Wozu braucht man Data Governance?

Einfach gesagt: Um seine Datenlandschaft im Griff zu behalten.
Die gängigsten Fragestellungen, die sich rund um Daten stellen, sind unter anderem:

• Welche Daten habe ich zur Verfügung und wo finde ich Sie?
• Wer darf welche Daten nutzen/ändern/löschen?
• Sind meine Daten noch aktuell? Wie lange muss ich sie aufbewahren?
• Wann müssen welche Art von Daten wie gelöscht werden?
• Entsprechen meine Daten der geforderten Qualität?
• Weiß ich, welche Daten personenbezogen sind, wenn der Kunde Auskunft darüber haben möchte?

Wir brauchen Data Governance also um

• die Datenqualität kontrollieren und verbessern,
• die Daten angemessen schützen,
• die bestehende Daten-Landschaft katalogisieren und
• den gesamten Lebenszyklus von der Erstellung bis zur Archivierung der Daten steuern zu können.

Wir brauchen Data Governance außerdem, um Rollen und Verantwortlichkeiten über Datenobjekte klar festzulegen. Oft werden Data Governance-Aufgaben schon implizit von jemanden erledigt, ohne dass er oder sie dazu eine bestimmte Rolle trägt.

Durch die klare Definition von Rollen werden solche implizite Verantwortlichkeiten manifestiert und Mandate vergeben. Damit schafft man Wertschätzung und hoffentlich auch die benötigten Ressourcen.

Warum ist Data Governance wichtig?

Zahlreiche Umfragen und Studien zeigen die Einschätzung von Führungskräften, dass es einen direkten Zusammenhang zwischen effektiver Nutzung von Daten und besseren Unternehmensergebnissen gibt. Beispielsweise glauben 77% der befragten Führungskräfte vom Harvard Business Review , dass eine erfolgreiche Datenstrategie entscheidend für den Geschäftserfolg ist.

Dabei ist es völlig egal, ob Sie das Wissen aus Ihren Daten für eine personalisierte Begeisterung ihrer Kunden einsetzen, daraus neuartige Produkt- oder Geschäftsideen entwickeln oder die Qualität Ihrer Produkte verbessern. Es ist auch weniger relevant, um welche Daten es sich handelt, Buchhaltungsdaten, IoT-Daten oder Daten aus Ihrer Produktion.

Wichtig ist, dass Ihre Basis immer hochwertige Daten sind. In der richtigen Qualität und Granularität. Data Governance setzt genau hier an. Damit haben Sie Ihre Daten im Griff und können das unglaubliche Potential heben, das bereits jetzt in Ihren Daten schlummert.

Ohne dass Unternehmen ihre Daten im Griff haben, also ohne Data Governance, wird es zukünftig sehr schwer sein, den Erfolg aufrecht zu erhalten oder auszubauen.

Machen Sie schon Data Governance?

Wenn wir mit unseren Projektpartnern das Thema Data Governance erarbeiten, wird eines sehr oft früh ersichtlich: Einige der betroffenen Aufgaben werden ohnehin bereits erledigt und gehören mehr oder weniger zum Tagesgeschäft.

So weiß man z.B. meist wer im Unternehmen zuständig ist, wenn

• die Daten eines Berichts nicht zusammenpassen,
• sich Fehler in den Stammdaten zeigen, oder
• man Zugriff auf bestimmte Daten benötigt.

Aus Sicht von Data Governance werden diese Aufgaben der Rolle des "Data Steward" zugeordnet.

Auch wenn diese Rolle oft nicht offiziell besetzt wurde: Meist weiß man in diesem Fall, wen man fragen muss und wer über diese eine Datenquelle üblicherweise Bescheid weiß. Oft sind diese Aufgaben nicht formalisiert, sind aber aus der betrieblichen Realität nicht wegzudenken.

