Data-Governance-Lösungen

Data Governance ist für die erfolgreiche Implementierung von Data-Mesh– und Data-Fabric-Architekturen, mit denen sich Daten über unterschiedliche Umgebungen hinweg effektiv verwalten lassen, unerlässlich.

Data Mesh und Data Fabric dienen zum Verbessern der Verfügbarkeit, Qualität und Integration der Daten, ihr Bezug zur Data Governance ist jedoch unterschiedlich:

• Ein Data Mesh dezentralisiert die Data Governance, sodass domänenspezifische Teams ihre Daten eigenständig verwalten können. Dies fördert Agilität und Innovation.
• Eine Data Fabric zentralisiert die Data Governance und stellt somit sicher, dass die Daten in der gesamten Organisation harmonisch integriert und konsistent reguliert werden.

Für ein Data Mesh ist effektive Data Governance von wesentlicher Bedeutung. Sie ermöglicht es Domänenbesitzern, die Daten eigenständig zu verwalten und dabei die allgemeinen Richtlinien der Organisation zu erfüllen. Sie stellt außerdem sicher, dass die Daten jeder Domäne genau und konform sind und auf sichere Weise auf sie zugegriffen werden kann. Diese Struktur ermöglicht Ihnen Folgendes:

• Erhöhen der Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Datenprodukte
• Schnelle lokale Entscheidungsfindung
• Schnellere Reaktion auf abteilungsspezifische Anforderungen – ohne die Vertraulichkeit und Sicherheit der Daten zu gefährden

Data Governance bietet mit einer Data Fabric das Framework, das sicherstellt, dass die Daten in der gesamten Organisation standardisiert und konform sind und ordnungsgemäß verwaltet werden, unabhängig von ihrem Ort. Die zentrale Data Governance unterstützt Folgendes:

• Eine einheitliche Sicht auf genaue und zeitnahe Daten
• Umfassende Risikominderung und Compliance
• Bessere Entscheidungsfindung durch höhere Datenkompetenz

Egal, welche Architektur die richtige für Sie ist: Eine robuste Data Governance ist unverzichtbar, um Risiken zu mindern, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und die Datenqualität zu bewahren.

Sie fördert eine durch Datenkompetenz und Zuverlässigkeit geprägte Kultur, indem klare Protokolle für die Nutzung, Vertraulichkeit und Sicherheit der Daten definiert werden. Governance-Frameworks in Data-Mesh- und Data-Fabric-Architekturen helfen Ihnen, im gesamten Unternehmen fundiertere und effektivere datengestützte Entscheidungen zu treffen, indem sie die Sichtbarkeit und Kontrolle der Daten verbessern.

Schaffen Sie mit der Precisely Data Integrity Suite die Voraussetzungen für moderne Datenmanagement-Architekturen.

Müssen Sie das volle Potenzial Ihrer Datenbestände ausschöpfen, um in einem datengesteuerten Marktumfeld mithalten zu können?

Eine effektive Data Governance und Analyse-Governance ist unbedingt erforderlich.

Data Governance ist jedoch mit besonderen Herausforderungen verbunden, insbesondere wenn es darum geht, die erforderlichen Tools für Nutzer bereitzustellen und Kenntnisse zu vermitteln, damit Daten effizient und verantwortungsvoll genutzt werden.

Deshalb ist ein flexibles, unternehmensfreundliches Data-Governance-Framework unerlässlich. Es muss den Nutzern Folgendes in Echtzeit ermöglichen:

• Einfaches Verständnis der Metadaten für wichtige Datenprodukte
• Zuordnung der Richtlinien für die Nutzung
• Kenntnis der Verfahren für den Zugriff

Dieses Maß an Transparenz gewährleistet Data Governance und fördert gleichzeitig eine Kultur der Datenkompetenz und Compliance in Ihrer Organisation, sodass Ihre Dateneinblicke stets zeitnah und relevant sind. Daher überrascht es nicht, dass flexible Data Governance in modernen Datenarchitekturen wie Data Fabric und Data Mesh, mit denen die Zuverlässigkeit der Daten und Analysen erhöht werden, unverzichtbar ist.

Eine intuitive Benutzeroberfläche oder ein intuitiver Datenkatalog wird ebenfalls benötigt, damit Benutzer vorhandene Datenprodukte in Ihrem Unternehmen schnell erkennen und nachvollziehen können, einschließlich technischer Metadaten, Datenqualität und Herkunft.

