Was ist Data Governance?

Das weltweite Datenvolumen wird bis 2025 voraussichtlich auf 181 Zettabyte steigen. Damit nehmen die Risiken für Datenschutzverletzungen zu – und die Verantwortung der Unternehmen, ihre Daten gut zu schützen. Mithilfe geeigneter Strategien für die Data Governance behalten Unternehmen ihre Daten und Inhalte unter Kontrolle, können sie aber auch effektiv nutzen, um Wertschöpfung zu generieren. In diesem Beitrag erfahren Sie, was Data Governance ist und wie Sie sie im Unternehmen umsetzen.

Data Governance – Definition

Data Governance bezeichnet Systeme und Strukturen einer Organisation, die regeln, wer über die vorliegenden Daten verfügen kann und wie sie verwendet werden dürfen. Im Einzelnen umfasst Data Governance folgende Aufgaben:

• Bereitstellung von Richtlinien, Standards und Kennzahlen für die effektive Nutzung von Daten im Rahmen der Unternehmensstrategie.
• Datenmodelle definieren, z. B. für das Stammdatenmanagement.
• Rollen und Verantwortlichkeiten für die Qualität und Sicherheit der im Unternehmen genutzten Daten festlegen und zuweisen.
• Einheitliche Prozesse definieren, die Qualität und Schutz der Daten sicherstellen.
• Aufbewahrungspflichten gemäß den gesetzlichen Vorgaben und den geschäftlichen Anforderungen festlegen.
• Maßnahmen definieren, um die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO zu gewährleisten.
• Rollen und Verantwortlichkeiten für Data Authoring, Datenkuratierung und den Zugriff auf Daten festlegen.

Was sind die Säulen der Data Governance?

Unabhängig von der Art des Unternehmens und dem jeweiligen Kontext beruht die Data-Governance-Strategie auf vier wesentlichen Säulen:

1. Datenqualität

Ihre Data-Governance-Strategie ist auf korrekte, vollständige und einheitliche Daten in allen Systemen angewiesen. Trennen Sie sich daher regelmäßig von Daten minderer Qualität. Gute Datenqualität ist eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass Unternehmen datenlastige Prozesse automatisieren und ihre digitale Transformation vorantreiben können.

2. Data Stewardship

Erhebt Ihr Unternehmen große Mengen an Daten? Dann brauchen Sie Personal, um sie zu kuratieren und zu prüfen. Zwar können Sie dies mithilfe von Technologie zum Teil automatisieren, dennoch benötigen Sie für die kompetente Verwaltung von Daten spezialisierte Mitarbeiter.

Data Stewardship bezeichnet die konkrete Verwaltung von Daten: Darunter fallen alle Aufgaben im Unternehmen, die gewährleisten, dass die Daten korrekt und für die jeweiligen Nutzergruppen auffindbar sind und von ihnen verarbeitet werden können. Sogenannte Data Stewards (Datenverwalter) sorgen dafür, dass die einzelnen Datenressourcen der Data Governance des Unternehmens entsprechen und verknüpft sind. Data Stewards sind dafür verantwortlich, dass die Daten die Anforderungen hinsichtlich Compliance, Qualität und Sicherheit erfüllen.

3. Stammdatenverwaltung

Sorgfältiges Master Data Management (MDM) gewährleistet, dass Sie einen zuverlässigen, einheitlichen Datensatz im gesamten Unternehmen haben. Durch konsequente Pflege der Stammdaten verhindern Sie, dass sich fehlerhafte Daten im Unternehmen verbreiten. Beim Stammdatenmanagement bündelt ein Unternehmen die Daten aus unterschiedlichen Bereichen und gleicht sie ab.

Ziel beim Stammdatenmanagement ist es, die Qualität der Daten aus allen wesentlichen Unternehmensbereichen zu optimieren. Die Stammdaten sollen möglichst vollständig und korrekt vorliegen, dazu gehören Informationen zu Kunden, Auftragnehmern, Dienstleistern und Lieferanten.

4. Anwendungsfälle

Konkrete Anwendungsfälle illustrieren, wie wichtig Data Governance im Unternehmen ist. So können Sie z. B. zeigen, wie Ihre neue Data-Governance-Strategie Datenschutzverstöße besser verhindert oder wie das Unternehmen mittels KI neue Wertschöpfungsströme erschließen kann. Mit überzeugenden Anwendungsfällen gewinnen Sie auch die Skeptiker für Data Governance.

Was ist Data Management?

