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Data Governance

Entdecken Sie ‚Information‘ als wichtige Unternehmensressource neu

Um die Datenqualität von Unternehmensdaten zu gewährleisten und zu sichern, ist die Einführung einer unternehmensweiten Data Governance notwendig. Eine umfassende und passgenaue Data Governance hilft Unternehmen, ihre organisatorischen Prozesse im Griff zu behalten.

Definition: Data Governance

Das Ziel von Data Governance ist es, Daten über ihren gesamten Lebenszyklus im Unternehmen zu managen und somit eine hohe Datenqualität zu gewährleisten. Data Governance legt mit Richtlinien fest, welche Standards im Unternehmen Anwendungen finden und welche Zuständigkeitsbereiche die Aufgaben zum Erreichen hoher Datenqualität bearbeiten sollen.

Das passende Produkt für Ihre Data Governance Prozesse:

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Sichern Sie langfristig höchste Datenqualität in Ihren Systemen dank Data Governance. Damit Sie Ihre Unternehmensdaten zur Erreichung Ihrer strategischen Ziele effizient nutzen können, ist die Schaffung von Verantwortlichkeiten, Prozessen, Standards und KPIs notwendig. Insbesondere die Governance-gerechte Umsetzung von Prozessen erfordert eine technische Unterstützung durch eine Softwarelösung.

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Eine Data Governance beinhaltet drei grundlegende Gestaltungselemente:

  1. Die Benennung notwendiger Aufgaben innerhalb des Datenqualitätsmanagements
  2. Die Identifizierung von Rollen und das Festlegen der Zuständigkeiten der einzelnen Rollen
  3. Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen für die Erfüllung von DQM-Aufgaben

Die Benennung notwendiger Aufgaben innerhalb des Datenqualitätsmanagements (DQM)

Für den Erfolg eines DQM ist einerseits die Formulierung klarer Aufgaben und andererseits die Definition von Zielen zur Messung des Erfolges notwendig. Zunächst muss klar beschrieben werden, welche Daten, Systeme, Anwendungen oder Geschäftsprozesse einbezogen werden sollen. Hier ist eine Priorisierung auf die wichtigsten und geschäftsrelevanten Daten notwendig. Zu definierende Aufgaben im Datenqualitätsmanagement können zum Beispiel die Entwicklung einer Datenqualitätsstrategie oder die Definition von Datenpflegeprozessen sein.

Die Vereinbarung von Zielen ist notwendig, um den Erfolg von Bereinigung und Monitoring zu messen und den direkten Nutzen für das Unternehmen aufzuzuzeigen.

Die Identifizierung von Rollen und das Festlegen der Zuständigkeiten der einzelnen Rollen

Eine Data Governance Strategie wird durch verschiedene Rollen geprägt. Diese sind Positionen, die von Mitarbeitern bekleidet werden, zur Erfüllung spezifisch definierter Aufgaben. Die Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten ist Ihr Garant für die Etablierung hilfreicher Prozesse und der Verankerung der Data Governance im aktiven Tagesgeschäft.

Typische Rollen in Data Governance Prozessen:

  • Data Stakeholder – verantwortlich für die Problemlösung
  • Data Governance Officers (DGO) – spezifizieren Datenqualitätsstandards
  • Data Stewards – beaufsichtigen und setzen die Datenqualitätsstandards um

 

Data Governance Übersicht

 

Um Ihre Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg qualitativ zu sichern, ist das Zusammenspiel von strategischer und operativer Umsetzung in allen Unternehmensbereichen sowie Data Governance und Data Stewardship notwendig. Data Governance als Rahmenwerk für Ihr Datenqualitätsmanagement ist in den strategischen Unternehmenszielen zu verankern. Die operative Umsetzung stellen Data Stewards sicher.

Die unternehmensweite Implementierung von Prozessen für die Erfüllung von DQM-Aufgaben

Unternehmensweite Data Governance Prozesse legen die Verantwortlichkeiten für die identifizierten Aufgaben des Datenqualitätsmanagements fest. Durch klare Zuständigkeiten kann das DQM erfolgreich vorangetrieben werden.

DataRocket als Datenmanagementsoftware wird zum zentralen Datenqualitätstool für alle vorhandenen Daten. Sie profitieren davon, die unternehmensweite Ressource ‚Information‘ zielführend in Ihren Wertschöpfungsprozessen einzusetzen.

 

Proaktive Data Governance

Mit der Software DataRocket können Sie endlich agieren statt reagieren

Qualitativ hochwertige Daten brauchen eine perfekte Organisation, die Sie mit einer ganzheitlichen und proaktiven Data Governance abbilden können. DataRocket ist die geeignete Software dafür. Sichern Sie eine nachhaltig hohe Datenqualität direkt bei der Anlage von Daten und bereinigen Sie Ihre Stammdatenbestände strukturiert mithilfe von Workflows.

