Was ist Data Governance?

Auf einen Blick

• Sicherung von Konsistenz und Verlässlichkeit durch definierte Datenstandards.
• Data Governance als strategischer Rahmen, Data Management als operative Umsetzung.
• Klare Rollen wie Data Owner und Data Steward sorgen für eine strukturierte Datenverwaltung.

Data Governance Definition

Unter Data Governance versteht man die strategische Organisation, Kontrolle und den Schutz von Unternehmensdaten, um deren Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit sicherzustellen. Durch die Definition von Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Prozessen wird festgelegt, wer auf welche Weise und in welchen Situationen bestimmte Daten nutzen darf. So wird sichergestellt, dass Daten gemäß ihrer strategischen Bedeutung verwaltet und genutzt werden.

Bei Data Governance geht es nicht nur um die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Datenschutzbestimmungen, sondern auch darum, Daten als wertvolle Ressource gezielt zu nutzen. Durch klare Regeln und eine gezielte Zuweisung von Rollen trägt das Konzept dazu bei, dass Unternehmensdaten konsistent und valide bleiben, was die Grundlage für fundierte Analysen und datengestützte Entscheidungen bildet.

Angesichts wachsender Datenmengen und zunehmender regulatorischer Anforderungen ist ein robustes Data-Governance-Framework mittlerweile unverzichtbar, um Compliance zu sichern, Datenrisiken zu managen und das Potenzial von Big Data gezielt auszuschöpfen.

Warum braucht man Data Governance? – Data Governance Vorteile für Unternehmen

Data Governance ist unverzichtbar für Unternehmen, die Daten als wertvolle Ressource nutzen und dabei höchste Qualitäts- und Sicherheitsstandards erfüllen möchten. Einige der wichtigsten Vorteile sind:

• Compliance und Datenschutz: Unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenschutzrichtlinien wie DSGVO und minimiert das Risiko von Verstößen und Bußgeldern.
• Bessere Entscheidungsfindung: Verlässliche Daten schaffen eine solide Basis für fundierte Entscheidungen, was die Effizienz der Entscheidungstreffung steigert und Risiken minimiert.
• Verbesserte Datenqualität: Sichert durch klare Regeln und Prozesse die Genauigkeit und Konsistenz der Daten, was die Grundlage für valide Analysen und Entscheidungen bildet.
• Effizienz und Skalierbarkeit: Wiederverwendbare Datenprozesse reduzieren den Aufwand für Datenpflege und ermöglichen Unternehmen, flexibler auf Veränderungen zu reagieren.
• Kostensenkung: Zentrale Kontrollmechanismen und eine einheitliche Datenbasis reduzieren Datenfehler und doppelte Datenpflege, was die Kosten für Datenverwaltung senkt.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die ihre Daten besser nutzen, können schneller auf Marktveränderungen reagieren und informierte strategische Entscheidungen treffen.

Was ist das Ziel von Data Governance?

Das Hauptziel von Data Governance ist es, Daten als strategischen Unternehmenswert sicher, zuverlässig und effektiv nutzbar zu machen. Durch klar definierte Strukturen und Verantwortlichkeiten schaffen Unternehmen eine stabile Grundlage für datenbasierte Prozesse. Bedeutende Ziele sind beispielsweise:

• Sicherstellung der Datenqualität: Die Implementierung von Standards und Best Practices, um die Genauigkeit und Verlässlichkeit aller Daten zu garantieren.
• Schutz sensibler Daten: Der strenge Schutz personenbezogener und vertraulicher Daten.
• Transparenz und Nachvollziehbarkeit: Die Gestaltung transparenter Datenprozesse, sodass Datenquellen und -verwendungen klar nachvollziehbar sind.
• Datengetriebene Unternehmenskultur: Die Förderung einer Unternehmenskultur, die auf datengestützten Entscheidungen und Innovationen basiert.
• Minimierung von Risiken: Die Identifikation und Verringerung potenzieller Risiken im Umgang mit Daten.
• Sicherung des Fortbestands: Die langfristige Stabilität und Optimierung des Unternehmens durch gezieltes Risikomanagement.

Was gehört zu Data Governance? – Das Data-Governance-Framework

Ein effektives Data-Governance-Framework bildet das Fundament für eine erfolgreiche Datenverwaltung und -nutzung in Unternehmen. Data Governance beinhaltet verschiedene Elemente, die zusammenarbeiten, um die Datenqualität, –sicherheit und -verfügbarkeit zu gewährleisten:

Was regelt der Data Governance Act?

