Data Governance in Unternehmen

Starten wir zunächst mit einer Einordnung: Data Governance ist ein umfassender Prozess und ein Rahmenwerk zur Verwaltung von Daten in einer Organisation. Sie umfasst Regeln, Richtlinien, Standards, Verfahren und Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass Daten in einer Organisation auf effiziente, konsistente und sichere Weise erfasst, gespeichert, genutzt und geschützt werden. Die Hauptziele von Data Governance sind die Sicherstellung der Datenqualität, die Einhaltung von Vorschriften, die Risikominimierung und die Gewährleistung von Datenintegrität. Sie beeinflusst somit:

1. Datenverantwortung: Die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung in der Organisation. Dies kann z.B. die Benennung eines Data Stewards oder Data Owners für bestimmte Datenbereiche oder Datensätze beinhalten.
2. Datenqualität: Die Festlegung von Standards und Verfahren zur Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten
3. Datenklassifikation: Die Einordnung von Daten nach Sensibilität und Wichtigkeit, um den angemessenen Schutz sicherzustellen
4. Sicherheit und Datenschutz: Die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen und Datenschutzrichtlinien zum Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff
5. Compliance: Die Gewährleistung, dass die Datennutzung den gesetzlichen Anforderungen und Vorschriften entspricht
6. Datenlebenszyklusmanagement: Die Planung und Steuerung des gesamten Lebenszyklus von Daten, einschließlich Erfassung, Speicherung, Nutzung und Löschung
7. Datenkatalogisierung: Die Erstellung von Datenkatalogen oder Metadaten, um den Zugriff und die Suche nach Daten zu erleichtern

Data Governance ist ein entscheidender Bestandteil für Unternehmen in einer datengetriebenen Welt. Sie trägt dazu bei, Vertrauen in die Daten zu schaffen und stellt sicher, dass Daten als wertvolle Vermögenswerte behandelt werden. Durch eine zielgerichtete Data Governance kann die Wertschöpfung von Daten stattfinden und als Grundlage für Entscheidungen genutzt werden.

Auch auf der diesjährigen DataGovKon haben Vertreterinnen und Vertreter namhafter Unternehmen spannende Vorträge präsentiert – aus Industrie, Dienstleistung und Handel, von ALDI über Evonik bis Zurich.

Besonders auffällig war das anhaltende Interesse an der Einhaltung von Datenqualitätsrichtlinien, insbesondere bei produzierenden Unternehmen. Hier gibt es häufig eine Kluft zwischen den operativ Mitarbeitenden, die Daten sammeln, und denjenigen, die die Daten analysieren. Viele Unternehmen haben erfolgreich Strategien entwickelt, um die Vorteile einer verbesserten Datenauswertung direkt an die Produktionsabläufe zurückzuführen, wodurch die Compliance mit Datenqualitätsrichtlinien gestärkt wird.

Ein Schwerpunkt lag auch auf der Data Literacy, der Fähigkeit, Daten zu verstehen und daraus Schlüsse zu ziehen. Um von Daten zu profitieren, müssen Mitarbeitende diese zunächst verstehen können. Die Kommunikation von Data-Governance-Richtlinien spielte hier eine entscheidende Rolle. Mitarbeitende, die Daten erfassen, weitergeben oder verarbeiten, müssen genau wissen, welche Richtlinien gelten, um die Einhaltung zu gewährleisten. 

Ein besonderes Highlight war der Vortrag von Michael Bendixen (LEGO Group), der einen informativen LEGO-Animationsfilm zu Data Governance präsentierte. Dieser veranschaulichte, wie wichtig eine zielgruppengerechte Kommunikation ist. 

Ein weiteres Highlight war der Vortrag von Dr. Lisa Bechthold (Zurich Insurance Group) über KI-Governance. Sie beleuchtete die Anwendungsfelder und Chancen künstlicher Intelligenz im Versicherungsbereich und die damit einhergehenden Herausforderungen hinsichtlich Fairness und Transparenz. GenAI hat großes Potenzial, um Texte und Dokumente effizienter zu gestalten und Empfehlungen per ChatBot an Kunden zu ermöglichen. Dennoch werden weiterhin ethische Aspekte von Modellen für die Bewertung von Versicherungsrisiken erforscht, um sicherzustellen, dass ein ethischer und fairer Ansatz gewahrt bleibt.

Was in die den geschilderten Erfahrungen der Vortragenden ebenso wie in den Gesprächen in Pausenzeiten sichtbar wurde, ist, dass Data Governance immer angepasst sein muss an das Unternehmen.

• Bei der Implementierung von Data Governance ist es entscheidend, dass Unternehmen die Einzigartigkeit ihrer Datenlandschaft und Geschäftsanforderungen berücksichtigen. Während bewährte Frameworks und Best Practices wertvolle Orientierungshilfen bieten, können sie nicht einfach pauschal übertragen werden. Das liegt daran, dass jedes Unternehmen seine eigenen Datenquellen, -prozesse und -ziele hat.
• Die Umgebung, in der die Daten eines Unternehmens genutzt und verwaltet werden, ist höchst vielfältig. Data Governance muss sich also an diese Vielfalt anpassen, und zwar von der Art der gesammelten Daten bis hin zur Art der Geschäftsprozesse und der spezifischen Branchenanforderungen. Was für ein Unternehmen funktioniert, mag für ein anderes ineffektiv sein.
• In diesem Kontext ist das Prinzip „One-Size-Fits-All“ nicht anwendbar. Vielmehr sollte die Devise lauten: „One-Size-Fits-None“. Data Governance sollte speziell auf die individuellen Bedürfnisse und Ziele eines Unternehmens zugeschnitten sein. Dies ermöglicht eine maßgeschneiderte Herangehensweise, die die effektive Verwaltung, den Schutz und die Nutzung von Daten sicherstellt, um echten Mehrwert zu schaffen. Dies erfordert eine gründliche Analyse und ein Verständnis der spezifischen Herausforderungen und Chancen, denen das Unternehmen gegenübersteht, um eine erfolgreiche und anpassbare Data-Governance-Strategie zu entwickeln.
• Auch die Kommunikation von Data-Governance-Richtlinien und -Verantwortlichkeiten muss an die Unternehmenskultur angepasst sein – bei manchen Unternehmen funktioniert ein spielerische Film, während andere klassischer vorgehen müssen. Konzerne haben andere Anforderungen als mittelständische Familienunternehmen. Wichtig bleibt bei allen eine Zielgruppengerechte Vermittlung. 

Das deckt sich auch mit unseren Erfahrungen. Der Cassini-Ansatz lautet, für jedes Unternehmen Data Governance neu zu denken und Frameworks nur als Rahmen für die Entwicklung einer Data Governance unserer Kunden zu verwenden.