Data Governance erklärt: Alle Teilbereiche für ein optimales Datenmanagement

• Datenorganisation

Die strukturierte Verwaltung und Ordnung von Daten in Ihrer Organisation umfasst die Art und Weise, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und genutzt werden. Ziel ist es, sicherzustellen, dass die Daten konsistent, zugänglich und sicher sind. Eine solche Herangehensweise bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen und trägt zur Effizienz und Innovationskraft bei. Außerdem ist es entscheidend, Rollen und Verantwortlichkeiten klar zu definieren, damit alle Beteiligten ihre Aufgaben, Zuständigkeiten und Ansprechpartner kennen.

• Metadaten

Metadaten sind „Daten über Daten“, die deren Kontext, Struktur und Bedeutung beschreiben. Sie ermöglichen es, Informationen schnell zu identifizieren, zu organisieren und wiederzufinden, indem sie zusätzliche Details zu Herkunft, Erstellungszeitpunkt oder Datenqualität liefern. Durch die Verwendung von Metadaten wird die Datenverwaltung transparenter, was zu einem einheitlichen Verständnis beiträgt.

Weitere Einblicke und Informationen zum Thema Metadaten erhalten Sie u.a. in der Projektreferenz Implementierung eines bankweiten Business Glossars als Teil der Einführung der Financial Service Data Platform (FSDP).

• Datenstrategie

Die Datenstrategie ist Ihr umfassender Plan, wie Sie Ihre Daten nutzen wollen, um Ihre Geschäftsziele zu erreichen. Sie definiert die Methoden, Werkzeuge und Prozesse, die zur Erfassung, Verwaltung, Analyse und Nutzung von Daten eingesetzt werden sollen. Eine klare Strategie hilft dabei, den Wert der Daten zu maximieren, um Wettbewerbsvorteile zu schaffen, Innovationen voranzutreiben und Ihre Ziele zu erreichen.

• Datenqualität

Der Zustand von Daten hinsichtlich ihrer Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität drückt sich in der Datenqualität aus. Hochwertige Daten sind nicht nur aus regulatorischer Sicht ein Muss, sondern auch unerlässlich für fundierte Datenanalysen und Geschäftsentscheidungen. Eine kontinuierliche Überwachung und Verbesserungen der Datenqualität hilft, neben der regulatorischen Compliance, effizienter zu arbeiten und potenzielle Fehlerquellen frühzeitig zu erkennen.

Weitere Einblicke und Informationen zum Thema Datenqualität erhalten Sie im Blogbeitrag Warum Data Governance Fundament und Werkzeug einer robusten Datenqualitätsstrategie ist.

• Datensicherheit

Die Datensicherheit umfasst alle Maßnahmen, die den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Manipulation gewährleisten. Sie ist entscheidend für die Wahrung der Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen, insbesondere in Zeiten zunehmender Cyber-Bedrohungen.

Im Kontext der Finanzbranche spielt die BAIT (Bankaufsichtliche Anforderungen an die IT) eine zentrale Rolle: Die Anforderungen der BaFin setzen klare Standards für die IT-Sicherheit und den Datenschutz, um die Widerstandsfähigkeit von Banken gegenüber IT-Systemen zu erhöhen.

• Datenkultur

Eine starke Datenkultur fördert die Nutzung von Daten in allen Entscheidungsprozessen und ermutigt Ihre Mitarbeiter auf allen Ebenen, datenbasierte Einsichten zu gewinnen und zu teilen. Institute mit einer ausgeprägten Datenkultur sind oft innovativer und wettbewerbsfähiger, da sie datengetriebene Entscheidungen treffen und dadurch ihre Prozesse kontinuierlich verbessern.

• Datenhaushalt

Der Datenhaushalt bezeichnet die systematische Verwaltung und Organisation von Daten in Ihrem Institut. Er umfasst sämtliche Prozesse der Datenerhebung, -speicherung, -pflege, und -nutzung und stellt sicher, dass Daten konsistent, sicher und zuverlässig sind. Ein durchdachter Datenhaushalt ermöglicht nicht nur eine effektive Datenverwendung, sondern schützt auch vor Datenverlust und -missbrauch, was für fundierte Entscheidungsfindungen und gesetzeskonforme Berichterstattung notwendig ist.

• Datenintegration

Bei der Datenintegration werden unterschiedliche Datenquellen zusammengeführt und vereinheitlicht, um eine konsistente und vollständige Sicht auf die Informationen zu erhalten. Sie umfasst die Aggregation, Transformation und Synchronisation von Daten aus verschiedenen Systemen, um deren Nutzung zu optimieren und sicherzustellen, dass alle relevanten Informationen nahtlos miteinander verknüpft sind.

• Datenprozessmanagement

Unter dem Datenprozessmanagement versteht man die Planung, Überwachung und Optimierung der Prozesse, die zur Verarbeitung und Nutzung von Daten notwendig sind. Es umfasst die Definition von Arbeitsabläufen, die Sicherstellung der Datenqualität und die effiziente Handhabung von Datenströmen. Durch Standardisierungen werden Fehler minimiert und die Datenverfügbarkeit sowie -nutzung verbessert.

• Datenmodellierung

Datenmodellierung ist der Prozess, bei dem Datenstrukturen und -beziehungen definiert werden, um die Art und Weise zu bestimmen, wie Daten in einem System organisiert, gespeichert und abgerufen werden. Sie umfasst die Erstellung von Modellen, die die logischen und physikalischen Datenstrukturen abbilden und sicherstellen, dass Daten konsistent und effizient verwaltet werden. Eine gut durchdachte Datenmodellierung ermöglicht es, komplexe Datenlandschaften zu verstehen, was die Grundlage für effektive Datenanalysen und -nutzung bildet.

Das Zusammenspiel der verschiedenen Data Governance-Teilbereiche ist von entscheidender Bedeutung: Nur durch eine enge Verzahnung und Abstimmung dieser Bereiche kann sichergestellt werden, dass Daten effektiv und effizient genutzt werden, um den Wert für Ihre Organisation zu maximieren und eine zuverlässige Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Eine ganzheitliche Herangehensweise gewährleistet eine hohe Qualität und Sicherheit der Daten und unterstützt die Erreichung strategischer Ziele sowie regulatorische Compliance.

Data Governance ist ein integrativer Ansatz, der sicherstellt, dass Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg als strategische Ressource genutzt werden. Durch klare Richtlinien, Prozesse und Verantwortlichkeiten ermöglicht Data Governance eine konsistente und sichere Datenverwaltung.

Der umfassende Rahmen hilft, Risiken zu minimieren, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Innovationskraft zu fördern. So wird nicht nur sichergestellt, dass externe Anforderungen erfüllt werden, sondern auch der Nutzen von Daten als wertvolles Gut in Ihrem Institut maximiert wird.