Umgebung der Cloud birgt Risiken wie unbefugten Zugriff und Datenlecks. Und Unternehmen müssen sich mit einer wachsenden Zahl globaler Datenschutzgesetze auseinandersetzen, die jeweils strenge Standards für die Handhabung und Speicherung von Daten festlegen.
Ein weiterer Trend ist die Big-Data-Analyse, die eine Reihe von Herausforderungen mit sich bringt, darunter Datenqualität und -integrität. Da Big Data so komplex ist, kann es für Unternehmen schwierig sein, genaue und konsistente Daten zu erhalten, was wiederum das Risiko erhöht, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Informationen zu treffen.
Um diese Schwierigkeiten zu überwinden, sollten Unternehmen einen vielschichtigen Ansatz für die Data Governance verfolgen, der Folgendes umfasst:
Um Big Data zu verwalten, sollten Unternehmen in fortschrittliche Datenqualitätstools und -prozesse investieren und Daten regelmäßig bereinigen, validieren und aktualisieren, um ihre Zuverlässigkeit und Nützlichkeit zu gewährleisten.
Zu guter Letzt sollten Unternehmen ein dediziertes Data-Governance-Team ernennen, um:
Indem Sie diese und andere Data-Governance-Herausforderungen direkt angehen, mindern Sie nicht nur Risiken, sondern nutzen auch Ihr Data-Governance-Framework als strategische Ressource, die Innovation und Geschäftswachstum vorantreibt.
Bei der traditionellen Data Governance handelt es sich um einen zentralisierten Ansatz, bei dem in der Regel ein zentrales Team oder eine zentrale Abteilung für die Verwaltung aller Aspekte der Data Governance eines Unternehmens zuständig ist. Es kommen manuelle Prozesse zur Datenprüfung, Qualitätskontrolle und Compliance-Überwachung zum Tragen und der Fokus liegt auf festen Datenformaten. Die begrenzten Tools und Technologien führen dazu, dass es sich eher um reaktive als proaktive Methoden handelt.
Moderne Data Governance ist vielseitig, flexibel und umfassend, um der Komplexität der heutigen Datenumgebungen gerecht zu werden. Es handelt sich um einen personalisierten, gemeinschaftszentrierten Ansatz, bei dem jeder im Unternehmen für die Data Governance verantwortlich ist, nicht nur das IT-Team. Am wichtigsten ist jedoch, dass die Verbesserung des Datenwerts in den Vordergrund gestellt wird - ein entscheidender Schritt, der Input und Einblicke aus allen Unternehmensebenen fördert.
Durch den Fokus auf Personalisierung, kollektive Beteiligung und Automatisierung bietet die heutige Data Governance einen flexibleren, skalierbaren und effektiveren Ansatz für die Verwaltung von Daten. Wichtige Leistungsmerkmale:
Die Implementierung eines fortschrittlichen Data-Governance-Modells ist eine große Herausforderung, aber auch eine sehr lohnende Aufgabe. Eine wirksame Governance fördert die prinzipielle Demokratisierung von Daten, den offenen Zugang zu hochwertigen Daten und die verantwortungsvolle Nutzung von Daten.
Eine Data-Governance-Strategie ist ein umfassender Plan, der die Data-Governance-Ziele und -Richtung einer Organisation definiert und umreißt und festlegt, wie ein Unternehmen seine Datenbestände verwaltet, nutzt und schützt.
Eine effektive Data-Governance-Strategie betont die Datenqualität und stellt sicher, dass alle Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen strenge Richtlinien für die Datenqualität festgelegt und robuste Prozesse eingesetzt werden, um die Datenintegrität während des gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten. Durch die Abstimmung der Datenverwaltung mit den Geschäftsprozessen stellen Unternehmen sicher, dass ihre Datenverwaltungsbemühungen nicht isoliert sind, sondern sich nahtlos in die täglichen Abläufe integrieren.
Eine weitere wichtige Aufgabe, das Risiko-Management, umfasst die Identifizierung, Bewertung und Minderung von Datenrisiken, einschließlich Sicherheitsverstößen und Nichteinhaltung von Vorschriften. Eine gut durchdachte Strategie hilft Unternehmen, sowohl externe Vorschriften als auch interne Richtlinien einzuhalten und das Risiko von Strafen und Rufschädigung zu verringern.
Zu den aktuellen Trends der Data-Governance-Strategie gehören:
Bei diesen und anderen modernen Strategien geht es nicht nur darum, Daten zu kontrollieren, sondern sie als Katalysator für die digitale Transformation eines Unternehmens zu nutzen.
Data Governance dient als entscheidende Komponente bei der Nutzung von Daten als strategisches Asset. In einer Zeit, in der datengestützte Entscheidungsfindung von größter Bedeutung ist, hilft die Implementierung robuster Data-Governance-Praktiken Ihrem Unternehmen, das volle Potenzial seiner Daten auszuschöpfen.
Der Weg zum Erfolg bei der Data Governance führt über eine präzise Mischung aus Strategie, Technologie und Personalmanagement. Mit diesen Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sicher, konform und zugänglich sind, so dass sie ein leistungsstarkes Tool für aufschlussreiche Analysen und die strategische Entwicklung darstellen.
Etablieren Sie klare Unternehmensrichtlinien und -standards
Legen Sie klare Richtlinien und Standards fest, die definieren, wie Daten gesammelt, gespeichert, abgerufen und gepflegt werden. Sie sollten umfassend, aber auch flexibel genug sein, um künftige Änderungen der Technologie und der Geschäftsanforderungen zu berücksichtigen. Überprüfen und aktualisieren Sie diese Richtlinien regelmäßig, um mit den sich entwickelnden Datenschutzbestimmungen konform zu bleiben.
