Data Governance Framework: Beispiele und Best Practices

Daten sind überall, aber ohne klare Regeln für ihre Verwaltung werden sie schnell zu einer Belastung.

Aus diesem Grund ist ein starkes Data-Governance-Framework ein Muss. Dieses „Regelwerk“ für die Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten trägt zur Sicherstellung der Konsistenz bei, unterstützt die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO und HIPAA und reduziert das Risiko von Datenmissbrauch. Ebenso wichtig ist, dass verschiedene Teams aus den Bereichen Technik, Sicherheit, Recht und Wirtschaft auf ein gemeinsames Verständnis von Datenverantwortlichkeiten und Zusammenarbeit ausgerichtet sind.

Bei Cyera helfen wir Unternehmen dabei, starke Data-Governance-Frameworks aufzubauen. Unsere speziellen Tools machen es einfacher zu erkennen, welche Daten Sie haben, wer darauf zugreifen kann und welche Risiken bestehen könnten.

In diesem Artikel wird beschrieben, was Data-Governance-Frameworks sind und warum sie wichtig sind. Außerdem enthält er praktische Beispiele, die Ihnen helfen, Ihren eigenen Ansatz zu entwickeln oder zu verbessern.

Was ist ein Data Governance Framework?

Ein Data-Governance-Framework besteht einfach aus einer Reihe von Regeln, Prozessen und Verantwortlichkeiten, die erklären, wie Ihr Unternehmen mit seinen Daten umgeht. Stellen Sie sich das als eine Bedienungsanleitung vor, in der allen Beteiligten genau erklärt wird, wie Daten behandelt werden sollten, und zwar von dem Moment an, in dem sie in Ihr Unternehmen gelangen, bis sie gelöscht werden.

Bei diesem Framework geht es nicht nur um Technologie. Es geht darum, klar zu definieren, wem welche Daten gehören, wer sie verwenden kann, wie sie geschützt werden sollten und welche Standards sie erfüllen müssen.

Die Kernziele eines jeden Data-Governance-Frameworks sind:

• Sicherstellung der Datenintegrität: Sorgen Sie dafür, dass Ihre Daten systemübergreifend korrekt, konsistent und vertrauenswürdig sind.

• Schutz von Daten und Datenschutz: Sicherstellen, dass vertrauliche Informationen gemäß internen Richtlinien und externen Vorschriften behandelt werden.

• Gewährung von Geschäftswert: Wir helfen Teams dabei, Daten effektiv zu finden, zu verstehen und zu nutzen, ohne Kompromisse bei der Einhaltung von Vorschriften oder der Qualität einzugehen.

Ein gutes Governance-Framework beseitigt Reibungsverluste, hilft, Konflikte zwischen Abteilungen zu vermeiden, schützt Sie vor behördlichen Fehltritten und hilft Ihnen, Ihre Daten strategisch und effizient zu nutzen.

Die Bedeutung von Data Governance-Frameworks

Ohne eine klare Steuerung vermehren sich Datenprobleme schnell. Wenn jede Abteilung ihre eigenen Regeln befolgt, haben Sie am Ende eine inkonsistente Qualität, blinde Flecken, in denen niemand verantwortlich ist, und Prozesse, die nicht zusammenarbeiten.

Diese Probleme bereiten Unternehmen echte Kopfschmerzen. Teams verschwenden Zeit damit, sich darüber zu streiten, wessen Zahlen richtig sind. Berichte zeigen unterschiedliche Ergebnisse, je nachdem, wer sie erstellt hat. Und Daten, die systemübergreifend miteinander verknüpft werden sollten, stimmen nicht überein.

Es steht noch mehr auf dem Spiel, wenn Sie Rechts- und Reputationsrisiken berücksichtigen. Ein falscher Umgang mit Kundendaten kann nach Gesetzen wie der DSGVO und dem CCPA zu hohen Bußgeldern führen. Eine einzige schwerwiegende Datenschutzverletzung kann Ihrer Marke jahrelang schaden. Unternehmen haben Strafen in Millionenhöhe gezahlt und das Vertrauen ihrer Kunden verloren, weil es ihnen an angemessenen Datenkontrollen mangelte.

Ein solider Verwaltungsrahmen verhindert diese Probleme, indem er Klarheit darüber schafft, wie mit Daten umgegangen werden sollte, wer dafür verantwortlich ist und welche Standards sie erfüllen müssen.

