Data Governance

• ein Zukunftsentwurf oder Wunschbild, das langfristig verfolgt wird

• kein konkretes Ziel, sondern eine unscharfe Idealvorstellung

• dient primär als Motivation

• wird in der internen Untern.komm. eingesetzt

• Verankerung eines übergeordneten geschäftl. Mehrwerts

Beispiel: ökol., ökon. und ethische Nutzung aller gewonnenen Daten, um die weltweit besten Sportartikel zu entwickeln

• konkreter Plan, wie ein Unternehmen seine Daten im Sinne der strategischen Geschäftsziele möglichst gewinnbringend einsetzen kann

• beinhaltet Anforderungen, Vorgehensweisen sowie erforderliche Strategien

• das Selbstverständnis und damit die Existenzberechtigung einer Organisationseinheit oder eines Vorhabens oder eines Unternehmens

• eher allg. und vage formuliert

• keine konkrete überprüfb. Zielgröße

Beispiel: wir sollen die besten Sportartikel den Menschen zur Verfügung stellen. Hierfür wollen wir sowohl alle Daten aus der Produktion als auch von unseren Kunden nutzen.

• Konkretisierung der Vision/Mission bei gleichzeitiger Überprüfbarkeit des Umsetzungserfolges

• SMART formuliert, um daraus quantifizierbare Größen abzuleiten

Beispiel: zentralisierte, einheitliche Zugang zu allen Daten über eine API; Role-based Access Control

• Data Product Owner / Data Application Owner

• Data Owner / Data Domain Owner

• Fachlicher Data Steward

• Technischer Data Steward / Data Custodian

• Data Officer / Data Manager / Data Governance Director / Chief Data Officer

• Verantwortet ein Datenprodukt

trägt Verantwortung für Zugang, Verteilung und Erhalt

kümmert sich um fachliche Anforderungen innerhalb ihrer Datendomäne

verantwortet die informationstechnische Umsetzung innerhalb eines Datenbereichs

verantwortet Data Governance Aktivitäten

• Data Office

• Data Board

• Entwicklung und Umsetzung der Datenstrategie

• Koordination und Umsetzung von Datenstandard

• Entwicklung und Etablierung von Shared Data Servies (durch Data Steward /Custodian)

• Identifikation und Benennung von Data Ownern und Stewards

• Koordination und Umsetzung von Projekten zur Optimierung des Datenmanagements und der Daten selbst

• Sicherstellung der operativen Einhaltung von Gesetzen, Richtlinien und Standards bzg. Daten

• Koordination des Data Board

• Verabschiedung von Datastandards

• Lösung von Datenproblemen

• Dient als erste Eskalationsebene in der Data-Governance-Organisation

• Wichtigstes Kommunikationsgremium zur Bekanntgabe neuer Vorgaben bzgl. Daten

festgelegte Abfolge von Tätigkeiten mit Input und Output

• beinhalten Datenwertschöpfung und umfassen viele überlappende Prozessaufgaben

• Je nach Lebenszyklus, Datenart, Schutzanforderung unterschl. relevant

• Wichtigsten Kernprozesse: Data Quality Management, Meta Data Management, Master Data Management

• alg. Vorgaben, welche bestimmen, wie mit Daten umgegangen werden soll.

Beispiel: Verarbeitung personenbezogener Daten nur unter Einhaltung der DSGVO Rechtlinien

• Anforderungen, die festlegen, wie Daten auf technischer Ebene erfasst, gespeichert, verarbeitet und übertragen werden sollen.

Beispiel: Passwörter nur mit entsprechender Verschlüsselung speichern.

1. Ermittlung Status Quo

2. Ziele und Scope definieren

3. Initiales DG-Konzept inkl. Roadmap erstellen