Datenqualität sicherstellen
Eine hohe Datenqualität ist für zuverlässige Analysen und Entscheidungen unerlässlich. Implementieren Sie Prozesse zur routinemäßigen Aktivierung, Bereinigung und Validierung von Daten, um deren Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen. Einrichtung von Mechanismen zur Ermittlung und Korrektur von Fehlern, Inkonsistenzen und Duplikaten in Datensatz und Investition in automatisierte Tool, um mehr Genauigkeit und Effizienz zu erreichen. Schließlich ist eine Qualitätskultur unter den Datenverarbeitern und -nutzern zu fördern, um die Einhaltung hoher Datenstandards und die Minimierung von Fehlern an der Quelle zu gewährleisten.
Datenkompetenz im gesamten Unternehmen fördern
Data Governance ist am effektivsten, wenn im gesamten Unternehmen ein hohes Maß an Datenkompetenz herrscht. Um eine datengesteuerte Kultur zu fördern, sollten Sie Ihre Mitarbeiter über die Bedeutung von Daten und deren verantwortungsvolle Nutzung schulen und aufklären. Sie sollten auch verstehen, wie sich dies auf ihre Rollen auswirkt. Vergewissern Sie sich, dass die Teammitglieder Ihre Data-Governance-Richtlinien, ihre Rolle bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität und die Folgen einer Nichteinhaltung verstehen. Regelmäßige Workshops, E-Learning-Module und Informationsveranstaltungen sind wirksame Mittel zur Förderung der Datenkompetenz.
Implementieren Sie die rollenbasierte Zugriffssteuerung
Die Kontrolle darüber, wer Zugriff auf welche Daten hat, ist ein grundlegender Aspekt der Data Governance. Die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) stellt sicher, dass Benutzer nur auf die Daten zugreifen können, die sie für ihre Aufgaben benötigen, und minimiert so das Risiko von Datenlecks und Missbrauch. Verwalten Sie die RBAC dynamisch und überprüfen Sie sie regelmäßig, um sie an Änderungen von Rollen, Verantwortlichkeiten und Organisationsstrukturen anzupassen. RBAC ist auch für die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen unerlässlich, die oft strenge Kontrollen des Datenzugriffs verlangen.
Nutzen Sie Technologie für Automatisierung und Effizienz
Automatisierte Tools und Systeme rationalisieren verschiedene Aspekte der Datenverwaltung, einschließlich der Kontrolle der Datenqualität und der Überwachung der Einhaltung von Vorschriften. Die Technologien tragen dazu bei, die zunehmende Menge und Komplexität von Daten effektiver zu bewältigen als manuelle Prozesse. Wählen Sie die richtigen Data-Governance-Tools, die auf die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens abgestimmt sind, und integrieren Sie sie in Ihre bestehende IT-Infrastruktur, um die Effizienz zu steigern und bessere Einblicke und Berichtsfunktionen zu erhalten.
Fördern Sie die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit
Eine effektive Datenverwaltung erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen. So werden Datensilos aufgebrochen und der Informationsaustausch gefördert, so dass ein einheitlicher Ansatz für die Datenverwaltung gewährleistet ist. Regelmäßige Besprechungen, kollaborative Plattformen und funktionsübergreifende Teams helfen dabei, die Datenverwaltung mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass die Datenrichtlinien des Unternehmens in den verschiedenen Abteilungen praktisch und relevant sind.
Regelmäßige Überwachung und Prüfung
Kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Prüfungen stellen sicher, dass die Data-Governance-Richtlinien eingehalten werden und wirksam sind. Dazu gehört die Überwachung der Compliance mit internen Richtlinien und externen Vorschriften sowie die Überwachung der Gesamtqualität und Sicherheit der Daten:
Durch routinemäßige Audits werden verbesserungswürdige Bereiche ermittelt, und Sie können die notwendigen Anpassungen von Richtlinien und Verfahren vornehmen. Nutzen Sie Metriken und Leistungsindikatoren (KPIs), um die Effektivität Ihrer Data-Governance-Bemühungen zu bewerten und Einblicke in potenzielle Verbesserungen zu erhalten.
Durch die Implementierung dieser Best Practices ebnen Unternehmen den Weg für eine erfolgreiche Data-Governance-Strategie, die präzise, transparent und anpassungsfähig ist. Sie sichern und optimieren Ihre Datenbestände und sind besser gerüstet, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Vorschriften einzuhalten und sich in der heutigen datengesteuerten Welt einen Wettbewerbsvorteil zu sichern.
Letztendlich sind die Datensicherheit und Compliance Ihres Unternehmens nur so stark wie die Elemente und Personen, die sie unterstützen. Indem Sie in bewährte Lösungen investieren, stellen Sie sicher, dass Ihre Daten von Anfang bis Ende sicher sind und Sie mit der sich ständig verändernden Data-Governance-Landschaft Schritt halten können.
Bei Veritas wissen wir, dass Data Governance kompliziert ist. Deshalb bieten wir ein integriertes Portfolio an Compliance- und Governance-Lösungen, die Informationen über Datenquellen hinweg konsolidieren, um relevante Informationen aufzudecken, umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und das Risiko kostspieliger Bußgelder zu senken. Wir sind stolz darauf, im Gartner Magic Quadrant für Enterprise Information Archiving als Leader eingestuft zu werden. Damit wird unser Engagement für die Bereitstellung marktführender, cloudbasierter Lösungen anerkannt, um die Komplexität von Daten und Vorschriften für unsere Kunden zu bewältigen.
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