Fallstudie
Definition der Data-Governance-Grundsätze
Problem
- Wie sollten wir unsere Data Governance und Betriebsmodell?
- Welche Rollen und Verantwortlichkeiten werden für Daten benötigt?
- Wie erreichen wir die FAIR-Prinzipien für Daten?
- Definieren Sie, wie Datenrichtlinien verwendet werden sollen (z. B. DSGVO, Datenstandards, Überprüfbarkeit, Kontrollen).
Näherung
- Schaffen Sie nachhaltige Data Governance Prozesse.
- Definieren Sie Datenrollen, Organisation und Teamstrukturen.
- Definieren Sie Datenanwendungsfall-, Nachfrage- und Lieferprozesse.
- Übersetzen Sie die FAIR-Datenprinzipien in Maßnahmen und definieren Sie einen Implementierungsplan.
- Identifizieren, validieren und übernehmen Sie wichtige Datenrichtlinien.
Ergebnisse
- Data governance und Betriebsmodell für Daten und Analytik.
- Datentalent, Organisationsstruktur, RACI definiert
- Katalogisierte Daten für die wichtigsten Datenquellen, Datenattribute (inkl. Definitionen).
- Konzeptionelle Datenarchitektur.
- Konzept für einen (internen) Datenmarktplatz für den Zugriff auf FAIR-Daten.
- Kritische Datenrichtlinien identifiziert, definiert und geprüft.
Geschäftswert
Data Governance & Organisationsstruktur
Industrie
Kunde
Forest industry company
Unser Kunde ist ein Unternehmen der Forstindustrie, das auf globalen Märkten tätig ist. Sie produzieren eine breite Palette erneuerbarer Produkte wie Holz, Papier und Biochemikalien für Bauwesen, Verpackungen und mehr.
DAIN hat dazu beigetragen, Data Governance Praktiken und damit verbundene Rollen und Verantwortlichkeiten zu definieren und umzusetzen.