Datenkataloge bieten einen übersichtlichen aktuellen Datenbestand, sodass Sie Redundanzen vermeiden und die Datenermittlung beschleunigen können. Anschließend profitieren Sie von einer besseren, fundierteren Entscheidungsfindung und einer höheren betrieblichen Effizienz.

Durch die Integration dieser Elemente in die Data Governance und Analyse-Governance wird die Agilität des Unternehmens verbessert und die Compliance gewahrt.

Stellen Sie Benutzern benutzerfreundliche Tools bereit und bieten Sie ihnen datengestützte Einblicke in Echtzeit. So ebnen Sie den Weg für innovative datengestützte Strategien und Lösungen, die das Unternehmenswachstum fördern und Ihnen Wettbewerbsvorteile sichern.

Sehen Sie sich das Webinar an: Enabling Real Time Data and Analytics: Key Considerations and Best Practices

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. In Anbetracht der schnell zunehmenden Anzahl der durch diese Lösungen ermöglichten Geschäftschancen ist dies kein Wunder. KI bietet u. a. folgende Anwendungsmöglichkeiten:

• Steigern der internen Produktivität
• Gewinnen und Binden von Kunden durch stärker personalisierte Experiences
• Entwickeln neuer Ideen für Wettbewerbsvorteile
• … und viele weitere Möglichkeiten

Die meisten Unternehmen haben jedoch Mühe, ihre Daten für das Trainieren der Modelle zu nutzen, sodass KI-Systeme verzerrte Ausgaben und ungenaue Empfehlungen liefern. Außerdem erhöht der zunehmende Umfang von Datenschutzvorschriften das Risiko von Strafzahlungen, wenn Sie nicht für die ordnungsgemäße Handhabung der Daten sorgen.

Der Erfolg Ihrer KI-Initiative hängt von umfassender Data Governance ab, um häufige Stolperfallen zu umgehen und sicherzustellen, dass die Daten zum Trainieren von Modellen verwendet werden können.

Eine robuste Data-Governance-Lösung beantwortet z. B. folgende wichtige Fragen:

Ist das Dataset für mein Modell geeignet?

Welche Richtlinien gelten für diese Daten?

Enthalten die Daten vertrauliche personenbezogene Informationen?

Haben die Daten eine hohe Qualität?

Dies stellt sicher, dass die KI-Modelle mit genauen, relevanten Daten trainiert werden und die Erkenntnisse und Ergebnisse eine höhere Qualität aufweisen.

Das Erzielen einer robusten Data Governance kann jedoch äußerst schwierig sein, wenn Sie nicht wissen, über welche Daten Sie verfügen, wo sie gespeichert sind oder wie sie verwendet werden. Ohne das richtige Data-Governance-Framework kann Ihre KI-Initiative zum Stillstand kommen.

Mit dem richtigen Data-Governance-Framework und den richtigen Funktionen stellen Sie den Erfolg Ihrer KI-Initiative sicher. Sie vermeiden häufige Probleme und profitieren von allen Vorteilen, einschließlich Wettbewerbsvorteilen, die damit einhergehen.

Nutzen Sie die Vorteile von KI, indem Sie mit dem Data Governance-Dienst der Precisely Data Integrity Suite Ihre KI-Datenrichtlinien und -Prozesse verwalten.

Es erfordert eine unternehmensgerechte Herangehensweise an Data Governance, um alle Benutzer einzubinden und unterschiedliche Geschäftsanwendungsfälle im Hinblick auf Analysen, betriebliche Verbesserungen und Compliance-Anforderungen zu berücksichtigen. Um die Umsetzung und Zusammenarbeit zu verbessern, müssen Datenbenutzer aus dem geschäftlichen und technischen Bereich über ein gemeinsames und dokumentiertes Verständnis darüber verfügen, welche Daten wichtig sind, wie sie bezeichnet werden und wo sie verwendet werden.

Moderne Data-Governance-Lösungen beschleunigen diese Angleichung mit einem intuitiven und leicht verständlichen Framework bzw. Metamodell, das Ihr Geschäftsmodell widerspiegelt. So wird für Vertrautheit gesorgt und die Einführung erleichtert. Es ist auch wichtig, mit semantischem Tagging in jeder Sprache suchen zu können, um ähnliche und zugehörige Bestände mühelos zu finden.