Häufig fällt im Zusammenhang mit Data Governance neben den Begriffen Stammdatenverwaltung und Data Stewardship auch der Ausdruck Data Management, auch Datenmanagement oder Datenverwaltung. Damit sind alle praktischen Aspekte gemeint, die der Umgang mit Daten als wichtiges Asset eines Unternehmens umfasst. Dies reicht von der Erfassung und Speicherung der Daten, ihrer Nutzung und Aufbewahrung bis hin zur Überwachung und Vernichtung am Ende ihres Lebenszyklus. Datenmanagement gewährleistet, dass ein Unternehmen seine Daten sicher, effizient und kostengünstig nutzen kann.

Warum ist Data Governance wichtig?

Mittlerweile hat die digitale Transformation nahezu alle Branchen erfasst. Da Daten ein entscheidender Faktor für den geschäftlichen Erfolg sind, ist Data Governance für alle Unternehmen wichtig. Dies sind nur einige der Gründe:

• Digitale Geschäftspraktiken: Durch die Digitalisierung von Prozessen und Geschäftsmodellen fallen immer mehr Daten an. Sie bieten neue Möglichkeiten für die Wertschöpfung.
• Machine Learning und KI: Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglichen neue Arten der Datennutzung. Allerdings müssen Daten guter Qualität vorliegen, damit innovative Technologien effizient genutzt werden können.
• Verbreitung der Cloud: Immer mehr Unternehmen nutzen die Vorteile cloudbasierter Speichersysteme. Diese sind jedoch nur dann nützlich, wenn sich darin die zuverlässigen Informationen befinden, die unterschiedliche Unternehmensbereiche benötigen.
• Allein diese drei Beispiele zeigen, wie wichtig Data Governance ist. Sie schafft die Voraussetzungen für gute Datenqualität, optimales Stammdatenmanagement und kompetente Datenverwaltung. Dies sind die Voraussetzungen für datenbasierte Effizienzgewinne und Wertschöpfung.

Vorteile und Ziele von Data Governance

Effektive Data Governance gestattet Unternehmen eine Sicht auf die gebündelten Daten, bietet eine einheitliche Nomenklatur und schafft den strategischen Rahmen dafür, dass Sie die Korrektheit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit der in Ihrem Unternehmen vorliegenden Daten optimieren können.

Ziel: Datensilos beseitigen

Durch eine effektive Data Governance erhalten Unternehmen eine „Single Source of Truth”. Eine solche zentrale Quelle wahrer Informationen bietet eine vollständige Sicht auf alle Kunden und Geschäftseinheiten. Dies hat viele Vorteile für Ihr Unternehmen:

• Schnellere und bessere Entscheidungen: Allen Nutzern in Ihrem Unternehmen stehen vollständige Daten zur Verfügung. Damit ist der Vertrieb in der Lage, maßgeschneiderte Angebote zu machen, während die Entwicklung auf wichtige Trends reagieren kann.
• Kostenersparnis: Die Aufbewahrung von Daten ist teuer. Wenn Ihr Unternehmen seine Daten bereinigt und Informationssilos abschafft, sparen Sie unnötige Kosten für Speicherkapazitäten sowie Hardware und deren Wartung.

Ziel: Digitale Transformation optimieren

Echte digitale Transformation entsteht, wenn ein Unternehmen aus Daten neue Wertschöpfung generiert. Data Governance schafft die Grundlagen dafür, dass Daten guter Qualität gebündelt vorliegen. Das sind die Vorteile:

• Einsatz neuer Technologien: Große Bestände von Daten in guter Qualität sind die Voraussetzung für digitale Prozessautomatisierung, maschinelles Lernen und Einsatz künstlicher Intelligenz. So können Sie im Unternehmen Prozesse beschleunigen und fehleranfällige manuelle Aufgaben eliminieren.
• Entwicklung neuer Geschäftsmodelle: Bereinigte Daten hoher Qualität und der Einsatz neuer Technologien ermöglichen Unternehmen, neue Geschäftsmodelle und Anwendungsmöglichkeiten zu erschließen.

Ziel: Risiko eliminieren

Data Governance ermöglicht datenspezifisches Risikomanagement. Wenn Sie eine Übersicht (Data Map) haben, aus der die Standorte kritischer Daten Ihres Unternehmens ersichtlich sind, können Sie mögliche Risiken besser steuern oder vermeiden. Das führt zu Folgendem:

• Bessere Compliance: Dank Data Governance erfüllt Ihr Unternehmen gesetzliche Vorgaben wie die DSGVO oder branchenspezifische Standards. Zudem kann es sich schneller auf neue Regelungen einstellen.
• Größere Datensicherheit: Effektive Data Governance resultiert in sichereren Daten, da sie besser vor unberechtigtem Zugriff geschützt sind.
• Mehr Vertrauen: Wenn Ihr Unternehmen die Sicherheit aller Daten gewährleisten kann, behalten Sie das gewonnene Vertrauen von Kunden und Geschäftspartnern.

Wer ist für Data Governance verantwortlich?

