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

Was ist ein Data-Governance-Framework und welche Modelle gibt es? wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Belege es mit Internetinfrastruktur, Governance, betrieblichen Abhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit in Verbindung bringen.

• Die Infrastrukturautomatisierung ist eine Alternative zur manuellen Konfiguration und Orchestrierung der Infrastruktur in Cloud- und On-Premises-Umgebungen.
• Die Vorteile der Infrastrukturautomatisierung sind hauptsächlich Zuverlässigkeit, Wiederholbarkeit und die Reduzierung der Kosten für die Bewertung und Behebung von Fehlern.

Das Ziel einesData-Governance-Frameworksist es, die Integrität, interne Verteilung und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Ohne Framework kommt es zu schlechter Datenqualität und Compliance-Problemen, was zu Datensilos und inkonsistenten Berichten führt. Data-Governance-Frameworks helfen Organisationen, Daten zu standardisieren und zu vereinheitlichen, indem sie den Zugang und das Vertrauen in die Daten demokratisieren.

Was ist ein Data-Governance-Framework?

Ein Data-Governance-Framework ist eine Reihe von Regeln, Prozessen und Verantwortlichkeiten, die vorgeben, wie eine Organisation ihre Daten sammelt, organisiert, speichert und nutzt. Das Ziel eines Data-Governance-Frameworks besteht darin, 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-Frameworks

Ohne ein eingerichtetes Data-Governance-Framework können Unternehmen weder die Datenqualität noch die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen gewährleisten. Dies öffnet der Misshandlung von Kundendaten Tür und Tor, was rechtliche Probleme nach sich ziehen kann (mit hohen Geldstrafen und Reputationsschäden).

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

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Vorteile eines Data-Governance-Frameworks

Demokratisierung der Daten

Ein Data-Governance-Framework ermöglicht die Demokratisierung der Daten, indem es Mitarbeitern aller technischen Kenntnisstufen die Möglichkeit gibt, auf Daten zuzugreifen und darauf zu handeln. Diese Autonomie und das Vertrauen in die Daten ermöglichen es Teams, genaue Ziele zu setzen, die Leistung zu messen, Strategien zu entwickeln und neue Chancen zu entdecken.

Die Demokratisierung der Daten war in den letzten Jahren bekanntermaßen schwierig 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 Platforms (CDP), um Kundendaten zu verwalten und zu zentralisieren, 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. Zu den Standardisierungsbemühungen kann die Erstellung eines gemeinsamen Datenwörterbuchs gehören, um die Konsistenz zwischen den Teams hinsichtlich dessen, was verfolgt wird, und ihrer Namenskonventionen zu gewährleisten.

Modelle und Beispiele von Data-Governance-Frameworks

Bevor wir in spezifische Beispiele von Data-Governance-Frameworks eintauchen, müssen wir zunächst die fünf Hauptmodelle der Data Governance behandeln. Die Modelle basieren darauf, wie Data-Governance-Entscheidungen innerhalb Ihrer Organisation fließen.

1. Top-down:Die Unternehmensführung implementiert Data-Governance-Richtlinien, die dann an einzelne Geschäftseinheiten 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. Center-Periphery:Das Team oder die Person, die für die Data Governance verantwortlich ist, legt Datenstandards fest, die die gesamte Organisation befolgt.

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

5. Hybrid:Data-Governance-Entscheidungen betreffen verschiedene Ebenen der Organisation. Beispielsweise verwendet ein Unternehmen ein Center-Periphery-Modell, um eine Vorgehensweise vorzuschlagen, aber ein Top-down-Modell, um die endgültige Entscheidung zu treffen.