Data Governance

Mehr aus Geschäftsdaten machen

Gemeinsame Sprache für Daten schaffen

Steve LaValle hält dies für ein Unding. Unternehmensweite Data-Governance-Konzepte haben für ihn grundsätzlich strategische Bedeutung, denn: Sie bilden die Voraussetzung für eine effiziente Geschäfts-Analytik und sind damit wettbewerbsrelevant. Damit sind Firmen in der Lage, Bereichs- und funktionsübergreifend eine gemeinsame "Sprache" für geschäftliche Informationen, wie "Kunde" oder "Produkt", herzustellen und somit auch eine identische Sicht auf die entsprechenden Daten zu schaffen.

Der Zusammenhang zwischen Business Intelligence und Data Governance ist dabei evident. Laut der oben zitierten IBM-Studie führen von den weltweit knapp 400 Studienteilnehmern zurzeit 17 Prozent Data-Governance-Projekte durch, um ihre Business-Analysen zu optimieren. Von den Firmen, die besonders gut darin sind, Absätze und Geschäftsentwicklungen vorauszusagen, gehören 42 Prozent auch bei der Umsetzung von Data-Governance-Richtlinien zu den Top-Performern. Diese zeichnen sich beim Daten-Management durch ausgefeilte Prozesse und Management-Systeme mit Automatisierungs-Funktionen aus. Bei den Low-Performern sind es nur 14 Prozent.

Das Data Governance Institute hat ein Framework entwickelt, das Firmen Praxistipps zur Durchführung von Data-Governance-Vorhaben liefert.
Das Data Governance Institute hat ein Framework entwickelt, das Firmen Praxistipps zur Durchführung von Data-Governance-Vorhaben liefert.
Foto: DGI

Wie Firmen Data-Governance-Vorhaben in der betrieblichen Praxis zielgerichtet durchführen können, zeigt wiederum das DGI in einem Framework, das aus folgenden zehn Bausteinen besteht:

Baustein 1: Data-Governance-Projekte brauchen eine Mission und eine Vision, die Antworten auf die Kernfrage "Warum machen wir das überhaupt?" liefern.
Baustein 2: Projektziele werden formuliert, Metriken und Kennzahlen für die Erfolgsmessung festgelegt und die Finanzierung gesichert.
Baustein 3: Durch die Festlegung von Daten-Regeln (Data Rules) und Daten-Definitionen wird eine hohe Datenqualität gewährleistet.
Baustein 4: Davor muss fixiert sein, welche Personen die Regeln und Definitionen für die Daten erstellen. Wer entscheidet über die Länge einer bestimmten Datenbank-Tabelle in einem neuen System?
Baustein 5: Zuständigkeiten und Rechte im Umgang mit den Daten sind zu klären.