Data Governance
5 aktuelle Entwicklungen im Bereich Data Governance
Von Jean-Paul Otte, Manager der EMEA-Datenstrategie bei Precisely
In der hochdigitalisierten Welt von heute sind Daten ein strategisches Gut. Es reicht nicht mehr aus, den Wert der Daten opportunistisch zu nutzen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen proaktiv und systematisch nach neuen Wegen suchen, um Daten zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Auch wenn der Wert von Daten einen neuen Höchststand erreicht, haben sich die grundlegenden Regeln für datengestützte Entscheidungsfindung nicht geändert. Um gute Entscheidungen treffen zu können, benötigen Unternehmen qualitativ hochwertige Daten. Sie müssen wissen, welche Daten sie haben, woher sie stammen, wo sie sich befinden und welche Geschäftsregeln ihre Struktur, ihren Inhalt und ihre Gültigkeit bestimmen. Wenn die Datenqualität niedrig ist oder die Datenbestände schlecht verwaltet werden, können Unternehmen diese nicht für gute Geschäftsentscheidungen nutzen.
Da Daten und datengesteuerte Entscheidungsfindung eine immer größere Rolle spielen und das Gesamtvolumen und die Geschwindigkeit der verfügbaren Daten zunimmt, entwickelt sich die Data Governance weiter, um den sich ändernden Geschäftsanforderungen gerecht zu werden. Folgende fünf Entwicklungen sind aktuell wichtig im Bereich Data Governance:
1. Eine neue Ära der Data Governance
Data Governance ist in aller Munde und hat sich von einer "nice to have"-Funktion zu einer allgemeinen Notwendigkeit entwickelt – ein "Muss" für jedes Unternehmen, das Daten zu seinem Vorteil nutzen möchte.
Und warum? Weil mehr auf dem Spiel steht als je zuvor. Die Optimierung des Zugriffs eines Unternehmens auf Informationsressourcen und die Verbesserung der Kontrolle von Daten im Allgemeinen bieten enorme Vorteile.
Gleichzeitig wird die Komplexität durch mehrere Faktoren erhöht. Die fortschreitende Digitalisierung von Geschäftsprozessen und die digitale Interaktion mit Verbrauchern führen in Kombination mit einer Fülle von Geodaten und demografischen Daten zu einer Fülle neuer Möglichkeiten der Wertschöpfung. Gleichzeitig bringt die Komplexität der Vorschriften eine Reihe neuer Herausforderungen mit sich, die von Unternehmen verlangen, dass sie die Informationen, die sie verwalten, verstehen und kontrollieren. All dies führt zu immer dringlicheren neuen Anforderungen. Unternehmen müssen folgende Fragen beantworten können:
- Welche Daten sind verfügbar?
- Wo befinden sich diese?
- Welche Herkunft haben sie?
- Welche Geschäftsregeln gelten?
- Wie ist die Datendefinition (je nachdem, wer Eigentümer der Daten ist)?
- Wie werden die Daten den Nutzern zugänglich gemacht, die einen geschäftlichen Nutzen aus ihnen ziehen können?
Als formale Disziplin entwickelt sich Data Governance weiter, und das gilt auch für die damit verbundene Terminologie. Je mehr sie sich durchsetzt, desto mehr sehen wir, dass Data Governance in die Kategorien "aktives Metadatenmanagement" und "erweiterte Datenqualität" eingeordnet wird; sie ist einfach zu einer Selbstverständlichkeit geworden, die Teil jeder Datenqualitäts- oder Exzellenzinitiative ist.
Dieser Einfluss von Data Governance wurde im 2023 Data Integrity Trends and Insights Report deutlich, der in Zusammenarbeit von Precisely und dem LeBow College of Business der Drexel University veröffentlicht wurde. Von den mehr als 450 befragten Daten- und Analyseexperten berichten diejenigen, die ein Data-Governance-Programm eingeführt haben, von verbesserter Qualität der Datenanalysen und Erkenntnisse (57 %) sowie von verbesserter Datenqualität (55 %).
