Data Strategy & Governance
Die Idee von Data Strategy und Data Governance ist es nicht, eine perfekte Welt zu erschaffen, in der es keinen unvorhergesehenen Datenbedarf mehr gibt. Die Stärke einer Datenstrategie ist es, Sie in die Lage zu versetzen, dass Sie jederzeit auf sich ändernde Bedürfnisse Ihrer Organisation reagieren können, ohne jedes Mal das Rad neu erfinden zu müssen. Ihre Datenstrategie ist der Fahrplan und Sie haben das Steuer wieder fest in der Hand.
Sind Sie bereit die Kontrolle über Ihre Daten zu erlangen?
Warum?
Darum sollten Sie sich mit Data Strategy & Data Governance beschäftigen
Eine durchgängige Datenstrategie bildet die Basis und den Rahmen, um aus Daten echten Mehrwert zu generieren. Sie legt die langfristigen Maßnahmen fest, wie Daten in Ihrem Unternehmen verstanden, genutzt und verantwortet werden. Und wie sie auf Ihre Geschäftsziele einzahlen. Sie ist losgelöst von technischen Gegebenheiten zu betrachten und orientiert sich an Ihrem Geschäftsmodell und Ihren Fachbereichen. Unser Data Excellence Framework© by dataspot zeigt Ihnen die Vorgehensweise auf, um ein ganzheitliches Informationsmanagement in Ihrem Unternehmen zu erreichen und vor allem nachhaltig zu verankern.
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Leistungsspektrum
Bestandteile unseres Data Excellence Frameworks© by dataspot
Auch wenn die Datenstrategie etwas sehr individuelles ist, haben wir wesentliche Eckpfeiler und Prüfpunkte identifiziert und in unserem praxiserprobten Data Excellence Framework© by dataspot gebündelt. So können Sie noch schneller von einer gelebten Datenstrategie und Governance-Organisation profitieren und erhalten gleich noch ein Vorgehen an die Hand, dass Sie intern als Katalysator verwenden können.
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Daten strategisch betrachtenDX-Strategie
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Daten als Asset begreifen – um dieses gemeinsame Zielbild zu etablieren, werden mit einem Kernteam und den AuftraggeberInnen zusammen eine Data Excellence-Vision und –Mission entwickelt. Daraus wird eine Data-Excellence-Strategie abgeleitet, die danach in einer Programmplanung operationalisiert wird.
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Daten verantwortenDX-Organisation
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Um im Unternehmen einen Paradigmenwechsel durch Data Excellence herbeizuführen, werden Rollen eingeführt, die Verantwortung für die Daten im Fachbereich tragen. Data Stewards, Data Owner oder Fachexperten sind gängige Profile einer Data-Governance-Organisation.
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Daten planenDX-Bedarfsmanagement
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Ein strategisches Bedarfsmanagement dient zur Steuerung und Priorisierung von datenrelevanten Bedarfen im Fachbereich. Meist komplementär zum bestehenden Anforderungsmanagement-prozess wird das Minimalprinzip eingehalten und stellt sicher, dass Datenbereitstellungen und Auswertungen nicht mehrfach bestellt werden.
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Daten nutzenDatennutzung
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Aus Governance-Sicht ist es notwendig für die Datennutzung Berichtsgrundsätze basierend auf Standards und Designprinzipien vorzugeben, um aussagekräftige Informationen sicherzustellen. Des Weiteren wird ein Datennutzungskatalog erstellt, der Metadaten über Berichte, Kennzahlen und Datenbereitstellungen beinhaltet.
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Daten verstehenFachliches Datenmodell
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Relevante Unternehmensdaten werden fachlich beschrieben und in einem fachlichen Datenmodell abgebildet, das einer gemeinsamen Sprache über die Daten entspricht. Durch das gemeinsame Verständnis und das Anwenden dieser Sprache werden Mehrdeutigkeiten, Redundanzen und Fehlinterpretationen reduziert.
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Wissen über Daten verwaltenFachl. Metadaten-Management
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Um Data Excellence in einem Unternehmen ausreichend zu unterstützen, braucht es ein umfassendes Management der Metadaten und zwar für den Fachbereich. In einer spezifischen Software können die fachlichen Datenmodelle, die Beschreibung der Daten und die fachlichen Datenqualitätsindikatoren verwaltet werden. All das geschieht an einer zentralen Stelle und mit Zugriff für alle MitarbeiterInnen des Unternehmens. Somit wird eine unternehmensweite Wissensbasis aufgebaut, die aufgrund der Data-Governance-Rollen auch aktuell gehalten wird und ständig wächst. Diese Wissensbasis kann sowohl als Business Glossar für jedermann als auch als ExpertInnen-Tool mit Detailinformationen verwendet werden.