Die wichtigsten Vorteile eines Data Governance-Frameworks

Datendemokratisierung

Ein gut implementiertes Data-Governance-Framework ermöglicht es Mitarbeitern auf allen Ebenen, auf Daten zuzugreifen und diese effektiv zu nutzen. Dank seiner Protokolle und Zugriffskontrollen kann Ihr Unternehmen eine Kultur fördern, in der datengestützte Entscheidungen die Norm sind.

Standardisierte und vertrauenswürdige Daten

Konsistenz ist für das Datenmanagement von entscheidender Bedeutung. Namenskonventionen, gemeinsam genutzte Datenwörterbücher und klare Nachverfolgungspläne tragen dazu bei, dass Kennzahlen für alle Tools und Abteilungen dasselbe bedeuten.

Diese Einheitlichkeit schafft Vertrauen. Wenn die Leute wissen, dass die Daten zuverlässig sind, treffen sie Entscheidungen mit Zuversicht, anstatt die Zahlen zu hinterfragen.

Einhaltung regulatorischer Anforderungen

Bereitschaft zur Einhaltung der Vorschriften ist ein wichtiger Bestandteil jedes Datensicherheitsplans. Von GDPR, CCPA und HIPAA bis hin zu branchenspezifischen Standards und Gesetzen zur Speicherung von Daten — die Datenschutzbestimmungen werden immer strenger.

Ein starker Governance-Rahmen hilft Ihnen dabei, diese Vorschriften einzuhalten, indem er klar dokumentiert, welche Daten Sie sammeln, wo Sie sie speichern, wie Sie sie schützen und wer darauf zugreifen kann. Diese Dokumentation ist nicht nur sehr praktisch, sondern auch oft gesetzlich vorgeschrieben.

Verbesserte Geschäftsleistung

Zuverlässige und gut verwaltete Daten sind der Eckpfeiler einer fundierten Entscheidungsfindung. Wenn Teams Zugriff auf saubere, konsistente und zuverlässige Daten haben, verbessert sich die Leistung auf ganzer Linie.

Marketingteams verbringen weniger Zeit mit der Validierung von Berichten. Produktteams treffen intelligentere Entscheidungen auf der Grundlage des Benutzerverhaltens. Finanz- und Strategieführer können genauere Prognosen erstellen. Im Laufe der Zeit führen diese Effizienzsteigerungen zu einem echten ROI.

Wie funktionieren Data Governance Frameworks?

Ein Data-Governance-Framework beschreibt, wer Entscheidungen über Daten trifft, welche Prozesse diese Entscheidungen leiten und welche Tools sie unterstützen. Die bekanntesten Modelle, wie das des Data Governance Institute (DGI), bieten eine hilfreiche Struktur, um etwas aufzubauen, das in der Praxis tatsächlich funktioniert.

Eigentum

Jedes Data-Governance-Framework beginnt mit der Eigenverantwortung. Ihr Framework muss genau definieren, wer für welche Daten und Entscheidungen verantwortlich ist.

Die meisten Frameworks beinhalten Rollen wie:

• Dateneigentümer, die letztlich für bestimmte Datensätze verantwortlich sind
• Datenverwalter, die sich um das tägliche Management und die Qualität kümmern
• Ein Verwaltungsausschuss, der Richtlinien festlegt und Probleme löst
• Sponsoren von Führungskräften, die Ressourcen und Unterstützung bereitstellen

Diese Rollen stellen sicher, dass Standards eingehalten, Änderungen dokumentiert und Qualitätsprobleme schnell behandelt werden.

Zielsetzung

Ihr Governance-Framework benötigt klare Ziele, die mit Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihr Governance-Framework einen echten Mehrwert bietet, anstatt nur für mehr Bürokratie zu sorgen.

Beispielsweise wünscht sich ein Unternehmen möglicherweise bessere Verkaufsberichte oder weniger Compliance-Risiken. Durch die Festlegung von Zielen wie Zeitersparnis oder Fehlervermeidung wissen die Teams, worauf sie hinarbeiten, und können den Erfolg messen.

Leistungsüberwachung

Gute Frameworks beinhalten regelmäßige Überprüfungen, um sicherzustellen, dass die Daten Ihren Standards entsprechen. Diese Überwachung erkennt Probleme frühzeitig und zeigt, wo Verbesserungen erforderlich sind.

Prozesse zur Genehmigung von Änderungen, zur Behebung von Problemen und zur Überprüfung der Datenqualität sorgen dafür, dass alles auf Kurs bleibt. Wer entscheidet beispielsweise über neue Datennamen? Woher wissen Sie, dass die Daten auch nach Monaten noch gültig sind? Die Überwachung beantwortet diese Fragen und hilft Ihnen, Muster zu erkennen, die Aufmerksamkeit erfordern.

