Der ultimative Leitfaden zur Datenverwaltung

Data Governance ist für die Aufrechterhaltung der Qualität und Sicherheit von Informationen innerhalb einer Organisation von entscheidender Bedeutung. Ohne wirksame Data-Governance-Prozesse sind Unternehmen dem Risiko von Datenmissmanagement und Sicherheitsverstößen ausgesetzt, was zu einem Vertrauensverlust und möglichen rechtlichen Konsequenzen führen kann.

Durch die Einführung von Data-Governance-Praktiken können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt, zugänglich und sicher sind, was eine fundierte Entscheidungsfindung und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ermöglicht. Aber was genau ist Data Governance und wie kann man sie effektiv umsetzen?

Was ist Daten-Governance?

Die Vorteile von Data Governance

Data Governance hilft Unternehmen dabei, eine Vielzahl von Zielen zu erreichen. Es handelt sich nicht nur um eine regulatorische Notwendigkeit; Es bringt strategische Vorteile für Unternehmen, die in hohem Maße auf Daten angewiesen sind, um Entscheidungen und Strategien voranzutreiben.

Verbesserte Datenqualität und -integrität

Ein Hauptvorteil der Datenverwaltung ist die deutliche Verbesserung der Datenqualität und -integrität der Organisation. Eine höhere Datenqualität wird in der Regel erreicht durch:

• Metadatenverwaltung: Data Governance hilft bei der Verwaltung und dem Verständnis von Daten mithilfe der Metadatenverwaltung. Dazu gehört auch, den Überblick darüber zu behalten, woher die Daten stammen, wie sie verwendet werden und welche Änderungen vorgenommen wurden. Es stellt die Datenqualität sicher, indem es Änderungen im Inhalt und Kontext Ihrer Daten verfolgt und etwaige Fehler behebt.
• Datenverantwortung: Datenverwalter, Experten auf diesem Gebiet, behalten die Datenkontrolle und überwachen die Datenqualität. Diese Spezialisten sind das Herzstück des Data-Governance-Prozesses und kümmern sich um die Bewertung, Erstellung, Nutzung, Speicherung, Archivierung und Löschung der Informationen, für die sie verantwortlich sind.

Durch die Festlegung klarer Datenverwaltungsrichtlinien und die Zuweisung von Datenverwaltern stellen Unternehmen sicher, dass ihre Daten korrekt, konsistent und zuverlässig sind.

Datenethik etablieren

Datenethik bewertet die in der Organisation verwendeten Datenpraktiken, wie z. B. das Sammeln, Generieren und Analysieren von Daten, die sich auf Kunden und die Gesellschaft als Ganzes auswirken.

Die Förderung der Datenethik hilft Unternehmen zu verstehen, warum sie bestimmte Daten sammeln und was sie damit erreichen können. Jede datenbasierte Transaktion sollte einen Nutzen für den Endnutzer bieten. Wenn Sie ein Problem mit den von Ihnen gesammelten Daten nicht lösen können, sollten Sie fragen, warum Sie sie sammeln und was Sie damit machen.

Datenethik ist mit dem Aufkommen von KI besonders wichtig. Kunden und Regierungen machen sich zunehmend Sorgen darüber, wie Unternehmen mit ihren Daten umgehen und wo diese landen. Transparenz darüber, wie Sie Daten erhalten und wie sie verarbeitet werden, ist für den Aufbau von Markenvertrauen von entscheidender Bedeutung.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Risikomanagement

Data-Governance-Frameworks stellen sicher, dass Unternehmen datenbezogene Vorschriften wie DSGVO und HIPAA einhalten. Compliance reduziert das Risiko kostspieliger Rechtsstreitigkeiten und Bußgelder. Darüber hinaus schützt es vor Datenschutzverletzungen und Sicherheitsvorfällen und schützt so den Ruf des Unternehmens.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die Kontrolle über den gesamten Umfang der Unternehmensdaten erhalten Führungskräfte und Manager einen ganzheitlichen Überblick über Geschäftsaktivitäten, Herausforderungen und Chancen. Wenn Marken wissen, wo die erforderlichen Daten gespeichert sind, und sich ihrer Genauigkeit sicher sein können, können sie schnell auf wachsende Herausforderungen reagieren und neue Trends frühzeitig erkennen.