Es handelt sich dabei um implizite Verantwortlichkeiten. Oft haben die betroffenen Personen jahrelang Wissen und Erfahrung in ihrer täglichen Arbeit aufgebaut und sind dadurch in diese Rolle "hineingerutscht". Sie kümmern sich (neben ihren täglichen Aufgaben) um einen bestimmten Datenbereich.

Mit Data Governance werden solche Verantwortlichkeiten in eine Struktur gebracht und Verbindlichkeit geschaffen. Auch die dafür notwendigen Ressourcen werden so sichtbarer. Nur so kann sichergestellt werden, dass für jede Datenquelle eine Ansprechperson definiert wurde und jeder nachsehen kann, wie diese eine Kennzahl denn nun berechnet wird. Und dass dieses Wissen auch langfristig in Ihrem Unternehmen bleibt.

Was ist Data Governance NICHT?

Data Governance umfasst viele verschiedene Begriffe und Definitionen. Wenn man sich damit beschäftigt, ist es wichtig sich über mögliche Irrtümer im Klaren zu sein.

Nummer 1: Data Governance ist nicht nur Data Stewardship!

Data Stewards bekleiden eine zentrale Rolle im Data Governance. Sie kümmern sich um die Daten und deren Qualität, deshalb sind natürlich besonders wichtig und eine Grundvoraussetzung. Aber das alleine ist noch kein Data Governance! Es braucht den organisatorischen Rückhalt und die dazugehörigen Prozesse für die Steuerung des Daten-Lebenszyklus von der Erzeugung über die Nutzung bis zur Archivierung bzw. Löschung der Daten.

Nummer 2: Data Governance ist keine Software!

Die Steuerung des Daten-Lebenszyklus kann ohne Zweifel durch Werkzeuge unterstützt und erleichtert werden. Diese können aber nur dann sinnvoll eingesetzt werden, wenn zuvor die organisatorischen Rahmenbedingungen mit Rollen, Prozessen und Ressourcen geschaffen wurden. Auch wenn Tool-Hersteller vieles versprechen, eine Software ersetzt nicht ein Data Governance-Programm.

Nummer 3: Data Governance ist kein Projekt mit einem Abschluss, sondern ein ständiger Prozess!

Dieser Punkt ist aus unserer Sicht besonders wichtig! Für die Vorbereitung und Einführung von Data Governance im Unternehmen sollte eine kompetente Projektgruppe gebildet werden. Darin sollten möglichst viele der betroffenen Stakeholder vertreten sein. Dieses Projekt soll die organisatorischen Rahmenbedingungen schaffen. Mit dem Abschluss des Einführungsprojektes startet erst die eigentlich Arbeit.

Nur wenn Data Governance sich in das Tagesgeschäft integriert und dauerhaft gelebt wird, kann es erfolgreich sein.

Wie beginne ich mit Data Governance?

Im Rahmen von Kunden-Projekten und Data Governance Workshops stellt sich nach dem Einstieg ins Thema natürlich sehr bald die Frage: Wie starten wir nun am besten? Wie bringen wir unsere Data Governance Initiative "auf die Straße"?

Wir wollen Ihnen hier ein paar Tipps geben, wie Sie mit Data Governance am Besten starten.

Zu Beginn ist es aus unserer Sicht am Wichtigsten, den Status Quo zu erheben und zu analysieren. Niemand beginnt von Null, denn in jedem Unternehmen werden einige Aufgaben, die zu Data Governance gehören, ja ohnehin schon gemacht.  Diese müssen sichtbar gemacht werden.

Bei dieser Analyse sollten Sie feststellen, wo es bereits gut läuft und wo es Probleme und damit Verbesserungsmöglichkeiten gibt. Außerdem sollte man sich die Frage stellen: Was kann ich aktuell NICHT machen, weil es die Datenqualität nicht erlaubt? Die Antworten darauf liefern uns bereits mögliche Inhalte für den Data Governance Business Case.

