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Data Governance: Wie Unternehmen ihre Daten richtig managen

Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts, heißt es. In vielen Unternehmen dürfte es daran zwar nicht mangeln. Aber wie sie gewinnbringend zu nutzen sind, steht auf einem anderen Blatt. Ein Data Governance-Konzept stellt nicht nur sicher, dass gesetzliche Vorschriften zur Compliance eingehalten werden. Es gewährleistet auch die Qualität hochwertiger Daten, indem es den Umgang mit ihnen regelt.

Was ist Data Governance?

Eine genau festgelegte Definition des Begriffs gibt es bislang noch nicht. Der Softwareanbieter Innoscale versteht darunter, Daten über ihren gesamten Lebenszyklus im Unternehmen zu managen und so eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Data Governance lege "mit Richtlinien fest, welche Standards im Unternehmen Anwendung finden und welche Zuständigkeitsbereiche die Aufgaben zum Erreichen hoher Datenqualität bearbeiten sollen".

BI Scout drückt es etwas allgemeiner aus: Data Governance sei das "allumfassende Management der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten, die in einem Unternehmen verwendet werden". Die Informationsplattform für Business Intelligence hat das Konzept zum Trend für 2019 erhoben: Je größer die Datenseen werden - und das werden sie -, und je komplexer die Quellen, umso wichtiger seien funktionierende und sichere Datenverfügbarkeit, Rollenzuweisungen und eine intuitive Analyseerfahrung für Anwender, so Autor Robert Schmitz vom Datenanalyse-Spezialisten Qlik.

Am Anfang steht die Bestandaufnahme

Das ist leichter gesagt als getan, da mittlerweile nahezu jeder Unternehmensbereich mit Daten hantiert. Daher ist ein integrierter Ansatz notwendig. Zunächst gilt es, den Ist-Zustand zu analysieren und ein Bewusstsein für die Problemfelder zu schaffen. Die größten hat die Beratung Barc bereits 2013 in einer größtenteils nach wie vor aktuellen Research Note zusammengefasst. Dazu zählen:

  • fehlerhafte oder unvollständige Daten,

  • abweichende Kennzahlen, Kennzahlenbedeutungen oder Dimensionen in übergreifenden Auswertungen für das Management-Reporting,

  • unkontrolliert wachsende Analyselandschaften und

  • eine intransparente und nicht dokumentierte Datenverarbeitung,

  • unklare Zugriffsrechte und

  • lange Abstimmungsprozesse.

Alles auf einmal in den Griff zu bekommen, ist utopisch. Die Experten von Barc empfehlen daher, die Einführung eines Data Governance-Konzepts Schritt für Schritt in kleineren Teilprojekten anzugehen. Einen Überblick über vier ausgewählte Konzepte liefert die TU Chemnitz in einem Economic Paper.

Umsetzung ist individuell

Holger Fleck von Axians IT Solutions hat in diesem Zusammenhang eine gute und eine schlechte Nachricht. Die schlechte: Es gibt entsprechende Lösungen nicht von der Stange. Sie müssten individuell für jedes Unternehmen entwickelt werden, schreibt er bei computerwoche.de. Die gute Nachricht ist, dass man das Rad nicht gänzlich neu erfinden muss, weil das Know-how beim Umgang mit Daten im Unternehmen in aller Regel bereits vorhanden ist: "Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Prozesse unter Beteiligung der relevanten Mitarbeiter zu finden."

Fleck empfiehlt für die Umsetzung, eine Strategie zu entwickeln, die anschließend in einem Data Governance-Plan konkretisiert wird. Anschließend gilt es, diesen zu implementieren und als kontinuierlichen Prozess zu verstehen. Je nach Ausgestaltung und Zielsetzung sind dabei unterschiedlichste Aspekte zu berücksichtigen. Dazu zählen etwa die Festlegung von Zugriffsrechten, die Definition von Prozessen zur Datenverarbeitung und zur Datensicherheit sowie Regelungen zur Einhaltung der Compliance-Vorschriften. Darüber hinaus sollte die sogenannte Ownership der Daten geregelt werden, sprich: wer für sie verantwortlich zeichnet.

Hand in Hand mit Data Stewards

In diesem Zusammenhang etabliert sich derzeit mehr und mehr die Rolle des Data Stewards. Während der Data Owner als tatsächlicher "Eigentümer" der Daten im Unternehmen gilt, verwalten Data Stewards diese. Wie Stefan Grotehans vom Software-Anbieter Marklogic in "Digitale Welt" berichtet, haben sie unter anderem die Aufgabe, neue Datenquellen zu identifizieren und bereitzustellen, relevante Unternehmensdaten an entsprechende Nutzer in der Organisation zu vermitteln sowie konsistente Stammdatendefinitionen zu erstellen und zu pflegen. Grotehans zufolge sehen Spezialisten gerade in dieser Rolle den Wegbereiter für die Analytik: "Data Stewardship setzt die strategischen Vorgaben für mehr Datenqualität fach- und abteilungsübergreifend um."

Hilfreich könnten für Unternehmen zudem - trotz aller Individualität der konkreten Projekte - auch handfeste Tipps aus der Praxis sein. So berichtet Beraterin Nancy Couture beispielsweise, dass die anfängliche Bestandaufnahme und das Entwickeln einer Roadmap unabdingbar sind, weil es sich meist um unternehmensweite Projekte handelt. Darüber hinaus müssten sich die Beteiligten damit abfinden, dass die Umsetzung eines ganzheitlichen Data Governance-Konzepts auch Rückschläge beinhaltet.

Data Governance wird zum Muss

"Data Governance und Data Stewardship - das sind gemeinsame Aufgaben von Unternehmensführung, -strategie und Fachabteilungen", fasst der Dienstleister Uniserv zusammen. Tatsächlich können sich zumindest größere Organisationen kaum mehr erlauben, ihre Daten "nebenbei" zu managen. Dafür sind es zu viele, dafür sind sie im Zuge der digitalen Transformation zu wichtig, und dazu sind die Unternehmen nicht zuletzt aufgrund gesetzlicher Regelungen wie der Europäischen Datenschutz-Grundverordnung auch verpflichtet. Insofern bietet Data Governance eine gute Chance, das Nötige mit dem Nützlichen zu verbinden und das Potenzial der eigenen Daten besser zu nutzen.

Dieser Beitrag wurde erstellt von David Schahinian.

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