Implementierung einer Data Governance
Die Implementierung einer Data Governance sollte stets iterativ und in überschaubaren Vor- und Teilprojekten und ggf. mit Hilfe von „Best Practices“ wie der „BARC 9-Feld-Matrix“ erfolgen.
Wichtige Erfolgsfaktoren sind wie so oft im Projektalltag die regelmäßige und transparente Kommunikation mit den Stakeholdern, die klare Unterstützung aus dem Management sowie allgemein die Existenz einer für Veränderungen offenen Unternehmenskultur.
Für die technische Umsetzung lassen sich heute Produkte für das Datenmanagement heranziehen, von denen viele umfangreiche Bibliotheken und Templates mitliefern und Rollen vorgeben (BARC bietet Unternehmen je nach Bedarf und Schwerpunkt individuelle Expertenworkshops zum Thema Datenmanagement und Data Governance an. Weitere Informationen finden Sie hier).
Data-Governance-Programme müssen daher nicht zu unbeherrschbaren, hochkomplexen Projekten ausarten, die nur langfristigen Nutzen zeigen. Mit Augenmaß und strukturierte angegangen helfen sie vielmehr drängende fachliche Anforderungen im Kontext des Gesamtunternehmens schnell, schrittweise und effizient zu erfüllen.
Erst Data Governance schafft die Geschwindigkeits- und Kostenvorteile sowie die Konformität mit der Datenmanagementstrategie, die heute dringend erforderlich ist.
Datenmanagement braucht Data Governance
Data Governance ist in den meisten Unternehmen bereits vorhanden, wenngleich nicht unbedingt institutionalisiert, aber doch zumindest für einzelne Anwendungen oder Fachbereiche in Kraft. Eine systematische Einführung einer Data Governance ist daher mehr als eine Weiterentwicklung von der informellen Steuerung hin zur formellen Steuerung zu verstehen.
Sie wird dann nötig, wenn das Unternehmen eine Größe erreicht hat, bei der sich funktionsübergreifenden Aufgaben nicht mehr effizient wahrnehmen lassen. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn sich einzelne Daten- oder Applikations-Domänen nicht mehr autark und ohne Abstimmung, Kommunikation und Koordination betreiben lassen.
Data Governance (Datensteuerung) umfasst in Summe die Menschen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung und zum Schutz des Datenkapitals des Unternehmens benötigt werden, um allgemein verständliche, korrekte, vollständige, vertrauenswürdige, sichere und auffindbare Unternehmensdaten garantieren zu können.
Data Governance, Datenqualität, Compliance
Data Governance ist eine zwingende Voraussetzung für zahlreiche Vorgaben oder Projektbereiche zur Sicherung der Datenqualität oder Erfüllung von Compliance-Vorgaben:
- Die Verbesserung der Datenqualität gelingt nur mit Hilfe definierter Organisationseinheiten und Datenqualitätsprozesse sowie die fachliche Verantwortung durch Datenqualitätsbeauftragte wie den „Data Stewards“;
- Compliance-Projekte beinhalten vor allem Anforderungen an die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Daten und der datenverändernden Prozesse. Auch hier sind daher Rollen & Verantwortungen, klare Regeln für die Sammlung, Speicherung, Aufbereitung, Visualisierung und Archivierung von Metadaten wesentliche Voraussetzungen für ein erfolgreiches Projekt.
Vorteile einer Data Governance
Die Relevanz einer Data Governance liegt auf der Hand. Eine durch sie gestärkte und gesteuerte Organisation bietet viele Vorteile:
- Unternehmensweit abgestimmte einheitliche Daten und Prozesse sind Voraussetzung für eine bessere und umfangreichere Entscheidungsunterstützung;
- Eine höhere Skalierbarkeit der IT-Landschaft auf fachlicher, technischer und organisatorischer Ebene durch klare Regeln zur Änderung von Prozesse und Daten;
- Ein zentraler Steuerungsapparat kann gerade im Zeitalter explodierender Datenmengen die Kosten der Datenverwaltung reduzieren/optimieren helfen;
- Steigerung der Effizienz durch Nutzung von Synergieeffekten, beispielsweise durch die Wiederverwendbarkeit von Prozessen und Daten;
- Höheres Vertrauen in Daten durch qualitätsgesicherte und zertifizierte Daten sowie eine durchgängige Dokumentation der Datenprozesse;
- Erfüllung von Compliance-Richtlinien, wie beispielsweise Basel III, Solvency II;
- Sicherheit für interne und externe Daten durch Überwachung und Prüfung der Datenschutzrichtlinien;
- Steigerung der Prozesseffizienz durch Verminderung langer Abstimmungsprozesse etwa durch ein klares Anforderungsmanagement;
- Eine klare und transparente Kommunikation durch Standards und Normen als Basis für unternehmensweite datenzentrische Initiativen;
Lesen Sie weiter im zweiten Teil unserer kleinen Artikelserie zur Umsetzung einer Data Governance.
