Angesichts der zunehmenden Initiativen zur digitalen Transformation investieren Unternehmen mehr in Datenverwaltung, eine formalisierte Praxis, die verschiedene Komponenten verbindet und den Wert der Daten erhöht. Einige haben möglicherweise bereits Data-Governance-Programme für ältere Datenmanagementsysteme (z. B. zur Kontrolle von Stammdaten) eingerichtet, haben aber möglicherweise keine Kontrolle über neuere Technologien wie Schulungen und Schulungen KI zum Generieren von Inhalten und benötigen Anleitungen zu bewährten Verfahren, die befolgt werden müssen.
Steve Zagoudis, eine führende Autorität für Data Governance, stellt fest, dass a fehlendes Bewusstsein erläutert einige der Diskrepanzen bei der Anwendung von Erfahrungen aus früheren Data Governance-Programmen auf neuere Programme. Hinzu kommt, dass Data Governance als Bremse einen schlechten Ruf hat Innovation und technologischer Fortschritt aufgrund vermeintlich sinnloser Arbeitsabläufe.
Um diese Trends umzukehren, sollten Unternehmen Best Practices für Data Governance nutzen, die dies können sich an neue Situationen anpassen. Darüber hinaus müssen Unternehmen nachweisen, inwiefern diese Aktivitäten für die Organisation relevant sind. Die Anwendung der unten beschriebenen Taktiken verspricht, diese Ziele zu erreichen.
Führen durch Handeln
Bei Data Governance sprechen Taten mehr als Worte, insbesondere bei neueren Projekten mit neueren Technologien. Jegliche Kommunikation von oben nach unten oder von unten nach oben muss zeigen, wie Data-Governance-Aktivitäten mit Geschäftsinnovationen in Einklang stehen. Versuchen Sie, Folgendes zu haben:
- Führungskräfte führen als engagierte Sponsoren: „Führungskräfte müssen Data Governance unterstützen und sponsern, wo immer sich Daten befinden.“ rät Bob Seiner. Oft, a Datenkatalog (ein zentralisiertes Metadateninventar) kann Führungskräften dabei helfen, Data Governance anzuwenden. Bei der Implementierung von Data Governance sollten Manager konsistent und klar über den Ansatz, die Rollen und den Wert von Data Governance kommunizieren. Sie müssen betonen, dass diese Aspekte auch für neue Projekte gelten. Darüber hinaus muss die oberste Führungsebene Ressourcen – Zeit, Geld, Technologie usw. – sichtbar unterstützen und zuweisen. hin zur Datenverwaltung, die Verantwortlichkeit und Verantwortung für Unternehmensdaten und ihre Prozesse formalisiert.
- Datenverwalter führen durch Informationsaustausch: Datenverwalter haben in der Regel praktische Erfahrung mit Unternehmensdaten. Folglich sind diese Mitarbeiter eine Fundgrube an Wissen, das für ihre Kollegen, Vorgesetzten und andere Organisationen wertvoll ist. Dieser Informationsaustausch hilft nicht nur anderen im Unternehmen beim Lernen, sondern das Teilen aktiviert auch Datenverwalter und hält sie stark in Data Governance-Praktiken investiert. Mit diesem Vorteil weiten Stewards ihre Arbeit eher auf neuere Projekte aus.
- Alle Mitarbeiter führen, indem sie die Best Practices für Data Governance eines Unternehmens anwenden: Alle Mitarbeiter kümmern sich um die Datenqualität und kommunizieren, wenn sie Fragen oder hilfreiches Feedback haben. Unternehmer sollten bieten Zwei-Wege-Kanäle für Stewards, um die Einführung von Data Governance in ihren Abteilungen zu fördern und Benutzern die Möglichkeit zu geben, ihre Probleme zu äußern oder Fragen zu stellen.
Das „Warum“ verstehen
Geschäftsanforderungen ändern sich schnell, wenn Unternehmen datengesteuerter werden. Beispielsweise erfordern die Metadatenanforderungen, die zuvor zur Beschreibung von Anwendungsfehlerdaten verwendet wurden und von Data Governance festgelegt wurden, möglicherweise ein anderes Format, um ein generatives KI-Modell zu trainieren, um Korrekturen vorzuschlagen.
