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Was versteht man unter Daten-Governance?
Jedes Unternehmen benötigt ein Framework, damit Daten in allen Unternehmensabläufen korrekt, sicher und effektiv verwaltet werden.
Dazu müssen oft Personen bestimmt werden, die ein Daten-Governance-Programm planen und umsetzen, das Best Practices für die Speicherung und gemeinsame Nutzung dieses wertvollen Assets beinhaltet.
Weiter unten erfährst du mehr über die Grundprinzipien der Daten-Governance, wie du ein erfolgreiches Governance-Programm implementierst und wie sich der Prozess mithilfe von Tools wie Jira Service Management automatisieren lässt.
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Definition von Daten-Governance
Daten-Governance ist ein umfassendes Datenmanagement-Framework für die korrekte und effektive Nutzung von Daten für die Dauer ihrer Zugehörigkeit zu einer Organisation. Dies deckt den gesamten Datenlebenszyklus ab, von der Erfassung und Speicherung bis zur Nutzung und Löschung.
Zu einer ordnungsgemäßen Governance gehört das Erstellen und Implementieren von Richtlinien, Verfahren und Standards zur Beibehaltung der Datenqualität, Sicherheit und Compliance. Sie sorgt dafür, dass Daten korrekt, abrufbar und geschützt sind, und minimiert gleichzeitig die mit Datenmissbrauch oder -verlust verbundenen Risiken.
Eine gute Daten-Governance ist unerlässlich für Organisationen, die auf Basis ihrer Daten strategische Entscheidungen treffen. Denn gute Governance stellt sicher, dass Daten eine wertvolle und vertrauenswürdige Ressource bleiben.
Gründe für gute Daten-Governance
Das Aufkommen von Big Data, künstlicher Intelligenz und sich entwickelnde regulatorische Rahmenbedingungen haben dazu geführt, dass Unternehmen riesige Datenmengen auf den unterschiedlichsten Systemen verwalten müssen.
Die Verwaltung dieser Daten ist in erster Linie nötig, um betriebliche Anforderungen zu erfüllen und gleichzeitig komplexe Vorschriften und Best Practices einzuhalten. Schlechte Daten-Governance kann schwerwiegende Folgen nach sich ziehen, zum Beispiel Datenschutzverletzungen, Verlust des Kundenvertrauens und regulatorische Sanktionen.
Zu den typischen Ineffizienzen durch eine unzureichende Governance gehören Datenduplizierung, inkonsistente Berichte und verpasste Gelegenheiten für eine strategische Datennutzung.
Durch die schnelle Einführung von KI-gestütztem Servicemanagement und Technologien für maschinelles Lernen gestaltet sich dieses Szenario noch komplexer. Diese Tools sind stark auf große, vielfältige Datensätze angewiesen, und jegliche Beeinträchtigung der Datenqualität kann zu ungenauen Prognosen, verzerrten Ergebnissen oder Sicherheitsrisiken führen.
Dank eines soliden Daten-Governance-Frameworks bleiben die in KI-Modellen verwendeten Daten überschaubar und vertrauenswürdig.
Vorteile von Daten-Governance
Unternehmen können ihren Wert durch eine ordnungsgemäße Daten-Governance übergreifend für verschiedene Geschäftsfunktionen maximieren.
Allein im Personalwesen kann Daten-Governance beispielsweise Best Practices für die HR-Automatisierung aufzeigen, wie zum Beispiel die reibungslose Ausführung von Onboarding-Workflows. Mit der Zeit erstrecken sich diese Practices auf die gesamte HRSM-Abteilung, unterstützt durch Tools wie Jira für HR-Servicemanagement.
Wenn dein Framework die Zuständigkeit, den Zugriff und die Nutzung von Daten definiert, verfügen deine Teams jederzeit über die richtigen Daten.
Hier sind spezifische Möglichkeiten, wie du dank dieser Konfiguration deine Produktivität steigerst:
Verbesserte Datenqualität und -konsistenz
Daten-Governance sorgt dafür, dass Daten systemübergreifend standardisiert und korrekt sind, wodurch Diskrepanzen vermieden werden, die durch inkonsistente Dateneingaben oder veraltete Informationen entstehen. Durch die Festlegung klarer Regeln und Prozesse für die Datenerfassung, -speicherung und -pflege stellen Governance-Frameworks sicher, dass Daten zuverlässig und für alle Stakeholder abrufbar bleiben.
