Was ist ein Data-Governance-Rahmenwerk und welche Modelle gibt es?

Was ist ein Data-Governance-Rahmenwerk und welche Modelle gibt es? wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Beweise es mit Internet-Infrastruktur, Governance, operativen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Infrastrukturautomatisierung ist eine Alternative zur manuellen Konfiguration und Orchestrierung von Infrastruktur in Cloud- und On-Premises-Umgebungen.
• Die Vorteile der Infrastrukturautomatisierung sind vor allem Zuverlässigkeit, Wiederholbarkeit und die Reduzierung der Kosten für die Fehlerbewertung und -behebung.

Das Ziel einesData-Governance-Rahmenwerksist es, die Integrität, interne Verteilung und Sicherheit von Daten zu gewährleisten. Fehlt ein solcher Rahmen, führt dies zu schlechter Datenqualität und Compliance-Problemen, was zu Datensilos und inkonsistenten Berichten führt. Data-Governance-Rahmenwerke helfen Organisationen, Daten zu standardisieren und zu vereinheitlichen, indem sie die Zugänglichkeit und das Vertrauen in die Daten demokratisieren.

Was ist ein Data-Governance-Rahmenwerk?

Ein Data-Governance-Rahmenwerk ist eine Reihe von Regeln, Prozessen und Verantwortlichkeiten, die festlegen, wie eine Organisation ihre Daten sammelt, organisiert, speichert und nutzt. Das Ziel eines Data-Governance-Rahmenwerks ist es, einen Standard dafür zu definieren, wie Daten verwaltet werden, um ihre Integrität, Nutzung durch interne Teams und Schutz vor Sicherheitsrisiken zu gewährleisten.

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Bedeutung von Data-Governance-Rahmenwerken

Ohne ein Data-Governance-Rahmenwerk können Unternehmen weder die Datenqualität noch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleisten. Dies öffnet Tür und Tor für Missmanagement von Kundendaten, was zu rechtlichen Problemen führen kann (mit hohen Geldstrafen und Reputationsschäden).

Ohne ein Data-Governance-Rahmenwerk folgen verschiedene Abteilungen ihren eigenen Standards und Prozessen, was zu Datensilos führt, die schnell zu Ineffizienzen werden. Anstatt auf eine einzige Quelle der Wahrheit innerhalb der Organisation zuzugreifen, haben Mitarbeiter nur Zugriff auf die mit ihren eigenen Tools gesammelten Daten. Dies schafft blinde Flecken im Verständnis und manchmal inkonsistente Berichte zwischen denDatenbanken– was zu einem allgemeinen Misstrauen gegenüber Daten führt.

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Vorteile eines Data-Governance-Rahmenwerks

Demokratisierung der Daten

Ein Data-Governance-Rahmenwerk ermöglicht es Ihnen, die Demokratisierung der Daten zu etablieren, indem es Mitarbeitern aller technischen Fähigkeitsstufen ermöglicht, auf Daten zuzugreifen und darauf zu reagieren. Diese Autonomie und das Vertrauen in die Daten ermöglichen es Teams, genaue Ziele zu setzen, Leistungen zu messen, Strategien zu entwickeln und neue Chancen zu entdecken.

Die Demokratisierung der Daten war in den letzten Jahren bekanntermaßen schwer für Unternehmen zu erreichen. 83 % der Unternehmen geben zu, dass sie nicht in der Lage sind, fragmentierte Datenpunkte in vollständige Benutzerdatensätze umzuwandeln. Dies ist einer der Gründe für die zunehmende Einführung von Customer-Data-Plattformen (CDPs), um die Verwaltung und Zentralisierung von Kundendaten zu unterstützen, damit alle davon profitieren können.

Standardisierte und zuverlässige Daten

Ein wichtiger Aspekt einer guten Data Governance ist die Einrichtung klarer Richtlinien zur Kennzeichnung und Kategorisierung von Daten. Die Richtlinien ermöglichen es, Daten zu standardisieren, denen die gesamte Organisation vertrauen kann. Die Standardisierungsbemühungen können die Erstellung eines gemeinsamen Datenwörterbuchs umfassen, um die Konsistenz zwischen den Teams hinsichtlich der verfolgten Daten und ihrer Benennungskonventionen zu gewährleisten.

Modelle und Beispiele für Data-Governance-Rahmenwerke

Bevor wir uns mit spezifischen Beispielen für Data-Governance-Rahmenwerke befassen, müssen wir zunächst die fünf wichtigsten Data-Governance-Modelle betrachten. Die Modelle basieren darauf, wie Data-Governance-Entscheidungen innerhalb Ihrer Organisation fließen.

1. Top-Down:Die Unternehmensführung implementiert Data-Governance-Richtlinien, die dann an die einzelnen Geschäftsbereiche weitergegeben und mit dem Rest des Unternehmens geteilt werden.

2. Bottom-Up:Mitarbeiter auf niedrigeren Ebenen implementieren Data-Governance-Praktiken, wie die Standardisierung von Namenskonventionen, die sich auf höhere Ebenen der Organisation ausbreiten.

3. Zentrum-Peripherie:Das für Data Governance verantwortliche Team oder die verantwortliche Person legt Datenstandards fest, die die gesamte Organisation befolgt.

4. Horizontal-Silo:Verschiedene Abteilungen kommen zusammen, um sich auf Data Governance zu einigen, während die Bedürfnisse jeder Gruppe berücksichtigt werden.

5. Hybrid:Data-Governance-Entscheidungen involvieren verschiedene Ebenen der Organisation. Beispielsweise verwendet ein Unternehmen ein Zentrum-Peripherie-Modell, um eine Vorgehensweise vorzuschlagen, aber ein Top-Down-Modell, um die endgültige Entscheidung zu treffen.