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Leistungen

Data Governance

Und plötzlich ziehen alle an einem Strang. Dank Data Governance.

Die Regeln und Leitplanken für die Datennutzung im Unternehmen aufzusetzen und zu etablieren ist ein immens wichtiger, doch oft nicht priorisierter Schritt. Data Governance Modul von The Data Institute befähigt das Unternehmen dazu, die im Modul konzipierten und formalisierten Prozesse und Workflows unternehmensweit auszurollen.

Der Ausgangspunkt hierfür ist das Framework des Data Governance Institutes (kurz DGI), welches sowohl von großen, multinationalen Konzernen als auch Unternehmen aus dem Mittelstand genutzt wird.

Unser Prozess

01

Analyse

  • Analyse der bestehenden Data Governance Maßnahmen und etwaiger Dokumentation
  • Bewertung der Wirksamkeit, Vollständigkeit und Verständlichkeit des derzeitigen Frameworks
  • Identifizierung spezifischer Schwerpunkte bzgl. Data Governance wie bspw. Data Qualtiy, Compliance, Prozesse, Struktur etc.
02

Data Governance Framework

  • Entwicklung eines stufenweisen Implementierungsplans für die Data Governance Maßnahmen in den ausgewählten Schwerpunkten
  • Entwicklung und Implementierung von dedizierten Rollen und Verantwortlichkeiten sowie von Zugangs- und Berechtigungskonzepten
  • Entwicklung von Standards bspw. für die Erstellung von Dashboards und weiteren Prozessen sowie für Data Quality Management
03

Transformation

  • Schrittweise Umsetzung der Data Governance Maßnahmen durch begleitende Umsetzung oder Implementierung von Use Cases, Tools, Rollen oder ähnlicher Initiativen
  • Fortlaufende Unterstützung bei der Umsetzung der empfohlenen Maßnahmen und Initiativen und deren kontinuierliche Weiterentwicklung
  • Begleitung weiterer Initiativen wie bspw. KPI-Alignment, Data Quality Checks, etc.

Warum brauchen Unternehmen Data Governance?

Bestimmung offensiver Aspekte der Data Governance

Offensive Aspekte der Data Governance sind z.B. die Demokratisierung von Daten, die Förderung der Effizienz durch Datennutzung oder die Entwicklung datenbasierter Geschäftsmodelle. Es geht um die positiv belegten Aspekte und die auf die Zukunft ausgerichteten Maßnahmen des Unternehmens, ermöglicht durch Governance. Die zum Unternehmen passenden Aspekte werden im gemeinsam herausgearbeitet.

Bestimmung defensiver Aspekte der Data Governance

Defensive Aspekte der Data Governance sind Maßnahmen, welche auf die Vermeidung von unterwünschten Ereignissen zielen. Dies können z.B. Strafzahlungen, Bußgelder, Schadensersatzansprüche, Rückabwicklungen oder sonstige negative Konsequenzen (innerhalb oder außerhalb des Unternehmens) sein, welche durch die Nicht-Einhaltung oder -Priorisierung von Compliance, Ethik und Datenschutz entstehen.

Leitplanken für die Datennutzung entlang des Daten­lebens­zyklus

Um die Datennutzung entlang des Datenlebenszyklus festzulegen und allen Mitarbeitenden zu ermöglichen, Daten zu nutzen und erfolgreich mit ihnen zu arbeiten, sind gewisse Leitplanken nötig. Dazu gehört sowohl die Definition von Rollen und Zugriffsrechten als auch das Design konkreter Prozesse und Workflows. Diese werden exemplarisch festgelegt.

Grobkonzept und Enablement der Organisation

Durch das Data Governance-Modul sind die beteiligten Mitarbeitenden und Fachabteilungen in der Lage, die im Modul festgelegten Rollen, Prozesse und Richtlinien auf die gesamte Organisation auszurollen. Das entwickelte Grobkonzept hilft dabei, Data Governance auch für alle anderen Mitarbeitenden und Abteilungen verfügbar, verständlich und ersichtlich zu machen.

