Tools für Data Governance sind nur ein Teil des Puzzles

Auch wenn Tools für Data Governance hilfreich sind, sollten sich Firmen vor allem auf die Einführung von Best Practices und Standards konzentrieren.

In fast allen Leitfäden zur Einrichtung von Data-Governance-Programmen heißt es, es sei die richtige Mischung aus...

Mitarbeitern, Prozessen und Technologie, die eine erfolgreiche Initiative ausmache. Damit soll vor allem vermittelt werden, dass man sich nicht blind auf Data-Governance-Tools verlassen darf, um die Ziele eines solchen Vorhabens zu erreichen. Mindestens ebenso wichtig ist es, die entsprechenden Rollen, Verantwortlichkeiten, Strategien und Verfahren zu schaffen und klar abzugrenzen.

Gut geführte Data-Governance-Programme ermöglichen die Umwidmung und Wiederverwendung von Daten. Dem entgegen stehen in den meisten Organisationen zahllose systemische, technische und organisatorische Hürden. Schaut man sich die gesamte Datenverarbeitung von Anfang bis Ende einmal genau an, so kommen oft tief sitzende Herausforderungen an das Daten-Management zutage, beispielsweise abweichende Datenmodelle, fehlende Flexibilität bestehender Datenstrukturen und grobe Unstimmigkeiten in der Geschäftsterminologie. Das Produzieren und Pflegen konsistenter Informationen wird somit deutlich erschwert.

Wie erlangt man nun Kontrolle über die Datenbestände des Unternehmens – trotz der oft unterschiedlichen Interessen verschiedener Geschäftseinheiten und Abteilungen sowie der Vielzahl von Datenplattformen, Geschäftsanwendungen und Daten-Management-Ansätzen, die man in Unternehmen häufig findet?

Zunächst einmal muss man operative Datenadministrations-Verfahren mit dokumentierten Best Practices zur Erstellung und Nutzung von Daten und geeigneten Technologien miteinander kombinieren. Eine Zusammenarbeit bei Daten-Management- und Governance-Schritten wird so überhaupt erst möglich - zum Beispiel bei der Festlegung und Durchsetzung interner Datenstandards, der Harmonisierung der Geschäftsterminologie in den Unternehmensdaten, der Einbettung von Datenvalidierungskontrollen in Integrationsroutinen und der Entwicklung gemeinsamer Datenregeln, in denen sich die Anforderungen der Geschäftsanwender des gesamten Unternehmens widerspiegeln.

Im Grunde sind Data-Governance-Software und damit verbundene Technologien eine Ergänzung der Methoden, mit denen man die ursprünglich von Data-Governance-Gremien oder weniger formellen Gruppen von Geschäftsvertretern vereinbarten Strategien in Informationsanforderungen und die entsprechenden Geschäftsregeln übersetzt. Es gibt zahlreiche Arten von Tools, die die Prozesse zur Verbesserung von Data Governance und der Übersichtlichkeit von Informationen unterstützen.

Einige von ihnen wollen wir genauer betrachten:

Data-Governance-Vorlagen. Der Wert standardisierter Vorlagen für die Organisation der Prioritäten, Aufgaben und Ergebnisse eines Data-Governance-Programms wird leider oft verkannt. Es kann sehr hilfreich sein, wenn die Mitglieder von Governance-Gremien sich bei der Festlegung einer Strategie, ihres Umfangs, von Leistungskennzahlen und eines Prozesses zur Eskalation von Problemen an höhere Ebenen an einer entsprechenden Vorlage für eine Data-Governance-Strategie orientieren können. Auch für die Agenda von Gremiensitzungen bieten sich Vorlagen an, in denen die zu behandelnden Data-Governance-Probleme, Vorschläge, Standards und andere Punkte ordentlich aufgeführt werden.