Um Data Governance relevant zu halten, müssen Teams umsetzbare Anwendungsfälle erstellen und die Punkte mit den Aktivitäten der Data Governance verbinden. Aus dieser Arbeit sollte eine Absichtserklärung hervorgehen, die den Erfolg mit den Messungen und Geschichten definiert, um den durch Data Governance erzielten Projektfortschritt des Unternehmens zu zeigen.
Data-Governance-Zweckerklärungen helfen dabei, den Supportbedarf von zu steuern Datenprodukte, gebrauchsfertige, qualitativ hochwertige Daten aus Diensten, die von Teammitgliedern entwickelt wurden. Um Aktualisierungen von Data-Governance-Prozessen zu rechtfertigen, sollten Unternehmensleiter neue Datenprodukte als Machbarkeitsnachweis präsentieren und einen Fahrplan erläutern, um die Änderungen umzusetzen. Erwägen Sie, einige kritische Data-Governance-Aktivitäten und deren Nutzen für das Datenprodukt in die Präsentation zu integrieren.
Indem Sie das Data Governance Purpose Statement als Leitfaden verwenden und ausbauen solide Anwendungsfälle In Verbindung mit Datenprodukten können Teams die Vorteile einer guten Data Governance und die Folgen einer schlechten Data Governance verstehen. Darüber hinaus verfestigt sich diese Botschaft, wenn sie wiederholt wird, und wird durch die Datenproduktnutzung und Produktreife selbstverständlich.
Abdeckung von Data-Governance-Funktionen
Vor dem Start oder der Erweiterung neuer Projekte müssen sich Organisationen über ihre Fähigkeiten zur Anpassung an Data-Governance-Aktivitäten im Klaren sein. Wenn beispielsweise eine Softwareanwendung in drei Monaten ausgeliefert werden muss und drei Viertel des Teams 90 % ihrer Zeit und ihres Geldes dafür aufwenden müssen, die Technologie zum Laufen zu bringen und Fehler zu beheben, dann sind Data-Governance-Ressourcen für Metadatenmanagement durch Data Governance werden knapp sein.
Um sich ein vollständiges Bild zu machen, bewerten Organisationen in der Regel, wo ihre Data Governance und ihre Best Practices heute stehen, und gehen auf Best Practices ein Reife.
Sobald Unternehmen Feedback und Metriken zu ihren Data-Governance-Praktiken zusammengestellt haben, können sie Empfehlungen mit Stakeholdern teilen und Verbesserungen und Ziele bei der Anwendung von Data Governance schnell überprüfen. Da die Ressourcen schwanken, könnten Unternehmensleiter erwägen, Data Governance in die täglichen Standups oder Scrum-Meetings des Projekts zu integrieren, um den Fortschritt zu verfolgen und zu kommunizieren.
Da sich Projektmanager und Ingenieure gegenseitig helfen, wenn sie blockiert sind, können sie feststellen, wann eine Datenproduktgeschichte mit Data-Governance-Aktivitäten abgeschlossen wurde. Darüber hinaus kann das Hinzufügen von Data Governance zu täglichen Meetings Teammitglieder dazu veranlassen, Data Governance-Komponenten, die in der Vergangenheit funktioniert haben – Daten, Rollen, Prozesse, Kommunikation, Metriken und Tools – zurückzubringen und sie zur Lösung aktueller Probleme wiederzuverwenden.
Implementieren Sie ein gut konzipiertes Data-Governance-Framework
Eine gut gestaltete Data Governance Framework bietet Komponenten, die das Data Governance-Programm einer Organisation strukturieren. Die Implementierung eines solchen Frameworks bedeutet, dass Data Governance eine Organisation zuverlässiger Daten mit einem guten Gleichgewicht zwischen Zugänglichkeit und Sicherheit gewährleistet.
Über 60 % der Unternehmen verfügen laut jüngsten Daten über Data Governance, die sich noch im Anfangsstadium befindet Trends im Datenmanagement berichten. Bestehende Data-Governance-Programme können viele verschiedene Formate annehmen, darunter:
- Steuerung und Kontrolle: A Top-Down-Ansatz das die Data-Governance-Regeln festlegt und Mitarbeiter anweist, diese zu befolgen
- Formalisiert: Schulungsprogramme, die als Teil der Data Literacy-Initiative einer Organisation entwickelt wurden, um Data-Governance-Praktiken zu fördern
- Nicht-invasiv: Eine Formalisierung bestehender Rollen
- Adaptiv: Eine Menge von Data-Governance-Prinzipien und Definitionen, die flexibel angewendet und durch eine Kombination von Stilen in den Geschäftsbetrieb integriert werden können
Der beste Ansatz funktioniert mit der Unternehmenskultur und richtet sich nach ihr aus Datenstrategien, Kombination von Wahlmöglichkeiten und Entscheidungen, die zu übergeordneten Zielen führen.
