10 Prinzipien der Daten-Governance

10 Prinzipien der Daten-Governance wird von BTW Media profiliert, weil veröffentlichte Nachweise es mit Internet-Infrastruktur, Governance, Betriebsabhängigkeiten oder Marktsichtbarkeit verknüpfen.

• Die Daten-Governance muss eng an den Geschäftszielen ausgerichtet sein, Daten als wertvolles Kapital behandeln und ein umfassendes Lebenszyklusmanagement gewährleisten. Diese Integration optimiert die Ressourcenzuteilung und verbessert die Datenintegrität, was Wachstum und Unternehmensleistung fördert.
• Unternehmen müssen Datenqualität, Compliance, Sicherheit, Standardisierung und Integration priorisieren, um genaue, sichere und standardisierte Daten für fundierte Entscheidungen und organisatorisches Wachstum zu gewährleisten.
• Unternehmen müssen kollaborative Governance-Strukturen aufbauen, Technologie nutzen, kontinuierliche Verbesserung priorisieren und eine datengesteuerte Kultur fördern, um die Daten-Governance-Praktiken zu optimieren.

Daten sind zu einem wesentlichen Kapital und einer Quelle von Wettbewerbsvorteilen für Unternehmen geworden. Eine effektive Daten-Governance ist wie das Nervensystem eines Unternehmens, das sicherstellt, dass Daten geordnet fließen, zuverlässige Qualität aufweisen und sicher und kontrollierbar sind, was Geschäftsentscheidungen ermöglicht, Innovationen fördert und die betriebliche Effizienz verbessert.

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1.Geschäftsorientiertes Prinzip

Die Daten-Governance ist kein isoliertes technisches Verhalten, sondern muss eng in die Geschäftsaktivitäten integriert werden. Das Daten-Governance-Team muss eng mit den Geschäftsabteilungen zusammenarbeiten, um Geschäftsprozesse, Anwendungsszenarien und Entscheidungsanforderungen zu verstehen, und sicherstellen, dass die Daten-Governance-Strategie eng mit der Geschäftsstrategie abgestimmt ist.

Ziel der Daten-Governance ist es, den Beitrag des Datenwerts zum Unternehmen zu steigern, sodass jede Governance-Initiative auf die Verbesserung der Geschäftsleistung, die Optimierung des Kundenerlebnisses und die Erleichterung strategischer Entscheidungen ausgerichtet sein muss.

2. Prinzip der Bewertung von Daten als Kapital

Daten als Unternehmenskapital zu behandeln, ist eine Voraussetzung für effektive Governance. Dies bedeutet, dass Unternehmen einen Rahmen für das Datenbestandsmanagement einrichten müssen, den Datenwert durch Datenbestandskataloge und Bewertungsmodelle quantifizieren, Ressourcen angemessen zuweisen und sicherstellen müssen, dass Daten ordnungsgemäß gespeichert, effektiv genutzt und kontinuierlich mit Mehrwert versehen werden.

Die Perspektive der Datenbewertung als Kapital veranlasst Unternehmen, die Daten-Governance aus dem Blickwinkel des Return on Investment zu betrachten und sie zu einem strategischen Hebel zur Förderung des Unternehmenswachstums zu machen.

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3. Prinzip des vollständigen Lebenszyklusmanagements

Die Daten-Governance muss den gesamten Lebenszyklus der Daten abdecken, von der Erstellung bis zur Vernichtung, einschließlich Generierung, Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Weitergabe, Nutzung, Archivierung und Vernichtung.

Jedes Glied muss klare Governance-Regeln, Verantwortliche und Qualitätskontrollmaßnahmen festlegen, um die Compliance, Integrität und Verfügbarkeit der Daten in der gesamten Kette zu gewährleisten. Das vollständige Lebenszyklusmanagement stellt sicher, dass Daten unabhängig von ihrem Zustand ordnungsgemäß unterstützt werden, und vermeidet Schäden am Gesamtwert durch Auslassungen in einer Phase.

4. Prinzip der Qualität zuerst

Die Datenqualität wirkt sich direkt auf die Genauigkeit und Effektivität von Geschäftsentscheidungen aus. Unternehmen müssen ein umfassendes Datenqualitätsmanagementsystem aufbauen, strenge Qualitätsstandards festlegen, regelmäßige Bewertungen und Überwachungen durchführen und Datenprobleme zeitnah identifizieren und beheben.

