Data Governance Framework
Ein Data Governance Framework stellt Richtlinien und Praktiken auf, um die Datenverwaltung und -nutzung innerhalb einer Organisation zu verbessern.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypOrganisation
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Mangelnde Akzeptanz durch Mitarbeiter
- Fehlende Ressourcen
- Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Änderungen
- Regelmäßige Schulungen für Mitarbeiter
- Involvierung aller Stakeholder
- Dokumentation aller Prozesse
I/O & Ressourcen
- Datenrichtlinien-Dokumentation
- Ressourcen für Schulungen
- Technologische Infrastruktur
- Aktualisierte Richtlinien
- Schulungsunterlagen
- Berichte zur Datenqualität
Beschreibung
Ein Data Governance Framework ist entscheidend für die effiziente Verwaltung von Datenressourcen in einer Organisation. Es definiert Prozesse, Standards und Verantwortlichkeiten zur Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit. Ein effektives Framework trägt zur besseren Entscheidungsfindung und Compliance bei.
✔Vorteile
- Verbesserte Datenqualität
- Bessere Entscheidungsfindung
- Einhaltung von Vorschriften
✖Limitationen
- Hohe Implementierungskosten
- Benötigt laufende Schulungen
- Kann zeitintensiv sein
Trade-offs
Metriken
- Datenqualitätsscore
Ein Maß für die Genauigkeit und Vollständigkeit von Daten.
- Zeit bis zur Datenbereinigung
Die Zeit, die benötigt wird, um Daten zu bereinigen und sicherzustellen, dass sie den Richtlinien entsprechen.
- Anzahl der Schulungen
Die Anzahl der durchgeführten Schulungen zur Datenverwaltung.
Beispiele & Implementierungen
Beispiel aus der Finanzbranche
Ein Finanzinstitut implementierte ein Rahmenwerk, um die Datenüberwachung zu verbessern und die Compliance zu gewährleisten.
Gesundheitsdatenmanagement
Ein Krankenhaus setzte ein Governance-Framework ein, um Patientendaten sicher zu verwalten.
Öffentliche Verwaltung
Eine Behörde führte ein Rahmenwerk zur Verbesserung der Datenintegrität ein.
Implementierungsschritte
Überprüfen der vorhandenen Datenrichtlinien
Schulung für das Mitarbeitendenteam organisieren
Regelmäßige Audits zur Datenqualität durchführen
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Technische Schulden durch unzureichende Infrastruktur
- Widerstände durch veraltete Praktiken
- Fehlende Automatisierungsmöglichkeiten
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Ignorieren von Datenqualitätssicherungsprozessen
- Nichtbeachtung gesetzlicher Vorschriften
- Unzureichende Schulung von Mitarbeitern
Typische Fallen
- Überladen von Richtlinien
- Zu viele Änderungen auf einmal
- Fehlender Rückfluss von Feedback
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Einhaltung interner Richtlinien
- • Technologische Grenzen
- • Budgetbeschränkungen