Zugelassene Technologie

Technologie allein kann Verwaltungsprobleme zwar nicht lösen, aber die richtigen Tools erleichtern die Implementierung erheblich. Von Tools zur Datenkatalogisierung und Metadatenverwaltung bis hin zu Plattformen für Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Erkennung von Sicherheitslücken — Ihre Technologie muss auf Ihre Unternehmensziele abgestimmt sein. Sie wollen Systeme, die die Richtlinien durchsetzen, auf die Sie sich geeinigt haben, ohne Ihre Teams auszubremsen.

Standards für die Zusammenarbeit

Schließlich schafft ein gutes Framework klare Regeln dafür, wie Teams mit Daten zusammenarbeiten. Diese Standards verhindern Verwirrung und Konflikte.

Effektive Zusammenarbeit erfordert:

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• Gemeinsamer Wortschatz, sodass jeder die gleichen Begriffe verwendet
• Klare Prozesse für die Beantragung des Datenzugriffs
• Standards für den Datenaustausch zwischen Teams
• Regelmäßige Kommunikation über Änderungen an Datensystemen

Wenn alle dasselbe Playbook befolgen, wird die Zusammenarbeit reibungsloser und produktiver.

Modelle und Beispiele für Data Governance-Frameworks

Verschiedene Organisationen benötigen je nach Größe, Struktur und Zielen unterschiedliche Modelle. Die meisten Modelle lassen sich in einige gemeinsame Kategorien einteilen, von denen jede ihre eigene Art hat, Entscheidungen zu treffen und Verantwortlichkeiten zuzuweisen.

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• Von oben nach unten: Das Management definiert Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung, die dann im gesamten Unternehmen umgesetzt werden. Dieser Ansatz funktioniert gut in stark regulierten Branchen und Unternehmen mit starker zentraler Kontrolle. Er gewährleistet Konsistenz, kann jedoch auf Widerstand stoßen, wenn die Mitarbeiter die Gründe hinter den Regeln nicht verstehen.

• Von unten nach oben: Die Teams entwickeln auf der Grundlage ihrer Bedürfnisse ihre eigenen Führungspraktiken, die dann die umfassenderen Unternehmensstandards beeinflussen. Dieser Ansatz wird häufig von den Benutzern besser angenommen, kann jedoch zu Inkonsistenzen im gesamten Unternehmen führen, wenn er nicht sorgfältig gehandhabt wird.

• Mittig nach außen: Ein zentrales Team, das sich häufig aus Datenexperten zusammensetzt, entwickelt Governance-Standards und -Praktiken, die dann mit anderen Teams geteilt werden. Dieses Modell bietet ein gutes Gleichgewicht zwischen zentraler Steuerung und Spielraum für lokale Flexibilität.

• Silo-In: Jede Abteilung verwaltet ihre eigenen Daten unabhängig und entwickelt ihre eigenen Regeln. Diese werden später zusammengeführt, um einen gemeinsamen Governance-Ansatz zu entwickeln. Dies kann ein praktischer Ausgangspunkt für Organisationen mit sehr unterschiedlichen Abteilungsbedürfnissen sein, aber es erfordert eine starke Koordination, um letztendlich alles unter einen Hut zu bringen.

• Hybride: Die meisten Unternehmen verwenden am Ende eine Mischung dieser Modelle und passen ihren Ansatz an verschiedene Datentypen und Geschäftsbereiche an. Beispielsweise könnten Finanzdaten einem strengen Top-down-Modell folgen, während Marketingdaten einen flexibleren Ansatz verwenden. Dieses Modell ist in Unternehmen üblich, die schnell skalieren oder auf mehreren Märkten tätig sind.

Bemerkenswerte Data-Governance-Frameworks

Hier sind einige bewährte Strukturen, die weithin anerkannt sind:

• DAMA DMBOK Rahmenwerk: Dieses von der Data Management Association entwickelte Framework stellt die Datenverwaltung in den Mittelpunkt von neun wichtigen Datenbereichen wie Qualität, Sicherheit und Architektur. Es ist ideal für Unternehmen, die einen vollständigen Überblick darüber haben möchten, wie Daten im gesamten Unternehmen verwaltet werden.

• DGI-Rahmenwerk: Das Modell des Data Governance Institute ist praktischer. Es ist eine schrittweise Anleitung zum Aufbau eines Governance-Programms von Grund auf. Ideal für Organisationen, die gerade erst anfangen oder etwas Praktisches suchen.

