Data Governance – Welcher Ansatz für mein Unternehmen?

Wie finde ich den richtigen Weg, ein Data-Governance-Programm in meinem Unternehmen zu etablieren?

Drei der effektivsten, aber sehr unterschiedlichen Ansätze für die Implementierung von Data-Governance-Programmen in Unternehmen sind der Command-and-Control-Ansatz, der traditionelle Ansatz und der nicht-invasive Ansatz. Keiner dieser Ansätze ist besser als der andere, die Hausforderung ist also den Ansatz zu wählen, der zu Ihrem Unternehmen passt.

Dazu sollten Sie die folgenden fünf Fragen für sich beantworten:

Was – wollen Sie mit formaler Governance erreichen?
Wen – müssen Sie überzeugen?
Warum – ist die Kultur in Ihrer Organisation so, wie sie ist?
Wann – muss Data Governance eingeführt sein?
Wie – müssen wir den Wert nachweisen?

Der kurze Vergleich in diesem Artikel soll Sie dabei unterstützen, die Unterschiede in der Methodik besser zu verstehen.

Stewardship & Rollen

Command-and-Control-Ansatz für Data Governance: Den Menschen werden Rollen zugewiesen, oft als eine neue Aufgabe. Data Governance wird sofort als zusätzlicher Aufwand wahrgenommen, der über die bestehenden Verantwortungsebenen hinausgeht. Es wird darüber nachgedacht, wie viel Zeit die Rolle in Anspruch nehmen wird und wie Data Governance mit der Erfüllung der eigenen Aufgaben konkurriert.
Traditioneller Ansatz für Data Governance: Die Mitarbeiter werden je nach Dienstalter und Verantwortlichkeit für die Systeme und Datenressourcen in bestimmte Rollen eingeteilt. Die Zuständigkeiten sind oft in Richtlinien festgelegt, die eine formale Charta und die Zuweisung von Personen in die spezifischen Rollen des Data-Governance-Programms erfordern.
Nicht-invasiver Data-Governance-Ansatz: Alle Mitarbeiter werden auf der Grundlage ihrer bestehenden Beziehung zu den Daten in Rollen eingeteilt. Personen, die Daten definieren, werden bei der Definition neuer Daten unterstützt. Personen, die Daten produzieren, verstehen die Auswirkungen der von ihnen produzierten Daten. Datennutzer werden formell geschult, auf alle Regeln, die mit der Nutzung von Daten verbunden sind, aufmerksam gemacht und es wird erwartet, dass sie diese befolgen. Für etwas anerkannt zu werden, bringt eine positive Konnotation und positive Erwartungen mit sich.

Auswirkung auf existierende Prozesse

Command-and-Control-Ansatz für Data Governance: Alle Prozesse sind neu. Bei dieser Art von Data Governance geht es darum, die Kontrolle über die Prozesse zu übernehmen und alle Prozesse speziell für die Datenverwaltung neu zu definieren. Oft wird den Leuten gesagt, dass Data Governance der Grund für die Einhaltung der Prozesse ist. Bei Nichteinhaltung der Prozesse folgen Strafen.
Traditioneller Ansatz für Data Governance: Es gibt einen einzigen Prozess für die Datenverwaltung. Oftmals wird der Prozess als „Data Governance-Prozess“ bezeichnet. Der Prozess wird auf jede Aktivität angewandt, und der Prozess wird als die Hauptdimension des Programms anerkannt. Durch die Bezeichnung von Prozessen als Data-Governance-Prozesse wird die Disziplin als Grund für Verzögerungen hervorgehoben.
Nicht-invasiver Data-Governance-Ansatz: Governance wird auf bestehende und neue Prozesse angewandt. Die Prozesse werden nicht als Data-Governance-Prozesse bezeichnet, sondern mit ihrem ursprünglichen Namen – »Zugriffsanfrage«, »Problemlösung«, »Projektmethodik« usw. Neue Prozesse werden hinsichtlich Data-Governance von Beginn an berücksichtigt und erweitert.

