Sechs kritische Komponenten erfolgreicher Data Governance

Was ist Data Governance?

Für große Organisationen oder Unternehmen, die sich mit Datenmanagement befassen, ist Data Governance der Schlüssel zum Erfolg bei der Verwaltung, Kontrolle oder Verwaltung der Daten, die im Besitz sind oder gesammelt wurden. Es ist von grundlegender Bedeutung für jede Organisation oder jedes Unternehmen. Ihr Unternehmen profitiert von konsistenten, gemeinsamen Prozessen und Verantwortlichkeiten, wenn Ihre Data-Governance-Strategie nach Plan funktioniert. Ihre Geschäftstreiber werden hervorheben, welche Daten in Ihrer Data-Governance-Strategie sorgfältig kontrolliert werden müssen, da die Ergebnisse den erwarteten Vorteilen dieser Bemühungen folgen sollen. Diese Strategie soll die Grundlage Ihres Data-Governance-Frameworks oder -Programms bilden.

Data Governance definiert eine Reihe von Prinzipien, um die Datenqualität in einem Unternehmen sicherzustellen. Es beschreibt die Prozesse, Rollen, Richtlinien oder Verantwortlichkeiten und Metriken gemeinsam, um die Rechenschaftspflicht und das Eigentum an Datenbeständen im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Data Governance ist der Schlüssel zum Erreichen von Unternehmenszielen, insbesondere auf Unternehmensebene. Es definiert, wer welche Maßnahmen ergreifen kann, auf welche Daten, in welchen Situationen, mit welchen Methoden. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es sich bei Data Governance um Standards, Richtlinien und die Wiederverwendbarkeit auf der Grundlage ihrer Modelle handelt. Sein Gesamtumfang umfasst das System von Entscheidungsrechten und Rechenschaftspflichten für informationsbezogene Prozesse, die nach vereinbarten Modellen ausgeführt werden, die beschreiben, wer welche Maßnahmen mit welchen Informationen wann, unter welchen Umständen und mit welchen Methoden ergreifen kann.

Betrachten Sie in einem gegebenen Beispiel die Einrichtungen, die in Krankenversicherungen oder gesundheitsbezogenen Organisationen oder Unternehmen tätig sind. Der Datenschutz ist sehr wichtig und muss den gesetzlichen Vorschriften wie HIPAA oder GDPR entsprechen. Wenn Ihr Geschäftstreiber für Ihre Data-Governance-Strategie den Datenschutz gewährleistet, müssen Patientendaten sicher verwaltet werden, während sie durch Ihr Unternehmen fließen. Aufbewahrungsanforderungen (z. B. Verlauf, wer welche Informationen wann geändert hat) werden definiert, um die Einhaltung relevanter behördlicher Anforderungen sicherzustellen.

Kritische Komponenten erfolgreicher Data Governance

Eine gute Daten- und Analyseverwaltung ermöglicht schnellere und intelligentere Entscheidungen. Daten- und Analyseleiter, einschließlich Chief Data Officers (CDO), müssen sicherstellen, dass ihre Daten- und Analyseressourcen gut verwaltet werden, um die Geschäftsstrategie und Unternehmensprioritäten zu ermöglichen. Eine gut verarbeitete Data Governance liefert die notwendigen Erkenntnisse, um optimale Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei all diesen Faktoren dienen wichtige Faktoren als Schlüsselkomponenten, die für den Erfolg der Data Governance entscheidend sind.

In diesem Blog behandeln wir die fünf kritischen Komponenten einer erfolgreichen Datenverwaltung.

Datenarchitektur

Datenarchitektur ist das Herz und die Seele der Datenverwaltung. Wenn das architektonische Design fehlerhaft ist, würde die Datenqualität am Ende schlecht oder beschädigt sein. Was auch immer verarbeitet und verarbeitet wurde, das Ergebnis kann nicht zuverlässig sein und kann die vom Unternehmen analysierten Erkenntnisse und die Geschäftsziele beeinflussen.

Gemäß The Open Group Architecture Framework (TOGAF) beschreibt Datenarchitektur die Struktur der logischen und physischen Datenbestände und Datenverwaltungsressourcen einer Organisation. Es ist ein Ableger der Unternehmensarchitektur, die die Modelle, Richtlinien, Regeln und Standards umfasst, die die Erfassung, Speicherung, Anordnung, Integration und Verwendung von Daten in Organisationen regeln. Die Datenarchitektur einer Organisation fällt in den Zuständigkeitsbereich von Datenarchitekten.