Dies gilt auch für reguläre Fachkräfte, die alltägliche Aufgaben erledigen. Durch den rechtzeitigen Zugriff auf Daten sind die Mitarbeiter unabhängiger und können Aufgaben schneller ausführen, ohne auf ein weiteres Meeting warten zu müssen, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten.

Verbesserte Datensicherheit

Zur Datenverwaltung gehört die Definition, wer unter welchen Umständen auf Daten zugreifen kann und wie die Daten geschützt werden. Diese verbesserte Sicherheit ist in einer Zeit, in der Datenschutzverletzungen verheerende Folgen haben können, von entscheidender Bedeutung. Durch die Kontrolle und Überwachung des Zugriffs auf sensible Daten können Unternehmen ihre Vermögenswerte und Kundeninformationen besser schützen.

Effiziente Kommunikation im gesamten Unternehmen

Laut Gartner werden die weltweiten IT-Ausgaben im Jahr 2024 voraussichtlich 5 Billionen US-Dollar betragen. Diese Zahl wächst jedes Jahr um etwa 7 %, da Abteilungen mehr interne Tools erhalten. Das Problem hierbei ist, dass jedes Tool Daten erzeugt, die normalerweise innerhalb dieser Abteilung gespeichert sind. Dies führt zu Datensilos im gesamten Unternehmen.

Data Governance stellt sicher, dass alle datenproduzierenden Apps in einem zentralen Data Warehouse verbunden sind, in dem alle Unternehmensdaten gespeichert werden. Gemeinsame Daten ermöglichen es allen Teams, auf dem gleichen Stand zu sein. Wenn Führungskräfte beispielsweise Zugriff auf alle Marketing- und Vertriebskennzahlen haben, können sie Strategien anpassen und Entscheidungen treffen, ohne eine Woche auf einen detaillierten Bericht warten zu müssen.

Bewältigung der Herausforderungen der Datenverwaltung

Trotz aller offensichtlichen Vorteile von Data Governance kann die Implementierung komplex und herausfordernd sein. Riesige Datenmengen sind in der Anfangsphase schwer zu verwalten, insbesondere wenn es im Unternehmen noch keine etablierte Datenkultur gibt. Werfen wir einen Blick auf die häufigsten Herausforderungen bei der Datenverwaltung.

Aufmerksamkeit des Top-Managements

Herausforderung: Schwierigkeiten, die Zustimmung der obersten Managementebene für Data-Governance-Initiativen sicherzustellen

Die Probleme beginnen oft an der Spitze, bei einer Führungsebene, die das Wertpotenzial der Datenverwaltung nicht erkennt. Bei dieser Herausforderung geht es darum, der Führungsebene die Bedeutung und Vorteile von Data Governance klar darzustellen und Data-Governance-Initiativen an den Geschäftszielen auszurichten. Auch die Gewährleistung klarer Rollen und die Bewältigung von Dateneigentumskonflikten stellen erhebliche Hürden dar.

Lösung: Informieren Sie die Führungsebene über die strategischen Werte der Datenverwaltung.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen Sie einen Dialog mit der Führungsebene initiieren, um die entscheidende Rolle und die Vorteile der Datenverwaltung darzulegen. Richten Sie einen Governance-Rat ein, dem die Geschäftsleitung angehört, um Governance-Strategien anzuleiten und zu unterstützen und diese direkt mit den Geschäftszielen zu verknüpfen.

Weisen Sie den Führungskräften später Governance-Rollen zu und betonen Sie dabei den Wert ihres Engagements. Auf diese Weise können Sie sie kontinuierlich zu Vorreitern dieser Initiative machen. Sichern Sie den Prozess mit Leistungsmetriken und Fortschrittsverfolgung, um die Auswirkungen auf die Datenverwaltung zu demonstrieren.

Datenintegration

Herausforderung: Unfähigkeit, unterschiedliche Daten zu sammeln und zu standardisieren

Eine der größten Herausforderungen ist die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Bei der unternehmensweiten Datenverwaltung geht es um die Sammlung von Informationen über verschiedene Domänen hinweg, die unterschiedliche Strukturen, Formate und allgemeine Bedeutung haben.

Angesichts des ständigen Wandels von Technologien und neuen Datenquellen in jeder Abteilung ist es schwierig, keine Datenänderungen zu übersehen. Außerdem sollte es ein kontinuierlicher Echtzeitprozess sein. Die manuelle Datenerfassung ist oft unregelmäßig und anfällig für menschliches Versagen.