Sammeln Sie die Metriken und das Feedback zu den Data-Governance-Funktionen, um zu verstehen, welche Prozesse, Richtlinien und Rollen vorhanden sind und funktionieren. Entscheiden Sie dann, wie viele vorhandene Komponenten verwendet werden können und wie viel Arbeit erforderlich ist, um den Data-Governance-Ansatz neu zu gestalten.
Beispielsweise kann eine Command-and-Control-Konstruktion in einer Start-up-Umgebung mit zwei oder drei Personen genügend Flexibilität ermöglichen; Wenn ein Unternehmen jedoch mehr Mitarbeiter hinzufügt, muss Data Governance möglicherweise zu einem nicht-invasiven oder adaptiveren Ansatz umformuliert werden.
Bewerten Sie die Automatisierung, wie z. B. einen Datenkatalog oder Data-Governance-Tools, unabhängig vom gewählten Data-Governance-Framework. Idealerweise wünschen sich Unternehmen eine Automatisierung, die die Mitarbeiter bei der Entscheidungsfindung befähigt und sich bei Bedarf an den Zweck der Data Governance anpasst.
Entwickeln Sie einen iterativen Prozess
Zur Anpassung müssen Unternehmen mit ihren Data-Governance-Komponenten einen iterativen Prozess entwickeln. Diese Taktik bedeutet Flexibilität bei der Anpassung der Ziele, um den Zweck der Data Governance zu erreichen.
Beispielsweise stellt der Zweck eines Data-Governance-Programms die Datenqualität sicher – Daten, die für den Konsum geeignet sind. Zunächst diskutieren die Data Governance-Mitglieder kritische Datenelemente rund um a Datenmodell von einem Team gebaut.
Sollte diese Aufgabe nach einem Sprint zu ungelösten Meinungsverschiedenheiten führen, können Unternehmenslenker einen Gangwechsel versuchen. Beenden Sie die Debatte und konzentrieren Sie sich darauf, Terminologie mit gemeinsamen Automatisierungstools zu verbinden, die die Mitglieder verwenden.
Bestimmte Data-Governance-Prozesse müssen möglicherweise aktualisiert werden, wenn Daten zwischen älteren und neueren Technologien verschoben werden. Diese Fälle erfordern möglicherweise neue Data-Governance-Geschichten für die Sprint-Planung und -Ausführung. Sobald eine Organisation herausgefunden hat, was in einigen Sprints funktioniert, kann das Team diese Aktivitäten wiederholen und konsequent kommunizieren, warum und wie der Workflow hilft.
Zusammenfassung
Da sich Geschäftsumgebungen schnell ändern, müssen Best Practices für Data Governance anpassbar sein. Gartner hat das geschätzt 80% der Unternehmen scheitern an der Skalierung des digitalen Geschäfts, weil sie an veralteten Governance-Prozessen festhalten.
Vielseitige Data-Governance-Aktivitäten erfordern Engagement auf allen Ebenen der Organisation und insbesondere Sponsoring von Führungskräften. Flexibilität ergibt sich aus dem Verständnis des Zwecks hinter Data-Governance-Aktivitäten und der Kenntnis der Data-Governance-Fähigkeiten, um in der Lage zu sein, das zu nutzen, was am besten funktioniert.
Data Governance muss durch ein gutes Framework implementiert werden, das Automatisierung umfasst. Darüber hinaus müssen alle Softwaretools, die Data Governance unterstützen, daraufhin bewertet werden, wie gut sie dem Zweck der Data Governance entsprechen.
Best Practices für Data Governance müssen in Iterationen funktionieren, um in sich ändernden Geschäftskontexten agil zu werden. Unternehmen sollten planen, die heute verwendeten Data-Governance-Kontrollen zu ändern, wenn neue Technologien auftauchen und sich Geschäftsumgebungen weiterentwickeln.
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