So gehen wir bei der Etablierung von Data Governance vor

Von der Zuordnung der Rollen über die Anbindung von Systemen bis hin zum Enablement aller Mitarbeitenden sind wir als starker Partner an der Seite unserer Kunden.

Phase 1

Zuordnen

Im ersten Schritt des Data Governance-Moduls steht die Definition und Zuordnung der verschiedenen Data Governance-Rollen (Data Owner, Data Steward, Data Consumer und System Owner). Diese sind weder festgeschrieben noch final, sondern beispielhaft. Durch diese Zuordnung wird die Organisation dazu befähigt, später alle weiteren Mitarbeitenden und Stakeholder selbstständig diesen Rollen zuzuordnen. Zu dieser Definition gehört auch die Boardstruktur.

Phase 2

Spezifizieren

Im nächsten Schritt werden die relevantesten Prozesse für die Data Governance identifiziert und auf Basis des Data Governance Institute (DGI)-Frameworks designed. Dazu gehören z.B. die Einführung neuer Systeme, die Anbindung von Datenquellen, die Verarbeitung neuer Daten, die Verteilung der Daten, die Archivierung zur Kosten- und Performance-Optimierung sowie die Löschung aufgrund der Retention Policy.

Phase 3

Aufteilen

Die zuvor identifizierten und auf das Unternehmen passenden Workflows und Prozesse werden nun auf Basis der RACI-Matrizen auf die verschiedenen Data Governance-Rollen aufgeteilt. Dies passiert anschaulich in Aufgabenpaketen und so visualisiert, dass auch nach Abschluss des Moduls neue Prozesse anhand diesen Vorgaben aufgearbeitet werden können. Hierdurch entsteht ein Data Governance-Grobkonzept.

Phase 4

Festlegen

Das entstandene Grobkonzert wird nun in übergreifende Richtlinien ausformuliert sowie zeitlich geplant, sowohl in Bezug auf Rollen und Organisation, Prozesse und Workflows aber auch Kategorisierung und Zugriffsrechte. Dies ist die Basis für das Enablement der Stakeholder bis hin zum Zielmodell.

Phase 5

Enablen

Das Ziel des Data Governance-Moduls ist es, dass die Beteiligten in der Lage sind, Data Governance im Unternehmen weiterzuführen und unternehmensweit auszurollen. Aus diesem Grund werden die Rollen auch nur exemplarisch festgelegt und nur in einer Abteilung des Unternehmens gearbeitet. Im letzten Schritt des Moduls werden die notwendigen nächsten Schritte abgeleitet, um dieses Ziel zu erreichen.

Grafik des Frameworks mit dem Data Institute arbeitet.

Data Governance in unserem Framework

Wir arbeiten bei uns immer mit dem Framework Organisation, Kultur und Architektur.

Denn in unseren Augen sind diese 3 Bereiche die wichtigsten Faktoren, um Data langfristig erfolgreich im Unternehmen zu verankern.

Auch bei der Data Governance geht es um diese drei Bereiche. Denn die Etablierung von Richtlinien bei der Nutzung von Daten ist immens wichtig, um die Organisation rund um Data aufzubauen und die Architektur fließend und unproblematisch und erstellen.

Und auch für die Kultur stellt Data Governance einen wichtigen Faktor dar. Denn klare Regelungen und offene Systeme unterstützen Mitarbeitende dabei, Daten zu nutzen und sich mit ihren Dashboards auseinanderzusetzen.

The Data Institute - der starke Partner beim Einsatz von Data Governance

Wir wünschen uns, dass Unternehmen schnell Impact erhalten und sehen, was sie mit Daten machen können. Gleichzeitig haben wir den Gesamt-Blick auf das Unternehmen und möchten langfristige Strategien implementieren, durch die Mitarbeitende enabled werden, selbstständig mit Daten zu arbeiten.

Was ist überhaupt Data Governance?

