Data Governance - mehr Wert durch datengetriebene Entscheidungen

In diesem Beitrag erfahren Sie, was Data Governance ist, welche Vorteile es bringt und welche Use Cases es gibt.

Was ist Data Governance?

Daten sind ein entscheidendes strategisches Element für jede digitale Transformation. Nur auf der Grundlage von hochwertigen und vollständigen Daten sind Unternehmen in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen, Prozesse und Produktivität zu optimieren, sowie Automatisierung voranzutreiben und Mehrwert zu generieren. Eine geringe Datenqualität führt hingegen an vielen Stellen zu ineffizienten Prozessen und kostspieligen Verzögerungen. Deshalb hängt der Geschäftserfolg in erheblichem Maße von der Qualität der verfügbaren Daten ab.

In der Praxis fällt es vielen Unternehmen jedoch schwer, ein hohes Maß an Datenqualität zu erreichen und vor allem aufrechtzuerhalten. Um die Qualität langfristig zu gewährleisten, erfordert dies einerseits ein leistungsfähiges Software-Tool, mit dem Daten erstellt, gepflegt, verwaltet und an andere Systeme weitergegeben werden können. Andererseits sind die richtigen organisatorischen Rahmenbedingungen eine entscheidende Voraussetzung. Dabei ist es notwendig, geeignete Prozesse und Verantwortlichkeiten für die Erfassung und Pflege der Daten im Unternehmen festzulegen.

Data Governance bildet den strukturellen Rahmen, der die Voraussetzungen für ein erfolgreiches Datenmanagement schafft. Der Begriff beschreibt ein ganzheitliches System, das unter anderem festlegt, wer in einer Organisation Zugriff auf und Berechtigungen für Daten hat. Es beinhaltet sowohl Personen als auch Prozesse und die für die Datenverwaltung verwendeten Werkzeuge und Mechanismen. Dadurch wird sichergestellt, dass Daten einheitlich verwaltet und gepflegt werden. Data Governance definiert klare Verantwortlichkeiten, etabliert den Datenbesitz, gewährleistet ein Sicherheitskonzept und benennt klare Rollen, die für die Gewährleistung der Datenqualität und die Umsetzung der strategischen Anforderungen verantwortlich sind.

Wie unterscheidet sich Data Governance von klassischem Datenmanagement?

Datenmanagement bezieht sich auf die operative Dimension: Es geht darum, Daten zu verwalten und zu pflegen. Das Ziel dabei ist, verlässliche Daten sicherzustellen und somit die Geschäftsfähigkeit zu verbessern.

Data Governance setzt hingegen früher an: Es schafft die strukturelle Grundlage, auf der überhaupt ein effektives Datenmanagement aufgebaut werden kann.

Data Governance Data Management
Organisatorisches Framework, das eine konsistente und disziplinierte Datenpflege gewährleistet.

Dazu gehört:

  • Eindeutig definierte Verantwortlichkeiten
  • Zugriffsmanagement
  • Sicherheit
  • Eindeutig definierte und dokumentierte Prozesse
  • Daten-Klassifikation
  • Management vom Daten-Lifecycle
Operative Verwaltung und Pflege von Daten, um wirtschaftliche Ziele zu erreichen.

Dazu gehört:

  • Korrekte, zuverlässige Stammdaten
  • Unternehmensweite Standards
  • Klar definierte, automatisierte Prozesse
  • Ein „Single Point of Truth“ für die Stammdaten

Welche Vorteile hat Data Governance?

Damit Unternehmen ihre Daten langfristig zu einem Erfolgsfaktor machen können, muss die Datenqualität auf einem dauerhaft hohen Niveau gehalten oder kontinuierlich gesteigert werden. Auf dem Weg zu diesem Ziel leistet die Data Governance einen entscheidenden Beitrag, denn die Etablierung von Governance-Prozessen sichert ein gleichbleibend hohes Qualitätsniveau. Dies schafft stabile strategische Voraussetzungen für ein effektives Datenmanagement.

Um die Datenqualität zu erhöhen und die Verlässlichkeit der Daten zu stärken, führen Unternehmen ohne Data Governance gezielte Datenprojekte durch, in denen beispielsweise Daten bereinigt und auf den neuesten Stand gebracht werden. Setzen Unternehmen solche Projekte erfolgreich um, erreichen sie kurzfristig eine spürbare Steigerung der Datenqualität. Die Erfahrung zeigt jedoch, dass die Datenqualität mit zunehmender Zeit nach dem Projekt wieder abnimmt.

Data Governance hingegen ermöglicht eine kontinuierliche Steigerung der Datenqualität, unabhängig von einzelnen Projekten zur Verbesserung der Datenqualität. Durch die Schaffung entsprechender Strukturen und die Zuweisung klarer Verantwortlichkeiten ist es möglich, ein größeres Bewusstsein für Datenqualität zu schaffen und das erreichte Qualitätsniveau dauerhaft zu sichern oder noch weiter zu steigern. Langfristig erweist sich somit die Etablierung eines stabilen Fundaments für das Datenmanagement im Vergleich zu punktuellen Initiativen als effizienter und nachhaltiger.