Zum Beispiel hilft konsistente Daten-Governance durch die abteilungsübergreifende Nutzung derselben Informationsquelle dabei, Fehler in der Finanzberichterstattung zu vermeiden. Als Folge davon sind Jahresabschlüsse korrekter und schneller verfügbar.
Optimierte Entscheidungsfindung
Präzise, konsistente und aktuelle Daten geben Sicherheit bei Entscheidungen, sodass Bauchgefühl oder Vermutungen als Entscheidungsgrundlage entfallen. Anhand gut aufbereiteter Daten können Unternehmen Trends und Chancen erkennen und Herausforderungen schneller angehen. Business-Agilität ist unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie lässt sich jedoch nur erreichen, wenn hochwertige Daten leicht zugänglich sind.
Compliance und Risikominderung
Unternehmen in den meisten Branchen müssen sich mit verschiedenen Vorschriften wie der DSGVO, HIPAA und branchenspezifischen Standards auseinandersetzen. Diese schreiben die Art und Weise einer korrekten Datenverwaltung vor. Eine effektive Daten-Governance führt Unternehmen durch diese Kontrollen und Maßnahmen und trägt zum Schutz und der Sicherheit der Daten bei. Beispielsweise verlangt die DSGVO von Unternehmen, dass sie persönliche Daten transparent und verantwortlich behandeln und gleichzeitig die Privatsphäre wahren. Unternehmen riskieren hohe Strafzahlungen, wenn sie diese Vorschriften ignorieren.
Höhere Betriebseffizienz
Eine gute Daten-Governance basiert auf klaren Regeln für den Zugriff, die Qualität und die Nutzung von Daten. Durch das Befolgen dieser Regeln können Unternehmen Fehler minimieren, doppelte Arbeit vermeiden und dafür sorgen, dass Teams die genauesten und aktuellsten Informationen nutzen.
Werden unnötige Datensilos beseitigt, können Teams beispielsweise Daten einfacher finden und teilen, was den Zeitaufwand für die Suche nach oder Überprüfung von Informationen reduziert. Automatisierte Governance-Prozesse verringern zudem den manuellen Aufwand bei der Datenverwaltung und senken so die Kosten für Dateneingabe, -pflege und -prüfung. Dies beschleunigt Workflows, und die Ressourcennutzung in der gesamten Organisation gestaltet sich effizienter.
Hauptprinzipien der Daten-Governance
Effektive Governance-Frameworks müssen unter Berücksichtigung von Integrität, Sicherheit und der Rechenschaftspflicht entworfen und implementiert werden. Diese Kriterien bilden die Grundlage für die Datenqualität, die Einhaltung der relevanten Vorschriften und die Transparenz.
Datenqualität und -integrität
Effektive Daten müssen vollständig, vertrauenswürdig und systemübergreifend konsistent sein. Daten-Governance-Frameworks müssen Prozesse festlegen, damit Daten regelmäßig bereinigt, validiert und aktualisiert werden.
Ohne qualitativ hochwertige Daten riskieren Organisationen, dass sie wichtige Entscheidungen nicht im guten Glauben treffen können – betriebliche Ineffizienzen und verpasste Geschäftschancen sind möglicherweise die Folge davon.
Datenintegrität bildet den Ausgangspunkt für eine gute Governance, da die anderen Aspekte – Compliance, Sicherheit, Analysen und Berichterstellung – nur möglich sind, wenn sie auf zuverlässigen Ressourcen basieren.
Nachgelagerte Geschäftsabläufe von der Produktentwicklung bis zum Kundensupport hängen komplett von vertrauenswürdigen, zuverlässigen Informationen ab.
Datenschutz und -sicherheit
Wenn Unternehmen enorme Mengen an Informationen sammeln und speichern, insbesondere personenbezogene oder vertrauliche Daten, ist der Schutz vor potenziellen Sicherheitsverletzungen oder Datenlecks umso entscheidender.
Zu den wichtigsten Sicherheitsmaßnahmen gehören Verschlüsselung, Zugriffskontrolle und Audit-Protokollierung. Verschlüsselung sorgt dafür, dass Daten für Unbefugte nicht lesbar sind, während die Zugriffskontrolle festlegt, wer welche Datensätze einsehen oder ändern kann. Audit-Protokolle bieten einen Überblick über den Verlauf der Datennutzung und über Datenänderungen und gewährleisten so die Zurechenbarkeit und Rückverfolgbarkeit für den Fall von Sicherheitsvorfällen.
