Jedes Unternehmen ist darauf angewiesen, Daten und Informationen gewinnbringend einzusetzen. Ein effizientes Daten-Management etabliert unternehmensweite Standards und schafft klar definierte, automatisierte Prozesse, um korrekte, verlässliche Daten sicherzustellen. Bei der Herausforderung der operativen Datenverwaltung und -pflege kann ein stabiler strategischer Unterbau bestmöglich unterstützen. Dieses Fundament für das Daten-Management im Unternehmen wird als Data Governance bezeichnet.
Data Governance stellt sicher, dass die Daten einheitlich und diszipliniert verwaltet werden. Der Begriff beschreibt ein ganzheitliches System, das unter anderem bestimmt, wer in einer Organisation Zugriff und Berechtigungen mit Blick auf die Daten hat. Data Governance erstreckt sich auf Personen, Prozesse und die dafür verwendeten Tools. Sie definiert klare Verantwortlichkeiten, legt Data Ownerships fest, sorgt für ein stringentes Sicherheitskonzept und benennt Data Stewards, die für die Einhaltung der Datenqualität verantwortlich sind und die strategischen Vorgaben fachlich umsetzen. Mit diesen Merkmalen hilft Data Governance Unternehmen nicht nur in der Gegenwart weiter, sondern versetzt sie auch in die Lage, künftige Probleme und Herausforderungen zu lösen.
Mit dem Etablieren einer Data Governance sind vielfältige Ziele verbunden. So sollen die Datenqualität und damit der Wert der Daten für das Unternehmen kontinuierlich gesteigert werden. Weiterhin legt Data Governance eindeutige Regeln für die Änderung von Prozessen und Daten fest, damit das Unternehmen insgesamt agiler und skalierbarer werden. Die Fähigkeit, Prozesse und Daten wiederzuverwenden, erhöht die Effizienz. Gleichzeitig steigert Data Governance im gesamten Unternehmen das Vertrauen in die Datenqualität und in die Dokumentation von Datenprozessen. Datenvorschriften und gesetzliche Bestimmungen lassen sich besser einhalten und umsetzen.
Data Governance spielt über den gesamten Lebenszyklus eines Stammdatensatzes hinweg eine wichtige Rolle für dauerhaft hohe Datenqualität. Das wird deutlich, wenn man sich die Bedeutung von Data Governance in den einzelnen Abschnitten des Lebenszyklus vor Augen führt.
Bereits vor dem Anlegen eines Datensatzes legt Data Governance fest, welche Rollen es geben muss und welche Rolle welche Aufgaben hat. Auf der Grundlage vorheriger Erfahrungen zeigt sie auf, wie sich die Abläufe optimieren lassen. In dieser Phase werden die Grundstrukturen dafür geschaffen, dass der gesamte Lebenszyklus eines Datensatzes erfolgreich verläuft und die dafür notwendigen Prozesse definiert werden.
Beim Anlegen selbst klärt Data Governance, ob der Datensatz überhaupt benötigt wird. Zudem regelt sie die Vorgehensweise beim Anlegen und bestimmt die Prozessbeteiligten. Falls Probleme auftreten, unterstützt Data Governance dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Und sie liefert Antworten auf die Frage nach der Dokumentation des Prozesses.
Ist es erforderlich, einen Datensatz zu ändern, legen die Bestimmungen der Data Governance fest, wer dabei welche Befugnisse hat. Geplante Änderungen werden erkannt und die relevanten Entscheidungen dazu zum Teil bereits im Vorfeld getroffen. Im Falle unvorhergesehener Ereignisse erarbeitet Data Governance Eskalationswege und Entscheidungspfade für die Lösung.
Duplikate beeinträchtigen die Datenqualität nachhaltig negativ. Data Governance schafft für das Deduplizieren, also das Identifizieren und Eliminieren von redundanten Daten, einen geeigneten Handlungsrahmen. Dieser umfasst beispielsweise Regeln, die definieren, wann ein Duplikat vorliegt. Außerdem ist festgelegt, wann Dublettenprüfungen durchgeführt werden sollen – etwa vor dem Anlegen des Datensatzes oder in regelmäßigen zyklischen Abständen, um die Datenqualität dauerhaft hochzuhalten. Data Governance regelt auch die Zusammenführung von Datensätzen: Welches ist das führende Feld? Welche Informationen werden übernommen? Wer hat die Entscheidungsgewalt im Falle von Konflikten?
Hier bestimmt Data Governance die Regeln für eine Sperre, wer daran beteiligt ist und wie sie im Einzelnen abläuft. Außerdem hilft sie dabei, kritische Fälle zu identifizieren, bei denen schnelles Handeln erforderlich ist – beispielsweise eine Ad-hoc-Sperre, wenn ein Lieferant nicht mehr zahlungsfähig ist. Wer in welcher Situation den Datensatz wieder entsperren kann, ist ebenfalls festgelegt.
Data Governance definiert die Regeln für das richtige Vorgehen, skizziert mögliche Szenarien für die Löschung und bestimmt die Beteiligten. Außerdem wird geklärt, wer informiert werden muss und welche zusätzlichen Schritte gegebenenfalls erforderlich sind. Auch eine mögliche Archivierung des Datensatzes und deren Verlauf regelt Data Governance. Häufig stehen das Sperren, Löschen und Archivieren eines Datensatzes in engem Zusammenhang. Hier gilt es zu entscheiden, ob die dazugehörigen Abläufe automatisiert werden sollen.
Bisweilen kann es vorkommen, dass ein Datensatz wieder aktiviert werden soll (Unmark for deletion). Hier klärt Data Governance die Vor- und Nachteile eines solchen Schrittes im Vergleich zu einer Neuanlage des Datensatzes und bietet damit die Grundlage für die Entscheidung, ob der Datensatz neu angelegt wird. Dabei stehen unter anderem die Fragen nach der berechtigten Rolle, den weiteren Beteiligten und der Dokumentation im Mittelpunkt.
Data Governance muss sich in einem herausfordernden Umfeld bewähren, in dem sich die Rahmenbedingungen permanent verändern. Ein Unternehmen ist eine dynamische Organisation mit Mitarbeitern, die ihre Positionen und Aufgaben wechseln, sowie gelegentlichen Umstrukturierungen. Folglich ist es wichtig, dass die Aufgaben im Rahmen der Data Governance an Rollen und nicht an Personen geknüpft sind. Immer wieder kommen neue Spielregeln und gesetzliche Vorgaben hinzu. Ebenso werden neue IT-Systeme eingeführt und bestehende Systeme fallen weg.
Dementsprechend müssen Entscheidungswege und Strukturen aufgebaut werden, die es erlauben, auf veränderte Rahmenbedingungen zu reagieren. Allgemeine Spielregeln für das (Stamm-)Daten-Management in der Organisation helfen dabei, den Überblick und die Handlungsfähigkeit zu bewahren. Data Governance schafft ein ganzheitliches Framework, welches das System befähigt, auch im Falle von Veränderungen selbstständig Lösungen zu finden.