Eine Data Governance (DG)-Richtlinie ist ein Dokument, das beschreibt, wie Organisationen ihre Daten nutzen und verwalten. Diese Dokumente legen Regeln fest, die zum Schutz von Daten beitragen, definieren die Rollen und Verantwortlichkeiten der an der Datenverwaltung beteiligten Mitarbeiter und legen Standards für Datenqualität und -sicherheit fest. 

Gute Data-Governance-Richtlinien machen die Governance-Ziele, -Praktiken und -Verantwortlichkeiten des Unternehmens zugänglich und transparent. Eine gut durchdachte Governance-Richtlinie bietet Orientierung für alle beteiligten Mitarbeiter und stellt sicher, dass alle in Bezug auf Ziele und Verfahren auf dem gleichen Stand sind.  

Eine Data Governance-Richtlinie dient mehreren Zwecken. Es bietet eine Quelle von Standards und Praktiken, die Mitarbeiter befolgen können, um die Qualität und Genauigkeit ihrer Daten sicherzustellen. Eine Governance-Richtlinie definiert auch die Verfahren, die Mitarbeiter in verschiedenen Szenarien befolgen sollten, beispielsweise bei einer Datenschutzverletzung.

Durch die Definition der Ziele, Datenstandards und -praktiken der Organisation sollte eine Data-Governance-Richtlinie Organisationen vertrauenswürdige Daten sowie die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bieten. Der Inhalt der Governance-Richtlinie variiert je nach Größe der Organisation, den Geschäftsprozessen und der Komplexität der Daten. Die für die Datenerfassung, den Zugriff und die Verarbeitung verwendeten Tools können Unternehmen dabei helfen, Bußgelder zu vermeiden Missbrauch von Kundeninformationen (zusammen mit Reputationsschäden). 

Eine DG-Richtlinie ist nicht als statisches Dokument gedacht, und Organisationen können sie überprüfen und ändern, wenn sich das Unternehmen weiterentwickelt und sich Datenschutzbestimmungen ändern.

Entwicklung einer Data-Governance-Richtlinie

Der erste Schritt bei der Erstellung einer Data Governance-Richtlinie besteht darin, Feedback zu Kernthemen wie Datenzugriff, Sicherheit und Speicherung zu sammeln. Das Sammeln von Feedback beinhaltet Kommunizieren mit anderen Mitarbeitern und bittet sie, bei der Entwicklung wichtiger GD-Grundsätze mitzuhelfen. 

Das Sammeln von Feedback vor dem Verfassen der Data Governance-Richtlinie liefert nützliche Informationen. Bestimmen Sie, wer daran beteiligt ist und wer daran beteiligt sein wird Data Governance-Programm. Die Fragen, die beim Sammeln von Informationen zur Gestaltung der Richtlinie gestellt werden müssen, sind:

• Wie wird derzeit mit Daten umgegangen?
• Welche Probleme treten auf?
• Wie kann der Datenerfassungsprozess verbessert werden?
• Wie kann die Datenspeicherung verbessert werden?
• Wie kann einfacher auf interne Daten zugegriffen werden?
• Gibt es Probleme mit der Sicherheit?
• Gibt es weitere Fragen, die Ihnen einfallen?

Nachdem die Fragen beantwortet und besprochen wurden, ist es an der Zeit, eine formelle Liste zu erstellen (die für weitere Kommentare gepostet/per E-Mail gesendet werden sollte). Wenn die formelle Liste abgeschlossen ist, kann die Richtlinie vorangetrieben werden. Die oben aufgeführten Fragen sollen der Data Governance-Richtlinie die Informationen liefern, die für die folgenden Schritte erforderlich sind:

• Definieren Sie die Ziele und Vorgaben des DG-Programms
• DG-Prinzip entwickeln
• Erstellen Sie Standards und Richtlinien für die Daten
• Legen Sie einen Rahmen für das Programm fest
• Implementieren Sie Datensicherheitsrichtlinien
• Richten Sie Datenqualitätskontrollen ein
• Fördern Sie den Datenaustausch und die Integration
• Legen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten fest und sorgen Sie für entsprechende Schulungen
• Überwachen und bewerten Sie den Fortschritt
• Entwickeln Sie einen Datenkatalog

Definieren Sie Ziele und Zielsetzungen

Nachfolgend sind einige allgemeine Beispiele für Ziele und Vorgaben für das Data Governance-Programm einer Organisation aufgeführt. 