Auch wenn sich die Sprache rund um Data Governance ändern mag, sind die grundlegenden Elemente stärker und notwendiger denn je – sie erfüllen eine Reihe immer wichtigerer Funktionen im Zeitalter von leistungsstarken Datenanalysen, künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML). Aus diesem Grund treiben Unternehmen auf der ganzen Welt Data-Governance-Programme voran und versuchen, programmatisch ein höheres Maß an Datenintegrität zu erreichen.
2. Ohne Data Governance bleibt KI eine enorme Belastung
KI ist in aller Munde. In der Software bietet die KI-Technologie die einzigartige Möglichkeit, Benutzeraufgaben zu automatisieren oder zu beschleunigen, was zu größerer Effizienz und Produktivität sowie zu einer geringeren Abhängigkeit von manueller Arbeit führt. Was die generative KI betrifft, so ist die Nutzung im Alltag der Verbraucher in den letzten beiden Jahren unerwartet stark gestiegen, ausgelöst durch die Einführung von ChatGPT im November 2022.
Diese transformative Technologie hat die Welt in Aufruhr versetzt, und das Potenzial der KI nimmt weiter zu. Aber was bedeutet das in Bezug auf Data Governance und das Gesamtbild der Datenintegrität? KI ohne Data Governance ist eine große Belastung. Das liegt daran, dass Governance Fragen beantwortet wie:
- Wie ist die Herkunft dieser Daten – woher stammen sie?
- Wie ist die Qualität?
- Habe ich das Recht, sie zu verwenden?
- Wie aktuell sind sie?
Ohne diese Informationen, die das Datenverständnis verbessern, riskieren Unternehmen, ihre KI-Initiativen durch unzuverlässige Erkenntnisse und Verzerrungen zu gefährden, die keinen geschäftlichen Nutzen bringen. Doch mit Datenintegrität und insbesondere Data Governance reduzieren Unternehmen Risiken sowie Haftungsrisiken und erhalten gleichzeitig vertrauenswürdige und zuverlässige KI-Ergebnisse. Das bedeutet, dass sie zuversichtliche datengestützte Entscheidungen treffen können, die dabei helfen, Unternehmen zu vergrößern, schnell zu handeln, Kosten zu senken und Risiken und Compliance zu managen.
3. Der Bedarf an Governance für Daten und Analysen nimmt zu
77 % der Daten- und Analyseexperten gaben beim 2023 Data Integrity Trends and Insights Report an, dass datengesteuerte Entscheidungsfindung das wichtigste Ziel ihrer Datenprogramme ist. Und in der heutigen Wettbewerbslandschaft müssen diese Entscheidungen schnell getroffen werden. Es ist daher verständlich, dass die Nachfrage nach Governance für Daten und Analysen rapide ansteigt: Benutzer möchten ihre Daten schnell und einfach entdecken, verstehen und ihnen vertrauen können. So können sie schneller zu datengesteuerten Analysen und Entscheidungen gelangen.
Mit dieser steigenden Nachfrage nach “Selbstbedienung” werden Datenmarktplätze immer beliebter. Diese Marktplätze bieten den Nutzern einen einfachen Zugang zu zertifizierten, aktuellen und einsatzbereiten Datensätzen mit den entsprechenden Eigentumsverhältnissen und der entsprechenden Abstammung. Dies fördert die Nachfrage nach mehr Informationen über die Ausführung von Data Mesh- und/oder Data Fabric-Strategien zur Identifizierung und Bündelung von Datenprodukten für die Datennutzung.
4. Datendemokratisierung treibt den Wandel von unten nach oben
Um den Geschäftswert, den Unternehmen aus Datenbeständen generieren können, zu maximieren, zielen Unternehmen darauf ab, die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen zu verbessern und den Selbstbedienungszugang zu Analysetools und Daten zu erhöhen.
