Die Unternehmen von heute sammeln riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Kundeninteraktionen, Website-Besuche, Aktivitäten in sozialen Medien, IoT-Geräte und mehr. Je größer die Datenmenge ist, desto mehr müssen diese Unternehmen in ein Data Governance Framework investieren.
Laut einer Forbes-Umfrage sagten 71 % der Unternehmen voraus, dass ihre Investitionen in Data Governance drastisch steigen werden, um die QualitätKonsistenz und Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern. Data Governance sorgt für die Verbesserung des gesamten Lebenszyklus von Daten in einem Unternehmen. Gleichzeitig definiert das Data-Governance-Rahmenwerk die praktischen und umsetzbaren Grundzüge der Data Governance.
Was ist Data Governance?
Data Governance bezieht sich auf die Richtlinien, Verfahren und Standards, die Unternehmen für die Verwaltung ihrer Datenbestände verwenden. Sie umfasst verschiedene Aktivitäten wie das Datenqualitätsmanagement, den Datenschutz und die Datensicherheit.

Ein praktisches Beispiel für Data Governance ist die Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), die von der Europäischen Union eingeführt wurde. Die GDPR regelt, wie Unternehmen die persönlichen Daten von Einzelpersonen innerhalb der EU erfassen, verarbeiten und speichern, und legt strenge Regeln für den Datenschutz und die Privatsphäre fest.
Warum ist Data Governance wichtig?
Die größten Unternehmen der Welt, wie Amazon, Microsoft, Facebook und Google, sammeln riesige Mengen an Kundendaten. Sie nutzen diese Daten, um ihre Dienstleistungen durch ein verbessertes personalisiertes Erlebnis zu verbessern und jedes Segment des Unternehmens durch einen datengesteuerten Ansatz zu verbessern.
Die erfolgreiche Handhabung, Verwaltung und Implementierung von Big Data-Assets ist nur mit einem geeigneten Data Governance-Plan möglich. Die Maßnahmen, die zur Data Governance gehören, sind bei der Verwaltung von Unternehmensdaten sehr umfangreich.
Berichten demnach verwalten Facebook und Google Datenbanken mit mehr als Hunderten von Petabytes. Diese Größe bringt Komplexität in den Lebenszyklus der Daten, so dass Data Governance Frameworks ins Spiel kommen. Alles, was im Rahmen des Data-Governance-Programms eines Unternehmens definiert wird, wird praktisch mit Hilfe eines Frameworks umgesetzt.
Ein Data Governance Framework ist ein strukturierter Ansatz für die Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens. Es bietet eine Reihe von Leitlinien, Richtlinien, Verfahren und Best Practices, die eine effektive Data Governance ermöglichen.
Wie funktioniert das Data Governance Framework?
Ein Data Governance Framework umfasst in der Regel eine Governance-Struktur, Richtlinien, Qualitätsmanagement, Architektur und Sicherheit. Es ist wichtig, den Unterschied zwischen Data Governance und Framework zu verstehen, da Data Governance ein umfassenderes Konzept ist.

An der Data Governance sind mehrere Interessengruppen beteiligt, darunter Unternehmensleiter, IT-Experten, Datenverwalter und Compliance-Beauftragte. Die Verantwortung für die Erstellung und Pflege eines Rahmenwerks liegt in der Regel bei einem designierten Data-Governance-Team oder -Komitee, das sich aus Vertretern verschiedener Bereiche des Unternehmens zusammensetzt.
Letztendlich muss jeder im Unternehmen eine Rolle bei der Sicherstellung einer effektiven Data Governance spielen, und dies erfordert eine Kultur der gemeinsamen Verantwortung, Rechenschaftspflicht und Zusammenarbeit.
Ziele des Data Governance Framework

Datenqualität: Das Data Governance Framework stellt die Datenqualität sicher, indem es Standards und Prozesse einführt, die die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Gültigkeit der Daten gewährleisten.
Datenschutz und Sicherheit: Data Governance unterstützt den Datenschutz und die Datensicherheit durch die Festlegung von Richtlinien und Verfahren zum Schutz sensibler Daten vor unberechtigtem Zugriff, Offenlegung und Missbrauch.