• PwC Framework für Unternehmensdatenverwaltung: Dieses für große Unternehmen konzipierte Modell deckt alles ab, von der Datenstrategie über das Lebenszyklusmanagement bis hin zur Verwaltung. Es ist besonders nützlich für komplexe Datenumgebungen, in denen Kontrolle und Klarheit entscheidend sind.

Welches Modell ist das Richtige für Sie?

• Kleine und mittlere Unternehmen eignen sich oft am besten für einfachere, von unten nach oben gerichtete oder hybride Ansätze, die nicht zu viel Aufwand verursachen.

• Große Unternehmen profitieren häufig von Top-down- oder Center-Out-Modellen, um die Konsistenz zwischen den Abteilungen zu gewährleisten.

• Stark regulierte Branchen tendieren in der Regel zu strukturierteren Frameworks wie DAMA oder dem Modell von PwC.

• Organisationen mit ausgereiften Datenpraktiken könnten Modelle kombinieren und die Unternehmensführung an ihre spezifische Kultur und Bedürfnisse anpassen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Was sind die Bestandteile eines Data-Governance-Frameworks?

Zu den Kernkomponenten gehören:

• Eigentum: Klare Rollen und Verantwortlichkeiten, z. B. Datenverwalter und Governance-Leiter.
• Zielsetzung: Anpassung der Datenpraktiken an Geschäftsergebnissen wie der Reduzierung von Risiken oder der Verbesserung der Berichtsgenauigkeit.
• Zugelassene Technologie: Tools, die die sichere Datenspeicherung, -verarbeitung und -überwachung unterstützen.
• Standards für die Zusammenarbeit: Vereinbarte Möglichkeiten für Teams aus den Bereichen Recht, IT und Betrieb, Daten zu verwenden.

Wie erstellt man ein Data-Governance-Framework?

Verstehen Sie zunächst Ihre aktuelle Datenlage und die größten Probleme. Dann:

1. Bilden Sie ein engagiertes Data-Governance-Team.
2. Setzen Sie klare Ziele und wichtige Kennzahlen (KPIs).
3. Definieren Sie Richtlinien, Rollen und Prozesse.
4. Wählen Sie die richtigen Tools, um all das zu unterstützen.
5. Kommunizieren und iterieren.

Denken Sie daran, dass sich die Unternehmensführung mit Ihrem Unternehmen weiterentwickeln sollte.

Was sind die verschiedenen Data-Governance-Rahmenmodelle?

• Von oben nach unten: Von der Geschäftsleitung geleitet, von der Politik geleitet.
• Von unten nach oben: Teamgeführt, organisch übernommen.
• Mittenraus: Von einem Kernteam gebaut und nach außen hin geteilt.
• Silo-In: Beginnt in den Abteilungen, wird später vereinheitlicht.
• Hybride: Eine maßgeschneiderte Mischung aus den oben genannten.

Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?

Data Governance definiert die Regeln, Verantwortlichkeiten und Strukturen, während das Datenmanagement die tägliche Ausführung ist, wie z. B. die Aufrechterhaltung der Datenqualität, Speicherung und des Zugriffs.

Wie führt ein Framework zu besseren Geschäftsentscheidungen?

Wenn Daten gut verwaltet werden, sind sie korrekt, zugänglich und vertrauenswürdig. Das bedeutet weniger Zeit, Zahlen zu hinterfragen, weniger kostspielige Fehler und mehr Vertrauen in jede Entscheidung. Das reicht von der Marketingstrategie bis hin zur Risikominderung.

Erfahren Sie mehr über den Aufbau Ihres Data Governance-Frameworks

Sind Sie bereit, Ihre Daten in die Hand zu nehmen? Die einheitliche Datensicherheitsplattform von Cyera hilft Ihnen zu sehen, wo sich Ihre Daten befinden, wer darauf zugreifen kann und wie Sie sie schützen können.

Schauen Sie sich diese Ressourcen an:

• Glossar zur Datenzugriffssteuerung: Machen Sie sich mit den Prinzipien von Data Access Governance vertraut, einschließlich wichtiger Komponenten wie Datenermittlung, Klassifizierung und Identitätszugriffsmanagement.
• Anwendungsfall für Datentransparenz: Erfahren Sie, wie Sie Ihre bestehenden Data-Governance-Lösungen mit angereicherten Metadaten und detaillierten Klassifizierungseinblicken erweitern und Datenspeicher finden, von denen Sie vielleicht nicht wissen, dass sie existieren.
• Vier Stufen der Datenklassifizierung: Erfahren Sie, wie Sie Daten auf der Grundlage ihrer Sensibilität und der Auswirkungen ihrer Offenlegung kategorisieren können, um so ein effektives Risikomanagement und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen.

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