Zusammenfassung

Die größten Herausforderungen der Daten Governance liegen in der Datentransparenz: 42 % der Unternehmensdaten werden trotz umfangreicher Datenerfassung häufig übersehen oder bleiben ungenutzt (also "dunkel"). Datensilos und veraltete Systeme behindern die Datenintegration, während die Datensicherheit ein beträchtliches Risiko darstellt. 83 % der Unternehmen haben mindestens eine Datenschutzverletzung erlitten, die durchschnittliche Kosten von 9,44 Millionen Dollar pro Vorfall verursacht. Darüber hinaus behindert eine schlechte Datenqualität, die durchschnittliche jährliche Kosten in Höhe von 12,9 Millionen Dollar verursacht, eine effektive Entscheidungsfindung. Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine Umstellung auf eine moderne Datenstrategie, bei der die kollaborative Datenmodellierung, die umfassende Beobachtung von Daten und optimierte Datensicherheitsverfahren im Vordergrund stehen. Die Umsetzung eines solchen proaktiven, föderalen Ansatzes für Daten Governance garantiert die Relevanz, Genauigkeit und Konsistenz von Daten und vereinfacht gleichzeitig die komplexen Datenschutzverfahren.

Bei Motius haben wir schon viele Unternehmen bei dieser Transformation begleitet und geholfen, Daten effektiv für KI-Anwendungen zu nutzen. Eine solche Datenstrategie ist die Grundlage, um eine wirklich datengetriebenen Organisationen zu werden.

Datenstrategie anpassen in Zeiten des Umbruchs

Revolutionen kennzeichnen die Geschichte des menschlichen Fortschritts. Die landwirtschaftliche Revolution verwandelte uns von nomadischen Jägern und Sammlern in sesshafte Bauern - die industrielle Revolution mechanisierte die Produktion und führte zu einem beispiellosen Wirtschaftswachstum. Heute stehen wir an der Schwelle zu einer weiteren transformativen Ära: der KI-Revolution. Diese von Daten und künstlicher Intelligenz angetriebene Revolution verändert jeden Aspekt unseres Lebens und unserer Unternehmen. Seit Jahrzehnten wird über sie spekuliert: Industrie 4.0, datengesteuerte Entscheidungsfindung, datengesteuerte Unternehmen, Medizin 3.0 usw. Auch wenn wir den genauen Zeitplan oder die Dauer dieses Wandels nicht kennen, ist eines sicher: Er kommt, und zwar schneller als wir denken.

Wie bei früheren Umwälzungen stehen die Unternehmen auch bei dieser Umstellung vor der Qual der Wahl: anpassen oder untergehen. Genauer gesagt: Datenstrategie anpassen oder untergehen. Unternehmen, die ihre Daten operativ und analytisch nutzen müssen, werden Hilfe brauchen, um zu überleben. Laut Gartner werden bis 2025 80 % der Unternehmen, die versuchen, ihr digitales Geschäft zu skalieren, daran scheitern, einen modernen Ansatz für die Daten Governance zu wählen. Die jüngsten Durchbrüche in der generativen KI unterstreichen die Dringlichkeit dieses Übergangs. KI wird kommen, in deinem Unternehmen oder bei deinem Konkurrenten. Höchste Zeit für eine (zeitgemäße) Datenstrategie mit effektiven Maßnahmen zur Daten Governance!

Die vier Grundpfeiler einer guten Datenstrategie

Die vier entscheidenden Säulen einer effektiven (digitalen) Datenstrategie sind: Datensichtbarkeit, Datenintegration, Datasicherheit und Datenqualität. Wer es in diesen Bereichen schafft, gute Daten Governance Best Practices zu etablieren, hat die Grundpfeiler seiner Datenstrategie sauber ausgerichtet.

Datensichtbarkeit

zufolge gaben 42 % der Befragten an, dass mindestens die Hälfte ihrer Unternehmensdaten “im Dunkeln" liegt. Diese mangelhafte Datensichtbarkeit führt zu verpassten Einblicken, zur Unfähigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, und zu unnötigen Speicherkosten. Das Problem verschärft sich mit zunehmender Unternehmensgröße - je größer das Unternehmen, desto mehr Daten werden generiert, was die Datensichtbarkeit noch weiter erschwert. Eine gute Datenstrategie sollte die Datensichtbarkeit erhöhen, also “dunke Daten” minimieren. Einem Bericht des Datenmanagment-Anbieters Splunk zufolge gaben 42 % der Befragten an, dass mindestens die Hälfte ihrer Unternehmensdaten “im Dunkeln" liegt. Diese mangelhafte Datensichtbarkeit führt zu verpassten Einblicken, zur Unfähigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, und zu unnötigen Speicherkosten. Das Problem verschärft sich mit zunehmender Unternehmensgröße - je größer das Unternehmen, desto mehr Daten werden generiert, was die Datensichtbarkeit noch weiter erschwert. Eine gute Datenstrategie sollte die Datensichtbarkeit erhöhen, also “dunke Daten” minimieren.