Lösung: Domänenspezifische Datenintegrationsplattformen

Die meisten Unternehmen implementieren Data Governance und versuchen, alle Datenbestände gleichzeitig zu verwalten. Ein solch ganzheitlicher Ansatz bedeutet langsame Fortschritte und birgt das Risiko, dass Ihre Bemühungen nicht mit den unmittelbaren Geschäftsanforderungen verknüpft werden können.

Domänenspezifische Datenintegrationsplattformen stellen über API-Konnektoren eine Verbindung zu Ihren Datenquellen her, um einen kontinuierlichen Datenfluss zu einem zentralen Speicher einzurichten. Diese Lösungen extrahieren Daten, wandeln sie in ein ausgerichtetes, analysebereites Format um und laden sie in einen Speicher Ihrer Wahl.

Der domänenspezifische Ansatz ermöglicht es Ihnen, die kritischsten Datenbestände zu priorisieren, die ein hohes Maß an Aufmerksamkeit erfordern (z. B. personenbezogene Daten). Dieser Ansatz reduziert effektiv den Umfang der Governance-Aktivitäten und konzentriert die Bemühungen auf die kritischsten Daten.

Die Implementierung domänenspezifischer Datenintegrationstools ermöglicht in Zukunft genauere Daten und detailliertere Analysen. Diese Lösungen verfügen in der Regel über Datenmodelle, die auf die von bestimmten Abteilungen verwendeten Daten zugeschnitten sind. Daher verfügt Improvado über ein Marketing Common Data Model, das die Normalisierung von Daten auf bezahlten, organischen, E-Commerce- und anderen Arten von Marketingplattformen ermöglicht.

Sicherstellung der Datenqualität

Herausforderung: Sicherstellung einer hohen Datenqualität innerhalb von Data Governance Frameworks

Datenverwaltung und Datenqualität sind untrennbar miteinander verbunden, doch die Gewährleistung einer hohen Datenqualität ist eine große Herausforderung. Data Governance legt den Rahmen für die Datenverwaltung fest, aber die „Qualität“ der Daten – ihre Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Relevanz und Aktualität – zu erreichen und aufrechtzuerhalten, ist komplex.

Lösung: Definieren Sie Datenqualitätsprobleme und implementieren Sie relevante Lösungen

Der erste Schritt zur Lösung dieses Problems besteht darin, es klar zu definieren. Ihr erster Schritt sollte darin bestehen, das Problem und das Ziel, das Sie erreichen möchten, zu quantifizieren. Sie könnten beispielsweise sagen: „Wir haben herausgefunden, dass 20 % der Marketingdateneinträge Duplikate sind.“ Diese wollen wir auf unter 1 % senken.“

Wenn ein Problem richtig erkannt wird, ist es viel einfacher, ein Tool zu finden, das Ihnen bei der Lösung hilft. Wenn Sie mit doppelten Einträgen konfrontiert werden, benötigen Sie wahrscheinlich ein Datenbereinigungstool oder eine Datenintegrationsplattform mit Normalisierungsfunktionen. Es lohnt sich auch zu prüfen, wie die Daten in Ihrem Speicher landen, da möglicherweise Duplikate aus zwei separaten Quellen entstehen, die dieselben Daten enthalten. Tools zur Datenherkunft können hier hilfreich sein.

Skalierbarkeit

Herausforderung: Skalierung der Datenverwaltung im Einklang mit dem Unternehmenswachstum

Wenn Unternehmen expandieren, müssen sich auch ihre Data-Governance-Frameworks weiterentwickeln, um steigende Datenmengen und neue Datentypen verwalten zu können. Diese Skalierbarkeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung einer effektiven Governance auf allen Ebenen der Organisation. Ohne skalierbare Lösungen riskieren Unternehmen ein Datenmissmanagement und Ineffizienzen, die das Wachstum behindern und die Datenintegrität gefährden können.