Data Governance wird in der Data-Szene scherzhaft auch als „Polizei“ bezeichnet. Die Analogie ist nicht ganz falsch, beschreibt allerdings zu wenig von dem, was Data Governance bedeutet. Denn bei diesem Bereich geht es nicht nur darum, zu kontrollieren, ob Richtlinien eingehalten werden, sondern auch darum, diese Richtlinien festzulegen.

Darüber hinaus geht es um Prozesse, Rollen, Standards und Kennzahlen – alle mit dem Ziel, Daten effektiv zu nutzen und damit das Erreichen der Unternehmensziele voranzutreiben.

Bei einer effektiven Data Governance steht in der Mitte der Aktivitäten das Data Governance Board, zu welchem die Rollen Data Owner, Data Steward, Data Consumer und System Owner gehören. Prozesse in Bezug auf Datennutzung werden dann genau definiert, sodass sich alle Verantwortlichen und Datenuser daran halten können.

Das Ziel der Data Governance ist somit ein transparentes und sicheres Datenmonitoring in der gesamten Organisation.

Schwerpunkte der Data Governance sind u.a. der Datenschutz und das Einhalten relevanter gesetzlicher Anforderungen (z.B. der DSGVO), Nachhaltigkeit, aber auch generelle Compliance-Themen z.B. Aufbewahrungsfristen. Damit ist das Ziel der Data Governance, Gesetze, Richtlinien und Vorschriften im Unternehmen einzuhalten – durch die Einführung von Prozessen und Regelungen, die es für alle Betroffenen einfach machen, sich an diese zu halten.

Durch die Einhaltung und Implementierung dieser Vorschriften entsteht sowohl eine Risikominderung als auch eine Effizienz- und Effektivitätssteigerung auf strategischer, taktischer und operativer Ebene.

Wer braucht Data Governance?

An Regelungen, welche von „außen“ (z.B. politisch) für Unternehmen gelten, müssen sich alle Unternehmen halten. Data Governance und somit die Umsetzung dieser Regelungen durch entsprechende Rollen und Prozesse, ist damit auch für alle Unternehmen relevant. Aber einer gewissen Größe ist es sinnvoll, eine eigene Abteilung für Data Governance zu etablieren und/oder sich strategische Unterstützung zu holen, um dieses Thema intern durchzusetzen.

Der effektive Einsatz von Data Governance kann schließlich dafür sorgen, die Unternehmensziele schneller zu erreichen!

Auch bei der Migration von Inhalten in die Cloud ist Data Governance unverzichtbar.

Die Leistung von The Data Institute richtet sich vor allem an Unternehmen aus den Branchen Medien, Logistik und Finanzen, aber auch an E-Commerce Unternehmen, welche Unterstützung bei der Einhaltung von Richtlinien sowie dem effektiven Einsatz von Daten haben möchten.

Wer ist an der Data Governance beteiligt?

Data Governance betrifft grundsätzlich alle Personen, welche mit Daten in Verbindung stehen – denn diese sind die Data Consumer. Bei der Ausarbeitung der Rollen- und Prozess-Konzepte bezieht sich The Data Institute auf den Chief Data Officer bzw. Head of Data, den Chief Information Officer, den Data Protection Officer sowie den Compliance Officer.

Durch die Zusammenarbeit werden die Rollen Data Owner, Data Stewards, Data Consumer und System Owner etabliert, welche dann auf das gesamte Unternehmen ausgerollt werden.

Mit den betroffenen Personen wird sowohl in verschiedenen 1:1 Meetings gearbeitet, als auch in gemeinsamen Workshop-Session, um sicherzustellen, dass die verschiedenen Interessensträger alignen.

Abstrakte Form eines Pfades des Data Institute

Welche Leistungen lassen sich mit
Data Governance
kombinieren?

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Prozess- & Kulturentwicklung

Für Prozesse und eine Kultur, die gemeinsam alles möglich macht.

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Data Strategy

Wann passiert was wie und warum – das erklärt die Datenstrategie.

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