Data Governance

Definition: Was ist Data Governance? 

Data Governance ist vor allem ein strategischer und konzeptioneller Ansatz. Es geht darum, alle Prozesse und Verantwortlichkeiten festzulegen, um eine effektive Nutzung von Daten sicherzustellen. Data Governance erhöht die Datenqualität sowie -sicherheit und ermöglicht ein transparentes Datenmonitoring. 

In einem Data-Governance-Programm regeln und definieren Sie unter anderem folgende Punkte: 

• Richtlinien zur Datenaufbewahrung 
• Best Practices der Datennutzung 

• Datenmodelle und Datenstrukturen 
• Rollen und Zugriffsrechte 
• Erforderliche Technologien 

Daraus ergibt sich ein Set an Regeln und Tools, ein sogenanntes Data-Governance-Framework. Dieses Regelwerk dient als ganzheitliche Grundlage, um die Verwaltung Ihrer Daten ideal zu planen sowie laufend zu überwachen und zu kontrollieren. 

Zur Unterstützung Ihrer Workflows und Management-Aufgaben stehen Ihnen entsprechende Data-Governance-Tools zur Verfügung. 

Unterschied zwischen Data Governance und Data Management 

Data Governance stellt alle notwendigen Richtlinien, Prozesse, Standards, Rollen und Verantwortlichkeiten bereit, um Daten zu managen und effizient zu nutzen. Datenmanagement ist somit die technische und methodische Umsetzung des Data-Governance-Programms. 

Warum ist ein umfassendes Data-Governance-Programm so wichtig? 

Eine große Herausforderung in Big-Data-Umgebungen ist, aus den riesigen Datenmengen wertvolle Informationen herauszuziehen. 

Unternehmen mit einem umfassenden Data-Governance-Programm haben einen klaren Wettbewerbsvorteil: Sie können verlässliche Datenanalysen durchführen und darauf aufbauend zielgerichtete wirtschaftliche Entscheidungen treffen. Zudem stellen sie mit einem effizienten Datenmanagement eine hohe Datenqualität sicher, verhindern Fehler und rechtliche Konsequenzen, bauen vertrauensvolle Geschäftsbeziehungen auf und vermeiden unnötige Kosten. 

Darüber hinaus stellen sie die Einhaltung aller rechtlichen Vorgaben und Compliance-Richtlinien sicher. Das ist zum Beispiel wichtig, wenn es um die DSGVO-konforme Aufbewahrung von personenbezogenen Daten, die Nutzung von temporär lizenzierten Daten oder die Archivierung von geschäftsrelevanten Daten, die der GoBD unterliegen, geht. 

Die Ziele und Vorteile von Data Governance 

Im Grunde legt Data Governance fest, welche Daten von wem wie wann und wo genutzt werden dürfen. Ein häufig angestrebtes Ziel ist dabei Datendemokratisierung: Idealerweise sollen alle Mitarbeitenden eines Unternehmens die Unternehmensdaten nutzen, nicht nur spezialisierte IT-Fachkräfte. Umso wichtiger ist ein einheitliches, übersichtliches und ordentliches Regelwerk. 

Daraus ergeben sich folgende Ziele und Vorteile von Data Governance: 

• Datensilos auflösen: Data Governance zentralisiert und harmonisiert die Prozesse, sodass wichtige Unternehmensdaten für alle abteilungsübergreifend zur Verfügung stehen. 

• Auffindbarkeit von Daten: Das lange Suchen nach Daten kostet unnötig viele Ressourcen. Data Governance bewirkt, dass alle Daten leicht auffindbar und gut dokumentiert sind. 
• Einheitlichkeit: Data Governance sorgt für ein gemeinsames Verständnis der Daten. Das Ziel ist ein Single Point of Truth, an dem sich alle orientieren. 
• Hohe Datenqualität: Data Governance stellt sicher, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind. Ebenso sollen redundante Datensätze, sogenannte Dubletten, bereinigt werden. 
• Ordnungsgemäße Verwendung von Daten: Data Governance schützt Ihre Daten vor Fehlern und Missbrauch, beispielsweise durch ein sauberes Lizenzmanagement. 
• Datensicherheit: Ein wichtiges Ziel von Data Governance ist Datensicherheit. Entscheidend ist dabei, wo die Daten aufbewahrt werden, beispielsweise On-premise oder in einer Cloud. Entsprechend sind geeignete Vorkehrungen zu treffen, um die Daten vor unberechtigtem Zugriff, Diebstahl, Manipulation etc. zu schützen. 

Welche Daten müssen in Unternehmen verwaltet werden? 

In Ihrem Unternehmen arbeiten Sie täglich mit einer Vielzahl an unterschiedlichen Daten. Das sind zum Beispiel: 

• Dateien 
• Personen 
• (Produkt-)Informationen 

• Adressen 
• Objekte 
• Texte 

All diese geschäftsrelevanten Daten lassen sich grundsätzlich in zwei Arten unterteilen: Stammdaten und Bewegungsdaten. Stammdaten sind alle statischen Informationen, die Sie über einen langen Zeitraum abspeichern. Bewegungsdaten dagegen sind dynamisch, das heißt, sie verändern sich ständig. 

In Unternehmen haben Sie meist mit beiden Datenarten zu tun. Bei der Erstellung eines geeigneten Data-Governance-Frameworks sollten Sie daher darauf achten, dass Ihre Strategie alle relevanten Daten abbildet und sie zu wertvollen, nutzbaren Informationen macht. 

