Daten werden im digitalen Wettbewerb immer wichtiger. Damit wächst auch die Bedeutung des Datenmanagements und der Datenqualität. Hier kommt die Data Governance ins Spiel. Die Autorinnen stellen die Grundlagen und wichtigsten Einsatzgebiete vor und zeigen, wie das qualitätsorientierte Data-Governance-Framework den Weg zu einer Data-Governance-Organisation ebnet. Zahlreiche Beispiele sorgen für Praxisbezug. Ein umfassender Ratgeber für alle, die mehr aus ihren Daten machen möchten.
Mithilfe von Data Governance können Unternehmen ihre Datenaktivitäten koordinieren und miteinander verbinden.
In den meisten Unternehmen gibt es bereits Ansätze für Datenmanagement: eine Software, die die Datenqualität prüft, ein Enterprise-Ressource-Planning-System, für das Sie bereits Datenpflegeprozesse formuliert haben – oder ein Mitarbeiter, der Datenexperte ist. In den wenigsten Unternehmen sind die einzelnen Aktivitäten jedoch über Abteilungen hinweg miteinander verbunden.
Die Herausforderung besteht darin, eine Data Governance einzuführen, die die einzelnen Ansätze bündelt, koordiniert und weitere Datenmanagementprozesse etabliert. Ziel muss es sein, Daten qualitäts- und zielorientiert zu managen. Dazu müssen unternehmensweit Entscheidungsbefugnisse und Richtlinien festgelegt werden. Eine wesentliche Rolle bei der Data Governance spielt der sogenannte Data-Steward. Er kümmert sich um die Daten der Organisation, ist allerdings nicht deren Eigentümer. Das wäre der Data Owner, der entscheidet, wer seine Daten zu welchen Bedingungen nutzen darf.
Je nach Verwendungszweck lassen sich Daten in Stamm-, Bestands-, Bewegungs-, Änderungs- oder Metadaten einteilen...
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