Um Erfolg zu haben, ist es wichtig, sich zunächst die Frage nach dem Warum zu stellen. Warum ergreifen wir eine bestimmte Maßnahme oder machen einen bestimmten Plan? Diese Denkweise lässt sich besonders gut auf Data Governance anwenden. Organisationen können sich aus einer Vielzahl von Gründen für die Einführung von Data Governance entscheiden. Hier sind einige meiner Gedanken zu diesem Thema.
In der heutigen Zeit sind Daten eines der wertvollsten Güter, die ein Unternehmen besitzen kann. Sie treiben die Entscheidungsfindung voran, fördern Innovationen und helfen Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben. Da die Datenmenge jedoch in einem noch nie dagewesenen Tempo wächst, wird die Verwaltung und Kontrolle dieser Daten immer komplexer und kritischer. An dieser Stelle kommt Data Governance ins Spiel.
Data Governance unterstützt die Verwaltung von Daten als strategisches Gut. Sie umfasst die Entwicklung und Durchsetzung von Richtlinien, Standards, Verfahren und Leitlinien für Daten sowie die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten zur Unterstützung all dessen. Kurz gesagt: Data Governance hilft Unternehmen, die Verfügbarkeit, Wiederverwendbarkeit, Qualität, Sicherheit und Compliance ihrer Daten sicherzustellen.
Warum also ist Data Governance für Unternehmen wichtig?
Hier sind einige mögliche Werttreiber:
- Steigerung des Umsatzes durch bessere Nutzung von Datenbeständen: Mit einer guten Data Governance können Unternehmen ihre Datenbestände effektiver nutzen, um Datenprodukte zu erstellen, Erkenntnisse zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was zu einer besseren Leistung, Optimierung und Prozessverbesserung führt.
- Bessere Entscheidungsfindung durch bessere Datenqualität und ein gemeinsames Verständnis der Daten: Mit Data Governance können Unternehmen besser sicherstellen, dass die von ihnen verwendeten Daten korrekt, vollständig, konsistent und verständlich sind. Dies führt zu einer effektiveren Entscheidungsfindung und einer höheren Rentabilität der Investitionen in Datenprojekte. Eine zweckmäßige Datenqualität ist bei der Implementierung von KI-/ML-Modellen von entscheidender Bedeutung, und Studien zufolge ist einer der Hauptgründe für das Scheitern dieser Entwicklungsprojekte eine schlechte Datenqualität.
- Unterstützung einer effizienten Datenentwicklung durch Sicherstellung der Erstellung wiederverwendbarer Datenbestände: Mit Data Governance können Unternehmen standardisierte Datenmodelle entwickeln und wiederverwendbare Datenbestände erstellen. Dies reduziert den Bedarf an redundanter Datenverarbeitung und -speicherung und ermöglicht eine effizientere Entwicklung neuer Datenprodukte und -anwendungen. Darüber hinaus wird die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Inkonsistenzen in den Daten verringert, was zu einer verbesserten Datenqualität und einem größeren Vertrauen in die Genauigkeit der datengestützten Entscheidungsfindung führt.
Hier sind einige mögliche Risikovermeidungsfaktoren:
- Steigerung der Einnahmen durch bessere Nutzung der Datenbestände: Verbesserte Compliance, um schlechte Publicity und mögliche Geldstrafen zu vermeiden: In einer Zeit, in der datenbezogene Vorschriften immer strenger werden, kann Data Governance Unternehmen dabei helfen, Gesetze und Vorschriften wie die GDPR oder die kommenden EU-Daten- und KI-Gesetze einzuhalten. Die Nichteinhaltung kann zu erheblichen Geldstrafen und Reputationsschäden führen.
- Sorgen Sie für ein ausreichendes Verständnis sensibler Daten, um sicherzustellen, dass die Daten der Kunden sicher sind: Datenschutzverletzungen können einem Unternehmen schweren Schaden zufügen, sowohl in finanzieller Hinsicht als auch in Bezug auf den Ruf. Data governance verschafft Unternehmen ein umfassendes Verständnis ihrer sensiblen Daten und ermöglicht es ihnen, wirksame Sicherheitsmaßnahmen zu deren Schutz zu ergreifen. Durch den Schutz von Kundendaten können Unternehmen Vertrauen aufbauen und ihren Ruf auf dem Markt wahren.