Erstklassige Data-Governance-Lösungen bieten dynamische Diagramme, mit denen Benutzer schnell den Lebenszyklus der Daten und wichtige Beziehungen zu anderen Systemen und Prozessen visualisieren können. Eine unternehmensfreundliche Darstellung der Datenherkunft, Auswirkungsanalysen und Prozessen liefern noch mehr Kontext für die Datenbestände.

Die letzte erforderliche Komponente zur Verbesserung der Datenkompetenz und zur Bereitstellung von wahrhaft unternehmensfreundlichen Lösungen ist Automatisierung. Ihre Data-Governance-Lösung muss komplexe Metadaten schnell durchsuchen, Profile dazu erstellen und bewerten können. Beschleuniger für die Automatisierung der Metadatenerfassung müssen zudem nativ in der Lage sein, Ihren Datenkatalog auf dem neuesten Stand zu halten. Suchen Sie nach leicht konfigurierbaren Workflows, um Datenanforderungen zu dokumentieren, die Zusammenarbeit zu ermöglichen und so im Unternehmen eine datengestützte Kultur zu entwickeln.

Hier erfahren Sie mehr über die vier wichtigsten Prioritäten beim Entwickeln eines Data-Governance-Programms, das Ihrem Team kontinuierlich Geschäftswert liefert.

Das Testen Ihres Data-Governance-Programms sollte als kontinuierliche Strategie erfolgen und in Ihre gewählte Data-Governance-Lösung eingebettet sein. Ohne Kennzahlen zur Auswirkung Ihrer Governance-Initiative auf Ihre Geschäftsziele läuft Ihr Programm Gefahr, Sponsoren und finanzielle Mittel zu verlieren.

Um neue Governance-Programme zu beschleunigen, sollten Sie vorhandene Data-Governance-Programme durch einen nachgewiesenen ROI untermauern. Um das Vertrauen in den Wert Ihrer Governance-Initiativen zu stärken, müssen Sie Datenbestände im Hinblick auf folgende Aspekte identifizieren, verknüpfen und messen:

• Geschäftsziele, Vorgaben, KPIs und Kennzahlen
• Wichtige Geschäftsprozesse und operative Leistung
• Transformations-, Compliance- und Analyse-Initiativen

Suchen Sie nach einer Data-Governance-Lösung, mit der Sie personalisierte Dashboards erstellen können, in denen die Governance- und Qualitätsmessungen wichtiger, für die jeweiligen Benutzer relevanter Datenbestände sichtbar gemacht machen. Mit Dashboards können Benutzer die Wirkung der Governance-Strategie auf ihre Geschäftsziele und -ergebnisse nachverfolgen und dokumentieren.

Eine wertorientierte Perspektive zeigt, dass Data Governance nicht einfach nur eine weitere Aufgabe ist, sondern ein wichtiges strategisches Programm mit messbaren Ergebnissen.

Lesen Sie sich diese Fallstudie durch, die beschreibt, wie Keurig Green Mountain eine unternehmensgerechte Data-Governance-Lösung implementiert hat, um seine strategischen Ziele zu erreichen und ein skalierbares Framework für langfristigen Erfolg zu schaffen.

Datenqualität und Data Governance stehen in einer symbiotischen Beziehung. Die meisten Data-Governance-Programme haben ein gemeinsames Ziel: die Transparenz rund um die Datenqualität steigern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Data Governance erfordert passende Datenqualitätswerkzeuge, die nicht nur Rohdaten bereinigen, sondern auch Datenfehler und Probleme aufdecken. Damit können die besten Standards implementiert und die Datenqualität unter Anwendung von Richtlinien für kritische Datenelemente langfristig gesichert werden. Zur Optimierung bewährter Datenqualitätsverfahren werden auch immer öfter Machine-Learning-Funktionen eingesetzt, die Trends und Muster erkennen.

Ihre Data-Governance-Lösung sollte mit branchenführenden Datenqualitätslösungen kompatibel sein, um Datenqualitätsbewertungen zu Schlüsseldatenbeständen transparenter zu machen. Zudem sollte die Interaktion mit den zuständigen Teams verstärkt werden, um Probleme proaktiv zu beheben und Standards und Best Practices durch dokumentierte Workflows zu optimieren.