Data Governance – Hintergründe und Mehrwert
Lesezeit: ca. 3 Min.
Data Governance (auch Datenkontrolle oder Datenverwaltung genannt) ist in aller Munde und gewinnt immer mehr an Relevanz. Data Governance schafft den Rahmen für den Umgang und die Nutzung von Daten im Unternehmen und erhöht so die Datenzentriertheit. Damit kann Data Governance auch für die Themen Data Science und Künstliche Intelligenz ein wichtiger Treiber sein.
Aber was ist Data Governance überhaupt, warum ist Data Governance sinnvoll und welche Vorteile ergeben sich für Unternehmen? Diesen Fragen werden wir im Folgenden nachgehen.
Was ist Data Governance?
Data Governance ist vor allem interessant und wichtig für Unternehmen, welche eine große Anzahl an Daten aus unterschiedlichen Kanälen erfassen, aber auch für solche, die Daten stärker in ihre Entscheidungen einbinden wollen. Bei Data Governance dreht sich alles darum, die datenbasierten Aktivitäten eines Unternehmens zu steuern und das Unternehmensdatenmanagement zu unterstützen. Data Governance legt für Mitarbeitende einen strukturellen Rahmen sowie interne Regeln und Vorgaben für die Verwendung und Nutzung von Unternehmensdaten fest. Die Regeln und Vorgaben beinhalten ebenfalls Zuständigkeiten und Entscheidungsrechte, aber auch Sicherheitsvorkehrungen für die Daten. Das bedeutet, dass das Unternehmen selbst bestimmt für wen, welche Daten unter welchen Voraussetzungen zur Verfügung stehen. Hier gilt das Motto: so viel wie nötig, so wenig wie möglich. Diese Vorgaben können je nach Unternehmenskultur und -werten variieren und dienen ebenfalls als Richtlinie zur Analyse und Interpretation von Daten. Grundsätzlich wird die Datenmanagementstrategie des Unternehmens durch Data Governance unterstützt.
Mittels Data Governance wird zusätzlich zur Datensicherung den Daten ein Stellenwert im Unternehmen zugesprochen. Folglich können durch Data Governance auch Rahmenbedingungen geschaffen werden, um mittels Data Science Datenpotenziale besser ausschöpfen zu können. Hierdurch werden Mehrwerte im Unternehmen generiert, sowie zu dessen Langlebigkeit und dessen Erfolg beigetragen. Demnach ist die Einführung von Data Governance eine Notwendigkeit, um den Stellenwert der Daten und den professionelleren Umgang mit Daten aufrecht zu halten sowie Schäden abzuwenden.
Was beinhaltet Data Governance?
Data Governance kann in fünf Aspekte unterteilt werden:
- die Datenqualität
- die Datenpflege
- den Datenschutz
- die Datensicherheit
- sowie die Data Compliance
Die Einhaltung der genannten fünf Punkte kann in Form von Data Governance-Guidelines erfolgen, in welchen alle Vorgaben für diese festgelegt werden. Ein guter Data Governance Plan dient als Maßstab für Qualitätssicherung und stellt die Datenqualität sicher.
So wird die Genauigkeit, die Vollständigkeit und die Konsistenz der Daten gewährleistet. Auch hiervon profitieren Data-Science und KI-Initiativen. Dies beinhaltet auch, dass die Daten anhand der Vorgaben gepflegt werden. Durch Data Governance sollen außerdem unternehmensbezogene Vorgaben sowie die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) eingehalten werden. Unternehmen wissen folglich den Speicherort von personenbezogenen oder kritischen Daten genau. Dies entspricht der Data Compliance und das Unternehmen kann somit Datenschutzverstößen und einhergehend potenziell anfallenden Strafen entgegenwirken. Zusätzlich können die Daten durch die Vorgaben der Data Governance besser geschützt und leichter gefunden werden, was dem Datenschutz und der -sicherheit entspricht.
Vorangetrieben werden kann das Thema Data Governance zum Beispiel durch entsprechende Softwarelösungen. Die Data-Science-Plattform YUNA zum Beispiel greift das Thema Data Governance auf. Hier können anhand von Governance-Funktionen die Rechte, die Rollen und der Datenzugriff in dem eigenen Unternehmen gesteuert, überwacht und Compliance-Vorschriften erfüllt werden. Erfahren Sie hier mehr über YUNA!
4 Gründe, warum Sie Data Governance einführen sollten
Durch die verbesserte Datenqualität aufgrund von Data Governance kann die Effizienz von Prozessen und Mitarbeitenden gesteigert werden. Die Aufwände für das Datenmanagement werden somit reduziert. Zusätzlich können aufgrund der Einheitlichkeit der Daten, komplexe Entscheidungen im Unternehmen schneller und qualitativ hochwertiger getroffen werden. Hierdurch wird die Wettbewerbsfähigkeit im digitalen Zeitalter gesteigert. Schlussendlich können zusätzlich noch Kosten eingespart werden.
Wie ein Warenwirtschaftssystem hilft, die Lagerplätze von Produkten zu finden, unterstützt die Data Governance dabei, Transparenz über die Daten im Unternehmen zu schaffen.
Weiterführende Themen
Data-Driven Software
YUNA - Data Science Plattform
Zentrale Plattform für Modelloptimierung, Ausführung und Verwaltung verschiedener Modelle und Skripte.
Erstellen und Verwalten Sie schnell KI-gestützte Services!
Jetzt mehr erfahren
Blog
Was ist Federated Learning? Hintergründe und Anwendungsbeispiele
Viele Data Science Initiativen scheiten an einer zu geringen Datenbasis. Federated Learning kann die Lösung für dieses Problem sein - gerade vor dem Hintergrund von Datenhoheit und Datenschutz.
Blog
Stammdaten- und Datenqualitäts-management
Daten bilden das Fundament für richtige Entscheidungen. Umso wichtiger ist eine hohe Datenqualität. Stammdaten- und Datenqualitätsmanagement sind der Schlüssel. Wir zeigen Ihnen, wie Sie zu "guten" Daten gelangen und so Ihre KI-Initiativen fördern.
Whitepaper
Wie erschließe ich das Potenzial meiner Daten
Wie verläuft der Weg von der Idee bis zur erfolgreichen Realisierung und Implementierung eines Data-Science-Projektes? Erfahren Sie mehr in unserem kostenlosen Whitepaper!
Nichts verpassen – abonnieren Sie unseren Blog-Newsletter