In einer zunehmend datengesteuerten und -inspirierten Wirtschaft ist eine robuste Data Governance unerlässlich für den Erfolg eines Unternehmens. Sie gewährleistet den Schutz und die sinnvolle Nutzung von Daten und agiert als Katalysator für den Unternehmenswert, indem sie die Datenqualität verbessert, die Transparenz fördert, Risiken reduziert und Compliance sicherstellt. Zentral ist auch ihre Rolle bei der Schaffung der Standards, die für die Optimierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen erforderlich sind. Sie ermöglicht eine qualitative Datendurchgängigkeit beim Austausch von Daten und Datenprodukten, was von entscheidender Bedeutung für die reibungslose und effiziente Funktion moderner Geschäftsökosysteme ist.

Das Data Governance Strategy & Taktik Wheel gibt Orientierung beim Aufbau und der nachhaltigen Etablierung einer organisationsweiten Data Governance. Diese dient als Befähiger einer erfolgreichen Transformation zu einer datengesteuerten und inspirierten Unternehmenskultur (Data Culture).

Strategie

1. Data Governance Strategy: Eine durchdachte Strategie dient als Wegweiser einer an den Geschäftszielen ausgerichteten datengesteuerten und inspirierten Organisation. Sie legt fest, wie Daten geschaffen, genutzt, verwaltet und geschützt werden und wie sie zur Wertschöpfung beitragen.

2. Organisation: Für die effektive Umsetzung von Data Governance sind moderne Organisationsmodelle wie agile Arbeitsweisen, das Hub & Spoke Modell oder ein Data Mesh-Ansatz von Bedeutung. In diesen Modellen gibt es klare Rollen wie den 'Data Accountable', der die ultimative Verantwortung für die Datennutzung trägt, und den 'Data Responsible', der die tägliche Verwaltung und Qualitätssicherung der Daten übernimmt. Diese Ansätze fördern eine dynamische und flexible Governance-Struktur, die sich an verändernde Geschäftsanforderungen anpassen kann.

3. Prozesse & Standards: Die Etablierung von festgelegten Prozessen und Standards ist entscheidend für die Sicherstellung von Datenqualität und -sicherheit. Sie definieren, wie Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert und gelöscht werden, um Best Practices,  Compliance und eine erfolgreiche Digitalisierung der Geschäftsprozesse zu gewährleisten. 

4. KPI's & Monitoring: Um den Erfolg zu messen, sind KPIs und Monitoring unerlässlich. Sie helfen, die Einhaltung von Datenstandards und -richtlinien zu überwachen und die Qualität und Effektivität der Data-Governance-Initiativen zu bewerten.

5. Technologien & Lösungen: Die Auswahl geeigneter Technologien ist entscheidend für die Unterstützung der Data-Governance-Strategie. Neben spezialisierten Governance-Tools (z.B. für Data Quality Management, Data Catalog, Data Lineage) umfasst dies die gesamte IT-Infrastruktur, die darauf ausgerichtet sein muss, Datendurchgängigkeit und -qualität über die verschiedenen Systeme und Plattformen hinweg sicherzustellen. Die Technologieauswahl muss die Integration von Datenquellen, Datenmanagement-Plattformen und Analysetools umfassen, die eine konsistente Datenhandhabung und -nutzung über das gesamte Unternehmen hinweg ermöglichen.

6. Kommunikation & Wissen Teilen (Data Literacy): Eine starke Kommunikationsstrategie und der Austausch von Wissen (z.B. durch Aufbau von Data Communities und einer Data Academy) sind essenziell, um eine Kultur der datengestützten Entscheidungsfindung zu etablieren.

Taktik

1. Data Scope: Definiert den Umfang und die Art der Daten, abhängig von den strategischen Geschäftszielen, die durch die Governance-Initiativen abgedeckt werden, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten berücksichtigt werden und zum Geschäftserfolg beitragen.

2. Data Accountability Partnership: Fördert eine Kultur der Verantwortlichkeit, indem sie klare Verantwortlichkeiten für die Datenqualität und Sicherheit etabliert und eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Stakeholdern unterstützt.

3. Metadata Management, Data Catalog, Data Lineage: Die Implementierung eines effektiven Metadatenmanagements, einschließlich eines zentralen Datenkatalogs und klarer Data-Lineage-Prozesse, gewährleistet Transparenz und Nachvollziehbarkeit im Datenlebenszyklus.

4. Data Quality, Master Data Management, Reference Data Management: Data Quality ist das Fundament einer jeden datengesteuerten Organisation. Hochwertige Daten sind entscheidend für die Glaubwürdigkeit, Effizienz und Analysefähigkeit von Geschäftsprozessen. Master Data Management (MDM) und das Management von Referenzdaten sind kritische Komponenten eines ganzheitlichen Data Quality Managements. Sie gewährleisten, dass Kerngeschäftsdaten einheitlich, genau und quer durch das Unternehmen verfügbar sind. Dies verbessert die Entscheidungsfindung, erleichtert Compliance-Prozesse und steigert die operative Effizienz.

5. Data Sharing, Compliance, Data Protection: Data Sharing ist ein wesentlicher Bestandteil der modernen Datenlandschaft und trägt zur Demokratisierung von Daten bei. Es ermöglicht Organisationen, Wissen zu verbreiten und gemeinsam von Daten zu profitieren, wodurch die Innovation und der Fortschritt in verschiedenen Bereichen vorangetrieben werden. Ein klar geregeltes Data Sharing, das sowohl Compliance als auch Datenschutz berücksichtigt, ist essenziell für das Aufbauen von Vertrauen und das Gewährleisten einer sicheren und effizienten Nutzung von Daten. Es ist von zentraler Bedeutung, dass Organisationen Mechanismen und Richtlinien schaffen, die den Austausch und die Nutzung von Daten über Abteilungen und sogar Organisationen hinweg ermöglichen und gleichzeitig deren Wert und Integrität schützen.

6. Data Retention, Archiving, Decommissioning: Die Strategien für die Aufbewahrung und Archivierung von Daten sowie für die sachgerechte Löschung von Datenbeständen sichern die Compliance und unterstützen ein effektives Datenmanagement.

Durch den strategischen und taktischen Einsatz des Data Governance Wheels können Organisationen die Herausforderungen der Datenverwaltung meistern und Daten als strategische Ressource neben klassischen Ressourcen nutzen, um einen klaren Wettbewerbsvorteil zu schaffen und nachhaltiges Wachstum zu fördern.