In Verbindung mit den Governance-Maßnahmen sollte auch dargelegt werden, wie die Daten nach ihrer Wichtigkeit oder Sensibilität zu kategorisieren sind.
Zurechenbarkeit und Zuständigkeit
Datenbesitzer und -verantwortliche müssen damit beauftragt werden, die Integrität, Sicherheit und Zugänglichkeit der Daten zu überwachen und sicherzustellen, dass sie gemäß den Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen genutzt werden.
Diese Rollen sollten offiziell und mit fest definierten Verantwortlichkeiten für Datenqualität, Datenschutz und Datensicherheit zugewiesen werden. Wenn sich die Stakeholder ihrer Pflichten bewusst sind, können Probleme im Zusammenhang mit dem Datenmanagement schnell gelöst werden.
Compliance
Unternehmen müssen beim Datenmanagement die gesetzlichen und behördlichen Anforderungen berücksichtigen, um das Risiko von Datensicherheitsverstößen, unbefugtem Zugriff und Strafen zu minimieren. Dazu sind interne Richtlinien und Verfahren für eine kontinuierliche Überwachung und Durchsetzung der allgemeinen Regeln erforderlich. Ein Beispiel ist die DSGVO, die vorschreibt, dass Unternehmen personenbezogene Daten schützen und sicherstellen müssen, dass Einzelpersonen die Kontrolle über ihre Daten behalten.
Wer ist für die Daten-Governance zuständig?
Im Zusammenhang mit Zurechenbarkeit und individuell zugewiesenen Rollen ist erwähnenswert, dass die Daten-Governance kollaborativ erfolgen muss.
Funktionsübergreifende Zusammenarbeit ist notwendig, da Daten zwischen verschiedenen Abteilungen (z. B. IT-Teams und Unternehmensführung) und Systemen fließen. Ein konzertierter Ansatz trägt dazu bei, Silos und Missverständnisse zu vermeiden, die den Datenzugriff behindern und die Qualität beeinträchtigen würden.
So interagieren Datenverantwortliche, Datenbesitzer und Governance-Ausschüsse in diesem Kontext:
Datenverantwortliche sind dafür zuständig, die Datenqualität zu verwalten und sicherzustellen, dass die Daten systemübergreifend korrekt, konsistent und zuverlässig sind. Sie wahren die Datenintegrität, indem sie Datenstandards festlegen, Datenbereinigungsaufgaben durchführen und für die Einhaltung der Daten-Governance-Richtlinien sorgen. Außerdem sind sie die Hauptansprechpartner für Datennutzung und -zugriff und stellen sicher, dass die Daten den richtigen Stakeholdern zur Verfügung stehen und gleichzeitig geschützt bleiben.
Datenbesitzer sind in der Regel leitende Angestellte oder Abteilungsleiter, die für bestimmte Datensätze innerhalb des Unternehmens verantwortlich sind. Sie legen die Richtlinien fest, die die Datensicherheit regeln und sicherstellen, dass die Datennutzung den organisatorischen und behördlichen Anforderungen entspricht. Das heißt, die Datenbesitzer sind letztlich dafür verantwortlich, dass die Daten in ihrem Zuständigkeitsbereich korrekt verwaltet werden.
Governance-Ausschüsse sind funktionsübergreifende Teams, die Daten-Governance-Initiativen überwachen und strategisch leiten. Diesen Ausschüssen gehören in der Regel Vertreter verschiedener Abteilungen wie IT, Recht, Compliance, Finanzen und Betrieb an. Sie sorgen dafür, dass die Daten-Governance-Richtlinien zu den Geschäftszielen passen, den Branchenstandards entsprechen und die behördlichen Anforderungen erfüllen. Governance-Ausschüsse sind maßgeblich an der Beilegung von Streitigkeiten oder Problemen beteiligt und stellen sicher, dass alle Stakeholder einbezogen und über die Datenmanagementpraktiken informiert werden.
So implementierst du ein erfolgreiches Daten-Governance-Programm
Wenn die oben genannten Teams einen strukturierten Ansatz zur Daten-Governance verfolgen, können sie den Führungskräften den Plan klar kommunizieren und sich so deren fortlaufende Unterstützung sichern. Ein gutes Programm dient auch als Roadmap für die Anpassung der Governance-Praktiken an die Weiterentwicklung des Unternehmens.
