In der heutigen datengetriebenen Welt ist die Bedeutung von Data Governance im Analytics Umfeld nicht zu unterschätzen. Unternehmen setzen zunehmend auf Business Intelligence (BI) und Business Analytics (BA), um fundierte Entscheidungen zu treffen, die Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Doch ohne eine solide Data Governance Strategie kann der Wert der Datenanalyse stark beeinträchtigt werden. In diesem Artikel beleuchten wir, was Data Governance im Analytics Umfeld bedeutet, welche Herausforderungen und Vorteile sie mit sich bringt und wie Unternehmen eine effektive Data Governance implementieren können.
Was ist Data Governance?
Data Governance umfasst die Prozesse, Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten, die erforderlich sind, um die Qualität, Integrität, Sicherheit und Verfügbarkeit von Daten in einer Organisation sicherzustellen. Ziel ist es, sicherzustellen, dass Daten zuverlässig und konsistent sind, damit sie effektiv zur Entscheidungsfindung genutzt werden können.
Die Rolle der Data Governance im Analytics Umfeld
Im Analytics Umfeld ist Data Governance von zentraler Bedeutung. Daten werden aus verschiedenen Quellen gesammelt, transformiert und analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ohne eine strikte Governance können diese Daten jedoch inkonsistent, ungenau oder unvollständig sein, was zu fehlerhaften Analysen und schlechten Geschäftsentscheidungen führt.
In den nächsten beide Abschnitten stellen wir Ihnen sowohl vier Herausforderungen als auch vier Vorteile gegenüber, sodass Sie sich ein besseres Bild zur Data Governance im Analytics Umfeld machen können:
4 Herausforderungen bei der Data Governance
Herausforderung 1: Datenqualität
Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Qualität der Daten sicherzustellen. Daten können Fehler enthalten, unvollständig oder veraltet sein, was die Analyseergebnisse verfälscht.
Herausforderung 2: Datensilos
In vielen Unternehmen sind Daten in verschiedenen Abteilungen oder Systemen isoliert (Datensilos). Dies erschwert den Zugang und die Integration der Daten für eine ganzheitliche Analyse.
Herausforderung 3: Sicherheit und Datenschutz
Der Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO) sind wesentliche Aspekte der Data Governance.
Herausforderung 4: Verantwortlichkeiten
Klare Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten für die Datenverwaltung sind oft nicht definiert, was zu Chaos und ineffizienter Datenverarbeitung führen kann.
4 Vorteile einer effektiven Data Governance:
Nachdem wir die Herausforderungen beleuchtet haben, wenden wir uns nun den Vorteilen zu, die eine effektive Data Governance mit sich bringt:
Vorteil 1: Verbesserte Datenqualität
Durch die Implementierung strenger Qualitätskontrollen und Validierungsprozesse wird die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Daten erhöht.
Vorteil 2: Bessere Entscheidungsfindung
Hochwertige und konsistente Daten ermöglichen fundierte und präzise Geschäftsentscheidungen, die das Unternehmenswachstum fördern.
Vorteil 3: Erhöhte Effizienz
Standardisierte Prozesse und klare Verantwortlichkeiten verbessern die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse.
Vorteil 4: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Eine solide Data Governance stellt sicher, dass alle datenschutzrechtlichen Anforderungen eingehalten werden, wodurch das Risiko von Strafen und Reputationsschäden reduziert wird.
In 5 Schritten implementieren Sie eine effektive Data Governance Strategie
Nachdem wir die Vorteile betrachtet haben, werfen wir nun einen Blick darauf, wie Sie eine effektive Data Governance Analytics Strategie implementieren können.
Die Implementierung einer effektiven Data Governance Strategie erfordert sorgfältige Planung und Engagement auf allen Ebenen der Organisation. Wir zeigen Ihnen gerne einige dieser sorgfältigen Planungs-Schritte, die Sie als Unternehmen durchführen können: Von der Definition von Richtlinien und Standards (Schritt 1), der Einführung eines BACCs (Schritt 2), dem Datenkatalog und Metadatenmanagement (Schritt 3) sowie der Schulung und dem Bewusstsein (Schritt 4) bis hin zu einer kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung (Schritt 5).