Zugänglichkeit: Die Datenverfügbarkeit und -zugänglichkeit wird erhöht, indem ein System geschaffen wird, das autorisierten Benutzern Zugang zu zuverlässigen und genauen Daten bietet und Datensilos und -duplizierungen reduziert.
Optimierte Nutzung: Data-Governance-Rahmenwerke ermöglichen es Unternehmen, die Datennutzung zu optimieren, indem sie die effektive Nutzung von Daten bei der Entscheidungsfindung fördern, die Möglichkeiten der Datenanalyse verbessern und Möglichkeiten für die Monetarisierung von Daten identifizieren.
Sicherstellung der Compliance: Frameworks stellen sicher, dass die Datenverwaltungspraktiken mit den rechtlichen, regulatorischen und vertraglichen Verpflichtungen innerhalb und außerhalb des Unternehmens übereinstimmen.
Kollaboration: Ein Rahmenwerk erleichtert die kollektive Teamarbeit, indem es die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen, Interessengruppen und IT-Teams fördert, um ein gemeinsames Verständnis von Daten und deren Nutzung zu erreichen.
Geringere Risiken: Ein Rahmenwerk reduziert die Risiken, indem es potenzielle datenbezogene Risiken identifiziert und abmildert und die Geschäftskontinuität im Falle einer Datenverletzung, eines Ausfalls oder einer Katastrophe sicherstellt.
Schritte zur Erstellung eines Data Governance Frameworks
Schritt 1: Definieren Sie den Umfang und die Ziele
Identifizieren Sie die Geschäftseinheiten, Datendomänen und datenbezogenen Risiken, die von dem Rahmenwerk abgedeckt werden müssen, und definieren Sie die Ziele der Data Governance.
Schritt 2: Identifizieren Sie die Beteiligten
Bestimmen Sie die wichtigsten Stakeholder, die an der Data Governance beteiligt sein werden, wie z.B. Unternehmensleiter, Dateneigentümer, Datenverwalter, IT-Experten und Compliance-Beauftragte.
Schritt 3: Eine Struktur einrichten
Richten Sie ein Governance-Team oder einen Ausschuss ein, das bzw. der für die Festlegung von Datenrichtlinien, -verfahren und -standards sowie die Überwachung der Datenqualität, -sicherheit und -konformität zuständig ist.
Schritt 4: Erstellen Sie ein Dateninventar
Identifizieren Sie alle Datenbestände, die in den Geltungsbereich des Frameworks fallen, und erstellen Sie ein Dateninventar, das Metadaten wie Datenherkunft, Eigentümer und Verwendung enthält.
Schritt 5: Definieren Sie Datenrichtlinien und -standards
Erstellen Sie Richtlinien und Standards, die festlegen, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und weitergegeben werden sollen und wie die Datenqualität, die Sicherheit und der Datenschutz gewährleistet werden sollen.
Schritt 6: Implementierung von Data Governance-Prozessen
Definieren Sie die Prozesse für das Datenqualitätsmanagement, die Datensicherheit und den Datenschutz und legen Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten der verschiedenen Beteiligten fest.
Schritt 7: Implementierung von Data-Governance-Tools
Implementieren Sie Data-Governance-Tools, die Data-Governance-Prozesse automatisieren und rationalisieren können, wie z.B. Datenkatalog, Data Lineage, Data Profiling und Datensicherheitstools.
Schritt 8: Überwachen und messen
Überwachen und messen Sie die Effektivität des Data Governance Frameworks, indem Sie Metriken und KPIs definieren, und nutzen Sie das Feedback, um das Framework im Laufe der Zeit zu verbessern.
Warum ist ein Data Governance Framework für Ihr Unternehmen notwendig?
Ein Data Governance Framework hilft Unternehmen, mit großen Datenmengen größere Ziele zu erreichen, und zwar mit kostengünstigen Methoden. Laut einer Fallstudie von HBR haben Unternehmen wie Procter & Gamble (P&G) ein Data Governance-Programm eingeführt, um die Datenqualität und -konsistenz zu verbessern.