Ein zunehmender Trend, den wir im Rahmen der Datendemokratisierung beobachten, ist, dass Unternehmen einen exponentiellen Wert in integrierten Lösungen sehen. Die Konvergenz von Funktionen für Data Governance, Datenqualität und mehr erweist sich als effizienter und kostengünstiger als die Arbeit mit verschiedenen Anbietern und separaten Produkten, die nicht miteinander kommunizieren. Dies ist besonders in Zeiten des wirtschaftlichen Abschwungs wichtig, wenn die Einstellung "mit weniger mehr erreichen" zur Notwendigkeit wird.
Ohne wirksame Data Governance birgt die Datendemokratisierung eine Vielzahl potenzieller neuer Risiken. In dem Maße, in dem Unternehmen den Datenzugang und die Datenkompetenz verbessern, erhöhen sie beispielsweise auch die Wahrscheinlichkeit, dass Daten falsch interpretiert oder absichtlich missbraucht werden.
Es ist eine Sache, Daten für die Benutzer an vorderster Front verfügbar zu machen und damit neue Möglichkeiten für Innovationen im gesamten Unternehmen zu schaffen. Eine ganz andere Sache ist es, dafür zu sorgen, dass alle Beteiligten verstehen, wie die Daten erhoben und verwendet wurden, und dass Unternehmen den Zugriff auf die Daten angemessen kontrollieren.
Die Verwaltung von Metadaten bietet eine Grundlage für das Verständnis der in einem Unternehmen vorhandenen Daten und ist eine Voraussetzung für deren effektive Nutzung. Metadaten werden oft als "Daten über Daten" bezeichnet. Data Governance erfordert die Fähigkeit, Metadaten in einem Datenkatalog zu organisieren und sie mit einem Geschäftsglossar zu verbinden, um ein wirklich detailliertes Verständnis der Daten und ihrer effektiven Nutzung zu schaffen. Diese Verbindung von Metadaten mit einem Geschäftsglossar ermöglicht es, technische Daten in klar verständliche Geschäftsdaten zu übersetzen.
Ohne diesen Rahmen können die Anwender in den Unternehmen leicht in die Irre geführt werden, da sie nicht genau wissen, wie die Daten des Unternehmens effektiv genutzt werden können. Damit die Datendemokratisierung funktionieren kann, ist zunächst diese Ebene der geschäftsfreundlichen Data Governance erforderlich.
5. Compliance Management erfordert mehr Disziplin
Ein weiterer wichtiger Faktor ist ein zunehmend strengeres regulatorisches Umfeld. Gesetze wie die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sind bereits seit Jahren in Kraft, und Initiativen im Bereich Umwelt, Soziales und Governance (ESG) stehen weiterhin im Mittelpunkt. Auch das Thema Datensouveränität hat zunehmend an Bedeutung gewonnen, da nationale Regierungen die Auswirkungen der Speicherung bestimmter Datenarten außerhalb ihrer eigenen Grenzen abwägen. Während sich Rechtsstreitigkeiten ihren Weg durch die Gerichte bahnen, entwickeln sich die Auswirkungen der Einhaltung von Vorschriften in der Praxis weiter.
Die Regulierung ist nicht der einzige Faktor, der den Datenschutz betrifft. Die Öffentlichkeit ist sich zunehmend bewusst, wie viele persönliche Daten Unternehmen über sie speichern, und missbräuchlich verwendete oder kompromittierte Informationen führen zu schlechter Publicity und zerstörten Kundenbeziehungen. Unternehmen, die einen proaktiven, disziplinierten Ansatz in Bezug auf Data Governance verfolgen, haben einen klaren Vorteil gegenüber Unternehmen, die dies nicht tun.
Auch die meisten anderen Compliance-Anforderungen profitieren stark von guten Data-Governance-Verfahren. Unternehmen, die ihre Daten effektiv verwalten, sind in einer guten Position, um den Behörden und privaten Einrichtungen, die die Einhaltung der veröffentlichten Standards überprüfen müssen, zeitnahe und genaue Berichte zu liefern. Wenn Daten gut verwaltet werden, können auch die Kosten für die Einhaltung der Vorschriften erheblich gesenkt werden.