Kommunikation der Veränderung

Command-and-Control-Ansatz für Data Governance: Data Governance wird in einem Tonfall kommuniziert, der besagt: „Du wirst das tun“. Data Governance ist für die Mitarbeiter und das Unternehmen neu. Den Mitarbeitern wird auf autoritative Weise gesagt, was sie zu tun haben. Das ist nicht immer schlecht – und in der Tat benötigen einige Organisationen eine starke Vorgabe von oben nach unten und die Forderung nach einem verbesserten Verhalten.
Traditioneller Ansatz für Data Governance: Data Governance wird als etwas kommuniziert, das man tun sollte. Oft wird Data Governance in einer Richtlinie festgeschrieben und eine bestimmte Gruppe von Personen übernimmt die Hauptverantwortung für die Datenverwaltung im gesamten Unternehmen.
Nicht-invasiver Data-Governance-Ansatz: Data Governance wird als etwas kommuniziert, das wir bereits tun, aber noch besser machen können. Personen werden in ihrer Beziehung zu Daten identifiziert und die meisten Verantwortlichkeiten werden durch die Formalisierung von existierenden Aktivitäten übertragen. Aktivitäten, die in der Verbindung mit der Definition, Erstellung und Verwendung von Daten bereits von diesen Personen ausgeführt wird.

Messgrößen

Command-and-Control-Ansatz für Data Governance: Unternehmen messen den Wert von Data Governance anhand der Investitionsrendite (ROI). Mit anderen Worten: Es wird erwartet, dass Data Governance durch seine Ergebnisse direkt Geld einbringt oder dass das Unternehmen durch die Governance von Daten direkt Geld spart. Diese Ergebnisse lassen sich oft nur schwer nachweisen.
Traditioneller Ansatz für Data Governance: Die Qualität der Daten wird gemessen, um die Effektivität der Data Governance zu bestimmen. In der Regel führen Unternehmen ein Benchmarking der Qualität von Datendefinition, -produktion und -verwendung durch und richten Messgrößen ein, um die Verbesserung der mit jeder dieser Aktivitäten verbundenen Kosten zu messen.
Nicht-invasiver Data-Governance-Ansatz: Die Effektivität von Data Governance wird anhand des Wertes gemessen, der sich aus bestehenden und neuen informationsbasierten Ressourcen ergibt. Die Kapitalrendite wird in der Regel anhand der verbesserten betrieblichen Effizienz und der Effektivität der analytischen Fähigkeiten gemessen, die aus anderen Investitionen in die Informationstechnologie hervorgehen.

Werkzeuge

Command-and-Control-Ansatz für Data Governance: Die Tools werden frühzeitig angeschafft, wodurch die Erwartungen der Organisation steigen. Bei diesem Ansatz steht das Tool im Mittelpunkt des Programms, und es wird erwartet, dass die Mitarbeiter das Tool erlernen und es in die tägliche Routine und die Prozesse integrieren. Data-Governance-Tools werden oft ausgewählt, ohne dass ein vollständiges Verständnis der Funktionen und Anforderungen des Tools vorliegt.
Traditioneller Ansatz für Data Governance: Bestehende Tools werden genutzt, bevor neue Tools für Data Governance angeschafft werden. Unternehmen, die diesen Ansatz verfolgen, konzentrieren sich zunächst auf die vorhandenen Tools und dann auf spezifische Aktivitäten wie die Verbesserung der Datendefinition durch Modellierung, der Datenproduktion durch verbesserte Integrationsfunktionen und der Datennutzung durch Verbesserung der Datenschutzfunktionen.
Nicht-invasiver Data-Governance-Ansatz: Vorhandene Tools und in der Branche bewährte Vorlagen und Modelle werden genutzt, um die Anforderungen für den künftigen Toolbedarf zu definieren. Der nicht-invasive Ansatz sieht die interne Entwicklung von Tools und die Nutzung vorhandener Branchenvorlagen vor, die sich mit spezifischen Governance-Anforderungen befassen, um die detaillierten Anforderungen für den Kauf von Tools zu ermitteln.

P.S. Diese Ansätze sind vorwiegend für Unternehmen mit komplexen Datenumgebungen geeignet.