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Grundsätze der Data Governance: 4 bewährte Verfahren

Ermittlung und Klassifizierung sind in der Data Governance unerlässlich, doch Klarheit und Verantwortlichkeit bilden die Grundlage für eine gute Zusammenarbeit.

Sam Curcuruto
Sr. Product Marketing Manager
5. Oktober 2023

Eine Frau schreibt während einer Brainstorming-Sitzung Notizen auf einem Whiteboard.

Da die Menge an Daten und Metadaten, die von Unternehmen gesammelt und erfasst werden, täglich wächst, müssen Sie sicherstellen, dass diese effektiv verwaltet werden.  

Erfolgreiche Daten Governance beruht auf einigen wenigen Governance-Grundsätzen, die die Unterstützung des gesamten Unternehmens erfordern.

 

Transparenz 

Klarheit darüber zu haben, über welche Datenbestände Sie verfügen, und dieses Wissen in Ihrem Unternehmen und bei Ihren Kunden zu verbreiten, ist für Ihr Data-Governance-Framework von größter Bedeutung. Transparenz und Vertrauen gehen Hand in Hand.

Damit Ihre Mitarbeiter und Kunden Ihre Data Governance-Richtlinien unterstützen, müssen Sie Vertrauen schaffen, indem Sie offenlegen, welche Daten Sie erfassen, welchen Zweck die Daten haben, wo sie gespeichert werden und mit wem sie interagieren. 

  • Ziel der Data Governance: Interne und externe Förderung des Vertrauens in die Datenrichtlinien Ihres Unternehmens.

 

Verantwortlichkeit

„Das liegt nicht in meiner Verantwortung.“ 

Diese Worte sollten Sie im Zusammenhang mit Daten in Ihrem Unternehmen niemals hören. Hier kommt das Konzept der Datenverantwortung ins Spiel, bei dem Einzelpersonen die Verantwortung für Daten übernehmen, die an verschiedenen Orten in Ihrem Unternehmen gespeichert werden. Dabei geht es darum, sich von der traditionellen Sichtweise auf Daten zu lösen, bei der in der Regel die IT-Abteilung als Entscheidungsinstanz für Datenbestände und Datenmanagement fungiert. 

Die Governance von unstrukturierten Daten erfordert eine Ermittlung und Klassifizierung, die über einfache Metadaten hinausgeht. Hier erfahren Sie mehr.

Legen Sie stattdessen Datendefinitionen fest, ermitteln Sie die wichtigsten Stakeholder der verschiedenen Abteilungen und machen Sie diese für die Daten verantwortlich, die für ihre Abteilungen relevant sind.

  • Ziel der Data Governance: Sicherstellen, dass es in Ihrem Unternehmen keine „Datenlücken“ gibt, bei denen niemand zuständig ist. 

 

Integrität 

Dieser Punkt lässt sich mit „Wie gut sind Ihre Daten?“ zusammenfassen. Um eine erfolgreiche Data Governance zu gewährleisten, muss sichergestellt werden, dass Ihr Datenkatalog korrekt, relevant und zeitnah ist und mit Ihren Richtlinien und Vorschriften übereinstimmt.

Integrität spielt auch eine Rolle, wenn es darum geht, wie Stakeholder die Auswirkungen von Entscheidungen auf Unternehmensdaten diskutieren und unabhängig von den Umständen Ehrlichkeit walten lassen. Die beiden Seiten der Integritätsmedaille sind Ehrlichkeit in Bezug auf die Auswirkungen von Datenprozessen und Aufrechterhaltung der höchstmöglichen Datenqualität. Dies wird sogar noch wichtiger, wenn wir Daten zum Trainieren von KI-Modellen verwenden - wir müssen wissen, dass die Daten integer sind.

  • Ziel der Data Governance: Schaffung einer Kultur der Ehrlichkeit in Bezug auf die Datenrichtlinien und Festlegung von Verfahren zur Gewährleistung der Datenqualität.

 

Zusammenarbeit 

Wir alle haben schon einmal gehört: „Wenn alle gemeinsam vorankommen, dann stellt sich der Erfolg von selbst ein.“ Die Abteilungen Ihres Unternehmens sollten die Möglichkeit haben, die besten Verfahren für den Umgang mit Daten in den verschiedenen Bereichen des Unternehmens zu erörtern.

Wirksame Datenstandards, und nicht nur ideelle, können nur durch abteilungsübergreifende Zusammenarbeit festgelegt werden. Eine Erweiterung dieses Data-Governance-Grundsatzes besteht darin, den Zugang zu Daten über einen intuitiven Katalog zu ermöglichen.

  • Ziel der Data Governance: Richten Sie ein Data Governance Council ein, um wirksame Standards und Metriken festzulegen und die Zugänglichkeit in Ihrem gesamten Unternehmen zu ermöglichen. 

Diese vier Grundsätze sind die Säulen, auf denen ein wirksames Data-Governance-Programm aufgebaut ist. Wenn Sie diese zusammen durchsetzen, entsteht eine solide Grundlage für Ihre Data-Governance-Richtlinien und -Prozesse.

 

Wie OneTrust Data Discovery weiterhilft

OneTrust Data Discovery ist ein wertvolles Instrument für Chief Data Officers, Chief Privacy Officers und Chief Information Security Officers gleichermaßen. Verbesserte Funktionen zur Erkennung unstrukturierter Daten helfen beim Auffinden solcher Daten in gemeinsam genutzten Anwendungen sowie beim Verständnis der Compliance-Verpflichtungen, die mit den in diesen Dateien enthaltenen sensiblen oder personenbezogenen Daten einhergehen.

Die erweiterten Funktionen von OneTrust zur Erkennung unstrukturierter Daten nutzen fortschrittliche, auf maschinellem Lernen basierende Klassifizierungen. Dadurch erhalten die Nutzer einen klareren Überblick über risikobehaftete, sensible oder personenbezogene Daten bis hin zur Ebene der einzelnen Datenelemente. Zudem lassen sich somit automatisch Verarbeitungsverzeichnisse erstellen, um die Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften zu unterstützen. Darüber hinaus verleiht OneTrust Data Discovery Ihren Daten weiteren Kontext, sodass Sie erkennen, wer Zugriff hat und ob die richtige Zugriffsebene zusammen mit den geltenden Governance-Richtlinien implementiert ist.

OneTrust Data Discovery befüllt automatisch Verarbeitungsverzeichnisse, verschafft Governance-Teams einen klaren, zentralen Überblick über ihre Daten und unterstützt sie im Hinblick auf Compliance-Verpflichtungen, Aufbewahrungsfristen und Zugriffskontrollen.

Wenn Sie mehr über OneTrust Data Discovery-Tools und Data Governance erfahren möchten, fordern Sie eine Demo an.


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