Dies führte zu einer Senkung der Lagerkosten um 30 % und einer Steigerung des Kundendienstes um 10 %. Mit einem Data-Governance-Rahmenwerk kann ein Unternehmen bessere Entscheidungen treffen, ohne dass es zu Datenverstößen kommt und ohne dass die gesetzlichen Anforderungen erfüllt werden.
Vorteile von Data Governance
Es gibt so viele Vorteile, die mit Data-Governance-Systemen in einem Unternehmen einhergehen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Vorteile, die Sie erhalten:
Datengesteuerte Entscheidungen
Durch die Einführung eines formellen Data-Governance-Rahmens können Unternehmen sicherstellen, dass die Daten konsistent, genau und zuverlässig sind, was zu einer fundierten und sicheren Entscheidungsfindung führt.
Bessere Kostenkontrolle
Data Governance kann Unternehmen dabei helfen, redundante oder unnötige Daten zu identifizieren und zu eliminieren, die Kosten für die Datenspeicherung zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern, was zu einer besseren Kostenkontrolle und Ressourcennutzung führt.
Optimierte Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Data Governance stellt sicher, dass die Datenverwaltungspraktiken eines Unternehmens mit den einschlägigen Vorschriften übereinstimmen, was dazu beitragen kann, kostspielige Geldstrafen und Rufschädigung zu vermeiden.
Transparente und vertrauenswürdige Beziehung
Durch die Festlegung klarer Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung können Unternehmen Vertrauen und Transparenz bei ihren Stakeholdern aufbauen, insbesondere bei Kunden, die sich zunehmend Sorgen um den Datenschutz und die Datensicherheit machen.
Kalibrierte Risiken
Data Governance bietet einen strukturierten Ansatz zur Identifizierung, Bewertung und Abschwächung von Risiken im Zusammenhang mit Daten, der Unternehmen dabei helfen kann, fundierte Entscheidungen über das Risikomanagement zu treffen und die allgemeine Risikoposition zu verbessern.
Flexibler Zugriff
Durch die Implementierung geeigneter Zugriffskontrollen und Datenschutzmaßnahmen können Unternehmen ihren Mitarbeitern und Stakeholdern einen flexiblen und sicheren Zugriff auf Daten ermöglichen, ohne Datenschutzverletzungen oder Datenmissbrauch zu riskieren.
Data Governance vs. Datenverwaltung
Es handelt sich hierbei um zwei unterschiedliche Konzepte, die oft austauschbar verwendet werden. Data Governance gibt die strategische Richtung für die Datenverwaltung vor, während das Datenmanagement die taktischen Aspekte der Data Governance umsetzt.
Gemeinsam stellen sie sicher, dass Daten effektiv und effizient zur Unterstützung der Geschäftsziele eingesetzt werden.
Bücher und Kurse zu Data Governance
Die Nachfrage nach Fachleuten, die sich mit Data Governance auskennen, ist groß, und wer sein Wissen in diesem Bereich erweitern möchte, kann auf eine Fülle von Ressourcen zurückgreifen. Im Folgenden finden Sie einige der besten Bücher und Kurse zum Thema Data Governance, die Ihnen helfen, mit den neuesten Branchentrends und Best Practices auf dem Laufenden zu bleiben.
#1. Grundlagen der Datenverwaltung - Udemy
Der Udemy-Kurs "Data Governance Fundamentals" vermittelt Führungskräften, wie sie ein Data-Governance-Programm implementieren, das die Datenkonsistenz sicherstellt und den Branchenvorschriften entspricht. Der Kurs behandelt Themen wie Implementierung, Entwicklung einer Charta, Identifizierung von Rollen und Messung des Return on Investment.

Dieser Kurs ist ideal für Unternehmensleiter, die die Datenkonsistenz verbessern oder die Einhaltung von Datenvorschriften wie der GDPR sicherstellen möchten.
#2. Data Governance-Schulung - Udemy
Der Kurs "Data Governance - The Complete Course for Beginners" auf Udemy vermittelt ein umfassendes Verständnis von Data Governance und wie man sie in einem Unternehmen einführt. Darüber hinaus behandelt dieser Kurs Themen wie die Bedeutung von Data Governance, Rollen und Verantwortlichkeiten in einem Data Governance-Programm, Herausforderungen, Best Practices und mehr.
