Data Governance 101: Was es ist, warum es wichtig ist und wie man es erreicht

Was ist Data Governance?

Es gibt viele Definitionen für Data Governance, was bereits viel über die Komplexität dieses Themas aussagt. Eine klassische, oft zitierte Definition besagt, dass "Data Governance das gesamte Management der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einem Unternehmen verwendeten Daten ist".

Laut Gartner ist "Data Governance die Festlegung von Entscheidungsrechten und eines Verantwortungsrahmens, um das angemessene Verhalten bei der Bewertung, Erstellung, Nutzung und Kontrolle von Daten und Analytics sicherzustellen". Ausgestattet mit diesen beiden Definitionen können wir nun tiefer in das Thema eintauchen.

Data Governance und Compliance

Wenn man eine handvoll Experten befragt, erhält man höchstwahrscheinlich auch eine handvoll Definitionen oder Spezifikationen, was Data Governance ist. Im Grunde genommen besteht ein großer Teil einer guten Data Governance also darin, zu bestimmen, was Data Governance in einer bestimmten Organisation ist. Während die Einhaltung der gesetzlichen Normen in wichtig ist, bringt die reine Compliance Unternehmen nicht sehr weit und hilft sicherlich auch nicht, die Vorteile moderner Datentechnologien voll auszuschöpfen.

Daher ist die einfache Einhaltung der Vielzahl von Datenvorschriften keine geeignete langfristige Data Governance-Strategie. Beispiele für solche Vorschriften sind der California Consumer Privacy Act, die DSGVO und die noch im Gesetzgebungsverfahren befindliche ePrivacy-Verordnung. Data Governance ist also kein festes Regelwerk, sondern kann als ein flüssiges Konstrukt gesehen werden, das sich bei Bedarf anpassen muss.

Um die Einhaltung dieser Vorschriften zu erreichen, erfordern die Geschäftsprozesse und -kontrollen ein internes Regelwerk, das einzuhalten ist. Diese müssen außerdem regelmäßig überprüft und gegebenenfalls angepasst werden. Das ist die Rolle der Data Governance in modernen, datengesteuerten Unternehmen.

Warum ist Data Governance wichtig für moderne Unternehmen?

Unternehmen profitieren von einer guten Data Governance, weil sie unter anderem die Konsistenz und Vertrauenswürdigkeit der Daten sicherstellt, wie wir oben gesehen haben. Dies ist von entscheidender Bedeutung, da immer mehr Unternehmen auf Datenanalysen angewiesen sind, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren, neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und die Rentabilität zu verbessern.

Da Daten ein Kernstück dessen sein können, auf dessen Basis Unternehmen Entscheidungen treffen oder womit sie ihr Geld verdienen, ist es von entscheidender Bedeutung, einen festgelegten Data-Governance-Prozess und eine entsprechende Richtlinie zu haben. Dies ist auch wichtig bei der Festlegung gemeinsamer Ziele im gesamten Unternehmen, damit alle, die mit Daten arbeiten, das gleiche Verständnis für die datengesteuerten Ziele haben. Zumal die Technologien immer ausgereifter werden und Algorithmen selbst zunehmend Entscheidungen auf der Grundlage von Daten treffen.

Advanced Analytics wird für komplexe Aufgaben wie Vorhersage, Customer Centricity, Personalisierung und kanalübergreifende Attributierung benötigt. Das sind keine leichten Themen! Den Aufwand zu vermeiden oder die Komplexität zu reduzieren, indem man die Herausforderungen zu sehr vereinfacht, ist keine Option. Denn die Daten sind häufig der Schlüssel, um Erfolge in Bezug auf Effizienz und Effektivität zu messen, Ihre Kunden zu verstehen, die besten Dienstleistungen und Angebote anzubieten und nicht zuletzt, um das Wachstum zu fördern und Geschäftsziele zu erreichen.

Der steigende Bedarf an Customer Data Platforms zur Erfüllung von Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen, insbesondere zu Personalisierungs-, Marketing- und Werbezwecken, erweitert die Datenerfassung, -verarbeitung und -pflege um eine weitere wichtige und komplexe Ebene. Ein solches Datenökosystem zu verstehen und zu managen gehört zu den Kernkompetenzen in einem datengetriebenen Unternehmen. Data Governance ist das Handwerkszeug der Wahl, um hier zu unterstützen.

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Wie kann eine gute Data Governance erreicht werden?

 Es gibt viele verschiedene Datenquellen, die in ein fortschrittliches Datenanalyse- oder Datenmanagement-Ökosystem integriert werden können. Unabhängig davon, ob es sich bei der Datenverarbeitung eher um einen ETL- oder ELT-Prozess handelt (z.B. zur Speisung eines Datawarehouses vs. zum extrahieren von Daten aus einem Data Lake), sind gute technische und prozedurale Standards sowie eine schnelle und automatisierte Datenverarbeitung nötig. Jeder in der Daten- und Technologiebranche kennt das Garbage-in-Garbage-out-Problem und die Entscheidungszyklen, die länger dauern, als eine Aktion oder Entscheidung warten kann.

Während Data-Governance-Initiativen von dem Wunsch nach einer Verbesserung der Datenqualität getrieben werden können, werden sie häufiger von Führungskräften der C-Level getrieben, die auf externe Vorschriften (z.B. die DSGVO) reagieren. Eine 2017 durchgeführte Umfrage unter CIOs zum Thema Data Governance ergab, dass 54% der Befragten die Effizienz der Prozesse als Haupttreiber sahen, während 39% der Befragten angaben, dass sie von den Vorschriften getrieben wurde. Nur 7 % antworteten, dass ihr Hauptantrieb ein besserer Kundenservice sei. Es gibt also immer noch viele Unternehmen, die die Daten nicht nutzen, um ihre Customer Experience insgesamt zu verbessern. Es ist empfehlenswert, Data Governance nicht nur zur Vermeidung von Bußgeldern einzusetzen, sondern einen sinnvollen Beitrag zur Verbesserung des Geschäfts zu leisten.

Wir haben mit 4 hochkarätigen Experten auf diesem Gebiet gesprochen und sie zu Data Governance befragt, was es im Einzelnen bedeutet, wie man sie beherrscht und was man verbessern muss. Ihre Tipps und Erkenntnisse helfen Ihnen, Data Governance-Prozesse zu implementieren, die die Daten- und Analysebemühungen Ihres Unternehmens beschleunigen.