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"Datenverwaltung", "Datenverwaltung" und "Datenverwaltung" sind in der IT-Branche gängige Schlagworte. Leider werden sie auch häufig zusammengeführt und / oder missverstanden. Lassen Sie uns das ändern.

Die letzten zwei Jahrzehnte haben die Standardarbeitsanweisungen großer Unternehmen grundlegend verändert, vielleicht nicht bedeutender als die Einrichtung von Informationssystemen zur Automatisierung von Prozessen und zum Umgang mit riesigen Datenmengen. Es reicht jedoch nicht aus, nur die Bandbreite für den Umgang mit Daten zu erstellen. Es muss einen Weg geben, es umsetzbar zu machen. Das ist Datenverwaltung.

Data Governance und Data Stewardship fallen unter das Dach der Datenverwaltung. Datenamt ist der Prozess der Definition von Attributen, Regeln, Metriken und Standards, um Ordnung, Effizienz und Agilität über Daten zu erhalten. Es ist wichtig, Data Governance-Bemühungen als Programme und nicht als Projekte zu betrachten, da sie laufen und kein bestimmtes Enddatum haben - genau wie Vertrieb, Produktion oder andere Aktivitäten in der Organisation. Data Governance-Programme sollten Teil der DNA eines Unternehmens werden. DatenverantwortungAuf der anderen Seite werden diese Metriken und Attribute angewendet.

Mit diesen fünf Schritten können Data Governance-Programme erstellt werden.

Weisen

Weisen Sie ein Data Governance-Team und einen Teamleiter zu

Rechenschaftspflicht ist alles. Neun von zehn Fällen, in denen ein Datenprojekt fehlschlägt, liegt daran, dass innerhalb der Organisation kein Leiter oder Team identifiziert wurde. In der Regel geht die Führungsaufgabe an jemanden in der IT-Abteilung, normalerweise an jemanden, der mit BI-Tools oder Data Warehousing-Lösungen arbeitet. Dies ist ein häufiger Fehler. Unternehmen sollten eine Person ernennen, die das „Gesamtbild“ ihres Geschäfts einschließlich der Nuancen ihrer Daten versteht. Diese Person muss sich für das Data Governance-Programm innerhalb der Organisation einsetzen und in der Lage sein, die Vision auf C-Suite-Ebene zu ändern. Es ist kein kleiner Job.

Bestimmen Sie den Ansatz

Bestimmen Sie den Ansatz: Top-Down oder Bottom-Up?

Data Governance-Initiativen entstehen entweder aus einem Exekutivmandat („von oben nach unten“) oder als Reaktion auf taktische Datenherausforderungen („von unten nach oben“). Dies ist eine wichtige Entscheidung, die sich darauf auswirkt, wie schnell Ihre Data Governance-Initiative voranschreitet. Das Programm wird mit Unterstützung von Führungskräften viel mehr Fortschritte machen, aber manchmal ist es erforderlich, den Wert der Datenverwaltung zunächst mit kleinen Gewinnen zu ermitteln. In beiden Fällen wird das Datenteam nach Abschluss des Programms den Fokus und die effiziente Nutzung der Ressourcen sowie die längerfristigen Ziele festlegen.

bestimmen

Identifizieren Sie das Datenobjekt / die Stammdaten

Nachdem ermittelt wurde, welcher Ansatz am besten passt, muss die Organisation den Umfang der Governance-Organisation ermitteln und die ursprünglichen Prioritäten an den strategischen Geschäftszielen ausrichten. Dies ist entscheidend für den Erfolg des Programms. Wenn ein Datenobjekt ausgewählt wird, das keine oder nur geringe Auswirkungen auf die Organisation hat, zeigt das Projekt ROÍ nicht nennenswert an. Wenn umgekehrt ein zu komplexes Datenobjekt ausgewählt wird, dauert es zu lange, bis sich das Projekt kurzfristig auf das Geschäft auswirkt.

Integrieren

Integration in die IT

Sobald das Datenobjekt ausgewählt wurde, sollte sich der Leiter des Data Governance-Teams mit den IT-Leitern des Unternehmens verbinden, um die Auswirkungen des Datenobjekts auf die IT-Landschaft zu ermitteln. Auf diese Weise kann das Data Governance-Team den Zeitplan, die am Prozess beteiligten Anwendungen und die Hauptbenutzer ermitteln, die an der Erstellung und Pflege der Daten beteiligt sind. Es wird auch den Weg für die Erstellung von Richtlinien, Standards und Metriken für die Datenerstellung ebnen. Sobald diese Aufgabe erledigt ist, kann der Bedarf an einem Mater Data Governance Tool ermittelt werden.

Implementieren

Implementieren Sie den Datenobjektprozess

Der letzte Schritt ist die Implementierung der Richtlinien, Standards, Metriken und Tools, die im Data Governance-Prozess verwendet werden. Durch sorgfältige Auswahl dieser Tools und Definition des Geschäftsprozesses wird der Erfolg des Data Governance-Programms im Laufe der Zeit sichergestellt.

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