Der Kurs bietet drei Stunden hochwertige, aktuelle Videovorlesungen und liefert praktische, schrittweise Anleitungen zur Umsetzung von Data Governance in einem Unternehmen.

Dieser Kurs ist ideal für Datenexperten, die ihr Wissen über Data Governance vertiefen möchten, für Manager, die ihr Team in das Thema einführen möchten, und für Fachleute, die das Thema verstehen möchten, um Gespräche darüber zu führen.
#3. Data Governance Rahmenwerk - Buch
Das Data Governance Framework: A Complete Guide ist kein Lehrbuch, sondern ein Leitfaden zur Selbsteinschätzung für Unternehmer, Manager, Berater und Führungskräfte, die Best Practices für Data Governance diagnostizieren, implementieren und integrieren möchten. Der Leitfaden enthält Diagnosestandards und -praktiken, evidenzbasierte Strategien und aktuelle Fortschritte bei der Datenverwaltung und Prozessgestaltung.
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Die Käufer erhalten Zugang zu digitalen Komponenten, die es ihnen ermöglichen, Projekte zu priorisieren und ihre Organisationen effektiv zu führen.
Dieses Buch ist ideal für alle, die ihre Data Governance-Initiativen, Organisationen, Unternehmen und Prozesse verbessern möchten.
#4. Data Governance Leitfaden & Spielbuch - Buch
Das Data Governance Guidebook & Playbook von einem Praktiker für Praktiker ist ein umfassendes Rahmenwerk für die Implementierung von Data Governance, das auf jahrzehntelanger Erfahrung und Versuch und Irrtum basiert.
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Das Buch bietet einen Leitfaden für die erfolgreiche Verwaltung der Erstellung, Umwandlung und Nutzung von Daten in verschiedenen Branchen und Unternehmensgrößen. Sie können das flexible Rahmenwerk nutzen, um Ihr Data-Governance-Programm in Gang zu bringen und Fragen im Zusammenhang mit Data Governance zu beantworten.
Jeder, der mit Data Governance zu tun hat, einschließlich Dateneigentümer, -verwalter, -verwahrer, -analysten, -entwickler, -administratoren, -produzenten und -konsumenten, kann dieses Nachschlagewerk nutzen.
#4. Effektive Data Governance - Buch
"Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program" ist ein Leitfaden für Manager und Teamleiter, die ein erfolgreiches Data-Governance-Programm einführen möchten. Das Buch erörtert die Bedeutung von Data Governance bei der Bewältigung von Problemen im Zusammenhang mit Kosten, Wachstum, Verwaltung, Management und Sicherheit.
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Dieses Buch ist ideal für alle, die einen Überblick über Data Governance benötigen und ein erfolgreiches Programm einführen möchten.
#5. Stammdatenmanagement und Data Governance - Buch
Master Data Management And Data Governance ist ein umfassender Leitfaden für den Aufbau einer kundenorientierten Unternehmensumgebung. Es behandelt aktuelle Techniken für die Pflege eines Master-Entity-zentrierten Unternehmensdaten-Frameworks, die Erstellung eines MDM-Business Case und einer Roadmap sowie die Implementierung von mehrschichtigen Sicherheitsrichtlinien.
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Andererseits behandelt dieser Leitfaden auch branchenübergreifende Herausforderungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, die Integration von Altsystemen sowie SOA und Webservices. Das Buch ist eine wertvolle Ressource, um die Effizienz zu steigern, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und sich gegen Sicherheitsbedrohungen zu wehren.
Alle, die mit der Planung und Implementierung von MDM- und Data Governance-Lösungen im Unternehmensmaßstab befasst sind, wie Datenarchitekten, Datenanalysten, IT-Manager und Systementwickler, werden dieses Buch zu schätzen wissen.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Unternehmen über ein robustes Data-Governance-Rahmenwerk verfügen müssen, um Informationen effektiv zu verwalten, die Qualität aufrechtzuerhalten, die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten und datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Daten im heutigen Geschäftsumfeld müssen Unternehmen der Data Governance Priorität einräumen und ihre Data Governance-Rahmenwerke kontinuierlich verbessern.