Data Governance

Definieren Sie Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten für ein verlässliches und transparentes Daten-Management im gesamten Unternehmen

8 Handlungsempfehlungen für Data Governance

Der Weg zu effektiver Data Governance

Data-Governance-Framework

Top-down-Ansatz

Was ist Data Governance?

Die Erkenntnis, dass hohe Daten-Qualität eine elementare Voraussetzung für den geschäftlichen Erfolg ist, hat sich mittlerweile in nahezu allen Unternehmen durchgesetzt. Dennoch scheitern viele Unternehmen in der Praxis daran, die Qualität ihrer Daten dauerhaft auf einem hohen Level zu halten. Bei der Suche nach den Ursachen stellt sich heraus, dass oftmals ein geeigneter organisatorischer Rahmen mit Prozessen, Rollen und Verantwortlichkeiten für ein transparentes und verlässliches Daten-Management fehlt − ein Rahmen, den Data Governance bildet.

Data Governance stellt sicher, dass Daten einheitlich und diszipliniert verwaltet und gepflegt werden. Sie definiert klare Verantwortlichkeiten, legt Data Ownerships fest, sorgt für ein stringentes Sicherheitskonzept und benennt eindeutige Rollen, die etwa für die Einhaltung der Datenqualität verantwortlich sind und die strategischen Vorgaben fachlich umsetzen.

Vorteile

  • Definierte Verantwortlichkeiten

  • Klar aufgeteilte Data Ownerships

  • Sauber definierte und dokumentierte Prozesse

  • Höhere Sicherheit

  • Erfüllung von Compliance-Richtlinien und gesetzlichen Bestimmungen

  • Etablierte Data Stewards

8 Handlungsempfehlungen für eine effektive Data Governance bei der Finance Transformation

Im Rahmen der Finance Transformation nimmt Data Governance eine Schlüsselrolle ein, indem sie festlegt, wer die richtigen Personen (und die damit verbundenen Rollen) sind, um die Finanzdaten zu bearbeiten, Änderungen zu genehmigen und ihre Qualität sicherzustellen. Mit unseren 8 Handlungsempfehlungen etablieren Sie Data Governance als entscheidenden Baustein für das Gelingen Ihrer Finance Transformation.

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Ziele von Data Governance:

  • Transparenz und Vertrauen in Daten schaffen

  • Verlässlichkeit der Daten sicherstellen

  • Datensicherheit und Datenschutz gewährleisten

  • Datenverfügbarkeit und Zugänglichkeit sicherstellen

  • Datenmanagement optimieren

Herausforderungen von Data Governance:

  • Fehlendes Commitment des Managements

  • Unklare Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten

  • Hohe Komplexität der Datenlandschaft

  • Unklarer Scope

  • Begleitendes Change-Management und Akzeptanz

Warum Data Governance für mittelständische Unternehmen unabdingbar ist

Daten werden immer mehr zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Mittelständische Unternehmen, die ihre Daten effektiv verwalten und nutzen, sind in der Lage, fundierte Entscheidungen zu treffen und erfolgreicher am Markt zu agieren als die Konkurrenz. Mit einer funktionierenden Data Governance stellen sie sicher, dass sie auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen und ihre Entscheidungsfindung verbessern.

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenpflege, -zugriff und -qualität tragen dazu bei, dass mittelständische Unternehmen ihre Prozesse effizienter gestalten. Zudem sorgt Data Governance dafür, geltende Compliance-Anforderungen umzusetzen und gesetzliche Vorgaben hinsichtlich des Datenschutzes einzuhalten.

Data Governance ist gerade für mittelständische Unternehmen von großer Bedeutung, um die Sicherheit, Qualität und Effektivität ihrer Daten zu gewährleisten, Compliance-Anforderungen zu erfüllen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.

Studie von IBsolution: Welchen Stellenwert nimmt Data Governance in der Zukunft ein?

Data Governance bildet das stabile Fundament für leistungsfähiges Daten-Management und ist für eine erfolgreiche digitale Transformation unverzichtbar. Die Studie „Data Governance in volatilen Zeiten – Welchen Stellenwert nimmt Data Governance in der Zukunft ein?“ beleuchtet Treiber, Herausforderungen und Trends im Bereich Data Governance und zeigt, wie Unternehmen mithilfe einer funktionierenden Data Governance Wettbewerbsvorteile erzielen.

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Data Governance beschreibt ein ganzheitliches System, das unter anderem bestimmt, wer in einer Organisation Zugriff und Berechtigungen mit Blick auf die Untrnehmensdaten hat. Sie erstreckt sich auf Personen, Prozesse sowie die dafür verwendeten Tools und Mechanismen.