Ihre Vorteile bei Data Governance mit DataRocket

KUNDENDEFINIERT

DataRocket bietet eine maßgeschneiderte Konfiguration entsprechend Ihrer Data Governance Strategie. Qualitätsprüfung und Berechtigungen werden individuell nach Ihren Geschäftsregeln und Prozessen angelegt.

Ihre Vorteile bei Data Governance mit DataRocket

REAL-TIME

Data Governance Prozesse als Micro-Service ermöglicht Ihnen die kontinuierliche RealTime-Prüfung Ihrer Datenqualität. Angelegte und validierte Daten werden mit DataRocket außerdem effizient und in Echtzeit in die Zielsysteme übertragen.

Ihre Vorteile bei Data Governance mit DataRocket

UNIVERSAL

DataRocket bietet einen zentralen Hub zur Umsetzung Ihrer Data Governance Prozesse. Höchste Schnittstellen-kompatibilität ist durch die lesende und schreibende Anbindung von SAP und Nicht-SAP-Systemen gewährleistet.

 

 

So unterstützt DataRocket Ihre Data Governance Prozesse

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DataRocket bietet vier Workflows zur Umsetzung der proaktiven Data Governance.

Sowohl bei der Datenanlage als auch bei sämtlichen Änderungen im Datensatz erfolgt eine automatisierte Prüfung auf Basis vorab definierter Datenqualitätsregeln bezüglich Korrektheit und Vollständigkeit. So können Datenfehler von vornherein wirksam vermieden werden. Zur Datenkonsolidierung bietet DataRocket eine weitere Datenqualitätsfunktion. Datensätze, die dasselbe Geschäftsobjekt betreffen, aber unterschiedliche Informationen enthalten, werden zu einem übergreifenden aussagekräftigen Datensatz – dem Golden Record – zusammenführt. Ergänzt werden die Workflows zum Datenqualitätsmanagement durch ein klares Nutzerrollenkonzept, das die verantwortungsvolle und nachhaltige Organisation, Steuerung und Optimierung von Daten und Informationen im Unternehmen unterstützt.

Die Workflows für Ihre Data Governance Prozesse

Anlage von Stammdaten in DataRocket
 
– Proaktiver Ansatz
– Qualitative Sicherung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg
– Automatisierte Prüfung der Daten auf Basis von Datenqualitätsregeln

Anlage von Stammdaten in DataRocket
 
– Proaktiver Ansatz: Vermeidung von Datenfehlern bei der Stammdatenanlage
– Qualitative Sicherung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg
– Automatisierte Prüfung der Daten auf Basis vorab definierter Datenqualitätsregeln

Änderung von Stammdaten in DataRocket
 

– Qualitative Sicherung von Daten
– Automatisierte Prüfung der Daten
– Änderungen von Daten im Batch
– To-Do-Liste zur Korrektur im übersichtlichen Prozess-Cockpit

Änderung von Stammdaten in DataRocket
 

– Qualitative Sicherung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg
– Automatisierte Prüfung der Daten auf Basis vorab definierter Datenqualitätsregeln
– Änderungen von Daten im Batch (Korrektur von mehreren Datensätzen in einem Workflow)
– To-Do-Liste zur Korrektur im übersichtlichen Prozess-Cockpit für jeden Nutzer

Änderung von Stammdaten in DataRocket
 

– Qualitative Sicherung von Daten
– Automatisierte Prüfung der Daten
– Änderungen von Daten im Batch
– To-Do-Liste zur Korrektur im übersichtlichen Prozess-Cockpit

Bereinigung von Stammdaten in DataRocket
 

– Einsatz von Qualitätsregeln zur Prüfung korrigierter Daten
– Darstellung von Fehlern in einem Ampelsystem
– Ausfüllhilfen (Tool-Tips) bei der Korrektur von Datensätzen für die Data Stewards
– Frei definierbare Workflows (z. B. Das 4-Augen-Prinzip)
– Rechtevergabe auf Attributebene

Konsolidierung von Stammdaten in DataRocket
 

– Aufbau von Golden Records
– Duplikatserkennung
– automatisierte Konsolidierung von Datensätzen
– Übernahme von Golden Records in alle SAP und NIcht-SAP Systeme

Konsolidierung von Stammdaten in DataRocket
 

– Aufbau von Golden Records (Harmonisierung von Datensätzen)
– Duplikatserkennung mit Unschärfe-Logik
– Score-basierte automatisierte Konsolidierung von Datensätzen
– Manuelle Konsolidierung von Datensätzen in einem web-basierten Workflow
– Definition von Konsolidierungsregeln
– Übergabe von Golden Records an SAP und beliebige Nicht-SAP-Systeme

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