Folgende Schritte sind wichtig, um Daten als wertvolles Asset angemessen zu verwalten:
1. Die aktuellen Datenmanagementpraktiken bewerten
Evaluiere zunächst die bestehenden Richtlinien, Verfahren und Systeme für das Datenmanagement im Unternehmen. Ermittle etwaige Lücken oder Ineffizienzen, die behoben werden müssen. Diese Bewertung erleichtert das Festlegen einer Baseline und deckt auf, in welchen Bereichen durch verbesserte Governance ein Mehrwert erzielt werden kann.
2. Richtlinien und Ziele für die Daten-Governance definieren
Entwickle klare Richtlinien, aus denen hervorgeht, wie Daten erfasst, verwaltet, geteilt und geschützt werden. Diese Richtlinien sollten Datenqualitätsstandards, Sicherheitsprotokolle, Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen beinhalten. Lege messbare Ziele fest, die auf die Geschäftsziele abgestimmt sind. Beispiele: "Entscheidungsfindung verbessern", "Compliance sicherstellen".
3. Rollen und Zuständigkeiten zuweisen
Weise die Rollen der Datenbesitzer und Datenverantwortlichen zu, die die Umsetzung der Governance-Richtlinien überwachen. Achte darauf, dass diese Rollen klar definierte Verantwortlichkeiten haben und es eine klare Autoritätshierarchie gibt.
4. Die passenden Tools und Technologien auswählen
Geeignete Daten-Governance-Tools wie Jira Service Management können dazu beitragen, Prozesse wie Datenkatalogisierung, Qualitätskontrolle, Zugriffsmanagement und Compliance-Überwachung zu automatisieren. Wähle Lösungen aus, die sich in die vorhandenen Systeme integrieren lassen, Datenverfolgung in Echtzeit ermöglichen und starke Sicherheitsfunktionen bieten. Viele dieser Funktionen sind in Jira Service Desk zu finden.
5. Einen Plan für das Änderungsmanagement erstellen
Das Änderungsmanagement ist der Prozess, der sicherstellt, dass dein Daten-Governance-Programm im gesamten Unternehmen umgesetzt wird. Vermittle allen Stakeholdern die Vorteile des Programms klar und deutlich und informiere sie regelmäßig über den Fortschritt. Solltest du auf Widerstand stoßen, betone, wie Governance zur Verbesserung von Effizienz, Entscheidungsfindung und Compliance beiträgt.
6. Den Fokus auf fortlaufende Schulungen legen
Auch wenn du das gesamte Unternehmen an Bord geholt hast, ist für Daten-Governance eine kontinuierliche Weiterbildung erforderlich, da sich Datenmanagementpraktiken, Vorschriften und Technologien ständig weiterentwickeln. Regelmäßige Workshops oder Webinare tragen dazu bei, die Mitarbeiter über diese Änderungen auf dem Laufenden zu halten. Biete Mitarbeitern Schulungen zu Governance-Richtlinien, zu Best Practices für die Datensicherheit sowie zum Einsatz von Governance-Tools an. Mit diesem Aspekt der Daten-Governance ebnest du den Weg für ein effektives IT-Servicemanagement und leistest einen Beitrag zum Employee Experience Management.
Best Practices für die Verwaltung der Daten-Governance
Ein einmal eingerichtetes Daten-Governance-Programm sollte konkrete Vorteile bewirken. Gehe daher bei der Planung, Implementierung und Aktualisierung des Programms umsichtig vor.
Hier ein paar Tipps, um den Prozess auf Kurs zu halten:
Klein anfangen und schrittweise skalieren
Konzentriere dich zunächst auf bestimmte Daten-Assets oder Abteilungen, statt zu versuchen, alle Daten gleichzeitig in die Governance einzubeziehen. Du kannst beispielsweise bei Bereichen mit hoher Priorität (wie Kundendaten oder Finanzdatensätze) ansetzen, die oft die unmittelbarsten Auswirkungen auf das Geschäft haben. Eine solche schrittweise Einführung ist überschaubarer und bietet dir die Möglichkeit, Prozesse zu optimieren, bevor sie auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet werden.
Die Daten-Governance an den Geschäftszielen ausrichten
Die Daten-Governance sollte nicht als eigenständige Initiative betrachtet werden, sondern als wesentlicher Beitrag zum Erreichen der Geschäftsziele. Arbeite eng mit der Unternehmensführung zusammen, um Problembereiche zu ermitteln und messbare Ziele zu definieren, die mit Daten-Governance direkt angegangen werden können. Typische Ziele könnten die Verbesserung der Kundeneinblicke, die Steigerung der betrieblichen Effizienz oder die Erfüllung behördlicher Anforderungen sein.