Lösung: Gestaltung flexibler und skalierbarer Daten-Governance-Richtlinien

Um Skalierbarkeitsherausforderungen zu bewältigen, müssen Unternehmen flexible Daten-Governance-Richtlinien entwerfen, die sich leicht an Wachstum und Änderungen in der Datenstruktur anpassen lassen. Durch die Implementierung solcher adaptiven Governance-Frameworks können Unternehmen eine nachhaltige Datenintegrität und -relevanz sicherstellen.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Herausforderung: Navigieren im sich wandelnden Terrain der Datenschutzbestimmungen

Die Einhaltung sich entwickelnder Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA ist für Unternehmen eine ständige Herausforderung. Ohne regelmäßige Überprüfungen der Datenrichtlinien und -praktiken, um die Übereinstimmung mit rechtlichen Standards sicherzustellen, besteht für Unternehmen das Risiko einer Nichteinhaltung und potenzieller rechtlicher und finanzieller Konsequenzen.

Lösung: Anpassung des Data Governance Frameworks zur Gewährleistung der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Unternehmen müssen ihre Data-Governance-Frameworks proaktiv anpassen, um aktuelle und zukünftige Vorschriften einzuhalten. Dies erfordert die Durchführung regelmäßiger Prüfungen der Datenrichtlinien und -praktiken, um sicherzustellen, dass sie den neuesten rechtlichen Standards entsprechen. Durch die Einbettung von Compliance in den Kern der Datenverwaltung können sich Unternehmen vor Risiken der Nicht-Compliance schützen und so sicherstellen, dass sie regulatorische Anforderungen effektiv erfüllen.

Best Practices für die Datenverwaltung

Eine effektive Datenverwaltung ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass ihre Datenbestände korrekt und sicher sind und ihr volles Potenzial ausschöpfen. Hier sind die wichtigsten Best Practices zur Verbesserung Ihrer Data-Governance-Prozesse:

1. Legen Sie klare Governance-Richtlinien fest

Definieren Sie umfassende Data-Governance-Richtlinien, die Datenqualitäts-, Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Standards umfassen. Stellen Sie sicher, dass diese Richtlinien gut dokumentiert und für alle relevanten Interessengruppen zugänglich sind.

Bei der Entwicklung von Richtlinien ist es wichtig, die einzigartigen Aspekte der Daten zu berücksichtigen, mit denen Sie arbeiten. Marketingdaten weisen beispielsweise Vorbehalte auf, die nur Experten auf diesem Gebiet kennen, wie etwa Markensicherheitsstandards, die je nach Werbeplattform unterschiedlich sind.

Improvado bietet eine strukturierte Verwaltung der Kampagnendaten, die die Einhaltung der Markensicherheitsregeln gewährleistet. Wenn eine Kampagne gegen diese Regeln verstößt, erhält die für den Kampagnenstart verantwortliche Person eine Benachrichtigung mit allen erforderlichen Informationen, um die Kampagne umgehend zu beheben.

Die Implementierung solcher Plattformen kann den Entwicklungsprozess und die Einhaltung von Richtlinien für domänenspezifische Daten erheblich beschleunigen.

2. Weisen Sie Datenverwalter zu

Datenverwalter spielen eine entscheidende Rolle im Governance-Prozess und fungieren als Verwalter der Datenqualität und Compliance. Beauftragen Sie sachkundige Personen, die sowohl die geschäftlichen als auch die technischen Aspekte von Daten verstehen.

3. Stellen Sie eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sicher

Die Datenverwaltung sollte eine abteilungsübergreifende Zusammenarbeit sein. So kann die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit die Implementierung von Data Governance beschleunigen:

• Es verbessert die Datenqualität, indem es durch gemeinsames Fachwissen Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit gewährleistet.
• Collaboration Helios zur Optimierung der Datennutzung durch Abstimmung von Strategien und Reduzierung von Silos.
• Offene Kommunikation fördert eine Datenkultur, fördert Alphabetisierung, Eigenverantwortung und Verantwortlichkeit.
• Es verbessert die Ergebnisse der Initiative und macht messbare Auswirkungen der Datenverwaltung und damit verbundener Metriken für alle verfügbar.

4. Überwachen, messen und berichten

Legen Sie Metriken fest, um die Wirksamkeit Ihrer Data-Governance-Initiativen zu messen. Überwachen Sie diese Kennzahlen regelmäßig und berichten Sie den Stakeholdern über den Fortschritt, um den Wert aufzuzeigen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

5. Überprüfen und anpassen

Data Governance ist keine „Set-and-Forget“-Initiative. Überprüfen Sie regelmäßig Ihre Governance-Praktiken und Ihr Rahmenwerk, um sie an neue Herausforderungen, Technologien und Geschäftsziele anzupassen.