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Daten optimierenDatenqualitätsmanagement
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Auf Basis der harmonisierten Daten wird die zu erwartende Datenqualität fachlich definiert. Die aktuelle Datenqualität wird gemessen und regelmäßig berichtet. Darauf aufbauend werden Datenqualitätsverbesserungsmaßnahmen durchgeführt. Diese tragen kontinuierlich zur Verbesserung der Datenqualität bei.
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Daten strukturierenReferenz- & Stammdaten
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Referenzdaten geben die Struktur von Datenauswertungen vor. Stammdaten sind die Basis für jegliche Kennzahl. Oft sind fehlerhafte Referenz- und Stammdaten die Ursache für falsche Ergebnisse. Deswegen wird ein zentrales Referenz- und Stammdatenmanagement eingeführt und verfügbare externe Standards verwendet.
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Daten schützenDatenschutzmanagement
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In fast jeder Organisation hängt das Tagesgeschäft zu einem sehr großen Teil von Daten ab. Demnach gilt es, einen unternehmensweiten Datenrisikomanagementansatz zu entwickeln, der unter anderem die Erfüllung von Datenschutzanforderungen beinhaltet.
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Daten nachvollziehenDatenherkunft
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Nachvollziehbare Daten sind die Grundlage für verlässliche Informationen. Dafür muss die Herkunft der Daten und deren Verwendung bekannt sein. Diese durchgängige Data Lineage wird dargestellt, wodurch zudem festgestellt wird, welche Auswirkungen geplante Änderungen mit sich bringen.
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Datenservices anbietenDX-Services
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DX-Services umfassen alle Leistungen, die der Fachbereich im Rahmen von DX in Anspruch nehmen kann. Eine Beschreibung dieser Leistungen steht als Katalog allen Beteiligten zur Verfügung. Die Services reichen von verfügbaren Auswertungstools, über Referenzdaten- bis hin zu Metadatenmanagement.
Vorteile
Ihre Vorteile mit Data Strategy & Data Governance
Die Idee hinter der Entwicklung einer Datenstrategie besteht darin, sicherzustellen, dass alle Datenressourcen so positioniert sind, dass sie unternehmensweit einfach und effizient genutzt, und verschoben werden können. Daten sind nicht länger ein Nebenprodukt der Geschäftsabwicklung – sie sind ein kritischer Aktivposten. Eine Datenstrategie hilft, indem sie sicherstellt, dass die Daten wie ein Vermögenswert verwaltet und genutzt werden. Sie bietet einen projektübergreifenden Satz von Zielen und Vorgaben, damit Daten sowohl effektiv als auch effizient genutzt werden können. Eine Datenstrategie legt gemeinsame Methoden, Praktiken und Prozesse zur Verwaltung und Verarbeitung von Daten im gesamten Unternehmen fest, damit Daten auf wiederholbare Art und Weise gemeinsam genutzt werden können.
Reduzierte Kosten
Reduzieren Sie mittels einer modernen Datenstrategie und durchgängiger Data Governance die Kosten beim Management und der Speicherung Ihrer Daten.
Gelebte Compliance
Verhindern Sie Verstöße gegen Ihre Compliance durch Klarheit bei der Umsetzung von Richtlinien.
Höhere Datenqualität
Erhöhen Sie die Qualität Ihrer Daten und fangen Sie an Ihre Daten zu monetarisieren.
Steigerung der Prozesseffizienz
Etablieren Sie ein klares Anforderungsmanagement beim Umgang mit Ihren Daten und vermindern Sie so lange Abstimmungsprozesse.
Verbesserte Effizienz
Verbessern Sie Ihre betriebliche Effizienz dank der Prozesse und Verfahren, die ein schnelleres und einfacheres Management von Daten ermöglichen.
Höhere Skalierbarkeit
Skalieren Sie Ihre IT-Landschaft auf fachlicher, technischer und organisatorischer Ebene durch klare Regeln zur Änderung von Prozessen und Daten.
Größere Sicherheit
Verbessern Sie Ihre Datensicherheit durch die Ermittlung kritischer Daten, die Identifizierung von Dateneigentümern und Datennutzern sowie durch die Bewertung und Eingrenzung von Risiken für kritische Daten.
Innovative Datenprojekte
- Predictive Maintenance
- Big-Data-Initiativen
- IoT-Projekte
- Digital-Twin-Initiativen
- Digital Workforce Management
- Robotics-Projekte
Unternehmenssteuerung
- Management Reporting
- Top-Kennzahlen
- Neue Plattformmodelle
Compliance
- DSGVO-Konformität
- Europäische Richtlinien
- Marktregeln
- BCBS 239
IT-Projekte
- Dokumentation von Bestandsmodellen
- Impact Reports für Systemerweiterungen & -änderungen
Datenqualität
- Fachliche Data Lineage
- Technische Data Lineage
Reporting Governance
- Herstellung unternehmensweite Data Governance
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