Was ist Datenmanagement und wie unterscheidet es sich von Data Governance?

Daten fließen durch jeden Geschäftsprozess und jedes System in einem Unternehmen. Um „Bedeutung“ und Wert aus Daten ableiten zu können, müssen die Daten genau, validiert, konsistent und organisiert sein. Wenn Daten nicht durch vorhandene Richtlinien und Richtlinien verwaltet werden, könnten Sie mit Datenschutzverletzungen, ineffizienter Entscheidungsfindung, Datenduplizierung und vielen anderen Herausforderungen konfrontiert werden. Obwohl Datenmanagement und Data Governance Hand in Hand gehen und einige sich überschneidende Attribute haben, sind sie nicht dasselbe, wie manche Leute gerne glauben würden.

Als Entwickler von Lösungen mit 17 Jahren Erfahrung, die Data-Governance-Richtlinien ergänzen und beim Datenmanagement helfen, hielten wir es für wichtig, über die Bedeutung beider zu sprechen und den Unterschied zu erklären.

Da Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, ihre Daten zu nutzen, um Abläufe zu verbessern und zu rationalisieren und bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, ist es wichtig, dass sie verstehen, wie Datenmanagement- und Data-Governance-Prozesse eine zwingende Rolle in diesem Prozess der Bereitstellung von Daten spielen ausgewertet werden, um „Sinn“ abzuleiten. Daher helfen wir Ihnen in diesem Blog, die Bedeutung von Datenmanagement und Data Governance sowie die Unterschiede zwischen beiden zu verstehen.

Was ist Datenmanagement?

Um die „entscheidende Wahrheit“ zu haben, wie Scott Taylor, Autor von Erzählen Sie Ihre Datengeschichte heißt es, man braucht Datenmanagement, bevor man „Bedeutung“ ableiten kann. Daher ist das Datenmanagement der Rahmen und die Umsetzung mehrerer Bereiche, die Ihnen helfen, zu dieser entscheidenden Wahrheit zu gelangen. Dazu gehören Prozesse, Richtlinien, Architektur, Datenverwaltung, Stammdatenverwaltung, Datenqualitätsverwaltung, Compliance und Tools, die Ihnen bei der Bereitstellung der Daten helfen sechs integrale Datensäulen: Vollständigkeit, Genauigkeit, Gültigkeit, Integrität, Aktualität und Konsistenz.

Ohne diese Datenverwaltungstechniken und Data-Governance-Richtlinien können Sie Daten nicht analysieren und daraus keine Bedeutung ableiten, da die Übung sinnlos und sinnlos wäre. Daher beginnt die Datenverwaltung ab dem Zeitpunkt, an dem die Daten erstellt oder in eines Ihrer Geschäftssysteme eingegeben werden, und wird bis zur Außerbetriebnahme der Daten verwaltet, überwacht und kontrolliert.

Welche Bereiche fallen unter Datenmanagement?

Lassen Sie uns alle Bereiche durchgehen, die unter die Datenverwaltung fallen.

  • Datenamt beinhaltet die Strategie, die Menschen, die Tools und die Prozesse, die in das Datenmanagement involviert sind. Wir behandeln Data Governance im Detail nach diesem Abschnitt.
  • Datenqualitätsmanagement ist der Prozess der Validierung und Bereinigung von Daten, um eine genaue Single Source of Truth zu erhalten.
  • Stammdatenverwaltung ist eine Funktion, die Organisationen hilft, Daten innerhalb der Organisation und zwischen Geschäftssystemen zu kontrollieren, zu verwalten und zu verteilen. Zur Unterstützung dieser Funktion wird ein Stammdatenmanagement-Tool eingesetzt.
  • Metadatenverwaltung umfasst die Skizzierung von Richtlinien, um sicherzustellen, dass Metadaten einfach nachverfolgt, integriert oder im gesamten Unternehmen geteilt werden können. Metadaten ist so etwas wie ein Datenprotokoll, das andere Daten beschreibt.
  • Datenkatalog ist eine Methode zur Kategorisierung von Daten, um Daten besser zu organisieren. Dies ist auch ein Mittel zur Verwaltung von Metadaten und ein Datenkatalog schafft auch ein ganzheitliches Bild aller Daten Ihrer Organisation.
  • Data Warehouse ist eine konsolidierte Quelle für alle Ihre Daten. ETL- oder Datenextrakt-Übertragungslasten sind das Mittel, mit dem Daten in das Data Warehouse übertragen werden. Dies ist ein automatisierter Prozess, sobald er eingerichtet und in der Praxis ist, aber Sie müssen einen Datenpipelineprozess einrichten, bei dem Daten zwischen Systemen übertragen werden.
  • Datenarchitektur ist die Struktur, die vorschreibt, wie die Daten in einer Organisation fließen sollen.
  • Sicherheit und Compliance schreibt Richtlinien für die Datensicherheit und Schritte zum Umgang mit Datenschutzverletzungen vor.
  • Data Verwaltung ist eine Jobrolle, die die Verwaltung, Sicherheit, Organisation, Speicherung und Verteilung von Daten umfasst. Datenverwalter sind für alle Funktionen im Rahmen des Datenmanagements verantwortlich.
  • Datenintegration und Interoperabilität bietet Organisationen eine einheitliche Ansicht aller Daten. Ohne Datenintegration zwischen Systemen kommt es zu Datensilos und Datenduplizierung. Wenn keine Dateninteroperabilität besteht, wird die Bewegung von Daten zwischen Systemen oder die Fähigkeit mehrerer Systeme zur Kommunikation gehemmt.
  • Datenmodellierung erfolgt, um validierte Daten zu extrahieren und vorzubereiten, bevor geschäftliche Erkenntnisse gezogen werden. Ein Datenmodell stellt eine Blaupause der Daten zwischen Systemen in ihrem Lebenszyklus bereit.

