Das Erreichen von Enterprise Data Awareness ist ein natürlicher Reifeprozess innerhalb des Governance-Bereichs. In diesem Stadium betrachten Unternehmen Data Governance und Information Governance zu Recht als ein großes Metadaten-Puzzle. Governance-Implementierungen können als eine Reihe von Geschäftsregeln (Metadaten) definiert werden, die Begriffe wie System of Record, Themenbereich, Dateneigentümer und Datenverwalter verwenden. Projekte beinhalten in der Regel die Sammlung dieser Geschäftsregeln, die in einer Tabelle oder einem anderen Metadatenspeicher versteckt sind. Es gibt keine Abkürzungen (denken Sie an Metadaten-Tools), um sich einen Überblick über Ihre Daten zu verschaffen. Die Lösung des Metadatenrätsels wird die Fähigkeit der Daten- und Informations-Governance zur Erfassung des Geschäftswerts, zur Stärkung der IT und zur Verringerung der Unternehmensrisiken erheblich verbessern.
Das Arbeiten mit dem Bewusstsein ist ein Markenzeichen des Lean Thinking. Dies erinnert uns an die Zeit, als wir mit Kunden aus der Fertigungsindustrie zusammenarbeiteten, die keine Ahnung hatten, was wo gespeichert war. Unsere Aufträge konzentrierten sich auf die Datenaspekte von ERP-Systemen, während sich die Kunden in Richtung Lean Manufacturing bewegten, in der Hoffnung, in einer sich verändernden Welt zu überleben. In früheren Kolumnen haben wir die Kunst der Materialverwaltung in der Fabrikhalle erörtert und wie sich dieselben Prinzipien direkt auf die Datenbestände anwenden lassen. Das Ziel ist in allen Fällen, ein hohes Maß an Vertrauen in den Bestand zu haben, einschließlich Klassifizierung, Verfügbarkeit, Qualität, Eigentum und Verwendung.
Das Konzept des Lean Manufacturing ist bereits Jahrzehnte alt, steckt aber in Bezug auf das Unternehmensdatenmanagement noch in den Kinderschuhen. Der Weg zur Erleuchtung beginnt mit der Beantwortung grundlegender Fragen zur Datenlandschaft, darunter:
- Wie sieht die Governance-Beziehung zwischen einem Unternehmen und seinen Daten aus?
- Können Sie zwischen Ihrer kritischen Datenlinie und dem technischen Rauschen differenzieren?
- Welche Abteilung ist im Rahmen des Stewardship-Modells für die wichtigsten Daten verantwortlich?
- Wo werden alle vertraulichen Daten gespeichert, und wer hat Zugang dazu?
- Wie ist das Verhältnis zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten?
- Warum haben unsere Governance-Tools nicht die versprochenen Ergebnisse geliefert?
Bei Meta Governance verwenden wir eine Awareness-Matrix, die eine Visualisierung der Beziehung zwischen Unternehmen und ihren Daten bietet. Diese Matrix ist einfach der Schnittpunkt zwischen einem Datenbereich (Domain), einer Organisationseinheit und einer Governance-Rolle. Um Unternehmen bei der Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen zu unterstützen, wird dieser Schnittpunkt als Metadaten in einer Datenbank definiert. In früheren Beiträgen haben wir die Leistungsfähigkeit dieser Awareness-Matrix in Bezug auf Enterprise Risk Management und Operations erörtert.
Registrierte Governance-Stakeholder ist der nächste Begriff in unserem Arsenal, um Enterprise Data Awareness zu ermöglichen. Jede der verschiedenen Governance-Rollen, wie z. B. Eigentümer und Nutzer eines Datenbereichs, wird als Stakeholder betrachtet. Die Registrierung erfolgt zunächst, wenn die Abteilung ihre Abhängigkeit von den Daten anerkennt. Die Registrierung ist abgeschlossen, wenn es in der Datenbank einen Schnittpunkt mit dieser Klasse von Governance-Metadaten gibt. Ausgereifte Governance-Implementierungen behandeln diese Registrierung als einen formellen Prozess, der in die Unternehmenskultur integriert ist. So entsteht eine dauerhafte Vereinbarung zwischen den Eigentümern und Nutzern der Daten.
Vor Jahren waren Data Sharing Agreements die Norm. Dies war eine hervorragende Idee, um die Beziehung zwischen Datenproduzenten und ‑konsumenten zu festigen. Ein formeller Vertrag enthielt Leistungs- und Zielvorgaben für die Mitarbeiter. Doch leider waren diese Kontrollen oft zum Scheitern verurteilt, da die dynamischen Beziehungen in der Wirtschaft unmöglich in einer Tabelle oder einem Verfahren erfasst werden können. Trotz der hohen Erwartungen, dass diese Verträge die Grundlage für einen wirksamen Data-Governance-Kommunikationsplan bilden würden, wurden die Erwartungen nur selten erfüllt.
Der Wert des Scheiterns liegt darin, was wir daraus lernen können. Die Untersuchung der Erfahrungen mit diesen Vereinbarungen zur gemeinsamen Nutzung von Daten hat zu Erkenntnissen über wichtige Aspekte des Datenbewusstseins geführt. Diese Leute waren auf dem richtigen Weg, aber ihre Umsetzung hat es versäumt, die Möglichkeiten von Metadaten und relationaler Datenbanktechnologie zu nutzen. Heute bildet diese Technologie die Awareness-Matrix. Die Disziplin der Registrierung von Stakeholdern schafft einen Rahmen für einen effektiven Kommunikationsplan, der sich auf Metadaten zur gezielten Benachrichtigung stützt. Wie bei jeder Social-Media-Aktion können verschiedene Formen der künstlichen Intelligenz genutzt werden, um die Botschaft so zu verfeinern, dass sie die Interessen bestimmter Interessengruppen erreicht.
Die letzte wichtige Komponente der Sensibilisierung betrifft die Datenqualität. Denken Sie an die Mindestqualitätsstandards, die kritische Messung in der schlanken Produktion, die wir jetzt auf die Datenqualität anwenden. Die Mindestqualität wird in den Augen der Verbraucher definiert. Die Verbraucher sind in diesem Fall Datenwissenschaftler, Risikomanager und sogar externe Prüfer oder Regulierungsbehörden. Diese Personen werden Ihnen helfen, die Mindestqualitätsstandards für Ihr Unternehmen festzulegen. Das Streben nach einem Datenqualitätsniveau, das über die Mindeststandards hinausgeht, verschlingt einfach nur Unmengen an Zeit, Ressourcen und Geld. Der Pareto-Effekt oder die 80/20-Regel ist in der Welt des Lean Thinking sehr lebendig und verbreitet.
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der das Bewusstsein für den aktuellen Stand der Datenqualität, das dynamisch an Ihre registrierten Governance-Stakeholder verteilt wird, auf deren tatsächlichen Geschäftsanforderungen und Qualitätserwartungen basiert. Diese Ebene der Integration von Governance-Metadaten ist der Schlüssel, um mehr aus Ihren verborgenen Datenbeständen herauszuholen, die Reaktionszeit und die Verantwortlichkeit zu verbessern und das operative Risiko zu verringern. Dies sind echte Ergebnisse, die durch Enterprise Data Awareness erzielt werden können.
Quelle: tdan.com
Erfahren Sie mehr über Lösungen im Bereich Data Governance oder besuchen Sie eines unserer kostenlosen Webinare.