Die kontinuierliche Steigerung der Datenqualität stellt zweifelsohne den größten Nutzen von Data Governance dar. Dadurch steigt der Wert der Daten für das Unternehmen und die Stakeholder können sich auf eine vertrauenswürdige, aussagekräftige Grundlage für ihre Geschäftsentscheidungen verlassen.

Darüber hinaus gibt es weitere Vorteile, die mit Data Governance verbunden sind. Denn ein solches Framework legt klare Regeln für die Änderung von Prozessen und Daten fest und macht Unternehmen insgesamt agiler und robuster. Gleichzeitig erhöht Data Governance im gesamten Unternehmen das Vertrauen in die vorhandenen Daten, in ihre Qualität und in die Dokumentation der Datenprozesse. Ebenso lassen sich Datenvorschriften und gesetzliche Anforderungen besser umsetzen und einhalten. Damit sinkt das Risiko von hohen Bußgeldern und Reputationsschäden, beispielsweise bei Verstößen gegen bestehende Datenschutzbestimmungen.

Data Governance eignet sich als Ansatzpunkt für zahlreiche Datenthemen im Unternehmen und deckt schonungslos die bisherigen Schwachstellen im Datenmanagement auf. Denn unsaubere, minderwertige Daten wirken sich äußerst negativ auf den Geschäftserfolg aus. Gelingt es hingegen, durch Data Governance die Datenqualität deutlich zu verbessern, können Unternehmen von massiven Wettbewerbsvorteilen profitieren.

Alle Vorteile auf einen Blick:

Vorteile von Data Governance

Data Governance Use Cases

Data Governance hilft Unternehmen in zahlreichen Situationen, Probleme zu lösen, Herausforderungen zu bewältigen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Die folgenden Beispiele aus der Praxis sollen zeigen, wie Data Governance den Geschäftserfolg konkret fördert.

Logistik

Ein Hersteller von Produktionsteilen hat regelmäßig einen erhöhten logistischen Aufwand beim Versand, mit der Folge, dass Sendungen zu spät ankommen oder die Versandkosten höher sind als geplant. Der Grund dafür: Die Maße oder das Gewicht der produzierten Teile sind in den Stammdaten gar nicht oder nicht richtig gepflegt. Dies hat zur Folge, dass die benötigten Verpackungsgrößen und die daraus resultierenden Transportkosten erst direkt beim Versand im Lager ermittelt werden können.

Erst im Rahmen eines Data Governance-Projektes stellt sich heraus, dass die Verantwortung für die Pflege der Maße und Gewichte in den Materialstammdaten bisher nicht eindeutig geklärt war. Indem alle beteiligten Abteilungen an einen Tisch geholt werden, kann jeder Bereich die Sichtweise der anderen besser verstehen. Gemeinsam wird geklärt, wann und wo die Daten zuverlässig verfügbar sein müssen und wer sie pflegt.

Reporting

Ein weltweit tätiges produzierendes Unternehmen möchte mit nur einem Bericht zeitnah einen Überblick erhalten, welches Auftragsvolumen mit welchen Lieferanten oder deren Tochtergesellschaften erzielt wird - und das über alle Geschäftsbereiche und Regionen hinweg. Bislang war es mit erheblichem Aufwand und vielen manuellen Prozessen verbunden, diese Zahlen zu ermitteln, weshalb das Unternehmen solche Berichte nur sehr selten erstellt.

Wäre es möglich, entsprechende Berichte schneller und mit deutlich weniger Aufwand zu erstellen, könnte das Unternehmen nicht nur von besseren Rabatten profitieren, sondern beispielsweise auch Monopolbildungen verhindern und eine zu große Abhängigkeit von einzelnen Lieferanten vermeiden.

Data Governance schafft hier die Grundlage für den Auf- und Ausbau einer verlässlichen Reportingstruktur. Dazu gehört unter anderem eine transparente Ableitung des Datenqualitätsberichts auf Basis der strategischen Vorgaben, sowie die Koordination durch den Rollenmanager.

 

Diese Beispiele machen deutlich, dass sich eine funktionierende Data Governance und die daraus resultierende einheitliche, disziplinierte Verwaltung und Pflege von Daten an vielen Stellen im Tagesgeschäft positiv auswirken und Schäden vom Unternehmen abwenden kann - sei es in finanzieller Hinsicht oder in Bezug auf die Reputation. Daher lohnt es sich für Unternehmen auf jeden Fall, ihr Datenmanagement auf eine stabile Organisationsstruktur zu stützen und Data Government im gesamten Unternehmen auszurollen.

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