Datenintegration

Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert, um eine einheitliche Sichtweise zu erhalten, die für die Gewinnung von Erkenntnissen genutzt werden kann. Allerdings stehen dieser Intergation von Daten oft mehrere Hindernisse im Weg, zum Beispiel Datensilos. Diese isolierten Datenpools innerhalb einer Organisation werden nicht mit anderen Abteilungen geteilt. Datensilos behindern den Informationsfluss und führen zu unzusammenhängenden Erkenntnissen und doppeltem Aufwand. Veraltete Datenarchitekturen stellen ebenfalls ein großes Problem dar. Sie sind oft starr und nicht für das hohe Maß an Datenintegration ausgelegt, das moderne Unternehmen benötigen. Der Bedarf an genau definierten Schemata für die Datenintegration verschiedener Datentypen erhöht die Komplexität zusätzlich. Berücksichtige in deiner Datenstrategie also die erforderlichen spezialisierten technischen Ressourcen, um die zeitaufwenige Integration von Daten voranzutreiben.

Datensicherheit

In unserer zunehmend datengesteuerten Welt ist die Datensicherheit von größter Bedeutung. Das Fehlen einer angemessenen Infrastruktur für Datensicherheit und Zugriffsmanagement kann zu Datenschutzverletzungen, erheblichen finanziellen Verlusten und einer Schädigung des Rufs eines Unternehmens führen. Data Governance spielt eine wichtige Rolle bei der Datensicherheit, denn sie stellt sicher, dass sensible Daten geschützt sind und der Zugriff sorgfältig kontrolliert wird. Auch die Einhaltung von Vorschriften wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) ist ein wichtiger Aspekt, insbesondere für internationale Unternehmen. Die Realität ist jedoch ernüchternd. Einem IBM-Bericht zufolge haben 83 % der untersuchten Unternehmen mehr als eine Datenschutzverletzung erlitten, wobei sich die durchschnittlichen Kosten einer Datenschutzverletzung in den USA auf 9,44 Millionen US-Dollar belaufen. Ein erhebliches Risiko, das jede zeitgemäße Best Practice für Data Governance abdecken sollte. Ein nicht unerhelbliches Risiko, das jede moderne Datenstrategie abdecken sollte.

Datenqualität

Das letzte Teil des Puzzles ist die Datenqualität. Sie bezieht sich auf den Zustand eines Satzes von Datenwerten, die im Idealfall konsistent, genau und vollständig sein sollten. Unternehmen benötigen jedoch oft Hilfe bei schlechter Datenqualität, die durch Diskrepanzen, Ungenauigkeiten und Lücken gekennzeichnet ist. Eine gewisse Datenqualität ist aber für KI Anwednungen essentiell. Somit sollte jedes Unternehmen, dass KI nutzen möchte, Qualitätsstandards in ihrere Datenstrategie verankern. Aber selbst ohne KI kann Datenqualität schwerwiegende Auswirkungen auf das Geschäft haben. Wenn beispielsweise die Daten über Kundenpräferenzen korrekt sind, wird eine darauf basierende Marketingstrategie wahrscheinlich erfolgreich sein - oder eben nicht. Laut Gartner kostet eine schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar pro Jahr.

Data Governance Best Practices 2.0

Alle oben genannten Grundpfeiler sollten also in einer guten Datenstrategie verankert sein. Was sind also wirksame, konkrete Data Governance Best Practices? Letztendlich wollen wir erreichen, dass die Zeit von der Idee bis zur Erkenntnis verkürzt wird. Wir wollen Daten nutzen, um den Umsatz zu steigern und die Abläufe effizienter zu gestalten. Der Umgang mit dem Datendschungel ist eine Herausforderung, deren Bewältigung einen Paradigmenwechsel in der Art und Weise erfordert, wie wir Daten Governance angehen. Es bedarf neuer Strategien, Technologien und Architekturen, die Unternehmen dabei helfen können, den Weg aus dem Dschungel zu finden und zu wertvollen Erkenntnissen zu gelangen.

Die Lösung hierfür liegt in einer proaktiven, föderierten Data-Governance-Plattform, die von Anfang bis Ende durchdacht ist und bei der die Datensicherheit im Mittelpunkt steht. Im Folgenden skizzieren wir einen dreigleisigen Ansatz für Daten Governance, der die Bedeutung der kollaborativen Datenmodellierung, der durchgängigen Datenbeobachtung und der Vereinfachung von Datensicherheit-Maßnahmen hervorhebt.

Kollaborative Datenmodellierung für hohe Datenqualität

Der erste Schritt zur effizienten Daten Governance besteht darin, eine gemeinsame Datenmodellierung einzurichten, um ein hohes Maß an Datenqualität zu gewährleisten. Bei diesem Daten Governance Best Practice Ansatz arbeiten sowohl Geschäfts- als auch technische Anwender eng zusammen.