Ziele der Data Governance:

• Schutz der Integrität, Privatsphäre und Sicherheit der Unternehmensdaten 
• Implementierung einer Datenverwaltungssoftware, die saubere, konsistente Daten gewährleistet
• Etablierung standardisierter, wiederholbarer Prozesse für die Dateneingabe und Berichterstattung
• Entwicklung einer Kultur, die sich bei der Entscheidungsfindung auf saubere, konsistente Daten verlässt

Ziele der Data Governance:

• Entwickeln und pflegen Sie eine Datenwörterbuch
• Entwickeln und pflegen Sie einen Geschäftsdokumentationsprozess 
• Entwickeln und pflegen Sie Fehler-/Prüfberichte

Entwickeln Sie Data-Governance-Prinzipien

Das Data Governance Institute hat sogenannte „universelle Data Governance-Grundsätze“ entwickelt. Ihr System bietet eine Arbeitsgrundlage und kann durch Hinzufügen oder Entfernen von Grundsätzen an Ihr Unternehmen und Ihre Daten-Governance-Richtlinie angepasst werden. Sie sollen datenbezogene Konflikte, die in jedem Unternehmen auftreten, verhindern und lösen helfen. Das Data Governance Institute Grundsätze Sind unten aufgeführt.

1. Integrität: Die Ausübung von Integrität bedeutet, ehrlich und entgegenkommend zu sein. Als Data-Governance-Grundsatz bedeutet dies, dass alle Bedenken, Probleme oder Verbesserungen schnell und effizient an andere Mitarbeiter kommuniziert werden sollten.

2. Transparenz: Datenverwaltungs- und Datenverwaltungspraktiken sollten transparent sein. Transparenz fördert gute Kommunikation und Verständnis.

3. Überprüfbarkeit: Sorgen Sie dafür, dass alle Datenprobleme klar und überprüfbar sind. (Siehe Transparenz.) Datenbezogene Prozesse, Entscheidungen und Kontrollen sollten aufgezeichnet und überprüfbar sein. Wenn eine Prüfung durchgeführt werden muss, sollten die Aufzeichnungen klar zeigen, wie und wann die Daten verwendet wurden.

4. Rechenschaftspflicht: Verantwortung zu übernehmen ist eine Form proaktiver Ehrlichkeit und bedeutet, dass Einzelpersonen Verantwortung für ihr Handeln und die Ergebnisse seines Handelns übernehmen. Diese Form der proaktiven Ehrlichkeit trägt dazu bei, Verwirrung über die Verantwortlichkeiten der Mitarbeiter am Arbeitsplatz zu reduzieren und eine effiziente Kommunikation zu fördern. 

5. Stewardship (unterstützende Stewardship): Dieses besondere Prinzip erfordert die Übertragung der Verantwortung für die Daten an eine Einzelperson oder mehrere Personen. Je nach Organisation kann es mehrere geben Datenverwalter, oder nur einer. Datenverwalter sind für die Aufrechterhaltung der Genauigkeit und des allgemeinen Zustands der Daten verantwortlich, fungieren als Kommunikationsverbindung für alle Aspekte der Datenverwaltung und übernehmen die Rolle der Datenpolizei, wenn ein Fehlermuster auftritt. 

6. Gewaltenteilung: Dies bezieht sich auf die Beziehungen zwischen den Geschäfts- und Technologieteams. Es kann sich auch auf die Personen beziehen, die Informationen erstellen oder sammeln, im Vergleich zu denen, die sie verwalten und nutzen. Um die Weiterentwicklung der Organisation zu fördern, sollte ein Machtgleichgewicht zwischen den Abteilungen gewahrt bleiben. 

7. Standardisierung: Dazu gehört sowohl die Standardisierung routinemäßiger Büroabläufe als auch die Standardisierung von Daten. Durch die Standardisierung sind Prozesse und Daten leicht erkennbar und einfach zu bearbeiten. Zur Standardisierung von Daten sollte Automatisierung eingesetzt werden.

8. Änderungsmanagement: Manche freuen sich zwar, wenn ihre Manager ersetzt werden, aber das ist nicht die Bedeutung von Change Management. Es bedeutet tatsächlich, eine proaktive Philosophie zu verfolgen und sich an Veränderungen anzupassen, während sich die Organisation weiterentwickelt.

Erstellen Standards und Richtlinien

Richtlinien können als Richtlinien beschrieben werden, die sicherstellen, dass die Daten einer Organisation ordnungsgemäß verwendet und konsistent verwaltet werden. Die Richtlinien umfassen normalerweise Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Zugang, Datenschutz und Qualität. 

Datenstandards sind schriftliche Vereinbarungen über Format, Definition, Strukturierung, Darstellung, Kennzeichnung, Übertragung, Verwendung und Datenverwaltung. Prozesse beinhalten die Richtlinien und Standards Wird für ein effektives Datenmanagement verwendet.

Die in der Data Governance-Richtlinie beschriebenen Standards und Richtlinien dienen als Orientierung und sind Teil des Data Governance-Frameworks. 

Etablieren Daten-Governance-Framework

Das DG-Rahmenwerk ist eine Unterabteilung der DG-Richtlinie und konzentriert sich auf die Regeln und Prozesse, die erforderlich sind, um die Einhaltung verschiedener Gesetze und Vorschriften durch eine Organisation sicherzustellen.

