Stammdaten-Governance ist der Prozess der Erstellung und Pflege einer einzigen, maßgeblichen Quelle der Wahrheit für die Daten eines Unternehmens. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten in allen Abteilungen und Systemen korrekt, konsistent und aktuell sind. Master Data Governance bietet Unternehmen einen Rahmen für die Verwaltung und Steuerung ihrer Datenbestände. Sie hilft Unternehmen sicherzustellen, dass ihre Daten genau, zuverlässig und sicher sind.
Die Vorteile von Master Data Governance sind zahlreich. Durch eine einzige Quelle der Wahrheit können Unternehmen Zeit, Geld und Ressourcen sparen. Außerdem können Unternehmen so fundiertere Entscheidungen treffen, da sie Zugang zu genauen Informationen haben. Darüber hinaus trägt Stammdaten-Governance dazu bei, Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten.
Die Stammdaten-Governance umfasst einige Schlüsselelemente. Dazu gehören Data-Governance-Richtlinien, Prozesse und Tools. Data-Governance-Richtlinien legen Standards für die Verwaltung von Daten fest, während Prozesse und Tools dabei helfen, diese Standards durchzusetzen. Darüber hinaus müssen Unternehmen über ein Data-Governance-Team verfügen, das die Umsetzung der Master Data Governance überwacht.
Obwohl Master Data Governance viele Vorteile bietet, kann sie auch einige Herausforderungen mit sich bringen. Die Implementierung von Master Data Governance erfordert viel Zeit und Ressourcen. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data-Governance-Team über die notwendigen Fähigkeiten und Fachkenntnisse verfügt, um ein Stammdaten-Governance-Programm erfolgreich zu implementieren und zu pflegen.
Unternehmen sollten bei der Umsetzung der Stammdaten-Governance bewährte Verfahren befolgen. Dazu gehören die Definition von Datenstandards, die Einrichtung eines Data-Governance-Teams und die Schaffung von Prozessen und Tools zur Unterstützung des Programms. Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihr Data-Governance-Team gut geschult und in der Lage ist, alle auftretenden Probleme zu lösen.
Um ein Master Data Governance-Programm erfolgreich zu implementieren, müssen Unternehmen über die richtigen Tools verfügen. Diese Tools können Unternehmen bei der Verwaltung und Steuerung ihrer Datenbestände, der Durchsetzung von Datenstandards und der Überwachung der Einhaltung von Vorschriften unterstützen. Zu den gängigen Tools für die Stammdatenverwaltung gehören Tools für die Datenerkennung, die Verwaltung von Metadaten und Dashboards für die Datenverwaltung.
Die Aufrechterhaltung der Master Data Governance kann eine Herausforderung sein. Unternehmen müssen ihre Datenbestände kontinuierlich prüfen und überwachen, um deren Genauigkeit und Einhaltung sicherzustellen. Außerdem sollten Unternehmen ihre Stammdaten-Governance-Richtlinien und -Prozesse regelmäßig überprüfen und aktualisieren, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen Rechnung zu tragen.
Da Daten immer mehr an Bedeutung gewinnen, wird die Stammdaten-Governance immer wichtiger werden. Unternehmen müssen darauf vorbereitet sein, in die notwendigen Ressourcen und Tools zu investieren, um eine erfolgreiche Implementierung und Pflege ihrer Master Data Governance-Programme sicherzustellen. Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Data-Governance-Teams über die notwendigen Fähigkeiten und das Fachwissen verfügen, um alle auftretenden Probleme zu lösen.
Data Governance ist das Gesamtmanagement der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten. Sie umfasst die Prozesse und Richtlinien, die sicherstellen, dass die Daten von hoher Qualität und für autorisierte Benutzer zugänglich sind. Data Governance ist für den Erfolg eines jeden Unternehmens, das sich bei seinen Entscheidungen auf Daten stützt, von entscheidender Bedeutung.
MDM in ETL steht für Master Data Management. Dabei handelt es sich um einen Prozess zur Erstellung eines zentralen Datenspeichers, der dazu dient, eine einheitliche Sicht auf die Daten eines Unternehmens zu ermöglichen. Die Daten im Repository werden in der Regel bereinigt und angereichert, um Genauigkeit und Vollständigkeit zu gewährleisten. MDM in ETL kann zur Verwaltung von Kundendaten, Produktdaten, Lieferantendaten, Finanzdaten und anderen Datentypen verwendet werden.
Es gibt vier Säulen der Data Governance:
1. Datenqualität: Die Datenqualität ist der Eckpfeiler der Data Governance. Ohne qualitativ hochwertige Daten ist es unmöglich, genaue Entscheidungen zu treffen oder wirksame Maßnahmen zu ergreifen. Um die Datenqualität zu gewährleisten, muss die Data Governance Prozesse zur Datenbereinigung, Datenanreicherung und Datenvalidierung umfassen.
2. Datenintegration: Die Datenintegration ist für Data Governance unerlässlich. Um Daten sinnvoll nutzen zu können, müssen sie aus verschiedenen Quellen integriert werden. Die Datenintegration stellt sicher, dass die Daten über verschiedene Systeme hinweg konsistent sind und effektiv für die Entscheidungsfindung genutzt werden können.
3. die Datensicherheit: Die Datensicherheit ist ein zentrales Anliegen der Data Governance. Die Daten müssen vor unberechtigtem Zugriff und Missbrauch geschützt werden. Data Governance muss Prozesse für die Datenverschlüsselung, die Datenzugriffskontrolle und die Überwachung der Datenaktivitäten umfassen.
4. datenschutz: Der Datenschutz ist ein weiteres wichtiges Anliegen der Data Governance. Personenbezogene Daten müssen vor unbefugter Offenlegung geschützt werden. Data Governance muss Prozesse zur Datenanonymisierung und Datensicherheit umfassen.
Die drei Säulen der Data Governance sind Datenqualität, Datensicherheit und Datenschutz. Die Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten, während die Datensicherheit Maßnahmen zum Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff oder Veränderung umfasst. Der Datenschutz bezieht sich auf die Kontrolle des Zugriffs auf personenbezogene Daten.