Schritt 1: Definition von Richtlinien und Standards
Es müssen klare Richtlinien und Standards für die Datenverwaltung definiert werden. Dazu gehören Regeln für die Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -sicherung.
Schritt 2: Einführung eines BACCs
Die Schaffung eines Business Analytics Competence Centers (BACC) hilft maßgeblich bei der Umsetzung und Überwachung der Data Governance. Dieses Team sollte aus Vertretern verschiedener Abteilungen bestehen, um eine ganzheitliche Sicht auf die Datenanforderungen zu gewährleisten.
Schritt 3: Datenkatalog und Metadatenmanagement
Ein zentraler Datenkatalog hilft dabei, alle verfügbaren Datenquellen zu dokumentieren und zu organisieren. Metadatenmanagement ermöglicht es, die Herkunft, den Kontext und die Qualität der Daten nachzuverfolgen.
Schritt 4: Schulung und Bewusstsein
Im besten Fall sind alle Mitarbeiter in den Prinzipien der Data Governance geschult. Dies ermöglicht erst, ein Bewusstsein für die Bedeutung der Datenqualität und die Einhaltung von Richtlinien zu entwickeln.
Schritt 5: Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung
Data Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufender Prozess. Es sollten Mechanismen zur kontinuierlichen Überwachung und Verbesserung der Datenqualität und -sicherheit implementiert werden.
Es wird also deutlich, dass die Implementierung einer effektiven Data Governance Analytics Strategie eine wichtige Rolle spielt. Es stellt sich aber die Frage, wie genau Data Governance im Zusammenspiel mit Data Warehousing aussieht. Wie gut, dass wir Ihnen das anhand einiger Tools & Funktionen, die sich durch die Kombination von „SAP Datsphere“ und „SAP Analytics Cloud“ ergeben, im nächsten Kapitel erörtern!
Data Governance im Zusammenspiel mit Data Warehousing
Für Unternehmen, die SAP‘s State-of-the-Art Analytics Tools, zum Beispiel SAP Datasphere in Kombination mit SAP Analytics Cloud nutzen, bieten sich zahlreiche Tools und Funktionen zur Unterstützung der Data Governance:
Datenintegration und -konsolidierung:
Zusammen ermöglichen sie die nahtlose Integration und Konsolidierung von Daten aus den verschiedensten Quellen, wodurch Datensilos aufgelöst werden.
Qualität der Daten:
SAP Datasphere bietet Funktionen zur Überprüfung und Sicherstellung der Datenqualität, einschließlich Datenvalidierung und -bereinigung.
Transparenz und Nachverfolgbarkeit:
Der Datasphere Data Catalog ermöglicht es, Metadaten zu verwalten und die Herkunft der Daten nachzuverfolgen, was die Transparenz und Verantwortlichkeit erhöht.
Self-Service und Enablement:
Beide Tools bieten hervorragende Möglichkeiten die Fachabteilungen an der Erstellung und auch Änderungen an Analytics Applikationen zu beteiligen. Sie sind bedienerfreundlich aber bieten gleichzeitig eine Fülle an Funktionalitäten und die Weboberflächen machen das Ausrollen von Software unnötig.
Sie möchten mehr zur SAP Analytics Cloud und zu SAP Datasphere erfahren? Wir geben Ihnen gerne individuelle Praxistipps! Einfach passenden Workshop aussuchen & Termin mit unseren Experten vereinbaren.
Hier geht‘s zu den Workshops:
Fazit: Data Governance im Analytics Umfeld ist ein Schlüssel zur Maximierung des Geschäftswerts
Data Governance ist ein wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Datenstrategie im Analytics Umfeld. Durch die Sicherstellung der Datenqualität, -sicherheit und -verfügbarkeit können Unternehmen die Vorteile von Business Intelligence und Analytics voll ausschöpfen. Eine sorgfältig implementierte Data Governance Strategie führt zu besseren Entscheidungen, erhöhter Effizienz und einer stärkeren Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Mit den richtigen Tools und einer engagierten Organisation können Unternehmen die Herausforderungen der Data Governance meistern und den vollen Wert ihrer Daten entfalten.