Data Architecture enthüllt das Geheimnis zwischen einer Reihe von Komponenten, die von Data Governance abgedeckt werden. Es verbindet systematisch alle beteiligten Komponenten, wenn Daten innerhalb einer Organisation oder Unternehmenseinheit gepflegt werden. Es erklärt einfach, wo Daten vorhanden sind und wie sie durch die Organisation (entweder private oder ausgehende und eingehende Daten) und ihre Systeme wandern. Es hebt Änderungen und Transformationen hervor, die vorgenommen werden, wenn Daten von einem System zum nächsten verschoben werden.

Diese Datenbestands- und Datenflussdiagramme stellen die Informationen und Werkzeuge bereit, die das Data Governance Team (DGT) benötigt, um Entscheidungen über Datenrichtlinien und -standards richtig zu treffen. Tatsächlich sagen Geschäftsbeteiligte in vielen Fällen, dass sie die Datenlandschaft und ihre Bewegungen im Unternehmen besser verstehen möchten. Die Rolle der DGT bei der Aufklärung der Organisation über diese Informationen und der Überlagerung mit Architekturrichtlinien und -standards trägt dazu bei, die Genauigkeit und Integrität der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus sicherzustellen.

Datenqualität

Ihre Datenqualität spiegelt wider, wie sie gesammelt, geplant, analysiert und verarbeitet werden. Laut Gartner bewerten, messen oder überwachen 42 % der Daten- und Analytik-Führungskräfte ihre Daten- und Analytik-Governance nicht auf der Grundlage einer Gartner-Umfrage. Während diejenigen, die angaben, ihre Governance-Aktivitäten zu messen, sich hauptsächlich auf das Erreichen von Compliance-orientierten Zielen konzentrierten.

Data Governance motiviert die Organisation oder das Unternehmen, mit den richtigen Daten und Analysen schnellere und intelligentere Entscheidungen zu ermöglichen. Da sich die Data Governance heutzutage schnell verbessert, beginnen Unternehmen, sich damit zu befassen, da dies ein guter Anfang ist, sich auf Daten und Analysen zu konzentrieren, um die Qualität ihrer Daten zu verbessern, wenn sie wachsen. Es bietet bessere Informationen, um ein besseres Informationsverhalten durch ihre Richtlinien zu fördern. Diese Richtlinien tragen dazu bei, die Investitionen zu maximieren, die Unternehmen in Daten und Analysen und Inhalte haben, sei es Multimedia, geschäftliche E-Mails usw. Die Governance-Praktiken sind jedoch weiterhin eher datenorientiert als geschäftsorientiert.

Da Data Governance die Qualität der Daten überwacht, muss die DGT feststellen, wenn Daten beschädigt, veraltet oder ungenau sind. Alte oder veraltete Daten können archiviert oder gelöscht werden, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Die Qualität der Daten ist nicht die einzige, die aufrechterhalten werden muss, sondern sollte auch die Kosten berücksichtigen und in Betracht ziehen, den Schrank aufzuräumen und jegliches Durcheinander mit Ihren Zieldaten zu vermeiden. Ihr Data Governance Team muss in der Lage sein, Regeln und Prozesse einfach festzulegen. Ihre vertrauenswürdigen Daten sollen die Säulen für datengesteuerte Organisationen darstellen, die Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen aus vielen verschiedenen Quellen treffen. Der Dataversity-Bericht besagt, dass 58 Prozent der Unternehmen, die an ihrer Umfrage teilgenommen haben, angaben, dass das Verständnis der Quelldatenqualität einer der schwerwiegendsten Engpässe in der Datenwertschöpfungskette ihres Unternehmens sei. Es ist erwähnenswert, dass basierend auf ihrer Umfrage die Automatisierung und der Abgleich von Geschäftsbegriffen mit Datenbeständen und die Dokumentation der Herkunft bis auf Spaltenebene entscheidende Schritte zur Optimierung der Datenqualität sind.

Datenverwaltung

Hier müssen Sie diese wichtigen Fragen stellen, welche Daten müssen verwaltet werden und wo sollen sie gespeichert werden? Muss es vor Ort gespeichert werden oder wäre es wertvoll und gültig, Daten bei einem Drittanbieter wie einer öffentlichen Cloud zu speichern.