Für Data Governance und ihre strategische Umsetzung sind Führungs- und Fachkräfte auf vielen Ebenen zuständig – vom Technologievorstand bis zu den jeweiligen Datenverantwortlichen.

Ganz gleich, wie Sie im Unternehmen die Data-Governance-Strategie umsetzen –Data Stewards spielen dabei eine wesentliche Rolle. Als zuständige Datenverwalter verwalten und schützen sie die ihnen zugewiesenen Datensätze. Und sie erteilen Nutzern entsprechende Berechtigungen, damit sie auf bestimmte Daten zugreifen und sie bearbeiten können.

Data-Governance-Struktur: Rollen und Aufgaben

Die Struktur der Data Governance hängt vom jeweiligen Unternehmen ab. Meist umfasst sie folgende Ebenen und Verantwortliche:

• Chief Data Officer (CDO): Der CDO an der Spitze der Data-Governance-Struktur wirbt für notwendige Finanzmittel und Unterstützung. Zudem legt der CDO die Grundsätze für Data Governance fest.
• Data-Governance-Leitung: Der Chief Data Officer leitet die Data Governance selbst oder ernennt eine geeignete Leitung, die deren Umsetzung und Weiterentwicklung verantwortet.
• Data-Governance-Ausschuss: Dieses Gremium unterstützt die Data-Governance-Leitung und trifft anstehende Entscheidungen zu Datenpolitik und Datenstandards. Es umfasst Vertreter von Vorstand bzw. Geschäftsführung und andere Datenverantwortliche. Der Data-Governance-Ausschuss arbeitet mit Data Analysts, Data Architects und Technikern zusammen, um zentrale Kennzahlen zu erfassen und auszuwerten.
• Data Stewards: Diese sind für die praktische Handhabung der Daten im Unternehmen zuständig. In vielen Unternehmen sind Datenverantwortliche selbst für die Datenpflege verantwortlich. Manche delegieren sie auch an die IT-Abteilung oder externe Dienstleister.
• Mitarbeiter: Durch Schulung der Mitarbeitenden zum Thema Data Governance und den damit verbundenen Richtlinien vermeidet Ihr Unternehmen, dass es zu Missbrauch von Daten oder Verstößen gegen die Datensicherheit kommt.

Elemente des Data Governance Frameworks

Diese wichtigen Bestandteile sollte das Data-Governance-Framework Ihres Unternehmens umfassen:

• Leitbild: Das schriftlich fixierte Leitbild beschreibt die Ziele und erklärt, wie sie gemessen werden. Alle Mitarbeitenden sollten das Leitbild kennen.
• Dokumentation: Jede einzelne Phase der Data Governance muss dokumentiert werden und dient als Referenzpunkt, z. B. bei einer Optimierung oder bei späteren Anpassungen.
• Datenkatalog: Dieser ist das Ergebnis der Bestandsaufnahme aller verfügbaren Daten, inklusive Metadaten (z. B. Suchfunktionen), Herkunft der Daten, Kollaborationstools und Dateitypen.
• Datenzuordnung (Data Map): Eine grafische Übersicht, wie sich Daten durch das Unternehmen bewegen, verdeutlicht, wie dies ihre Eigenschaften beeinflusst. Daten lassen sich nach Eigenschaften wie Sensibilität bestimmten Kategorien zuordnen. Daraus ergibt sich, wo bestimmte Datensätze in der Data Governance verortet werden.
• Business-Glossar: Stellen Sie die wichtigsten Definitionen und Konzepte in einem Glossar des Unternehmens zusammen.Eine gemeinsame Sprache verhindert Missverständnisse und steigert die Effektivität der Data Governance.
• Metadaten: Daten werden anhand von Metadaten beschrieben. Metadaten beziehen sich u. a. auf Datentyp, Tags oder Keywords oder die Nutzerrechte von Bildern.
• Stammdaten: Dabei handelt es sich um eine kodifizierte, zuverlässige Datenquelle, die für die wertschöpfende Nutzung der Daten eine wesentliche Rolle spielt.

Data-Governance-Implementierung mit einem Reifegradmodell

Bei der Implementierung einer Data-Governance-Strategie müssen Sie zunächst herausfinden, wer für welche Daten im Unternehmen zuständig ist. Zudem müssen Sie alle Datenverantwortlichen einbinden und sich deren Unterstützung sichern. Anhand eines Reifegradmodells können Sie bewerten, inwieweit Ihr Unternehmen in der Lage ist, eine Data-Governance-Strategie erfolgreich zu implementieren.

Das Modell unterscheidet fünf Phasen, die davon abhängen, wie stark das Bewusstsein für Data Governance und die Unterstützung dafür im Unternehmen ausgeprägt sind. Daraus können Sie die notwendigen Maßnahmen für eine erfolgreiche Einführung der Data-Governance-Strategie ableiten.

