{"id":50161,"date":"2015-07-14T10:10:00","date_gmt":"2015-07-14T10:10:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/de\/?p=50161"},"modified":"2023-05-12T12:22:43","modified_gmt":"2023-05-12T12:22:43","slug":"wege-zur-data-governance-teil-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/wege-zur-data-governance-teil-3\/","title":{"rendered":"Wege zur Data Governance – Teil 3"},"content":{"rendered":"\n

Im dritten Teil unserer Artikelserie zur Organisation einer Data Governance<\/a><\/strong> m\u00f6chten wir Ihnen zun\u00e4chst einige Hilfsmittel kurz vorstellen:<\/p>\n\n\n\n

BARC 9-Feld-Matrix und DAMA Framework<\/h2>\n\n\n\n

Die von BARC entwickelte \u201e9-Feld-Matrix\u201c bietet ein Framework zur strukturierten Erfassung des IST und des SOLL-Zustands und hilft Handlungsfelder zu identifizieren, priorisieren sowie eine Roadmap abzuleiten und hinsichtlich ihrer Risiken zu bewerten.<\/p>\n\n\n\n

Sie unterst\u00fctzt also eine strukturierte Standortbestimmung, die Identifikation und Gewichtung von Handlungsfeldern sowie Ableitung einer Roadmap. Mittels ihrer Struktur lassen sich sowohl Inhalte als auch Rollen und Aufgabentypen beschreiben.<\/p>\n\n\n\n

Die Basis bilden die drei Unternehmens-Ebenen und die bereits vorgestellten Aspekte. Zu beachten ist, dass die Projektion der Ebenen, Aspekte aber auch Rollen auf Unternehmen sehr spezifisch sind. Die Matrix eignet sich dennoch f\u00fcr jedes Themengebiet (mehr Informationen zu den BARC-Beratungsleistungen und Workshops finden Sie hier<\/a>).<\/p>\n\n\n\n

Orientierung bietet auch das DAMA Framework<\/a>, welches das Datenmanagement in mehreren Kategorien umfangreich beschreibt: Datenstrategie und \u2013Konzeption, Datenarchitektur, Datenentwicklung, Datenbankbetriebsmanagement, Zugriffssicherheit, Referenz- und Stammdatenmanagement, Datenqualit\u00e4tsmanagement, Data Warehousing & Business Intelligence, Dokumenten- & Contentmanagement, Metadatenmanagement.<\/p>\n\n\n\n

Rollenmodelle und Templates<\/h2>\n\n\n\n

Wesentlich f\u00fcr die Organisation jedes Data-Governance-Programms sind Rollen. Rollen helfen Aufgaben und Kompetenzen zu beschreiben. Sie konzentrieren sich auf das Wesentliche: Skills zur Umsetzung der definierten Ziele, ohne politisches Feuer zu entfachen. Im Kern sind folgende Auspr\u00e4gungen zu finden, die von Unternehmen zu Unternehmen variieren:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Data Governance Steering Comittee<\/strong>: Instanz zur Steuerung und \u00dcberwachung der Data-Governance-Programme im Unternehmen. Teilnehmer sind Programmsponsoren, Management mit Durchsetzungskraft sowie Expertenkreise.<\/li>\n\n\n\n
  • Data Stewards<\/strong>: Datenverwalter aus dem Fachbereich, die einen bestimmten thematischen Bereich oder Datendom\u00e4nen kontrollieren. Die Koordination unterschiedlicher Data Stewards kann ebenfalls durch einen Steward erfolgen. Der Steward definiert Grunds\u00e4tze f\u00fcr die Daten, plant die Anforderungen und koordiniert die Auslieferung der Daten.<\/li>\n\n\n\n
  • Data Owner<\/strong>: Sie sind die eigentlichen Datenbesitzer und verantworten die Daten. Sie kommen meist aus den Fachbereichen, definieren die Anforderungen an die Daten, sichern Qualit\u00e4t und Verf\u00fcgbarkeit und vergeben Zugriffsrechte.<\/li>\n\n\n\n
  • Data Manager<\/strong>: IT Fachkr\u00e4fte, welche die von den Data Ownern formulierten Anforderungen technisch umsetzen.<\/li>\n\n\n\n
  • Datennutzer<\/strong>: Sie wenden die Daten unter Einhaltung der festgelegten Grunds\u00e4tze an. Sie kennen die Datenquellen, verstehen die verwendeten Daten und extrahieren diese f\u00fcr die spezifischen Bed\u00fcrfnisse im Business und in der IT.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    \"\"
    Abbildung: Ein zentrales Element von Data-Governance-Programmen ist die Zuordnung von Rollen, um k\u00fcnftige Aufgaben und Kompetenzen in der Organisation zu kl\u00e4ren.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    Hilfe bei der Organisation von Rollen bieten auch Softwarewerkzeuge f\u00fcr das Metadatenmanagement, f\u00fcr Datenqualit\u00e4t, das Stammdatenmanagement oder die Datenintegration.<\/p>\n\n\n\n