Was ist Datengovernance? Und wie hängt es mit dem Datenmanagement zusammen?

Data Governance hingegen ist eine zentrale Teilmenge des Datenmanagements; Es umreißt einen Rahmen oder eine Reihe von Richtlinien, Regeln, Standards, beteiligten Personen und Prozessen, die bei der Verwaltung von Daten helfen. Da Data Governance Richtlinien und eine Strategie für alle anderen Bereiche des Datenmanagements vorgibt, spielt sie dabei eine entscheidende Rolle.

Data Governance hilft dabei, Daten in Wahrheit umzuwandeln, die dann analysiert und für die Berichterstattung verwendet werden können. Data Governance hat vier integrale Säulen, darunter die Prozesse, die Menschen, die Standards und die Regeln. Wenn eine Organisation nicht alle vier Säulen implementiert, werden ihre Data-Governance-Prozesse nicht felsenfest sein.

Ohne Data-Governance-Prozesse ist das Unternehmen dem Risiko von schlechten Daten, Compliance-Problemen, betrieblichen Problemen und mehreren anderen Risiken ausgesetzt. Data Governance skizziert Regeln und Vorschriften für jedes Szenario für den Lebenszyklus des Datensatzes, einschließlich der in jeder Phase beteiligten Geschäftsbereiche und Dateneigentümer. Data Governance bietet auch Rechenschaftspflicht und Eigenverantwortung der beteiligten Personen. Darüber hinaus benötigen Sie Definitionen, um die Konsistenz und Genauigkeit der Daten im gesamten Unternehmen zu gewährleisten.

Während Data Governance also eine Strategie skizziert, muss sie durch Software unterstützt werden. Es gibt mehrere Tools, mit denen Sie Data Governance implementieren können, z. B. Software für Datenqualität Management, Stammdatenverwaltung, Anwendungsintegration, Dateneingabe-Workflow, Sicherheit und Complianceund Datenmodellierung um ein paar zu nennen.

Die Unterschiede zwischen Datenmanagement und Data Governance

Wenn Datenmanagement das Ganze ist, dann ist Data Governance das wichtigste Puzzleteil…

Da Data Governance ein übergreifender Teil des Datenmanagements ist, könnte man es mit dem König im Schachspiel vergleichen. Ohne Data Governance ist das Spiel verloren. Ohne die anderen Steine ​​können Sie das Spiel jedoch auch nicht spielen. Was wir sagen wollen ist, dass Data Governance zwar wichtig ist, aber ohne sie in die Praxis umzusetzen, nur Richtlinien sind, die in einem Dokument umrissen werden. Aus den Daten kann keine Bedeutung abgeleitet werden, es sei denn, alle anderen Bereiche des Datenmanagements spielen ihre notwendige Rolle auf der Grundlage der Prozesse, Richtlinien, Standards und Personen, die gemäß Data Governance beschrieben werden.

Datenmanagement ist eine Praxis und Data Governance ist die Strategie…

Viele Leute verwenden die Begriffe synonym. Sie sind miteinander verbunden, aber nicht dasselbe. Wie wir bereits gesagt haben, kann Data Governance wichtig sein und Ihnen helfen, einen Rahmen mit Richtlinien, Standards, Regeln und Verantwortlichkeiten zu erstellen, aber wenn Sie es versäumen, alle anderen Bereiche des Datenmanagements zu implementieren und keine Tools implementieren, um Ihre Daten zu erreichen Managementzielen, wird es schwierig sein, eine Bedeutung abzuleiten, nachdem Sie Ihre einzige Quelle für wahrheitsgemäße Daten ermittelt haben.

Sie brauchen Technologie, um Ihre Datenverwaltungsziele zu unterstützen…

Data Governance ist eine Strategie, für deren Erstellung Brainpower und die Abstimmung von Teams erforderlich sind. Um Datenmanagement zu erreichen, benötigen Sie jedoch Technologie oder Tools, die Ihre Ziele unterstützen. Obwohl dies Ziele Ihrer Data-Governance-Strategie sein können, benötigen Sie keine Software, um ein Data-Governance-Framework zu erstellen.

