Data Governance – so trocken ist das überhaupt nicht

In einer zunehmend digitalisierten Welt wird das zielgerichtete Sammeln, Verstehen und Nutzen von Daten zum Erfolgsfaktor. Wer das weiterhin ignoriert, verliert im Zeitalter der Digitalisierung wichtiges Kapital für die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft.

Daten für Unternehmen – wie das Wasser für den Menschen

Wir stellen häufig fest, dass Digitalisierungsinitiativen und innovative Anwendungsfälle in Bereichen wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning (ML) oder Internet of Things (IoT) an einem mangelnden Datenfundament leiden. Das führt dazu, dass diese Vorhaben scheitern oder nicht ihr volles Potenzial ausschöpfen können. Das ist vergleichsweise so, als würde man das Gebäude einer preisgekrönten Architektin oder eines preisgekrönten Architekten auf Treibsand bauen wollen.

Ein gutes Datenfundament zeichnet sich nicht nur durch die bloße Datenmenge aus. Im Gegenteil: Im übertragenen Sinne können Unternehmen auch in zu vielen Daten ertrinken. Es werden Wege benötigt, um den Überblick darüber zu behalten, welche Daten verfügbar sind, welche Informationen sie enthalten und wie Unternehmen auf sie zugreifen können.

Neben der Datenmenge und dem Datenüberblick ist zudem die Datenqualität ein essenzieller Aspekt. Ähnlich wie Trinkwasser können Daten „verschmutzen“ und dadurch „ungenießbar werden“ oder sogar Schaden anrichten. Es werden also Mechanismen benötigt, die sicherstellen, dass Daten verlässlich, konsistent und vertrauenswürdig sind und bleiben. Denkt dabei nur mal an die Kundenstammdaten eines Unternehmens und welche Konsequenzen falsche oder widersprüchliche Datensätze für den Vertrieb, das Marketing und/oder die Lieferung und Rechnungsstellung haben können. Euch fallen mit Sicherheit noch weitere Beispiele ein.

Und wenn wir schon über Kundendaten und personenbeziehbare Daten sprechen, dürfen wir natürlich die allgemeinen und branchenspezifischen Gesetze und Regulatoriken nicht vergessen, deren Nichtbeachtung zu empfindlichen Strafen oder Reputationsverlusten führen kann. Es muss daher ein Weg gefunden werden, die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten und gleichzeitig die Zahl der Anwendungsfälle und Projekte so gering wie möglich zu halten.

Was ist Data Governance?

Einfach gesagt umfasst Data Governance einen Katalog von Regeln, der den organisationsweiten Umgang mit Daten vorgibt. Das kann vieles beinhalten. Daher wird Data Governance in drei Bereiche unterteilt:

• (1) Datenorganisation: In der Datenorganisation wird das erwähnte Regelwerk definiert. Es umfasst beispielsweise Rollen, Prozesse, Verantwortlichkeiten, Aufgaben und Unternehmensrichtlinien für den Umgang mit Daten im Unternehmen.
• (2) Datenmanagement: Das Datenmanagement umfasst die operative Umsetzung des Regelwerks der Datenorganisation. Beispielsweise den Datenlebenszyklus zu managen, Daten zu katalogisieren, die Qualität zu messen oder die Compliance zu überwachen.
• (3) Datenlösungen: Die Datentechnologien beinhalten IT-Werkzeuge, die uns beim Datenmanagement unterstützen – beispielsweise eine Datenplattform oder einen Datenkatalog. Darunter können auch technisch implementierte Policies wie Rights & Privileges und System-Workflows, die gewisse Data-Management-Aufgaben automatisieren, gefasst werden.

Mit Data Governance auf der Erfolgswelle

Data Governance fühlt sich für viele Unternehmen beim ersten Kontakt verstaubt und langweilig an. Aber ganz im Gegenteil: Mit Data Governance können Unternehmen ihre Organisation auf ihre strategischen Vorhaben ausrichten. Dabei ist Data Governance der Enabler für alle datenbasierten Vorhaben und Ziele. Zudem können mit Data Governance nachhaltige Verbesserungen vorangetrieben werden.

Digitalisierung, KI, IoT, Data Mesh, datenbasierte Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierung – egal was die Ziele und Ideen für die Zukunft sind, die drei Bereiche der Data Governance helfen dabei, sie zu verwirklichen. Und dabei stellen sich spannende Fragen, die jedes Unternehmen für sich individuell beantworten muss:

• Auf welche Art und Weise erfolgt die Zusammenarbeit?
• Welche IT-Werkzeuge sind für das Datenmanagement optimal?
• Wie werden operative und strategische Entscheidungen getroffen?
• Welche Priorität haben Qualität, Compliance, Geschwindigkeit und Innovationskraft für das Unternehmen?

Fazit

Ein Unternehmen, das KI-Anwendungsfälle optimal unterstützen oder datenbasierte Geschäftsmodelle aufbauen möchte, hat andere Anforderungen und Ziele als ein Unternehmen, das ausschließlich die Datenqualität verbessern oder den Schutz sensibler Daten sicherstellen möchte. Eine Data Governance hilft dabei, die unternehmensindividuellen Anforderungen und Ziele zu erreichen. Data Governance ist kein Selbstzweck, sondern unterstützt Unternehmen dabei, erfolgreicher zu sein.

Unser Beitrag

adesso begleitet euch in jeder Phase eurer Data-Governance-Initiative: von der initialen Bewertung der bestehenden Datenorganisation durch ein Reifegrad-Assessment über die Konzeption und Einführung einer neuen Datenorganisation, die aktive Gestaltung des Wandels durch Data Change Management, die Unterstützung bei der Umsetzung von Data-Governance-Praktiken bis hin zur technischen Implementierung von Data-Lösungen.