    Die Rollen variieren dabei leicht. Einen Schritt weiter als die Rollenmodelle gehen spezielle Data-Governance-Templates, die neben den Rollen unter anderem auch Best-Practices-Prozesse, Entscheidungsregeln, Datenqualit\u00e4tsregeln, Kennzahlen und Aufgabentypen enthalten.<\/p>\n\n\n\n

    Nach der Rollenzuordnung ist zu kl\u00e4ren, wie eine Data Governance intern implementiert werden kann, also, ob in einer eigenen neuen Organisationseinheit oder durch die Verteilung der Rollen und Verantwortungen auf die bestehenden Personen und Prozesse.<\/p>\n\n\n\n

    \u201eData Governance\u201c-Plattformen<\/h2>\n\n\n\n

    Auf dem Markt finden sich Produkt-Plattformen, die funktionale Bausteine f\u00fcr Datenqualit\u00e4t, das Stammdatenmanagement, die Datenintegration, das Metadatenmanagement sowie den Datenschutz bieten.<\/p>\n\n\n\n

    Die Plattform selber sorgt f\u00fcr die durchg\u00e4ngige Integration und Skalierbarkeit ihrer Bestandteile. Die Bausteine liefern f\u00fcr ausgew\u00e4hlte Funktionen die Inhalte entsprechend den vordefinierten Regeln, Rollen, Prozessen, Kennzahlen oder bilden komplette Data-Governance-L\u00f6sungen zum Beispiel f\u00fcr die Erf\u00fcllung der Solvency-II-Vorgaben ab.<\/p>\n\n\n\n

    Daneben k\u00f6nnen auch Werkzeuge f\u00fcr Datenintegration, Datenqualit\u00e4t, Stammdatenmanagement oder Metadatenmanagement mit entsprechend erweiterten Funktionen f\u00fcr Data Governance in die Produktkategorie der Data-Governance-Plattformen einbezogen werden.<\/p>\n\n\n\n

    Der wohl wichtigste Baustein solcher Plattformen ist aber das Metadatenmanagement, das f\u00fcr die inhaltliche Integration der Komponenten sorgt sowie als Basis f\u00fcr die Kommunikation zwischen den unterschiedlichen Rollen dient.<\/p>\n\n\n\n

    Neben dem Austausch von Regeln zwischen den Funktionsgruppen sind rollenspezifische Sichten auf Berichte und Analysen sowie rollen\u00fcbergreifende Prozesse m\u00f6glich. Beispiele sind Metadaten-Portale, Lineage- und Impact-Analysen, Business Glossare, Freigabeprozesse oder Prozesse im Anforderungsmanagement.<\/p>\n\n\n\n

    Data-Governance-Plattformen versprechen einen echten Mehrwert durch ihre Templates und die Unterst\u00fctzung in der Kommunikation und Abstimmung von Dateninhalten. Dennoch sollten Unternehmen vor der Einf\u00fchrung einer solchen Plattform aber ihre eigenen Anforderungen genau pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

    Dies betrifft vor allem die intern bereits vorhandenen funktionalen Komponenten, die Integration und die Kommunikation der einzelnen L\u00f6sungsbausteine der Plattform untereinander sowie die Unterst\u00fctzung der unterschiedlichen Rollen.<\/p>\n\n\n\n

    BARC-Empfehlungen f\u00fcr Data Governance<\/h2>\n\n\n\n

    Data Governance bildet die Grundlage f\u00fcr ein unternehmensweit abgestimmtes Datenmanagement und macht die effiziente Nutzung vertrauensw\u00fcrdiger Daten erst m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n

    Ab einer bestimmten Unternehmensgr\u00f6\u00dfe ist die Verwaltung der Daten alles andere als trivial und ohne zentralen Steuerungsapparat nicht mehr effizient zu gestalten. Regeln, Organisation, Prozesse, Datenarchitektur und Technik bilden die Grundlage zur Erreichung der Data Governance Ziele.<\/p>\n\n\n\n

