DataGovernanceProzessen

DataGovernanceProzessen bezeichnet eine Reihe strukturierter Aktivitäten und Arbeitsabläufe, die sicherstellen sollen, dass Daten im gesamten Unternehmen konsistent, von hoher Qualität, zugänglich und regelkonform genutzt werden können. Ziel ist es, Verantwortlichkeiten festzulegen, Standards zu etablieren und Transparenz über den Umgang mit Daten zu schaffen.

DataGovernanceProzessen umfassen Datenhoheit und -verantwortung, Richtlinien und Standards, Metadata-Management, Datenkataloge, Datenqualität, Data Lineage, Datenschutz und Sicherheit, Zugriffssteuerung, Änderungsmanagement, Risikomanagement sowie Compliance und Audit-Anforderungen. Für die Umsetzung werden Governance-Runktionen wie Data Governance Council, Datenverantwortliche (Data Owners) und Datenstewards eingesetzt. Prozesse werden durch Policies definiert, die Rollen, Verantwortlichkeiten, Freigaben und Eskalationen regeln. Ein Governance-Framework unterstützt die Koordination über Abteilungsgrenzen hinweg und sorgt für konsistente Entscheidungen.

Auf dem Lebenszyklus der DataGovernanceProzessen stehen Planung, Design, Implementierung, Betrieb, Überwachung und Optimierung. Typische Prozesse umfassen Datenqualitätsmanagement, Stammdaten- und Metadaten-Management, Datenkatalogisierung, Datenherkunft (Data Lineage), Policy- und Compliance-Verwaltung, Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Datenaufbewahrung, Archivierung und Löschung, Monitoring, Auditierung sowie Schulung und Awareness. Die Vorteile liegen in besseren Entscheidungsgrundlagen, erhöhter regulatorischer Compliance, reduzierten Datenrisiken und effizienteren Betriebsabläufen. Herausforderungen ergeben sich aus der Koordination zwischen Fachbereichen, unklarem Ownership, Datensilos, Kosten und dem fortlaufenden Bedarf an Anpassungen an neue Regularien.