Arten von Data Governance Frameworks

Konzepte der Data Governance

Courtney Smith

Strategic Initiatives Manager

Wahl einer Framework-Art

Drei Arten von Frameworks:

  1. Klassisch Top-Down
  2. Klassisch Bottom-Up
  3. Kollaborativer Ansatz

Das Framework sollte sich an Folgendem orientieren:

  • Prioritäten und gewünschte Ergebnisse
  • Gesetzliche Anforderungen
  • Größe des Unternehmens

Bild zur Darstellung eines geschäftlichen Frameworks

Konzepte der Data Governance

Klassischer Top-Down-Ansatz

Eigenschaften:

  • Kleines Team von Datenanbietern
  • Gatekeeper kontrollieren Nutzung und Zugriff auf Daten
  • Klar definierte Best Practices
  • Sicherheit, Verwaltung und Kontrolle zentalisiert

Herausforderungen:

  • Mit kleinem Team nicht einfach skalierbar
  • Erhöhtes Datenvolumen und Nachfrage schwer zu bewältigen

Pyramide mit einem Bild, das von oben nach unten zeigt

Konzepte der Data Governance

Klassischer Bottom-up-Ansatz

Eigenschaften:

  • Priorisiert die Demokratisierung von Daten
  • Skalierbarer als der Top-Down-Ansatz
  • Kontrollen, die nach der Erfassung der Rohdaten durchgeführt werden

Herausforderungen:

  • Schwierig, sicherzustellen, dass Verbraucher regulierte Daten und nicht rohe Daten nutzen
  • Möglicherweise höhere Risiken durch Vorschriften und mehr Kosten für die Datenverwaltung

Pyramidensymbol mit Pfeil, der von unten nach oben zeigt

Konzepte der Data Governance

Kollaborativer Ansatz

Eigenschaften:

  • Flexibel und skalierbar
  • Bringt defensive und offensive Strategien in Einklang
  • Zusammenarbeit mit allen Stakeholdern
  • Ziel: Vertrauenswürdige, leicht zugängliche Unternehmensdaten

Herausforderungen:

  • Muss klar definierten Datenprinzipien folgen
  • Erfüllt möglicherweise nicht alle regulatorischen Anforderungen

Hände übereinander, die Zusammenhalt und Teamwork symbolisieren

Konzepte der Data Governance

DAMA Data Management Body of Knowledge

Umfassender Leitfaden zu:

  • Standardfunktionen für die Datenverwaltung
  • Standardterminologie
  • Best Practices der Branche
  • Data Governance als verbindendes Thema

Bild des DAMA Data Management Body of Knowledge-Rades, das die zehn verschiedenen Wissensbereiche des Datenmanagements darstellt.

1 DAMA. Earley, S., & Henderson, D., Sebastian-Coleman, L (Eds.). The DAMA Guide to the Data Management Body of Knowledge (DAMA-DM BOK). Bradley Beach, NJ: Technics Publications, LLC. 2017.
Konzepte der Data Governance

DGI-Data Governance Framework

Zehn Bestandteile in drei Hauptbereichen:

  • Menschen und Organisationseinheiten
  • Regeln und Verhaltensregeln
  • Prozesse

Leitlinien basierend auf dem Fokus des Unternehmens:

  • Datenqualität
  • Data Warehouses und Business Intelligence
  • Unterstützung durch die Führungsebene

Bild des DGI-Data Governance Frameworks, das zehn Bestandteile in drei Hauptbereichen beinhaltet.

1 The Data Governance Institute. Thomas, G. The DGI Data Governance Framework. 2020
Konzepte der Data Governance

Das DCAM-Framework des EDM Council

  • Nützlich für Finanzunternehmen mit regulatorischen Anforderungen
  • Branchenführende Ressource zu:
    • Einhaltung von Datenmanagementregeln
    • Wichtigste Funktionen
    • Organisationsstruktur
    • Standardterminologie
    • Fortschrittsüberwachung
1 edmcouncil.org, 2022
Konzepte der Data Governance

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Konzepte der Data Governance

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