Bei der Suche nach Best Practices für Data Governance können Sie viel von anderen lernen, die die verschiedenen Prozesse und Vorlagen durchgearbeitet haben. Auch wenn jede Organisation anders ist und Sie Ihre Data-Governance-Praktiken an Ihren Prozess anpassen müssen, besteht keine Notwendigkeit, das Rad komplett neu zu erfinden. Wenn Sie eine agile Entwicklungsmethode auf Data Governance anwenden, fangen Sie klein an, mit einem Minimum an praktikablen Implementierungen, und wachsen Sie dann iterativ von dort aus weiter. Dies kann langfristig zu größeren Vorteilen führen und den Rest der Organisation mit auf die Reise nehmen.
Zunächst ist es wichtig zu verstehen, was Data Governance ist und was es Ihrer Organisation bringen kann.
Was ist ein Data-Governance-Framework?
Ein Data-Governance-Framework ist ein kollaboratives Modell zur Verwaltung von Unternehmensdaten. Das Framework oder System kann weiche Richtlinien oder feste Grenzen für die Erstellung und Manipulation von Daten setzen. Häufig stellen Unternehmen ein Data-Governance-Team zusammen, um die ordnungsgemäße Verwendung von Daten, die Datenqualität und die Einhaltung von Richtlinien sicherzustellen.
Die Umsetzung eines Data-Governance-Frameworks wirkt sich auf alle Teile Ihres Datenverwaltungsprozesses aus, einschließlich der Architekturanalysen und Datenmodelle. Eine korrekte Ausführung macht es einfacher, intelligentere Entscheidungen schneller zu treffen.
Wenn Sie ein solides Verständnis von Data Governance und den Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben, suchen Sie nach Möglichkeiten, die auf dem Markt verfügbaren Vorlagen, Modelle und Best Practices zu nutzen. Best Practices für Data Governance finden Sie in Software-Tools, Frameworks, Bibliotheken oder Beratern, und Sie können einen Blick auf Tableau Blueprint werfen, um zu verstehen, wie Tableau Sie auf dem Weg zu einer erfolgreichen Implementierung unterstützen kann.
Auch wenn jedes Unternehmen anders ist, gibt es einige grundlegende Best Practices, die Ihnen helfen können, wenn Sie bereit sind, voranzukommen.
Best Practices für Data Governance
Denken Sie an das große Ganze, aber fangen Sie klein an
Data Governance ist eine Kombination aus Menschen, Prozessen und Technologie. Um mit dem Aufbau des großen Ganzen zu beginnen, fangen Sie mit den Menschen an, bauen Sie dann Ihre Prozesse auf und binden Sie schließlich Ihre Technologie ein. Ohne die richtigen Mitarbeiter ist es schwierig, die erfolgreichen Prozesse aufzubauen, die für die technische Implementierung von Data Governance erforderlich sind. Wenn Sie die richtigen Mitarbeiter für Ihre Lösung finden oder einstellen, dann werden sie Ihnen helfen, Ihre Prozesse aufzubauen und die Technologie zu beschaffen, um die Aufgabe gut zu erledigen.
Build a business case
Die Zustimmung und Unterstützung von Führungskräften, die Teil des Prozesses sein werden, ist der Schlüssel zum Aufbau einer Data-Governance-Praxis, aber die Zustimmung allein wird die Bemühungen nicht vollständig unterstützen und den Erfolg sicherstellen. Erstellen Sie einen überzeugenden Business Case, indem Sie die Vorteile und Möglichkeiten aufzeigen, die Datenqualität für das Unternehmen mit sich bringt, und zeigen Sie die Verbesserungen auf, die erzielt werden können, z. B. Umsatzsteigerung, bessere Kundenerfahrung und Effizienz. Helfen Sie allen Beteiligten, sowohl die erforderliche Energie als auch die möglichen Vorteile zu sehen und zu verstehen, um erfolgreich zu sein.
Die meisten Führungskräfte können davon überzeugt werden, dass schlechte Datenqualität und schlechtes Datenmanagement ein Problem sind, aber Data-Governance-Pläne können scheitern, wenn die Führung sich nicht dazu verpflichtet, Veränderungen voranzutreiben.
Metriken und noch mehr Metriken
Wie bei jedem Ziel gilt: Wenn Sie es nicht messen können, können Sie es nicht erreichen. Wenn Sie eine Veränderung vornehmen, sollten Sie die Ausgangssituation vorher messen, um die Ergebnisse danach zu rechtfertigen. Sammeln Sie diese Messungen frühzeitig, und verfolgen Sie dann konsequent jeden Schritt auf dem Weg dorthin. Sie wollen, dass Ihre Messwerte die allgemeinen Veränderungen im Laufe der Zeit aufzeigen und als Kontrollpunkte dienen, um sicherzustellen, dass die Prozesse praktisch und effektiv sind.