Die Rollen und Verantwortlichkeiten unterscheiden sich für beide…

Um eine Data-Governance-Strategie zu skizzieren und auszuarbeiten, ist es wichtig, wichtige Mitglieder aus allen Funktionen einzubeziehen, da Datenverwalter, wenn sie in Silos arbeiten, nicht in der Lage sein werden, sich an den Anforderungen der Organisation auszurichten. Diese Schlüsselmitglieder sind jedoch nicht für den täglichen Betrieb oder die Implementierung von Software verantwortlich, sobald die Data-Governance-Strategie eingeführt ist.

Für das Datenmanagement liegt die Hauptverantwortung jedoch auf den Schultern der Datenverwalter und des IT-Teams. Sie sind verantwortlich für die Verwaltung der Systeme, Software, Probleme und Sicherheitsbedrohungen, falls vorhanden, die sofort angegangen werden müssen. Die Datenbankadministratoren und Datenverwalter sind sowohl für die Datenverwaltung als auch für die Datenverwaltung verantwortlich.

Die Größe der Organisation spielt eine Rolle …

Die Datenverwaltung ist beispielsweise für ein Heimunternehmen möglicherweise keine notwendige Funktion, aber für eine kleine Organisation benötigen Sie dennoch gültige und konsistente Daten, die Ihnen bei der Skalierung helfen. Eine kleine Organisation kennt die Details der Kunden und kann wahrscheinlich gute Beziehungen zu ihren Kunden pflegen, ohne ihre Aufzeichnungen einzusehen.

Ein großes Unternehmen wie beispielsweise Walmart benötigt jedoch eine Datenmanagementpraxis und eine Data-Governance-Strategie, um alle seine Daten zu verwalten und wirkungsvollere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der aus seinen Daten und Kundendatensätzen abgeleiteten Business Intelligence zu treffen.

Kann Ihr Unternehmen von Data Governance und Datenmanagement profitieren?

Daten allein können nicht leistungsfähig sein, es sei denn, Sie verfügen über Strategien und Richtlinien, um sie zu rationalisieren, Genauigkeit und Konsistenz aufrechtzuerhalten und zu organisieren. Obwohl viele Organisationen in investieren Datenaufbereitung und Geschäftsanalysenmüssen sie noch Zeit und Ressourcen in jegliche Art von Datenverwaltungsfunktionen investieren, was bedeutet, dass sie nicht in der Lage sind, die gesuchte „Bedeutung“ abzuleiten, da sie keine verfeinerte Quelle der „Wahrheit“ haben.

Daher ist das Datenmanagement ein wichtiger Schritt, der Ihnen hilft, mehrere andere Vorteile zu erzielen, wie z. B. verbesserte Entscheidungsfindung, rationalisierte Prozesse und beschleunigtes Wachstum. Und eine Data-Governance-Strategie ist Ihr Ausgangspunkt, damit Sie verstehen, was Ihre Organisation in Bezug auf die Funktionen im Rahmen des Datenmanagements benötigt. Obwohl wir 11 Disziplinen im Bereich Datenmanagement abgedeckt haben, könnte Ihre Organisation davon profitieren, nur einige davon zu implementieren.

Wir empfehlen, die folgenden Schritte zu befolgen, um Ihre Reise zur Datentransformation zu beginnen:

  • Erstens, haben Sie Data-Governance-Strategien für Ihr Unternehmen skizziert?
  • Haben Sie ausgewiesene Ressourcen, die Sie bei Data Governance- und Datenverwaltungsprozessen unterstützen? Wenn nicht, schauen Sie sich die Einstellung von Ressourcen an.
  • Sobald Sie Datenverwalter und/oder Datenadministratoren haben, können Sie zusammen mit wichtigen Mitgliedern im gesamten Unternehmen an einer Data-Governance-Strategie arbeiten. Dieser Schritt hilft Ihnen zu verstehen, welche anderen Funktionen Sie im Rahmen der Datenverwaltung benötigen.
  • Bewerten Sie die Daten in Ihren bestehenden Systemen wie ERP, CRM und anderen Geschäftssystemen.
  • Schauen Sie sich als Nächstes die Systemintegrationen an. Sind Ihre Systeme integriert oder schwimmen Sie in Problemen aufgrund von Datenduplizierung?

Sobald Sie die Beziehung zwischen Datenmanagement und Data Governance und deren Zusammenwirken verstanden haben, können Sie entscheiden, ob dies ein Weg ist, von dem Ihr Unternehmen profitieren würde oder nicht. Wenn sie ihr volles Potenzial ausschöpfen, kann die Kombination aus ihnen Ihrem Unternehmen helfen, das Potenzial von Daten zu maximieren und aussagekräftige geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen, die Ihnen helfen, wirkungsvolle Entscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen können Ihnen helfen, Ihr Unternehmen zu skalieren und auszubauen und Verluste zu minimieren.

Sobald Sie die oben genannten Schritte durchgeführt haben und nach Lösungen suchen, die in Ihre Data-Governance-Strategie passen, können Sie unser Factsheet herunterladen. Wenn Sie Fragen zu Ihren Richtlinien oder Richtlinien haben, können Sie sich an wenden unsere Experten für ihre Empfehlungen.

Der Beitrag Was ist Datenmanagement und wie unterscheidet es sich von Data Governance? erschien zuerst im ERP Software Blog.

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Author: admin

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