Datenmanagement ist im Wesentlichen die Ausführung der Data-Governance-Strategie. Es legt die Verantwortung für die Umsetzung der Standards und Richtlinien fest, die der Data-Governance-Strategie oder dem Rahmenwerk eingeprägt wurden. Es behandelt die üblichen Aufgaben wie

Erstellen von rollenbasierten Zugriffsregeln (RBAC), die die Zugriffsebene für Daten festlegen
Implementierung von Datenbankregeln in Übereinstimmung mit der Data-Governance-Richtlinie
Einrichten und Aufrechterhalten der Datensicherheit ] zur Einhaltung dessen, was die DGT der CDOs für die Daten im Besitz von festgelegt hat die Organisation
Ergreifen geeigneter Maßnahmen zur Minimierung des Risikos im Zusammenhang mit der Speicherung sensibler Daten
Erstellen eines Systems für die Stammdatenverwaltung, das eine einheitliche Ansicht der Daten im gesamten Unternehmen darstellt.

Datenmanagement ist der Schlüssel zur Durchführung dieser Art von Datenbestandsaufnahme:Eine Strategie und Methoden für den Zugriff, die Integration, Speicherung, Übertragung und Vorbereitung von Daten für die Analyse zu haben. Laut Forrester Research erwächst effektive Data Governance aus der Reife des Datenmanagements.

Datensoftware-Tools

Data Governance deckt die Datenlebenszyklus-Managementprozesse ab. Sie zielt darauf ab, die Verfügbarkeit, Nutzbarkeit und Integrität der Daten sicherzustellen. Während diese gepflegt werden, müssen die DGT und die CDOs die Daten der Organisation ständig überwachen und analysieren. Es muss ordnungsgemäß gepflegt und sicher aufbewahrt werden. Dies kann nicht ohne die richtigen Software-Tools erreicht werden, auf die man sich als verfügbare Lösungen verlassen kann. Es kann sich auf Dienste von Drittanbietern verlassen, insbesondere wenn es in der Cloud oder lokal gespeichert ist.

Diese Lösungen helfen Unternehmen dabei, einen einheitlichen Satz von Richtlinien, Prozessen und Eigentümern rund um ihre Datenbestände aufrechtzuerhalten, sodass sie die Datenbewegung effektiv überwachen, verwalten und kontrollieren können. Diese Produkte helfen Benutzern, Richtlinien, Regeln und Verantwortlichkeitsmaßnahmen festzulegen, um sicherzustellen, dass Datenqualitätsstandards eingehalten werden. Data-Governance-Tools liefern oft auch Empfehlungen, um die Effizienz zu steigern und Prozesse zu rationalisieren.

Sicherheit

In unserem vorherigen Beitrag ist Ransomware unter den unzähligen Malware-Bedrohungen, die Unternehmen betreffen, der größte Übeltäter, der Unternehmen allein im Jahr 2019 über 7,5 Milliarden US-Dollar gekostet hat. Stellen Sie sich vor, wie drastische Sicherheitsverletzungen Ihren organisatorischen Plan zum Aufbau eines Unternehmens zur Vermehrung beeinträchtigen könnten.

Data Governance ist von entscheidender Bedeutung, da die CDOs oder DGT diese vertraulichen Daten gründlich analysieren und abdecken müssen. Wenn Datensicherheit systematisch aufgebaut ist, ist sie ebenso nachvollziehbar wie erfolgreiches Datenmanagement. Es kann feststellen, woher Ihre Daten stammen, wo sie sich befinden, wer Zugriff darauf hat, wie sie verwendet werden und wie sie gelöscht werden können.

Data Governance definiert Ihre organisatorischen Datenverwaltungsregeln und -verfahren und verhindert potenzielle Lecks sensibler Geschäftsinformationen oder Kundendaten, damit Daten nicht in die falschen Hände geraten. Wenn die Datenmenge wächst, kann dies eine reine Herausforderung sein.

Bei Legacy-Plattformen und größeren Organisationen mit umfangreichen Daten neigen Legacy-Plattformen dazu, isolierte Informationen zu erstellen, deren Herkunft schwerer zu bestimmen ist. Diese Silos werden oft exportiert, meistens in Ihre Datenbank, und dupliziert, um Daten mit anderen in Silos gespeicherten Daten zu kombinieren, wodurch es noch schwieriger wird, zu wissen, wohin all die Daten gegangen sind.

Konformität

Data Governance und Compliance arbeiten Hand in Hand. Im Dataversity-Bericht stuften 48 % der Unternehmen die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften als ihren wichtigsten Faktor für Data Governance ein. Wie können Sie ohne angemessene Data Governance sicher sein, dass Ihr Unternehmen die Vorschriften einhält?