Durch die Einhaltung der Konzepte von Prävention und kontinuierlicher Verbesserung müssen sie eine Backsteinmauer der Datenqualität durch Systeme, Prozesse und technische Mittel aufbauen, um eine solide Datenunterstützung für Geschäftsentscheidungen zu bieten.

5. Prinzip der Compliance und Sicherheit

Unternehmen müssen die relevanten Gesetze und Vorschriften, Industriestandards und internen Richtlinien strikt einhalten, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitungsaktivitäten legal und konform sind.

Gleichzeitig muss ein robustes Datensicherheitssystem aufgebaut werden, das Datenklassifizierung, Rechteverwaltung, Verschlüsselung, Sicherung, Wiederherstellung und andere Ebenen abdeckt, um Datenlecks, Manipulation, Verlust und andere Risiken wirksam zu verhindern, die Rechte betroffener Personen zu schützen und den Ruf des Unternehmens zu wahren.

6. Prinzip der Standardisierung und Integration

Inkonsistente Datenstandards können die Freisetzung des Datenwerts ernsthaft behindern. Die Daten-Governance muss die Datenstandardisierung fördern, Definitionen, Formate und Kodierung der Daten vereinheitlichen, Redundanz und Mehrdeutigkeit beseitigen und den Datenaustausch und die Interoperabilität verbessern. Durch Datenintegrationsprojekte Abteilungsgrenzen überwinden, eine einheitliche Sicht auf Daten auf Unternehmensebene aufbauen und eine klare und konsistente Datenbasis für Datenanalyse und Entscheidungsfindung bereitstellen.

7. Prinzip der kollaborativen Governance

Unternehmen müssen ein Daten-Governance-Komitee oder ein ähnliches Gremium einrichten, um die Rollen und Verantwortlichkeiten aller Beteiligten zu klären und sicherzustellen, dass die Daten-Governance-Strategien durch effektive Kommunikations-, Koordinations- und Überwachungsmechanismen fest umgesetzt werden. Kollaborative Governance ermöglicht es, eine Synergie der Daten-Governance zu schaffen, abteilungsübergreifende Barrieren zu überwinden und die Vorteile der Daten-Governance zu maximieren.

8. Prinzip der technologischen Befähigung

Fortschrittliche Daten-Governance-Tools und -Technologien sind der Schlüssel zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit der Governance. Unternehmen müssen Daten-Governance-Plattformen, Metadatenverwaltung, Datenqualitätsmanagement-Software, KI-gestützte Analysen und andere Tools voll ausschöpfen, um die Daten-Governance-Arbeit zu automatisieren und intelligent zu gestalten.

Die technologische Befähigung reduziert nicht nur den Arbeitsaufwand, sondern verbessert auch den Governance-Effekt und macht die Daten-Governance-Arbeit präziser und effizienter.

9. Prinzip der kontinuierlichen Verbesserung

Unternehmen sollten einen Leistungsbewertungsmechanismus für die Daten-Governance einrichten, regelmäßig die Effektivität der Governance überprüfen und die Governance-Strategien an geschäftliche Veränderungen, technologische Fortschritte und das externe Umfeld anpassen.

Unternehmen sollten den PDCA-Zyklus (Planen, Ausführen, Überprüfen, Handeln) befolgen, um die kontinuierliche Optimierung und Innovation der Daten-Governance-Praktiken zu fördern und sicherzustellen, dass das Daten-Governance-System stets seine Vitalität und Anpassungsfähigkeit bewahrt.

10. Prinzip der Kulturorientierung

Unternehmen sollten aktiv eine Datenkultur fördern, um die Datenkompetenz und das Bewusstsein für Daten-Governance bei allen Mitarbeitern zu verbessern. Durch Schulungen, Werbung, Anreize und andere Mittel eine Unternehmenskultur des "Sprechens mit Daten" und der "datenbasierten Entscheidungsfindung" schaffen, damit jeder Mitarbeiter die Daten-Governance versteht und sich aktiv daran beteiligt und gemeinsam ein gutes Daten-Governance-Ökosystem formt.