Messung des ROI von Data Governance

Die Quantifizierung des Return on Investment (ROI) für Data-Governance-Initiativen ist entscheidend, um ihren Wert gegenüber den Stakeholdern zu rechtfertigen. Während die Vorteile der Datenverwaltung offensichtlich sind – von verbesserter Datenqualität bis hin zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – kann es eine Herausforderung sein, diese Vorteile in messbare finanzielle Bedingungen umzusetzen. Hier finden Sie einen strukturierten Ansatz zum Nachweis der finanziellen Auswirkungen von Data Governance.

Identifizieren Sie betriebliche Effizienzgewinne

Bewerten Sie zunächst die Kosten- und Zeiteinsparungen, die durch effizientere Datenverwaltungsprozesse erzielt werden. Hier sind einige quantifizierbare Kennzahlen, mit denen Sie den ROI der Datenverwaltung nachweisen können:

• Reduzierte Zeit zum Auffinden von Daten (%)
• Reduzierte Zeit zum Verstehen der Daten (%)
• Reduzierte Zeit zur Datennutzung (%)
• Reduzierte Zeit zur Behebung von Fehlern und Dateninkonsistenzen (%)

Bewerten Sie die Risikominderung

Data Governance spielt eine entscheidende Rolle bei der Minderung von Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und der Nichteinhaltung von Vorschriften. Bewerten Sie die finanziellen Auswirkungen der Vermeidung dieser Risiken, indem Sie mögliche Bußgelder, Anwaltskosten und die Kosten für Abhilfemaßnahmen berücksichtigen, die durch Data Governance verhindert werden können. Berücksichtigen Sie auch die Auswirkungen auf die Reputation und ihre potenziellen Auswirkungen auf den Umsatz.

Bewerten Sie technische Kosteneinsparungen

Vergessen Sie nicht, die Einsparungen bei den Infrastrukturkosten zu berechnen, die sich aus der Implementierung von Data Governance ergeben:

• Weniger technische Ressourcen für die Verwaltung doppelter Daten in verschiedenen Speichern
• Weniger technische Ressourcen, um Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und sie verschiedenen Interessengruppen zugänglich zu machen
• Geringere Infrastrukturkosten
• Kostenreduzierung bei der Verwaltung mehrerer Speicher über Geschäftsbereiche hinweg

Berechnen Sie die Investitionskosten

Um den ROI zu messen, ist es wichtig, die Gesamtkosten Ihres Data-Governance-Programms zu berücksichtigen. Dazu gehören Technologieinvestitionen, Schulungskosten und die Zeit, die Mitarbeiter in Data-Governance-Rollen verbringen. Summieren Sie diese Kosten, um ein klares Bild der erforderlichen Investitionen zu erhalten.

Beginnen Sie Ihre Data-Governance-Reise mit umsatzspezifischen Daten

Die Qualität umsatzspezifischer Datenbestände nimmt weiter zu, da die Anzahl der datenerzeugenden Apps in den Marketing-, Vertriebs- und Finanzabteilungen weiter zunimmt. Der Aufbau Ihrer Data-Governance-Initiativen auf Umsatzdaten kann neue Wachstumschancen erschließen und die Entscheidungsfindung für Ihr Unternehmen vorantreiben. Außerdem ist es einfacher, die Führungsebene für die Initiative zu gewinnen, da Umsatzdaten zu den wertvollsten Vermögenswerten in jedem Unternehmen gehören.

Improvado ist eine KI-gestützte, einheitliche Marketing-Intelligence- und Analyseplattform, die für Vermarkter und Unternehmen entwickelt wurde, um das Potenzial von Daten zu nutzen, um wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen zu treffen. Improvado verbindet über 500 Datenquellen, integriert Daten in ein zentrales Lager, wandelt sie in strategische Erkenntnisse um und erleichtert die Analyse und Präsentation durch umfassende, umsetzbare Berichte.

Die Plattform hilft bei der Einhaltung von Richtlinien und optimiert die Governance für verschiedene Kampagnen durch ein Warnsystem und benutzerdefinierte Regeln, die Sie in natürlicher Sprache erstellen können. Improvado übernimmt auch die Datenzugriffsverwaltung und stellt separate Arbeitsbereiche für Teams bereit, die an verschiedenen Untermarken oder regionalen Niederlassungen innerhalb der Organisation arbeiten.

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