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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

6. Data Governance

verfasst von : Detlev Frick

Erschienen in: Data Science

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Die sogenannten „Megatrends“ Big Data und Industrie 4.0 bestimmen die aktuelle Forschung im Bereich der Data Governance. Die Anzahl der Datenquellen nimmt zu, wie auch die Menge der Daten und insbesondere deren unterschiedlicher Strukturierungsgrad. Die klassischen Werkzeuge für Datenhaltung und -verarbeitung und ein anforderungsgerechter Umgang mit den verfügbaren Datenmengen stößt an seine Grenzen. Die Manager in den Unternehmen verstehen Daten inzwischen als wertvolles Unternehmensgut und es wird dringend ein Ordnungsrahmen für das Datenmanagement in den Unternehmen benötigt.
Data Governance steht für ganzheitliches Management von Daten, die in einem Unternehmen oder einer Organisation verwendet werden. Es beinhaltet Richtlinien und Vorgehensweisen, um die Qualität, den Schutz und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten und sorgt für die Einhaltung rechtlicher Vorgaben. Damit ist Data Governance für alle Mitarbeiter, die mit Daten zu tun haben, essentiell!

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Literatur
Apel, D., Behme, W.: Datenintegration – Ein Prozess zur Verbesserung der Datenqualität, In: Chamoni, P. G. (Hrsg.), Analytische Informationssysteme : Business-Intelligence-Technologien und -Anwendungen (4. Aufl. Ausg., S. 115 - 130). Springer, Berlin (2010a)
Apel, D., Behme, W., Eberlein, R., Merighi, C.: Datenqualität erfolgreich steuern, 2. Aufl. Ausg. Carl Hanser, München (2010b)
Brecht, U.: BWL für Führungskräfte. Was Entscheider im Unternehmen wissen müssen 2. Aufl. Ausg. Springer Gabler, Wiesbaden (2012)
Brüning, A., Gluchowski, P., Kaiser, A.: Data Governance – Einordnung, Konzepte und aktuelle Herausforderungen. Chemnitz Economic Papers, No. 015 (2017)
Dittmar, C., Fürber, C.: Data Governance als Wegbereiter der Digitalisierung. In: Gluchowski, P. (Hrsg.), Data Governance. Grundlagen, Konzepte und Anwendungen, S. 13–31. Dpunkt, Heidelberg (2020)
Eberlein: Big Data Governance in der Praxis. TDWI-Tagung 2017. München (2017)
Gansor, T., Totok, A.: Von der Strategie zum Business-Intelligence- Competency-Center (BICC): Konzeption, Betrieb, Praxis, 2. Aufl. Ausg. Dpunkt, Heidelberg (2015)
Gluchowski, P.: Data Governance – Einführung und Überblick. In Gluchowski, P. (Hrsg.), Data Governance. Grundlagen, Konzepte und Anwendungen, S. 3–12. Dpunkt, Heidelberg (2020a)
Gluchowski, P.: Data Governance. Grundlagen, Konzepte und Anwendungen. Dpunkt, Heidelberg (2020b)
Iffert, L.: Komponenten für zufriedenstellende Datenqualität und Stammdaten. In P. Gluchowski (Hrsg.), Data Governance. Grundlagen, Konzepte und Anwendungen, S. 85–98. Dpunkt, Heidelberg (2020)
Iffert, L., Görlich, O., Grosser, T.: Treiber für Data Governance. BARC-Track: Trends im Data Warehousing und Datenmanagement, TDWI-Tagung 2013. München (2013)
Krotova, A., Eppelsheimer, J.: Was bedeutet Data Governance? Eine Clusteranalyse der wissenschaftlichen Literatur zu Data Governance. Institut der deutschen Wirtschaft Köln e.V, Köln (2019)
The Data Governance Institute (DGI).: How to Use the DGI Data Governance Framework to Configure Your Program. http.//datagovernance.com/wp-content/uploads/2014/wp_how_to_use_the_dgi_data_governance_framework.pdf (2014). Abgerufen am 22. 01 2020
Weill, P., Ross, J.W.: IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results. Harvard Business Press, Brighton (2004)
Metadaten
Titel
Data Governance
verfasst von
Detlev Frick
Copyright-Jahr
2021
Buch
Data Science

Print ISBN: 978-3-658-33402-4

Electronic ISBN: 978-3-658-33403-1

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-33403-1_6