 

Der Weg zu effektiver Data Governance

Damit Unternehmen ihre Daten langfristig zu einem Erfolgsfaktor machen, müssen sie ihre Datenqualität dauerhaft auf hohem Niveau halten bzw. kontinuierlich steigern. Auf dem Weg zu diesem Ziel spielt Data Governance eine entscheidende Rolle.

Die Etablierung von Data-Governance-Prozessen sorgt für anhaltend hohe Datenqualität. Data Governance schafft stabile strategische Voraussetzungen für wirkungsvolles Daten-Management.

Alle relevanten Themen rund um Data Governance gehen wir in einem pragmatischen Top-down-Ansatz (siehe unten) an:

  • Basierend auf den Strategien, Herausforderungen und Zielen des Unternehmens, analysieren wir die bestehenden Prozesse und definieren ein Organisationsmodell mit entsprechenden Rollen.

  • Darauf aufbauend, definieren wir die Verantwortlichkeiten in einer RACI-Matrix (RACI = Responsible, Accountable, Consulted, Informed) und weisen detaillierte Feldverantwortlichkeiten für alle relevanten Daten zu.

  • Abschließend kümmern wir uns um die Übergabe zur Implementierung, planen den Governance-Roll-out und installieren die neue Organisation.

Ansprechpartner

IBsolution_Michael_Mueller_Web

Michael Müller

michael.mueller@ibsolution.com
+49 7131 2711-3000

Kostenfreies Whitepaper zu Data Governance

Data Governance bildet den organisatorischen Rahmen für eine einheitliche, disziplinierte Datenpflege und für hohe Datenqualität. Das kostenfreie Whitepaper „Data Governance − Wie Sie die Basis für dauerhaft hohe Datenqualität im Unternehmen schaffen“ beschreibt, warum klare Verantwortlichkeiten und eindeutige Rollen entscheidende Voraussetzungen für die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten sind. Anhand konkreter Praxisbeispiele wird deutlich, wie Data Governance den Unternehmenserfolg fördert.

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Die Erarbeitung einer Data-Governance-Strategie ist ein elementarer Grundstein für die nachhaltige Steigerung der Datenqualität im Unternehmen.

 

Best Practice: Das Data-Governance-Framework von IBsolution

Data Governance Framework | IBsolutionAuf der Grundlage unserer langjährigen Erfahrung im Daten-Management haben wir ein Data-Governance-Framework entwickelt, das mit sechs Säulen den strategischen Rahmen schafft, um Daten erfolgreich zu verwalten und dauerhaft eine hohe Datenqualität sicherzustellen. Dazu gehört der Aufbau einer Data-Governance-Organisation und ihre Verankerung innerhalb der Unternehmensstruktur. Die Definition von Rollen dient der Klärung von Verantwortlichkeiten und der Definition eines tragfähigen Rollenkonzepts für die Organisation. Welche Aufgaben und Tätigkeiten im Rahmen eines Data-Governance-Programms grundsätzlich erfüllt werden müssen, wird bei der Definition von Tasks festgelegt. So wird nicht nur bestimmt, was zu tun ist, sondern auch, welche Unternehmensbereiche die Aufgaben erledigen.

Die Definition von Prozessen hat das Ziel, die vorhandenen Datenprozesse zu beschreiben, zu dokumentieren und zu optimieren. Die Zuordnung von Verantwortlichkeiten schafft eine klare Zuteilung von Rollen zu Aufgaben und Prozessen. Die Verantwortlichkeiten werden mithilfe einer RACI-Matrix detailliert dargestellt. In diesen Zusammenhang gehört auch die Festlegung der Ownership für die verschiedenen Datenobjekte. Data Maintenance legt fest, wie die theoretischen Beschreibungen in das operative Daten-Management überführt werden sollen. Es geht darum, die Datenpflegeprozesse nicht nur fachlich zu bestimmen, sondern auch die technische Umsetzung zu klären und das Change-Management zu beschreiben.

So gehen wir im Rahmen des Data-Governance-Framework vor

Vorgehen im Data Governance Framework neuObwohl sich für Data Governance durchaus ein standardisiertes Vorgehen bewährt hat, gilt es, in jedem Projekt die individuellen Besonderheiten des jeweiligen Unternehmens zu berücksichtigen. Data Governance hat nur Aussicht auf Erfolg, wenn sie im Einklang mit der Unternehmensstrategie steht und diese bestmöglich untermauert.

