Das Data Governance Wheel: Navigieren zum Erfolg
Strategien und Taktiken für eine effektive Datensteuerung
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).
Data Catalogue – Beschleuniger der Datenkompetenz (Data Literacy)
Surfen durch den Datendschungel, Daten verstehen und Daten shoppen (Shopping for Data)
Haben Sie schon den Begriff „Shopping for Data“ gehört? Dieser wird gerne im Zusammenhang mit den Begriffen Data Catalogue und Data Democratization in einen Topf geworfen. Mit Data Democratization ist gemeint, dass Menschen einfach und pragmatisch auf jegliche Art von Daten, die sie für ihre Zwecke benötigen zugreifen und diese verwenden können, bzw. jederzeit bereit sind Daten mit anderen zu teilen. Das natürlich jederzeit compliancekonform. In Organisationen wird dies durch einen Data Catalogue ermöglicht oder auch immer häufiger gerne Data Marketplace genannt, auf dem Sie wie in einem Onlineshop auf Einkaufstour nach Daten und Datenprodukten gehen (Shopping for Data).
Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog
Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.
Herausforderung von Data Governance
Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.
Data Mesh Ökosysteme: Die Transformation zur Data Inspired Culture
Der Data Catalog 2.0 als wesentlicher Baustein der Self-Serve Data & Analytics Plattform und einer nachhaltigen Data-Mesh Infrastruktur
Das Konzept eines „Data Mesh Ökosystems“ als Zielbild im Rahmen einer Transformationen zu einer „Data Inspired Human Culture“ gewinnt zunehmend an Bedeutung in der modernen Datenverwaltung und -analyse. Es befürwortet einen dezentralen Ansatz in der Datenarchitektur und im organisatorischen Design gepaart mit einer Zentralen Self Serve Data & Analytics Plattform. Ein Data Mesh betont die dezentrale Datenverantwortungs- und Architekturstruktur, die auf spezifischen Domänen beruht, wobei domänenspezifische Daten zu wertorientierten Datenprodukten entwickelt und vermarktet werden, und somit als Produkt im Vordergrund stehen. Der Data Catalog spielt in diesem Ökosystem eine wesentliche Rolle, die eine effiziente Selbstbedienung und -Publizierung auf Datenplattformen ermöglicht.
Ganzheitliches Data Management Model 5.0
Die moderne Architektur für Daten- und KI-orientierte Unternehmen
Einleitung
Die zunehmende Bedeutung von Daten und künstlicher Intelligenz (KI) stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihr Data Management nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und strategisch neu auszurichten. Das Data Management Model 5.0 bietet einen zeitgemäßen, ganzheitlichen Rahmen, der die Integration von Daten, Governance, KI und Wertschöpfung in einem klar strukturierten Gesamtbild abbildet.