Wirkung der Daten-Governance messen
Lege fest, anhand welcher KPIs (Key Performance Indicators) die Ergebnisse der Daten-Governance-Praktiken beurteilt werden sollen. Beispiele sind Verbesserungen der Datenqualität, Zeitersparnis durch optimierte Prozesse oder Benutzerakzeptanz für Governance-Tools. Analysiere diese KPIs regelmäßig, um den Fortschritt im Laufe der Zeit zu verfolgen und die Strategien nach Bedarf anzupassen.
Richtlinien, Mitarbeiter und Technologie in Einklang bringen
Die vorgegebenen Richtlinien, die Reaktion der Mitarbeiter darauf und die dafür genutzten Tools haben Einfluss auf die Effektivität deines Daten-Governance-Programms. Vergewissere dich daher, dass keine dieser Komponenten einen Engpass im allgemeinen Programm verursacht. Investiere in Schulungen und Ressourcen, um sicherzustellen, dass die Teams wissen, wie die Governance-Richtlinien und -Tools funktionieren. So erhältst du Feedback, das potenzielle Probleme aufdecken könnte.
Beispiele für Daten-Governance in Aktion
Einige hypothetische Fälle zur Wirkung der Daten-Governance in verschiedenen Branchen:
Gesundheitswesen: Verbesserte Verwaltung von Patientendaten
Eine Einrichtung im Gesundheitswesen könnte Daten-Governance implementieren, um Patientenakten sicher und effizient zu verwalten und so die Einhaltung der geltenden Auflagen (z. B. HIPAA) sicherzustellen. Zugriffskontrollen und die Erstellung eines zentralisierten Datenkatalogs können die Datengenauigkeit verbessern und Patientenakten in Echtzeit zugänglich machen. Eine Optimierung des Systems kann Redundanzen wie Datensilos reduzieren, zur Vermeidung von Datensicherheitsverstößen beitragen und die betriebliche Effizienz verbessern. Das ist auch für ein effizientes IT-Vorfallmanagement von Vorteil.
Finanzwesen: Optimiertes Compliance- und Risikomanagement
Ein Finanzinstitut würde den Fokus vielleicht eher auf die Einhaltung der DSGVO und des Sarbanes-Oxley Act legen. In dieser Branche sind Datenschutz, Verschlüsselung und Auditing besonders wichtig. Klare Rollen und damit Zuständigkeiten zwischen Datenverantwortlichen und Datenbesitzern haben in diesem Fall Priorität. Die Herausforderung besteht darin, die Governance-Praktiken in die vorhandenen IT-Systeme zu integrieren. Daher würde eine Investition in Integrationstools die Auditprozesse erheblich verbessern.
Einzelhandel: Optimierung von Bestands- und Kundendaten
Ein globales Einzelhandelsunternehmen wäre vermutlich vor allem an Möglichkeiten für die Bestandsverwaltung und an der Genauigkeit von Kundendaten interessiert. Mit einem einheitlichen Datenkatalog lassen sich konsistente Daten zur Produktverfügbarkeit und aktuelle Kundendaten auf allen Plattformen erzielen. Eine Herausforderung sind Inkonsistenzen bei der Dateneingabe je nach Region, aber standardisierte Protokolle lösen dieses Problem. Das Ergebnis wären bessere Bestandsprognosen, weniger Ausschuss und effektiveres Marketing auf der Grundlage zuverlässiger Kundeneinblicke.
Bessere Data-Governance-Ergebnisse mit Jira Service Management
Jira Service Management (JSM) bietet leistungsstarke Tools zur Rationalisierung und Automatisierung von Data-Governance-Prozessen und gewährleistet so Compliance und Effizienz in großem Maßstab.
Mit seinen anpassbaren Workflows automatisiert JSM zentrale Aufgaben wie Datenkatalogisierung, Zugriffskontrolle und Auditprotokollierung, reduziert so das Risiko menschlicher Fehler und stellt sicher, dass die Governance-Richtlinien in deiner gesamten Organisation einheitlich angewendet werden. Stärke deine Teams mit Echtzeit-Tracking- und Reporting-Funktionen, um hohe Betriebsstandards aufrechtzuerhalten.
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