Daten reifen schnell, besonders wenn diese Pandemie begonnen hat; Menschen verlassen sich so sehr auf soziale Medien und andere Mittel über das Internet, um den Kontakt mit anderen Menschen zu vermeiden. Die Datenmenge wächst so stark, dass die Datenkonformität von solchen Organisationen oder Unternehmen, die Ihre sensiblen Informationen und Daten besitzen, im Voraus angegangen und gut gepflegt werden muss. Organisationen müssen sich an die Vorschriften ihrer Regierung halten, denen sie angehören. Unter der Europäischen Union haben Sie die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung), während Sie in den USA den bekannten PCI DSS (Payment Card Industry Data Security Standard), HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act) und SOX ACT oder Sarbanes haben –Oxley Act von 2002 (auch bekannt als Public Company Accounting Reform and Investor Protection Act).

Compliance ist für eine erfolgreiche Governance sehr wichtig, da diese Strategie vorhanden sein muss, bevor die Daten innerhalb der Organisation gesammelt und ausgereift werden. Compliance weist die Organisation an, mit den Vorschriften und der Compliance innerhalb der Regierung zu beginnen, die Ihr Data-Governance-Framework abdeckt. Diese Vorschriften verlangen von Organisationen, dass sie in der Lage sein müssen, ihre Daten von der Quelle bis zu ihrer Veralterung zu verfolgen, festzustellen, wer Zugriff darauf hat, und zu wissen, wie und wo sie verwendet werden. Data Governance legt Regeln und Verfahren rund um Eigentum und Zugänglichkeit von Daten fest.

Ihr Data-Governance-Framework stellt sicher, dass Ihre Daten für ihren Zweck geeignet sind. Indem Sie die Mitarbeiter, Prozesse und Technologie Ihres Unternehmens auf eine zentrale Datenstrategie ausrichten, können Sie damit beginnen, Ihre Daten zum Nutzen größerer Geschäftsziele zu nutzen. In Bezug auf die Compliance stimmen klare Kontrollprozesse über Ihre Daten mit voreingestellten Geschäftsregeln überein. Dies ist besonders wichtig in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Versicherungswesen. Data Governance bedeutet sicherzustellen, dass Sie über Prozesse verfügen, um Ihre Daten zu kontrollieren und sicherzustellen, dass alle Vorschriften in allen Datenpraktiken Ihres Unternehmens eingehalten werden. Eine effektive Compliance kann nur mit einem ganzheitlichen und vollständigen Ansatz für Ihre Data-Governance-Strategie erreicht werden. Wie können Sie erwarten, zu 100 % sicher zu sein, dass Sie die Vorschriften einhalten, ohne die vollständige Kontrolle über Ihre Daten und deren Erfassung und Speicherung zu haben? Ohne sie können vertrauliche Informationen in die falschen Hände geraten oder unsachgemäß gelöscht werden, was zu behördlichen oder behördlichen Geldstrafen, Klagen und sogar Gefängnisstrafen führen kann. Snowflake bietet Funktionen, mit denen Kontrollen für Datenbesitz und -zugriff festgelegt werden können, wodurch die Implementierung von Regeln und Verfahren für die Datenverwaltung ermöglicht wird. Dazu gehören dynamische Datenmaskierung und sichere Ansichten.

Die drei kritischen Aspekte beim Aufbau einer effektiven Data-Governance-Strategie sind die Menschen, Prozesse und Technologie. Mit einer effektiven Strategie können Sie nicht nur sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die Vorschriften einhält, sondern Sie können auch einen Mehrwert für Ihre gesamte Geschäftsstrategie schaffen.

Fazit

Data Governance ist kein fester und konstanter Fluss. Es ist eine Konvention und Praxis, die dynamisch in Arbeit sein muss. Data Governance hängt davon ab, wie die Daten innerhalb der Organisation oder des Unternehmens reifen, insbesondere wenn sie auf Unternehmensebene verwendet werden. Es ist von entscheidender Bedeutung für Organisationen, die Wert auf ihre Daten legen, oder Daten dienen als primärer Antrieb für das Interesse der Organisation, ihre finanzielle Leistung zu stabilisieren. Die Bestimmung dieser 6 kritischen Komponenten ist ein Muss und muss die richtigen Personen delegieren, um die Interessen der Organisation und des Unternehmens zu verwalten und zu sichern.