Kommunizieren Sie früh und oft
Ganz gleich, wo Sie und Ihr Unternehmen sich im Data-Governance-Programm und den Prozessen befinden, es ist wichtig, zu kommunizieren. Konsistente und effektive Kommunikation ist entscheidend, um die Auswirkungen des Programms aufzuzeigen, Erfolge zu feiern und Rückschläge ehrlich anzuerkennen. Erstellen und aktualisieren Sie eine definierte Liste von Stakeholdern innerhalb Ihrer Organisation und stellen Sie sicher, dass die Kommunikation leicht zugänglich und einfach zu verarbeiten ist. So stellen Sie sicher, dass die richtigen Leute wissen, was sie wissen müssen, während Sie Überraschungen vermeiden und den Fortschritt sozialisieren.
Berücksichtigen Sie die Tatsache, dass Data Governance ein Marathon ist, kein Sprint
Es gibt keine Ziellinie für gute Data Governance; Sie werden typischerweise kein Team zusammenstellen, um ein Projekt zu starten und dann einfach die Daumen drücken. Stellen Sie bei der Implementierung eines Data-Governance-Programms sicher, dass es sich um eine langfristige Investition handelt und nicht um ein einmaliges Projekt.
Ein Projekt hat ein Start- und Enddatum, und große, auffällige Projektnamen und -starts können das Interesse wecken. Data Governance ist jedoch ein kontinuierlicher, iterativer Prozess, der aus vielen Teilprojekten und Meilensteinen besteht. Beginnen Sie mit kleinen Piloten und bringen Sie die Erkenntnisse aus diesen Projekten in das Unternehmen ein, um größere und umfassendere Initiativen zu informieren.
Data-Governance-Programme können über Jahre laufen, aber einzelne Projekte sollten in der Regel nicht länger als drei Monate dauern. Bauen Sie kleinere Projekte in die langfristige Data-Governance-Strategie ein, um grundlegendere Veränderungen in Ihrem Unternehmen zu verankern.
Identifizieren Sie zugehörige Rollen und Verantwortlichkeiten
Data-Governance erfordert Teamarbeit mit Beiträgen aus allen Abteilungen. Klar definierte Rollen sind für jedes Data-Governance-Programm unerlässlich, und es ist wichtig, die Verantwortungsebenen in Ihrem Unternehmen zuzuweisen. Die Festlegung, wer Autorität und Verantwortung hat, hilft dabei, Ihr Data-Governance-Programm zu sozialisieren und eine intelligente Struktur zu etablieren, um Datenprogramme als ein starkes Team anzugehen.
Data-Governance-Rollen variieren leicht zwischen den Organisationen, aber die üblichen Rollen könnten sein:
- Data-Governance-Rat (Lenkungsausschuss/strategische Ebene): Ein Data-Governance-Council ist ein Gremium, das für die strategische Ausrichtung des Data-Governance-Programms, die Priorisierung der Projekte und Initiativen und die Genehmigung der organisationsweiten Datenrichtlinien und -standards verantwortlich ist.
- Data-Governance-Board (taktische Ebene): Ein Data Governance Board ist eine Gruppe von Personen, die die Richtlinien und Praktiken einer Organisation entwickelt, um Daten als strategisches Gut zu behandeln.
- Datenmanager: Ein Datenmanager erstellt Datenbanksysteme, die den Anforderungen einer Organisation für die Daten entsprechen, die sie zu sammeln plant oder bereits gesammelt hat.
- Dateneigentümer: Ein Dateneigentümer ist eine Person, die für einen Datenbestand verantwortlich ist.
- Datenverwalter: Ein Datenverantwortlicher ist dafür verantwortlich, Ihre Data-Governance-Prozesse zu nutzen, um die Qualität der Datenelemente, einschließlich des Inhalts und der Metadaten, sicherzustellen.
- Datenanwender: Datenanwender sind Teammitglieder mit direkter Verantwortung für die Eingabe und Nutzung von Daten als Teil ihrer täglichen Aufgaben. Sie können direkt auf integrierte Datensätze auf Einheitendatensatzebene zugreifen und diese für statistische und Forschungszwecke untersuchen.
Endlich geht es bei Data Governance um Menschen, Prozesse und Technologie. Ein erfolgreiches Programm führt zu einem klaren Verständnis darüber, woher die Daten kommen und wem was gehört. Es führt auch zu bekannten Prozessen, die zu befolgen sind, wenn Datenänderungen erforderlich sind. Nehmen Sie sich die Zeit, den Wert der Personen zu verstehen, die Sie für die Verwaltung des Prozesses und die Bedienung der Technologie auswählen. Gemeinsam werden diese Personen Daten bereitstellen, auf die Sie sich verlassen können, die Sie für strategische Entscheidungen nutzen können und die Ihr Unternehmen voranbringen. Erfahren Sie mehr über verwaltete Self-Service-Analysen im großen Maßstab.