Geschäftliche Benutzer definieren die Anwendungsfälle, dokumentieren Datenpunkte und legen Datenqualitätsmetriken fest. Ihre Rolle ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die gesammelten und verwalteten Daten relevant, genau und für Entscheidungsprozesse verwendbar sind.

Technische Benutzer hingegen konzentrieren sich auf Schema-Definitionen, Datentypen, Beziehungen und andere Integritätsprüfungen für die Daten. Sie erstellen das, was als Datenvertrag bezeichnet werden kann, der ein hohes Maß an Qualität garantiert und Datenkonsistenz in der gesamten Organisation sicherstellt.

Die Implementierung eines zentralen Speichers für Quellschemata und Metadaten kann die Datenintegration und den Austausch zwischen Datenproduzenten und -konsumenten weiter vereinfachen. Ein solches System gewährleistet Qualitätskontrolle und bewältigt sich entwickelnde Datenstrukturen, ohne die Kompatibilität zu beeinträchtigen. Dadurch werden erhebliche Herausforderungen im Zusammenhang Daten Governance beseitigt.

Modul zur lückenlosen Datenbetrachtung

Ein Modul zur umfassenden Datenbeobachtung gewährleistet eine vollständige Transparenz (siehe Datensichtbarkeit) und Kontrolle über die Daten in jeder Phase, von ihrer Entstehung bis zu ihrer Verwendung in Analysen oder Entscheidungsprozessen. Dieser Daten Governance Best Practice besteht aus drei Strängen:

Die Zuordnung und Dokumentation der Datenherkunft ist ein wesentlicher Bestandteil davon. Es beinhaltet das Verfolgen und Aufzeichnen des Ursprungs und des Transformationsflusses aller Datenpunkte. Dadurch entsteht ein klares Verständnis dafür, wie Daten in Ihren Systemen bewegt und verändert werden, was für Datenzuverlässigkeit, Compliance und Fehlerbehebung entscheidend ist.

Die Überwachung der Datenzuverlässigkeit umfasst die Identifizierung von Mustern, Trends und Anomalien in den Daten. Die Implementierung von Mechanismen zu diesem Zweck hilft dabei, die Datenqualität und -zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten, indem potenzielle Probleme wie Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten, Verstöße gegen Compliance und Lücken in den Datenschutzregeln erkannt werden.

Die Sicherstellung der Datenintegrität erfordert Überprüfungen und Validierungen, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu überprüfen. Das Erkennen und Beheben von Inkonsistenzen oder Fehlern, die sich auf die Zuverlässigkeit Ihrer Daten auswirken können, ist entscheidend, um das Vertrauen in Ihre Daten aufrechtzuerhalten.

Operative Komplexität der Datensicherheit minimieren

Schließlich kann die Vereinfachung der Datensicherheit Maßnahmen die Komplexität minimieren, die mit dem Schutz sensibler Daten sowie der Verwaltung des Datenzugriffs und des Datenbesitzes im gesamten Unternehmen verbunden ist. Diese Daten Governancen Best Practice kann erreicht werden durch:

• Zentral gesteuerte Sicherheits-Leitlinien: Etablierung eines zentralen Punktes zur Erstellung und Bereitstellung von Zugriffsrichtlinien und Übertragung der Integration und Durchsetzung dieser Richtlinien an die Governance-Plattform. Dies reduziert die Komplexität und das Risiko von Fehlern im Zusammenhang mit der manuellen Verwaltung von Richtlinien oder isolierten Datenzugriffskontrollen.
• Einführung eines föderalen Eigentumsmodells: Dieses Modell beseitigt IT-Engpässe, indem es Dateneigentümern und -verwaltern die Kontrolle über ihre gemeinsamen Daten gibt. Es ermöglicht die Definition von Datenzugriffs- und Datenschutzrichtlinien von ihrer Data Governance Workbench aus, wobei die globalen Datenschutzrichtlinien des Unternehmens eingehalten werden.

Diese Maßnahmen gewährleisten ein dynamisches, sicheres und effizientes System für die Datenverwaltung und machen deine Datenstrategie zukunftsfähig. Denn sie bereiten den Weg für Organisationen, ihr Datenpotenzial in der Ära der KI-Revolution voll auszuschöpfen.

Lass uns über Datenstrategie und -Governance sprechen

Angesichts der KI-Revolution müssen Unternehmen Data Governance ernst nehmen und ihre Datenstrategie modernisieren, denn sie ist für die meisten Unternehmen das größte Hindernis auf dem Weg zu einer echten datengesteuerten Entwicklung. Mit modernen Best Practices für Daten Governance können Unternehmen in dieser neuen Ära überleben und gedeihen.

Wir kennen die Herausforderungen und Feinheiten der Daten Governance bei Motius gut. Mit unserem tiefgreifenden Wissen auf diesem Gebiet haben wir schon zahlreichen Unternehmen bei der Erneuerung ihrer Datenstrategie unterstützt. Egal, ob ihr gerade erst am Anfang eurer Reise steht oder bestehenden Data-Governance-Praktiken verbessern möchtet - wir freuen uns mit dir darüber zu diskutieren.