    Hauptfunktionen daf\u00fcr sind Datenintegration, Datenqualit\u00e4t, Stammdatenmanagement, Metadatenmanagement und auch Datenschutz. Es empfiehlt sich grunds\u00e4tzlich die Idee Data Governance im Unternehmen zu etablieren und zu einem datengetriebenen Unternehmen werden zu k\u00f6nnen. Folgende Tipps helfen bei der Einf\u00fchrung von Data-Governance-Initiativen oder \u2013Programmen:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Data-Governance-Programm nie ohne Unterst\u00fctzung aus dem Management starten;<\/li>\n\n\n\n
    • Keine Big-Bang-Initiativen starten, sondern Data Governance als kontinuierlichen, iterativen Prozess verstehen, der aus Teilprojekten besteht;<\/li>\n\n\n\n
    • Mit kleinen Pilotprojekten starten und die Erfahrungen daraus in das Unternehmen tragen.<\/li>\n\n\n\n
    • Data-Governance-Programme k\u00f6nnen \u00fcber Jahre laufen. Einzelne Projekte sollten allerdings nicht l\u00e4nger als 3 Monate dauern;<\/li>\n\n\n\n
    • Gut \u00fcberlegte und klare Zielvorgaben;<\/li>\n\n\n\n
    • Das Rad nicht neu erfinden, sondern Templates, Modelle und Best Practices nutzen, die bereits am Markt verf\u00fcgbar sind, sei es nun \u00fcber Software-Werkzeuge, Frameworks & Bibliotheken oder durch Berater;<\/li>\n\n\n\n
    • Rollen im Unternehmen richtig besetzen! Besonders kritisch sind die Kommunikationsf\u00e4higkeiten des Programm-Managers, der das Data-Governance-Programm in das Unternehmen tragen muss, unter Ber\u00fccksichtigung politischer Gepflogenheiten und Sensibilit\u00e4ten;<\/li>\n\n\n\n
    • Sorgf\u00e4ltig pr\u00fcfen und ber\u00fccksichtigen, weshalb etablierte Prozesse und gewachsene L\u00f6sungen nicht ausreichend schlank gestaltet sind;<\/li>\n\n\n\n
    • Evaluierung von Data-Governance-Plattformen;<\/li>\n\n\n\n
    • Klare Strukturen und Verantwortlichkeiten schaffen!<\/li>\n\n\n\n
    • Eine offene und transparente Kommunikation mit allen Beteiligten und keine versteckten Agenden;<\/li>\n\n\n\n
    • Etablierung einer durchg\u00e4ngigen Methodik zur Dokumentation der organisatorischen Best Practices.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Data-Governance-Programme sind so keine unbeherrschbaren Projekte mehr, die zudem nur langfristigen Nutzen zeigen. Vielmehr bieten Sie die Chance, dr\u00e4ngende fachliche Anforderungen im Kontext des Gesamtunternehmens schnell und effizient umzusetzen.<\/p>\n\n\n\n

      Erst die Umsetzung der Anforderungen im Rahmen einer Data Governance sichert die Geschwindigkeits- und Kostenvorteile sowie die Konformit\u00e4t mit der Datenmanagementstrategie. Es ist daher immer zu empfehlen, datenzentrische Projekte im Gesamtunternehmenskontext zu konzipieren oder den Weg zur Einf\u00fchrung einer Data Governance zu bereiten. Angst vor einem ressourcenaufw\u00e4ndigen Verwaltungsapparat ist keine Ausrede, Unwissenheit ist fahrl\u00e4ssig.<\/p>\n\n\n\n

      <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Vor dem Start eines Data-Governance-Programms sollten seine Ziele gekl\u00e4rt und kommuniziert sein. Es muss eine Analyse bisheriger Prozesse abgeschlossen und dahin bewertet worden sein, ob sie sich im Rahmen eines Data-Governance-Programms an die neuen Anforderungen anpassen lassen, statt dass man mit der vielleicht unn\u00f6tigen Entwicklung neuer Prozesse zu beginnen.<\/p>\n","protected":false},"author":30,"featured_media":47283,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[48,150],"tags":[],"plus":[],"content_typ":[209],"layoutvorlage":[],"class_list":["post-50161","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-datenmanagement","category-data-driven-enterprise","content_typ-artikel"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50161","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/30"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=50161"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50161\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":108206,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/50161\/revisions\/108206"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/47283"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=50161"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=50161"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=50161"},{"taxonomy":"plus","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/plus?post=50161"},{"taxonomy":"content_typ","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/content_typ?post=50161"},{"taxonomy":"layoutvorlage","embeddable":true,"href":"https:\/\/barc.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/layoutvorlage?post=50161"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}