Digitales Datenmanagement mit einer intuitiven Software 

Für ein effizientes Datenmanagement ist es wichtig, dass Sie Ihre Daten im gesamten Lebenszyklus umfassend verwalten können. Holen Sie sich hierfür Software-Lösungen, die Standardworkflows abbilden, Sie aber auch individuelle Workflows konfigurieren lassen. 

Möglich ist das mit Master Data Management  (MDM). Mithilfe einer MDM-Software verwalten Sie all Ihre Unternehmensdaten in einem zentralen System. Diese spielen Sie anschließend über Integrationen in weitere Zielsysteme aus. So stellen Sie eine hohe Datenkonsistenz in allen Systemen sicher. 

Von Datenmanagement zu Data Governance 

Während es bei Datenmanagement lediglich um die Datenverwaltung geht, befasst sich Data Governance vor allem mit dem Datenmodell – also damit, die zu verwaltenden Objekte zu beschreiben und zu definieren. 

Das Besondere bei 4ALLPORTAL: Unsere MDM-Software hat ein einzigartiges Datenmodell, mit dem Sie die verschiedensten Datentypen darstellen können. Dieses ermöglicht einerseits ein übersichtliches Product Information Management (PIM) und die Verwaltung aller relevanten Produktinformationen für Ihren (Online-)Handel. Andererseits lassen sich auch viele weitere Datentypen verwalten, wie etwa Personen, Objekte, Orte, Texte. Ebenso legen Sie im 4ALLPORTAL ein individuelles Rollenkonzept fest und regeln die Zugriffsberechtigungen ganz nach Ihrem Bedarf. 

Als Medienunternehmen legen Sie beispielsweise neben dem „Produkt“ Filme und Serien auch ergänzende Daten an, wie Schauspieler, Drehorte, Genres und mehr. Das MDM verknüpft die Daten sinnvoll miteinander und schafft verschiedene Übersichtsoptionen: Unter einem bestimmten Film werden alle Schauspieler gelistet, unter einem bestimmten Schauspieler alle passenden Filme, unter einem Drehort alle passenden Filme und so weiter. Dadurch ist die Gesamtheit der Daten eines Unternehmens einfach in dem MDM abbildbar – unabhängig der Branche.  

Beispiel: Data Governance im Bereich Media und Entertainment 

Um die Rolle von Data Governance und die Möglichkeiten von Master Data Management einmal zu veranschaulichen, wollen wir an dieser Stelle einen Abstecher in die „Media und Entertainment“-Branche machen und beispielhaft in die Datenwelt eines TV-Senders eintauchen. 

Schritt 1: Datenmodell definieren 

Ein TV-Sender hat täglich mit unzähligen Daten zu tun, die richtig verwaltet werden müssen: 

• Filme 
• Serien/Episoden  
• Titel 
• Film-/Episodenlänge 
• Lizenzart und -länge  

• Schauspieler 
• Bilder 
• Drehorte 
• Filmstudios 
• Regisseure 

• Produzenten  
• Erscheinungsjahr 

Wie Sie sehen, finden sich darunter Objekte (Film, Serie etc.) ebenso wie Personen (Schauspieler, Regisseure etc.) und Orte (Filmstudios, Drehorte). Jeder dieser Datentypen hat wiederum eigene Eigenschaften, die im MDM individuell angelegt werden können, beispielsweise Name, Geburtsort und Sprache des Schauspielers bzw. der Schauspielerin. 

Schritt 2: Daten sinnvoll verknüpfen 

Wenn Sie all diese Daten nun sinnvoll im System miteinander verknüpfen, holen Sie aus Ihren Daten das Maximum an Informationen heraus. Nehmen wir an, Sie haben einen Objekttyp „Schauspieler“ im MDM angelegt. Rufen Sie das Objekt auf, werden Ihnen alle hinterlegten Eigenschaften wie Name, Alter etc. angezeigt. 

Aber nicht nur das: Ebenso werden automatisiert alle Filme verknüpft, in denen der Schauspieler mitgespielt hat. Auch Fotos, auf denen der Schauspieler abgebildet ist, können Sie sich anzeigen lassen. 

Der Vorteil: All diese Informationen pflegen Sie nur einmal im MDM und verknüpfen diese größtenteils automatisiert. Dadurch sparen Sie viel Arbeitsaufwand und vermeiden zudem redundante Daten und Dateien in Ihrem Unternehmen. 

Schritt 3: Workflows individualisieren 

Daneben verwalten TV-Sender noch viele weitere Daten, beispielsweise die Sendezeit der jeweiligen Serie oder des Films. Dafür gibt es spezielle Branchenlösungen. Diese lassen sich leicht über Schnittstellen mit dem Master Data Management System verbinden. Das heißt, Sie pflegen auch diese Informationen im MDM und stellen über eine zentrale Plattform die effiziente Nutzung Ihrer Daten sicher – ganz im Sinne einer ganzheitlichen Data-Governance-Strategie. 

Daniel Lücke

Director Software Solutions

Gemeinsam mit meinen Kollegen versuche ich, unser Produkt jeden Tag besser zu machen und der Partner zu sein, der unseren Kunden hilft, erfolgreich mit ihren Medien- und Produktdaten zu arbeiten.

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