• Reifegrad 0: Nicht-existent: Für eine Data-Governance-Strategie gibt es kaum Unterstützung. Vorstand bzw. Geschäftsführung sehen keinen Bedarf, sie betrachten bestehende Lösungen als „gut genug“. In dieser Phase sollten Sie beharrlich und diplomatisch für eine bessere Strategie werben und hervorheben, wie das Unternehmen von der größeren Zuverlässigkeit profitiert.
• Reifegrad 1: Bewusst: Data Governance spielt gelegentlich eine Rolle. Einzelne einflussreiche Personen im Unternehmen erkennen, dass effektivere Richtlinien erforderlich sind, um alte Erfolge zu wiederholen. Überzeugen Sie Ihr Team, dass Ihre Strategie notwendig ist.
• Reifegrad 2: Reaktiv: Es gibt einen stabileren Rahmen für eine umfassendere Strategie. Sie können grundlegende Verfahren umsetzen, um das Unternehmen auf die Planung einer vollständigen Data-Governance-Strategie vorzubereiten.
• Reifegrad 3: Proaktiv: Im gesamten Unternehmen gibt es ausgefeilte Verfahren für das Datenmanagement und mehr Unterstützung dafür als früher.
• Reifegrad 4: Geleitet: Data Governance ist im Unternehmen fest verankert und gilt als Voraussetzung für die Geschäftsaktivitäten. Zwar besteht Optimierungsbedarf, doch entsprechende Prozesse wurden bereits angestoßen.
• Reifegrad 5: Optimiert: Die Data-Governance-Strategie im Unternehmen wurde schon vor Längerem umgesetzt und optimiert.

Best Practices für die Verwaltung von Data-Governance-Initiativen

Ein wesentlicher Erfolgsfaktor für Ihre Data-Governance-Initiative besteht darin, die Nutzer in Ihrem Unternehmen dafür zu gewinnen. Binden Sie daher unbedingt die Datenverantwortlichen ein und stellen Sie unternehmensweite Zusammenarbeit sicher, wenn Sie entsprechende Richtlinien erstellen. Dies trägt dazu bei, weitere Datensilos abzubauen. Wenn Sie Ihre Mitarbeiter von Data Governance überzeugen, erleichtert dies zudem das Change Management.

Herausforderungen bei der Data Governance

Für manche Unternehmen ist die Finanzierung des Data-Governance-Projekts ein Problem. Bei anderen hingegen erweisen sich die folgenden Faktoren als hinderlich:

Kein Glossar im Unternehmen

Jede Abteilung spricht ihre eigene Sprache. Daher ist es wichtig, zentrale Begriffe im Unternehmen in einem Business-Glossar zu erfassen und festzulegen. Ohne gemeinsame Sprache kommt es leicht zu Missverständnissen.

Sporadische Umsetzung

Ohne konsequente Umsetzung der Data-Governance-Strategie im gesamten Unternehmen entstehen womöglich doppelte Datensätze oder Dateien oder es kommt zu Datenschutzverstößen. Data Governance ist daher ein Thema für alle Unternehmensstandorte.

Dokumentieren Sie frühere Probleme und Fehler, die auf mangelnde Data Governance zurückzuführen sind. Daran können Sie zeigen, wie das Unternehmen von der Umsetzung einer konsequenten Data-Governance-Strategie profitieren könnte.

Kein Designierter Datenverwalter (Data Steward)

Effektive Data Governance ist nur möglich, wenn entsprechende Personen oder Gruppen für die Pflege und Verwaltung von Daten verantwortlich sind. Stellen Sie ein Team an Data Stewards zusammen.

Zu viele Datenverwalter (Data Stewards)

Ihr Unternehmen benötigt ein Team, das sich um die Datenverwaltung kümmert. Wenn es zu viele Verantwortliche oder Teams für diesen Bereich gibt, besteht die Gefahr, dass Daten auf unterschiedliche Weise verwaltet werden. Im schlimmsten Fall gehen dadurch Daten verloren oder werden fälschlicherweise gelöscht.

Fehlende Kommunikation

Kommunikation ist der Schlüssel für die erfolgreiche Implementierung der Data-Governance-Strategie. Bringen Sie alle Beteiligten auf denselben Stand, schulen Sie Mitarbeitende und lassen Sie den CDO dieses Thema immer wieder ansprechen.

Unklares Datenverwaltungsprotokoll

Legen Sie verständliche Protokolle und Verfahren für die Datenverwaltung fest. So vermeiden Sie, dass es aufgrund komplexer Vorgaben zu Missverständnissen kommt. Schulungen tragen dazu bei, dass die korrekten Verfahren im ganzen Unternehmen bekannt sind.

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