Dieser Business Case ist wichtig, denn er dokumentiert die Notwendigkeit und den Nutzen von Data Governance in Ihrem Unternehmen. Denn Eines ist auch klar: Sie benötigen das Mandat der Geschäftsführung. Ohne Rückhalt und entsprechende Ressourcen ist der Erfolg Ihrer Data Governance Initiative von Beginn an gefährdet.

Iterative Data Governance

Ist die strategische Entscheidung zum Start eines Data Governance Programms gefallen, stellt sich dann die Frage nach einem geeigneten Startpunkt. Entscheiden sich Unternehmen dafür, strukturiertes Data Governance einzuführen geschieht dies in der Regel im Rahmen von den bereits erwähnten Data Governance Initiativen, also einzelnen Projekten, die dazu dienen, schrittweise die strukturierte Steuerung von Datenlebenszyklen zu erreichen.

Bei der Auswahl an möglichen Kandidaten für eine Data Governance Initiative können verschiedene Richtungen eingeschlagen werden.

1. Einerseits über einen Data Catalog und die Katalogisierung der bestehenden Datenlandschaft. Welche Daten sind im Unternehmen vorhanden, was passiert mit diesen und wo sind gegebenenfalls Anomalien?
2. Andererseits kann die Data Governance Initiative auch anforderungsgetrieben sein. Was sind die wichtigsten Kennzahlen und welche Daten werden für Reports benötigt? Sind bereits vorhandene Prozesse oder Zuständigkeiten nutzbar?

Der erste, eher technische Ansatz orientiert sich am Gesamtbestand der Daten im Unternehmen und versucht diesen greifbar zu machen. Daten werden katalogisiert und mit einem organisatorischen Überbau versehen. Der Vorteil dabei ist, dass die Menge an Daten zwar recht umfangreich, aber auch in ihrer Gesamtheit bekannt ist. Es besteht wenig Risiko, dass einzelne Bereiche "übersehen" werden und vor allem wird der gesamtorganisatorische Bedarf aufgezeigt. Spezialisierte Werkzeuge für Data-Catalogs und Data Profiling können hier unterstützen und einzelne Teilschritte können effizient automatisiert werden. Einer der Nachteile dieses Ansatzes ist die Fehlende Differenzierung und Priorisierung der Datenbereiche. Aufgrund der großen Menge an Daten und der hohen Komplexität (geschuldet den Anforderungen der operativen Prozesse und gegebenenfalls den Vorsystemen) wird nur schwer unterschieden, welche Daten nun angepasster Steuerungsmechanismen bedürfen und für welche bestehende Prozesse in den Vorsystemen ausreichend sind.

Überzeugen Sie Ihre Stakehoder

Für eine erfolgreiche Data Governance Initiative sind entsprechende Ressourcen und der Rückhalt im Management essentiell.

Um die entsprechenden Personen davon zu überzeugen, stellt sich natürlich zwangsläufig die Frage, wer überhaupt die Stakeholder der Data Governance Initiative sind. Es gilt die Personen zu identifizieren, deren Unterstützung oder Mitwirkung erforderlich ist, aber auch jene Personen, die von einer erfolgreichen Umsetzung direkt profitieren. Diese können sowohl intern wie extern sein. Externe Stakeholder können beispielsweise Partnerunternehmen mit gemeinsamer Ausrichtung sein.

Sind die Personen identifiziert, gilt es noch inhaltlich entscheidende Fragen vorzubereiten:

• Was können wir derzeit nicht tun oder entscheiden, weil unsere Datenlandschaft unzureichend gesteuert ist?
• Welches Potential schlummert in unseren Daten? Was könnten wir erreichen?
• Und, welche Auswirkung hätte die erfolgreiche Umsetzung der Data Governance Initiative?
• Zum Beispiel ein verbesserter Zugang zu Daten,
• ein besseres Verständnis für unsere Daten,
• die Hebung der Datenqualität und somit eine besser Entscheidungsgrundlage oder
• eine effizientere und kontrollierbare Nutzung der Daten.

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