Data Governance bezeichnet die systematische Steuerung und Verwaltung von Daten in einem Unternehmen. Ziel ist es, die Datenqualität, Sicherheit, Verfügbarkeit und Compliance sicherzustellen. Dabei werden Verantwortlichkeiten, Prozesse und Richtlinien definiert, um den Umgang mit Daten transparent und kontrolliert zu gestalten.

Typen / Arten:

• Strategische Data Governance: Festlegung von Zielen, Richtlinien und Rahmenbedingungen auf Führungsebene.
• Operative Data Governance: Umsetzung der Richtlinien im Tagesgeschäft, z. B. Datenpflege und Monitoring.
• Technische Data Governance: Einsatz von Tools und Technologien zur Automatisierung und Kontrolle von Datenprozessen.

Beispiele:

• Einführung von Datenqualitätsprüfungen in CRM-Systemen.
• Definition von Zugriffsrechten auf sensible Kundendaten.
• Erstellung eines Datenkatalogs zur Übersicht aller Unternehmensdaten.

Vorteile:

• Höhere Datenqualität und verlässliche Entscheidungsgrundlagen.
• Verbesserte Einhaltung gesetzlicher Vorgaben (z. B. DSGVO).
• Effizientere Datenverwaltung und klare Verantwortlichkeiten.

Nachteile:

• Implementierung kann zeit- und kostenintensiv sein.
• Erfordert unternehmensweite Zusammenarbeit und Kulturwandel.
• Fehlende Flexibilität bei zu starren Regeln kann Innovation hemmen.

Fazit:

Data Governance ist ein essenzieller Bestandteil moderner Datenmanagement-Strategien. Sie schafft Transparenz, Sicherheit und Vertrauen in Unternehmensdaten, stellt jedoch auch Anforderungen an Ressourcen und Organisationsstruktur.