Organisation von Data Governance<\/h2>\n\n\n\n
Data Governance braucht eine offene Unternehmenskultur, in der sich beispielsweise organisatorische \u00c4nderungen umsetzen lassen, und sei es auch nur die Benennung von Rollen und Zuweisung der Verantwortlichkeiten.<\/p>\n\n\n\n
Damit wird Data Governance zu einem politischen Thema, denn es geht letztendlich um die Verteilung, die Vergabe, aber auch den Entzug von Verantwortungen und Kompetenzen. Hier ist ein sensibles Vorgehen angebracht.<\/p>\n\n\n\n
Kommunikation und Data Governance<\/h2>\n\n\n\n
Data Governance braucht eine funktionierende Kommunikation zwischen allen Beteiligten durch geeignete Mitarbeiter an den richtigen Stellen. Vor allem Projektleiter m\u00fcssen dabei ein fachliches, aber auch technisches Verst\u00e4ndnis und den sprachlichen Wortschatz mitbringen und bestenfalls noch eine konzeptionelle Gesamtsicht auf das Unternehmen haben.<\/p>\n\n\n\n
Budgets und Stakeholder<\/h2>\n\n\n\n
Nach wie vor ist es schwierig, Stakeholder in der Organisation von Data-Governance-Programmen zu \u00fcberzeugen und Budget zu bekommen. Auch stehen einem Wandel oft eingefahrene, aber funktionierende Prozesse entgegen, und Missst\u00e4nde in der Informationsverarbeitung werden durch nicht direkt sichtbare Ressourcen in den Fachabteilungen kompensiert.<\/p>\n\n\n\n
Stakeholder und Fachbereiche sp\u00fcren daher oftmals keinen ausreichenden Handlungsdruck und wollen in keinen zus\u00e4tzlichen \u201eVerwaltungsapparat\u201c investieren.<\/p>\n\n\n\n
Die interne Vermarktung von Data-Governance-Programmen und das Finden von ersten Unterst\u00fctzern bleiben somit schwierig. Wenn dann schlie\u00dflich der Handlungsdruck zunimmt und man die Vorteile einer unternehmensweiten, abgestimmten Steuerung erkennt hat, fehlt oft die Zeit und die Implementierung eines Data-Governance-Programm wird aufw\u00e4ndig.<\/p>\n\n\n\n
Eine andere Herausforderung besteht darin, die Interessen unterschiedlicher Stakeholder zu harmonisieren und richtig zu priorisieren.<\/p>\n\n\n\n
Standardisierung und Flexibilit\u00e4t<\/h2>\n\n\n\n
Sich schnell \u00e4ndernde Anforderungen setzen eine entsprechende Flexibilit\u00e4t des Business voraus. Eine Data Governance und ihre Organisation sorgen diesbez\u00fcglich aber f\u00fcr mehr Verwaltungsaufwand. Doch Unternehmen brauchen sowohl Flexibilit\u00e4t als auch Standards. Sie m\u00fcssen daher versuchen, gem\u00e4\u00df den Business-Anforderungen beide Aspekte auszutarieren.<\/p>\n\n\n\n
So k\u00f6nnten Organisationen beispielsweise bei hohen Anforderungen an die Flexibilit\u00e4t wie bei Self Service BI \u201eSandboxes\u201c im Data-Governance-Programm vorgeben, innerhalb derer ein autarkes, flexibles Arbeiten m\u00f6glich ist.<\/p>\n\n\n\n
Einf\u00fchrung von Data Governance<\/h2>\n\n\n\n
Data Governance ist keine Big-Bang-Initiative und w\u00fcrde so auch nicht funktionieren. Vielmehr sind globale Initiativen hochkomplex und langfristig angelegte Projekte. Sie laufen daher Gefahr, dass Teilnehmer \u00fcber die Zeit das Vertrauen und Interesse verlieren.<\/p>\n\n\n\n
Es empfiehlt sich deshalb, mit einem \u00fcberschaubaren oder anwendungsspezifischen, prototypischen Projekt zu beginnen und das Vorhaben iterativ fortzusetzen. Typische Projektschritte sind:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ziele definieren und Nutzen kennen;<\/li>\n\n\n\n
- Standortbestimmung und Delta-Analyse;<\/li>\n\n\n\n
- Roadmap ableiten;<\/li>\n\n\n\n
- Stakeholder \u00fcberzeugen und Projekt budgetieren;<\/li>\n\n\n\n
- Data-Governance-Programm entwickeln und planen;<\/li>\n\n\n\n
- Data-Governance-Programm umsetzen;<\/li>\n\n\n\n
- \u00dcberwachen und steuern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Die Schritte sind nicht nur f\u00fcr jedes neue Programm, sondern auch bei \u00c4nderungen zu durchlaufen.<\/p>\n\n\n\n
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