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Datenmodellierungs-Tools. Wie bereits erwähnt, rühren einige der Herausforderungen von Unternehmen in Sachen Governance daher, dass Abweichungen und Widersprüche zwischen Datenmodellen bestehen. Diesen begegnet man am besten, indem man verschiedene Aspekte des Datenmodellierungsprozesses rationalisiert und standardisiert. Dazu kann gehören, dass man zum Beispiel gemeinsame Datenentitätstypen und Datenstrukturen festlegt, für referenzielle Integrität sorgt und die Hierarchie der Datenklassen pflegt. Datenmodellierungs-Tools ermöglichen nicht nur diese und andere Verbesserungen, sie helfen auch dabei, Datenmodelle an der allgemeinen Unternehmensarchitektur auszurichten und wirken sich positiv auf die Pflege der Datenkonsistenz aus.

Software zur Datenprofilerstellung. Die Datennutzbarkeit hängt davon ab, wie effektiv es gelingt, die Schwere von Datenproblemen zu minimieren. Dazu muss man im Rahmen eines Data-Governance-Frameworks die Datenqualität analysieren und bewerten können. Hier kommen unter anderem Tools zur Profilerstellung von Daten (Datensätze, Elemente, Werte) für statistische Analysen und zur Evaluierung von Datenmodellen ins Spiel. Anhand dieser Technologien lassen sich Datenanomalien identifizieren und hinsichtlich ihrer potenziellen geschäftlichen Auswirkungen bewerten. Außerdem kann man mit ihrer Hilfe Dimensionen zur Messung der Datenqualität entwickeln.

Software für das Management der Datenqualität. Eines der Hauptziele einer Data-Governance-Strategie liegt darin zu gewährleisten, dass die Daten korrekt, konsistent und vollständig sind. Deshalb dürfen Datenqualitäts-Tools wie Parser sowie Software zur Standardisierung, Anreicherung und Bereinigung von Daten bei der Implementierung eines Data-Governance-Modells keinesfalls fehlen.

Metadaten-Management-Tools. Diese sind vor allem für die Erstellung und Verwaltung gemeinsamer Glossare von Geschäftsbegriffen sowie zur Definition von Datenelementen und internen Standards bezüglich Datenarchitektur, Datenmodellierung, Benennungskonventionen und Datenaustauschmethoden nützlich. Auch kann man mit ihnen die Transparenz der Informationsflüsse in Unternehmenssystemen verbessern. Des Weiteren gibt es Management Tools für semantische Metadaten, die als zentrale Plattform bereitgestellt werden können. Sie machen Datenstrukturen unternehmensweit einsehbar und bilden eine Wissensdatenbank von Datendefinitionen.

Stammdatenverwaltungshubs. Zwar gilt Stammdatenverwaltung (Master Data Management) in der Regel als eigenständige Aktivität, doch können gewisse Aspekte funktionsübergreifender Data Governance und Datenverwaltung von einigen der zentralen Data-Mastering- und Identitätsauflösungsfunktionen abhängen, die häufig Teil von MDM-Softwarepaketen sind.

Zweifellos können solche Technologien für Data-Governance- und Datenadministrationsstrategien insgesamt eine bedeutende Rolle spielen. Wer jedoch glaubt, dass sie allein schon ein Erfolgsgarant sind, irrt.

Nur, wenn es auch gut durchdachte Data-Governance-Richtlinien und -Prozesse sowie ein gut strukturiertes Governance-Team gibt, das in der Lage ist, diese Technologien effektiv bereitzustellen und einzusetzen, lässt sich der Wert von Data-Governance-Tools und Hilfssoftware voll ausschöpfen. Und nur dann kann es gelingen, Best Practices für Data Governance in einer Organisation umzusetzen.

Über den Autor:

David Loshin ist Präsident der Consulting- und Entwicklungsfirma Knowledge Integrity. Das Unternehmen erarbeitet mit Kunden Initiativen in den Bereichen Big Data, Business Intelligence und Daten-Management aus. Lohsin ist Autor und Co-Autor mehrerer Bücher.

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Artikel wurde zuletzt im Oktober 2015 aktualisiert

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