Die Analyse der bestehenden Prozesse gibt Aufschluss darüber, wie das Daten-Management im Unternehmen aktuell organisiert ist. Auf Grundlage der bestehenden Prozesse wird im Einklang mit Industriestandards und Best-Practices ein optimiertes Set an Prozessen erarbeitet. Parallel dazu muss die Data-Governance-Organisation innerhalb der Unternehmensstruktur definiert werden. Hierbei geht es unter anderem um die Frage, ob Tätigkeiten zentral abgebildet oder in lokalen Einheiten zu organisieren sind.

Der nächste Schritt besteht in der Ableitung von Aufgaben aus den Soll-Prozessen und eines Rollenkonzepts aus der Data-Governance-Organisation. Eine RACI-Matrix verknüpft Aufgaben und Rollen. Außerdem erfolgt die Festlegung der Field Ownerships: Wem obliegt die taktische Verantwortung der Felder? Wer ist für die operative Datenpflege zuständig?

Steht dieser theoretische Rahmen, erfolgt der Roll-out in die Organisation.

 

Unser Projektansatz im Top-down-Verfahren

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Strategie für das Daten-Management

  • Unterstützung bei der Ableitung der Datenstrategie aus der Unternehmensstrategie

  • Unterstützung bei der Formulierung von messbaren Zielen und beim Aufstellen einer Daten-Roadmap

  • Gemeinsames Erarbeiten einer Kommunikations- und Change-Management-Strategie

Daten-Organisation

  • Definition eines Organisationskonzepts
  • Aufstellen eines Betriebsmodells (Abstimmungen und Methoden)
  • Unterstützung beim Aufbau der Organisation und der Rollen (Nominierungen, Definition)
  • Unterstützung bei der Überführung und beim Roll-out des Betriebsmodells

Prozess-Framework

  • Durchsicht und ggf. Dokumentation der bestehenden Prozesse im Datenumfeld

  • Unterstützung bei der Erarbeitung der optimierten Soll-Prozesse und der Aufgaben

  • Definition der Aufgaben in RACI

  • Dokumentation des finalen Framework, basierend auf den Kundenstandards

Ownership-Mapping

  • Vorbereitung von Ownership-Vorlagen und Aufgabendefinition

  • Abstimmung und Moderation bei der Erarbeitung des Ownership-Mappings

  • Unterstützung bei der Einführung eines Data Dictionary

Daten-Pflegeprozesse und Datenqualität

  • Visualisierung der Daten-Pflegeprozesse (Anlage, Änderung, Erweiterung, Blocken, Löschen, …)

  • Definition des Arbeitsmodells für die Prozess-Governance

  • Prozessdokumentation und Training der Prozessbeteiligten

  • Unterstützung beim Aufbau von Data Quality KPIs und eines Monitorings

Data-Management-Organisation

  • Einrichten der Data-Management-Organisation

  • Unterstützung beim abgestimmten Roll-out mit der SAP S/4HANA-Migration

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Data Governance in der Finance Transformation | IBsolution
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Data Governance: Schlüssel zur erfolgreichen Finance Transformation

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Warum Data Governance ein strategischer Erfolgsfaktor ist

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Praxisbeispiele Data Governance | IBsolution
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Praxisbeispiele für den Nutzen von Data Governance

Data Governance stellt das strukturelle Fundament bereit, auf dem ein wirkungsvolles und erfolgreiches Daten-Management im Unternehmen errichtet werden kann. Im Tagesgeschäft gibt es immer wieder Situationen, in denen Data Governance dazu beiträgt, Probleme zu lösen, Herausforderungen zu meistern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
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Data Governance: Grundgerüst für das Daten-Management

Bei der Herausforderung der operativen Datenverwaltung und -pflege kann ein stabiler strategischer Unterbau bestmöglich unterstützen. Dieses Fundament für das Daten-Management im Unternehmen wird als Data Governance bezeichnet.

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Best Practices Data Governance | IBsolution
Webinar

Data Governance: Best Practices für eine erfolgreiche strategische Ausrichtung Ihres Daten-Managements

Bei Data Governance geht es kurz gesagt um die Einhaltung vorgegebener Regeln für ein definiertes Datenspektrum. In diesem Webinar geben wir einen tiefen Einblick in eine pragmatische Erarbeitung von Data Governance.

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Vortrag Data Governance MDG Summit 2021 | IBsolution
Vortrag vom SAP MDG Summit 2021

Regulatorische und rechtliche Compliance als Anforderungen an Data Governance

Data Governance schafft einen strategischen und organisatorischen Rahmen, um Daten einheitlich und diszipliniert zu verwalten, und trägt dazu bei, regulatorische und rechtliche Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

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