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08.12.2021 | Datenmanagement | Fragen + Antworten | Onlineartikel

Gute Data Governance ist für Unternehmen essenziell

Autor:
Dr. Lars Bollweg
4 Min. Lesedauer

Der Umgang mit Daten und die Wertschöpfung von digitalen Potenzialen sind für Unternehmen eine der größten Herausforderungen. Die Einführung einer Data Governance ist dabei zentral. Lars Michael Bollweg, Data Officer in der Energiewirtschaft, erläutert die Hintergründe.

Fragt man zehn Datenmanager, was Data Governance eigentlich ist oder wie man Data Governance definiert, dann bekommt man in der Regel zehn unterschiedliche Antworten. Das liegt daran, dass jede Data Governance-Implementierung, wie jedes Unternehmen auch, einzigartig ist. Oft hilft daher zum ersten Verständnis eine Definition:

Data Governance ist die strukturierte Einbettung der Praktiken, Vorgehensweisen und Methoden des Datenmanagements in die Aufbau- und Ablauforganisation einer Unternehmung.

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Data Governance schafft in einfachen Worten ein Organigramm rund um Daten. Dieses Organigramm zeigt, wer sich um welche Daten im Unternehmen kümmert, also, wer für den professionellen Umgang mit etwa Kunden- oder Sensordaten, verantwortlich ist. Hier hört aber eine gute Data Governance nicht auf. Im Gegenteil: Aufbauend auf die klar zugeordnete Verantwortung, beginnt eine gut geplante Data Governance damit, Optimierungspotenziale zu identifizieren und diese in Lösungen zu überführen, zum Beispiel durch Datenqualitätsoptimierungen oder moderne Systemschnittstellen zur Automatisierung von Abläufen.

Für welche Art von Unternehmen ist Data Governance von Bedeutung?

Eine gut geplante Data Governance kann für jedes Unternehmen einen Mehrwert leisten, welches von Datenqualität und digitalen Automatisierungspotenzialen abhängig ist, um seine Ziele zu erreichen. Der Umfang der Datenorganisation hängt dabei von der Unternehmensgröße ab. Ein kleines Unternehmen ist in der Regel bereits mit wenigen Maßnahmen in der Lage, Datenverantwortung klar zuzuordnen und diese auch zu operationalisieren, während größere Unternehmen oder Konzerne größere Einführungsprojekte und Skalierungsmodelle benötigen. Wie bereits erwähnt, ist jede Data Governance einzigartig. Am Ende ist von Bedeutung, dass sie funktioniert, also, dass Daten professionell gemanagt werden und spürbare Mehrwerte für das Unternehmen entstehen.

Wie führt man eine Data Governance im Unternehmen ein?

Schritt für Schritt. Es ist sinnvoll, die Einführung als Change-Management-Aufgabe zu verstehen, bei der ein Bewusstsein dafür geschaffen wird, dass eine Data Governance zu einer Veränderung im Umgang mit Daten in Unternehmen führt. Das heißt, Menschen müssen ihre Arbeit verändern. Dieser Prozess muss begleitet werden. Hilfreich ist hier vier Planungselemente zu entwickeln, die diesen Prozess vorbereiten und in allen Phasen koordinieren:

  1. Organisationsmodell – welche Strukturen und Rollen sollen eingeführt werden?
  2. Skalierungsmodell – wie soll die Data Governance ins Unternehmen wachsen? 
  3. Operatives Einführungsmodell – wie sollen die Mitarbeiter an die Arbeit in der Data Governance herangeführt werden? 
  4. Operatives Betriebsmodell – wie soll der Regelbetrieb der Data Governance am Ende laufen? 

Konnten alle diese Fragen beantwortet werden, gibt es einen guten Fahrplan zur Einführung einer Data Governance.

Was ist Datenverantwortung und wer ist datenverantwortlich?

Die Zuordnung von Datenverantwortung schafft häufig die größte Unsicherheit im Unternehmen. Es gibt drei Standardformen: 

  1. politische Zuordnung, 
  2. fachliche Zuordnung und 
  3. strukturelle Zuordnung. 

Die strukturelle Zuordnung hat sich in der Praxis als sinnvoll und einfach erwiesen. Am häufigsten wird das Erzeugerprinzip eingesetzt, um Datenverantwortung zuzuordnen. Der Bereich, der die Daten produziert, ist auch verantwortlich. So ist häufig die Führungskraft beziehungsweise das Top-Management zuständig. Im Englischen wird hierfür der Begriff 'Data Owner' verwendet. 

Kurz zusammengefasst lässt sich sagen: Mit Hilfe einfacher Kriterien wie dem Erzeugerprinzip und klar definierter Rollen wie etwa dem Datenverantwortlichen, Datenbereichsbeauftragten, Fach- und Sachdatenexperten, Datenprojektmanager oder IT-Administratoren, löst eine Data Governance die Unsicherheiten im Umgang mit Daten auf und schafft eine handlungsfähige Datenorganisation. Diese ist in der Lage ist, Datenherausforderungen proaktiv zu managen und die digitale Weiterentwicklung eines Unternehmens zu treiben.

Wie kann Data Governance als Treiber der digitalen Transformation eingesetzt werden?

Data Governance ist nicht eine weitere Controlling-Einheit, welche den Umgang mit Daten überwacht. Im Gegensatz zu Datenschutz und Information Security Management System (ISMS) handelt es sich vielmehr um eine Optimierungseinheit. An der Grasnarbe der digitalen Transformation und entlang der Informationsflüsse sämtlicher Unternehmensprozesse, wird damit nach Servicepotenzialen zur Digitalisierung und Automatisierung gesucht und diese in digitale Weiterentwicklungsprojekte überführt. 

Das kann Data Governance leisten, wenn sie nicht zentral in einer isolierten Einheit, etwa in einem zentralen Datenmanagement, versteckt ist, sondern aktiv in die Linie der wertschöpfenden Abteilungen integriert wird. Denn Daten entstehen heute überall im Unternehmen, dass sie nur dezentral mit Hilfe der Fachbereiche professionell gemanagt werden können. Eine funktionierende Data Governance ist ein Multiplikator für Datenfähigkeiten, die mit Hilfe von Methoden und Vorgehensmodellen wie etwa der datengetriebenen Wertstromoptimierung und mehrwerthaltiger Datenprojekte die digitale Transformation von Unternehmen vorantreibt.

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