Ein DG-Framework unterstützt ein effektives Data Governance-Programm und standardisiert mehrere Regeln und Prozesse im gesamten Unternehmen. Es handelt sich um eine Zusammenstellung von Regeln, Verantwortlichkeiten und Prozessen, die zur Organisation des DG-Programms eines Unternehmens verwendet werden. Gründung einer Data Governance Framework wird bei der Verbesserung von Datenstandards, Geschäftsstrategien und Datenschutz helfen.

Implementieren Sie Datensicherheitsrichtlinien

Datensicherheit schützt die Kunden- und Geschäftsdaten eines Unternehmens vor unbefugtem Zugriff und unbefugter Nutzung. Datensicherheitskontrollen sollen den Zugriff beschränken und diese Daten schützen. A gut durchdachter Datensicherheitsplan kann dabei helfen, Datenschutzverletzungen und Malware zu verhindern.

Datensicherheit ist ein wichtiges Anliegen und stellt weiterhin eine große Herausforderung für die Cybersicherheit dar.

Etablieren Datenqualitätskontrollen

Daten von hoher Qualität sind korrekt und nützlich. Daten von schlechter Qualität enthalten Fehler und begünstigen Fehlentscheidungen. Der Qualitätskontrollen Datenerfassung sind die Prozesse, mit denen festgestellt wird, ob Daten den Standards der Organisation entsprechen. Die Daten können anhand bestimmter Schlüsselaspekte gemessen werden, wie zum Beispiel: 

• Genauigkeit
• Zuverlässigkeit 
• Präzision 
• Vollständigkeit 
• Pünktlichkeit
• Integrität 
• Vertraulichkeit

Fördern Sie den Datenaustausch und die Datenintegration

Der Datenaustausch ermöglicht es Forschern, Informationen untereinander auszutauschen und an gemeinsamen Projekten zusammenzuarbeiten. Datenübertragung und die Zusammenarbeit zwischen Forschern kann oft zu wichtigen neuen Entdeckungen innerhalb eines Fachgebiets oder einer Branche führen. DatenintegrationDabei sind jedoch nicht wirklich Menschen erforderlich, sondern es werden Datensätze verknüpft und Daten durch Automatisierung korrigiert.

Der Datenaustausch ist äußerst effizient, da er es Forschern ermöglicht, Ressourcen in einer synergistischen Beziehung zu teilen.

Bestimmen Sie Rollen und Verantwortlichkeiten und bieten Sie Schulungen an

Vor der Entwicklung und Formalisierung einer DG-Richtlinie und der Beauftragung der Datenverwaltung Rollen, Mitarbeiter führen Data-Governance-Aufgaben oft eher zufällig aus. Beispielsweise ist jeder Mitarbeiter, der mit Gesundheits- oder Finanzdaten arbeitet, dafür verantwortlich, die entsprechenden Gesetze und Vorschriften einzuhalten. Während jedes Unternehmen seine eigene Struktur hat, sind dies die vier häufigsten DG-Rollen:

• Datenadministrator
• Datenverwalter
• Datenverwalter
• Datennutzer: Diese Rolle kann von einer Einzelperson oder einer anderen Organisation besetzt werden. Die Hauptverantwortung eines Datennutzers besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten sicher gespeichert, verarbeitet und gehandhabt werden. (Datennutzer sind in puncto Sicherheit oft das schwächste Glied.) 

Überwachen und bewerten Sie den Fortschritt

In diesem Schritt geht es darum, proaktiv alle Verbesserungen zu notieren und aufzuzeichnen, die bei der Umsetzung der Data Governance-Richtlinie stattfinden, oder alle Schritte, die nicht wie geplant verlaufen. Es ist wichtig, die Änderungen genau zu protokollieren, um zu erkennen, was funktioniert und welche Bereiche möglicherweise Verbesserungen erfordern. 

Durch die regelmäßige Bewertung des Fortschritts des DG-Programms (anhand von Verkaufszahlen, Kundenbefragungen, Website-Analysen usw.) kann ein Unternehmen seine Effizienz und Kundenbeziehungen verbessern.

Entwickeln Sie einen Datenkatalog

Der letzte Schritt bei der Erstellung einer Data Governance-Richtlinie besteht darin, Datenkatalogsoftware zu recherchieren und zu entwickeln. Ein Datenkatalog speichert alle Metadaten eines Unternehmens sowie Tools, die seinen Benutzern das Auffinden der benötigten Informationen erleichtern. Es dient im Wesentlichen als Inventar für die Daten einer Organisation. TechTarget hat eine Auswahl davon veröffentlicht Datenkatalog-Software.

A Datenkatalog bietet nicht nur eine Liste der Daten der Organisation, sondern auch eine Beschreibung, die für Menschen leicht verständlich ist.

Ein Datenkatalog organisiert alle im Unternehmen gespeicherten Daten. Dies ist eine äußerst nützliche Funktion für Analysen und die Entwicklung von Business Intelligence. Der Datenkatalog verbindet die Datensätze mit den Personen, die mit den Daten arbeiten.

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• Quelle: https://www.dataversity.net/creating-a-data-governance-policy/