Thought Leadership
Die digitale Transformation in Unternehmen fordert einen offenen, transparenten und sicheren Umgang mit Daten. Daten müssen prozess- und geschäftsbereichsübergreifend zur Verfügung stehen, ihre Bereitstellung und Nutzung verlangt Unterstützung aber auch Spielregeln.
Die Herausforderungen an das Datenmanagement sind dabei komplex und ohne Data Governance nicht in den Griff zu bekommen.
Metadatenmanagement: Das Herzstück einer Data Governance
Data Governance ist erfolgreich, wenn alle Handlungsfelder von der Strategie über die Organisation und die Prozesse bis hin zum Metadatenmanagement einbezogen werden.
Ist Data Governance eine komplexe Lösung für eine komplexe Herausforderung? Optimale Lösungen sind nicht grundlegend einfacher als die Aufgabe, die sie zu bewältigen haben. Der Weg zur Lösung kann jedoch smart und agil gewählt werden.
Herzstück einer Data Governance ist das Metadatenmanagement mit Hilfe eines Datenkatalogs. Das Wissen über die Daten, ihre Herkunft und Nutzung, deren fachlichen Gehalt und die Verantwortlichkeiten für Herkunft und Verwendung sind das Fundament einer erfolgreichen Data Governance..
Datenkatalog als erstes Minimum Viable Product der Data-Governance-Initiative
In einem Data-Governance-Pilotprojekt wird der Datenkatalog zum MVP der Data-Governance-Initiative. Bei der prototypischen Erstellung des Datenkatalogs können alle Handlungsfelder einer Data Governance in das Projekt einbezogen werden.
In der Erarbeitung von Ziel, Nutzen, Anwendung und Anwendern sowie Inhalt des Datenkatalogs spiegeln sich die „großen“ Themen der Data-Governance-Initiative wie Strategie, Ziele, Reichweite, Organisation und Prozesse wider.
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Bilder: Data Governance – Handlungsfelder, Metadaten, Datenkatalog und Roadmap (Quelle b.telligent)
Sechs Schritte eines agilen Pilotprojekts Data Governance:
- Erarbeiten Sie zuerst die Struktur und die fachlichen Inhalte des Datenkatalogs auf der Basis einer Vorlage und identifizieren Sie damit gleichzeitig die fachliche Reichweite und die Nutzungsszenarien des Katalogs und der Data-Governance-Initiative.
- Während der exemplarischen Befüllung des Datenkatalogs sammeln Sie bereits wichtige Einsichten in die für die Data Governance erforderliche Zusammenarbeit (Prozesse) und Organisation in Ihrem Unternehmen sowie über den tatsächlichen Nutzen, den der Katalog und damit die Initiative in Ihrem Unternehmen stiften kann.
- Die erforderlichen Prozesse sowie die erkennbaren Nutzenargumentationen für die Data-Governance-Initiative leiten Sie in einem anschließenden Workshop ab. Hier diskutiert man auch die Erfahrungen der ersten Schritte.
- Ein weiterer Workshop vermittelt Kenntnisse zu den Anforderungen an eine Data-Governance-Strategie und -Organisation und nimmt erste Lösungsansätze für Ihr Unternehmen in den Blick.
- Mit den Erfahrungen bei der Erstellung des Datenkatalogs und den Workshop-Ergebnissen ist die Grundlage dafür gegeben, eine Roadmap für Ihre Data-Governance-Initiativen zu erstellen.
- Mit einer abschließenden Bewertung der Ergebnisse des Pilotprojektes leiten Sie eine erste Abschätzung des Umfangs und des Aufwandes für die Data-Governance-Initiative und die damit verbundenen Veränderungen in der Organisation ab.
Sie können das Vorgehen in den Handlungsfeldern priorisieren und Quick Wins identifizieren, um das Einführungsprojekt Ihrer Data-Governance-Initiative zu modularisieren und einen Phasenplan und ein Projektvorgehensmodell abzuleiten.
Realitätscheck für Ihre Data-Governance-Initiative
Starten Sie agil und smart in Ihre Data-Governance-Initiative, können Sie die Erstellung des Datenkatalogs als Realitätscheck für alle Handlungsfelder der Initiative nutzen und gewinnen in jedem Fall den Datenkatalog als Fundament Ihrer Initiative. Die konkrete Arbeit am Katalog wird Ihnen unverzichtbare Einsichten in die Chancen und Vorgehensweisen, aber auch in kluge Grenzen einer Data-Governance-Initiative in Ihrem Unternehmen geben.
Dr. Jörg Westermayer leitet das Competence Center Data Governance bei b.telligent. Er verfügt über zwanzig Jahre Beratungs- und Führungserfahrung in den Themen BI und DWH mit einem Schwerpunkt auf BI Strategie, Metadaten Management und Datenqualitätsmanagement.
www.btelligent.com