Der European Data Governance Act (DGA) ist eine zentrale EU-Verordnung, die das Vertrauen in die gemeinsame Nutzung von Daten stärken soll und Mechanismen zur Erhöhung der Datenverfügbarkeit schafft. Der DGA spielt somit seit September 2023 eine entscheidende Rolle in der Regelung des Datenmanagements innerhalb der Europäischen Union.

Zu den wichtigsten Inhalten gehören die Schaffung von Datennutzungsdiensten, die Etablierung von Datenräumen sowie Richtlinien zur Datensicherheit und -vertraulichkeit. Der Data Governance Act trägt somit zur Stärkung einer datengetriebenen Wirtschaft bei, indem er die Transparenz, Effizienz und Integrität von Datenmanagementpraktiken verbessert.

Auf diese Weise schafft der DGA einen rechtlichen Rahmen für die sektorübergreifende Nutzung von Daten. Dadurch sollen in Bereichen wie Gesundheit, Umwelt, Mobilität und Landwirtschaft innovative Lösungen vorangetrieben, und die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Institutionen gefördert, werden.

Insgesamt fördert die Regelung also die Nutzung von Daten und erleichtert den Zugang zu hochwertigen, vertrauenswürdigen Daten. So trägt der Data Governance Act dazu bei, die EU in der datenbasierten Innovation voranzubringen.

Data Governance vs. Data Management: Was ist der Unterschied?

Data Governance und Data Management sind zwei zentrale Konzepte im Umgang mit Daten, unterscheiden sich jedoch grundlegend in ihrer Funktion und Zielsetzung:

Data Governance bildet also die strategischen Richtlinien und Standards, während Data Management diese Regeln, über den gesamten Lebenszyklus der Daten hinweg, praktisch umsetzt. Beide sind entscheidend für eine erfolgreiche Datenstrategie, arbeiten jedoch in unterschiedlichen Rollen für dasselbe Ziel – die optimale Nutzung von Daten als wertvolle Ressource.Um das volle Potenzial hochwertiger und vertrauenswürdiger Daten auszuschöpfen, sind zudem leistungsstarke Werkzeuge erforderlich. Mit der Business-Intelligence-Software DeltaMaster können Unternehmen diese Daten nicht nur analysieren, sondern auch in wertvolle Erkenntnisse verwandeln und von einer fundierten Entscheidungsbasis zu profitieren.

Praxisbeispiel: Data Governance im Controlling

Ein mittelständisches Unternehmen mit mehreren Gesellschaften stellt fest, dass dieselbe Kennzahl – etwa der Deckungsbeitrag – in verschiedenen Abteilungen unterschiedlich berechnet wird. Vertrieb, Controlling und CFO arbeiten mit abweichenden Zahlen, was zu Diskussionen in Meetings und fehlerhaften Entscheidungen führt.

Im Zuge eines Data-Governance-Projekts werden einheitliche Definitionen für alle zentralen Kennzahlen festgelegt, Datenverantwortliche (Data Owner) pro Fachbereich benannt und Zugriffs- sowie Änderungsrechte klar geregelt. DeltaMaster wird als zentrale Plattform eingeführt, die alle Gesellschaften auf einer gemeinsamen, validierten Datenbasis zusammenführt. Die Kennzahlenlogik ist einmalig hinterlegt – jeder Bericht, jedes Dashboard, jede Analyse rechnet automatisch nach derselben Logik.

Das Ergebnis: Weniger Abstimmungsaufwand, höhere Akzeptanz der Zahlen im Management und eine verlässliche Grundlage für Planung und Steuerung.

Anwendungsbeispiele: Wo ist Data Governance besonders relevant?

Data Governance kommt überall dort zum Einsatz, wo Daten konsistent, sicher und nachvollziehbar genutzt werden sollen. Die folgenden Beispiele zeigen typische Einsatzfelder in Unternehmen.

Zusammenfassung

Data Governance ist die strategische Grundlage dafür, dass Unternehmensdaten verlässlich, sicher und compliance-konform genutzt werden können. Sie schafft klare Verantwortlichkeiten, definiert Standards und legt den Rahmen fest, in dem Data Management operativ arbeitet. Mit DeltaMaster macht Bissantz Data-Governance-Prinzipien im Controlling und Reporting operativ wirksam – durch einheitliche Kennzahlenlogik, automatisierte Prozesse und eine konsistente, nachvollziehbare Datenbasis.