Data Governance ist die allgemeine Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einer Organisation verwendeten Daten. Ein Data-Governance-Rahmen ist eine Reihe von Richtlinien, Verfahren und Prozessen, die einer Organisation helfen, die von ihr gesammelten und verwendeten Daten zu kontrollieren und zu verwalten. Es ist ein wirksames Mittel, um die Datenqualität zu gewährleisten und sicherzustellen, dass die Daten im Einklang mit den Zielen der Organisation verwendet werden.
Ein Data-Governance-Rahmenwerk umfasst verschiedene Komponenten wie Datenqualitätsmanagement, Datensicherheit, Datenzugangskontrolle, Datenintegration, Datenspeicherung und Datenarchivierung. Jede dieser Komponenten spielt eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß gepflegt und effektiv genutzt werden.
Ein Data-Governance-Rahmenwerk hilft einer Organisation, die Zuverlässigkeit und Sicherheit von Daten zu gewährleisten. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass die Daten auf effektive Weise verwendet werden und dass die Daten effizient genutzt werden. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass die Daten mit den gesetzlichen Vorschriften übereinstimmen.
Bevor eine Organisation ein Data-Governance-Rahmenwerk einführen kann, muss sie ihren Bedarf an Data Governance bewerten. Diese Bewertung sollte eine Analyse der Datennutzung in der Organisation und eine Bewertung der Datensicherheitsrichtlinien der Organisation umfassen. Die Bewertung sollte auch eine Analyse der Datenzugriffsrichtlinien und -verfahren der Organisation umfassen.
Sobald eine Organisation ihren Bedarf an Data Governance bewertet hat, kann sie mit der Entwicklung eines Data-Governance-Rahmens beginnen. Dazu gehört die Entwicklung einer Reihe von Richtlinien und Verfahren, die dazu beitragen, dass die Daten effektiv genutzt werden und sicher sind. Außerdem sollte der Rahmen ein Verfahren zur Überwachung und Prüfung der Datennutzung umfassen.
Sobald eine Organisation einen Data-Governance-Rahmen entwickelt hat, muss sie ihn implementieren. Der Implementierungsprozess sollte die Schulung der Mitarbeiter zu den Richtlinien und Verfahren des Data-Governance-Rahmens sowie ein Verfahren zur Überwachung und Prüfung der Datennutzung umfassen. Darüber hinaus sollte die Implementierung ein Verfahren umfassen, mit dem sichergestellt wird, dass die Daten ordnungsgemäß gesichert sind.
Sobald eine Organisation ein Data-Governance-Rahmenwerk implementiert hat, muss sie dessen Effektivität messen. Dies kann durch die Bewertung der Wirksamkeit der Richtlinien und Verfahren sowie der Datensicherheits-, Datenzugriffs- und Datenintegrationsprozesse geschehen. Darüber hinaus können auch die Datenqualität, die Datenspeicherung und die Datenarchivierung bewertet werden.
Schließlich sollte eine Organisation die Einführung bewährter Praktiken für Data Governance in Betracht ziehen. Dazu gehört die regelmäßige Überprüfung des Data-Governance-Rahmens und die Vornahme notwendiger Änderungen sowie die Sicherstellung, dass die Daten ordnungsgemäß gesichert und im Einklang mit den Zielen der Organisation verwendet werden. Darüber hinaus sollte das Unternehmen die Einführung eines Prozesses zur Überwachung und Prüfung der Datennutzung sowie eines Prozesses zur Sicherstellung der Konformität der Daten mit den gesetzlichen Bestimmungen in Betracht ziehen.
Im Technologiesektor ist Data Governance der Prozess der Datenverwaltung, der sicherstellt, dass die Daten korrekt, konsistent und zugänglich sind. Dazu gehört die Entwicklung von Richtlinien und Verfahren für die Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten. Data Governance ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten effektiv und effizient genutzt werden und den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
Es gibt vier Säulen der Data Governance:
1. Datenqualität: Die Datenqualität ist der Eckpfeiler der Data Governance. Um fundierte Entscheidungen treffen zu können, sind genaue und zuverlässige Daten unerlässlich. Um die Datenqualität zu gewährleisten, müssen die Daten vollständig, konsistent und zeitnah sein.
2. Datenarchitektur: Die Datenarchitektur ist das Fundament, auf dem die Data Governance aufgebaut ist. Sie liefert einen Plan, wie Daten organisiert und strukturiert werden sollten. Eine gut durchdachte Datenarchitektur kann dazu beitragen, die Datenqualität zu gewährleisten und die Datenverwaltung zu verbessern.
3. data stewardship: Data Stewardship ist die Praxis, die sicherstellt, dass Daten verantwortungsvoll verwaltet und genutzt werden. Die Datenverwalter sind dafür verantwortlich, dass die Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Sie stellen auch sicher, dass die Daten in einer Weise verwendet werden, die mit den Zielen der Organisation übereinstimmt.
4. Data-Governance-Prozesse: Data-Governance-Prozesse bilden den Rahmen dafür, wie Daten verwaltet und gesteuert werden. Diese Prozesse legen fest, wer für was verantwortlich ist, wie Entscheidungen getroffen werden und wie die Daten verwendet werden sollen.
Die drei Säulen der Data Governance sind:
1. Datenqualität: Bei dieser Säule geht es darum, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
2. Datensicherheit: Diese Säule stellt sicher, dass die Daten vor unberechtigtem Zugriff und Missbrauch geschützt sind.
3. data stewardship: Mit dieser Säule soll sichergestellt werden, dass die Daten so verwaltet werden, dass sie effizient und effektiv sind und mit den Unternehmensrichtlinien und -verfahren übereinstimmen.