- Die Daten-Governance muss eng an den Geschäftszielen ausgerichtet sein, Daten als wertvolle Vermögenswerte behandeln und eine umfassende Lebenszyklusverwaltung sicherstellen. Diese Integration optimiert die Ressourcenzuweisung und verbessert die Datenintegrität, was das Unternehmenswachstum und die Leistung 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 entscheidenden Vermögenswert und einer Quelle für Wettbewerbsvorteile für Unternehmen geworden. Eine effektive Daten-Governance ist wie das Nervensystem eines Unternehmens und stellt sicher, dass Daten geordnet fließen, zuverlässig qualitativ sind und sicher und kontrollierbar bleiben, was Geschäftsentscheidungen ermöglicht, Innovationen vorantreibt und die betriebliche Effizienz verbessert.
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1.Geschäftsorientiertes Prinzip
DieDaten-Governanceist 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 sicherzustellen, dass die Daten-Governance-Strategie hochgradig mit der Geschäftsstrategie kompatibel ist.
Das Ziel der Daten-Governance ist es, den Beitrag des Datenwerts zum Unternehmen zu verbessern, sodass jede Governance-Initiative auf die Verbesserung der Geschäftsleistung, die Optimierung des Kundenerlebnisses und die Erleichterung strategischer Entscheidungen ausgerichtet sein muss.
2. Prinzip der Datenbewertung als Vermögenswert
Daten als Unternehmensvermögen zu behandeln, ist eine Voraussetzung für effektive Governance. Das bedeutet, dass Unternehmen einen Rahmen für die Verwaltung von Datenbeständen etablieren, den Datenwert durch Datenbestandskataloge und Bewertungsmodelle quantifizieren, Ressourcen angemessen zuweisen und sicherstellen müssen, dass Daten ordnungsgemäß gespeichert, effizient genutzt werden und kontinuierlich an Wert gewinnen.
Die Perspektive der Datenbewertung als Vermögenswert veranlasst Unternehmen, Daten-Governance unter dem Gesichtspunkt des Return on Investment zu betrachten und sie zu einem strategischen Hebel für das Unternehmenswachstum zu machen.
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3. Prinzip der vollständigen Lebenszyklusverwaltung
Die Daten-Governance muss den gesamten Lebenszyklus der Daten abdecken, von der Erstellung bis zur Vernichtung, einschließlich Generierung, Erfassung, Speicherung, Verarbeitung, Freigabe, Nutzung, Archivierung und Vernichtung.
Jeder Schritt muss klare Governance-Regeln, Verantwortliche und Qualitätskontrollmaßnahmen umfassen, um Compliance, Integrität und Verfügbarkeit der Daten in der gesamten Kette zu gewährleisten. Die vollständige Lebenszyklusverwaltung stellt sicher, dass Daten unabhängig von ihrem Zustand ordnungsgemäß unterstützt werden können und vermeidet Schäden am Gesamtwert aufgrund von Auslassungen in einem Schritt.
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 Probleme schnell identifizieren und beheben.
Durch das Festhalten an den Konzepten der Prävention und kontinuierlichen Verbesserung müssen sie durch Systeme, Prozesse und technische Mittel eine Mauer der Datenqualität errichten, um eine solide Datenbasis für Geschäftsentscheidungen zu schaffen.
5. Prinzip der Compliance und Sicherheit
Unternehmen müssen sich streng an relevante Gesetze und Vorschriften, Branchenstandards und interne Richtlinien halten, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitungsaktivitäten legal und konform sind.
Gleichzeitig muss ein robustes Datensicherheitssystem aufgebaut werden, das die Klassifizierung von Daten, Rechteverwaltung, Verschlüsselung, Sicherung, Wiederherstellung und andere Ebenen abdeckt, um Datenlecks, Verfälschung, Verlust und andere Risiken wirksam zu verhindern, die Rechte der betroffenen 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 Standardisierung von Daten fördern, Definitionen, Formate und Kodierungen vereinheitlichen, Redundanz und Mehrdeutigkeit beseitigen und die gemeinsame Nutzung und Interoperabilität von Daten verbessern. Durch Datenintegrationsprojekte können Abteilungsbarrieren überwunden, eine einheitliche Datensicht auf Unternehmensebene aufgebaut und eine klare und konsistente Datenbasis für Datenanalyse und Entscheidungsfindung geschaffen werden.
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 schafft eine Synergie der Daten-Governance, überwindet abteilungsübergreifende Barrieren und maximiert die Vorteile der Daten-Governance.
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 die Governance-Wirkung und macht die Daten-Governance-Arbeit präziser und effizienter.
9. Prinzip der kontinuierlichen Verbesserung
Unternehmen sollten einen Mechanismus zur Bewertung der Daten-Governance-Leistung einrichten, regelmäßig die Wirksamkeit der Governance überprüfen und die Governance-Strategien an geschäftliche Veränderungen, technologische Fortschritte und das externe Umfeld anpassen.
Unternehmen sollten dem PDCA-Zyklus (Planen, Durchführen, Überprüfen, Handeln) folgen, um die kontinuierliche Optimierung und Innovation der Daten-Governance-Praktiken zu fördern und sicherzustellen, dass das Daten-Governance-System stets seine Vitalität und Anpassungsfähigkeit behält.
10. Prinzip der kulturellen Ausrichtung
Unternehmen sollten aktiv eine Datenkultur fördern, um die Datenkompetenz und das Bewusstsein für Daten-Governance aller Mitarbeiter zu verbessern. Durch Schulungen, Werbung, Anreize und andere Mittel soll eine Unternehmenskultur des „Sprechens mit Daten“ und der „datengesteuerten Entscheidungsfindung“ geschaffen werden, damit jeder Mitarbeiter die Daten-Governance versteht und aktiv daran teilnimmt und gemeinsam ein gutes Daten-Governance-Ökosystem gestaltet.
