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    Data Governance für mehr Datenqualität und Sicherheit

    Datengetriebene Entscheidungen ohne Data Governance? Undenkbar! Mit Data Governance stellen wir Nachvollziehbarkeit, Qualität und Schutz Ihrer Daten sicher.Jetzt Kontakt aufnehmen

    Was ist Data Governance?

    Mit Data Governance werden alle Prozesse beschrieben, die die Nachvollziehbarkeit, Qualität und den Schutz von Daten zum Ziel haben.

    Mit dem Bestreben, immer mehr Daten aus unterschiedlichen Quellen zur Entscheidungsfindung heranzuziehen und durch die technischen Möglichkeiten der Integration in Data Warehouses oder Data Lake, steigt die Notwendigkeit der Dokumentation und Nachvollziehbarkeit exponentiell. Fragwürdige Daten liefern fragwürde Informationen, die von automatisierten (AI) Prozessen genutzt werden und fragwürdige Entscheidungen liefern. Mit Data Governance werden Daten beschrieben und vereinheitlicht, Datenqualität und Prozesse dokumentiert und schließlich vor unberechtigter Nutzung geschützt.

    4 Gründe, warum Unternehmen auf Data Governance setzen sollten:

    Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Schutz sind wichtige Aspekte für die Nutzung von Daten in analytischen Prozessen.

    Mit den Methoden und technischen Werkzeugen der Data Governance wird der Prozess der Datenbewirtschaftung überwacht und dokumentiert, Datenassets und Quellen werden technisch und fachlich dokumentiert und der Zugriff bedarfsgerecht gesteuert. Damit entsteht die Basis für jegliche Entscheidungsfindung, ob manuell oder durch AI / ML automatisiert.

    Vollständigkeit

    Ein neuer Schlüsselwert, eine geänderte Quellspalte oder schlicht ein Fehler im System: die Gründe für einen harten Abbruch eines Jobs, oder – noch schlimmer – unbemerkte unvollständige Datenbewirtschaftung sind vielfältig.

    Richtigkeit

    Technisch richtig, heißt nicht unbedingt fachlich richtig! Auch wenn Daten vollständig vorliegen, stellt Data Governance durch Katalogisierung der Daten den Kontext her, damit Nutzer die fachliche Richtigkeit für den Anwendungsfall prüfen und bewerten können.

    Herkunftsanalyse

    Die Herkunft der Daten („Lineage“) ist ein wichtiges Kriterium für die Entscheidung für oder gegen ein Data Asset in einem Anwendungsfall. Ebenso deckt der umgekehrte Fall („Impact Analyse“) wichtige Aspekte auf, wenn es um die Beurteilung für zu ändernde Eigenschaften geht.

    Zugriffsschutz

    Basierend auf fachlichen oder technischen Metadaten, manuell oder automatisch muss der Zugriff auf Daten gesteuert und kontrolliert werden, bzw. Daten anonymisiert oder pseudonymisiert werden.

    Data Governance umfasst folgende Aspekte:

    Was sollen Erkenntnisse aus Informationen wert sein, wenn die dahinterliegenden Daten zweifelhaft sind? Der Prozess der Data Governance umfasst daher mehrere Aspekte: 

    Grafik zur Darstellung der verschiedenen Aspekte von Data Governance
    • Verantwortlichkeiten:
      Durch die eindeutige Bestimmung eines „Data Owner bzw. Steward“ pro Daten Asset wird die Verantwortlichkeit für Informationen klar definiert.

    • Zugriffsrechte & Schutz: 
      Er bestimmt ebenso die Rechte auf den Zugriff wie auch den notwendigen Schutz der Daten, die dann durch die Technologie durchgesetzt werden.

    • Datenqualität:
      Auch hier bestimmt der Data Steward die vorgegebenen Grenzwerte, gegen die die Technologie misst.

    • Dokumentation:
      Damit die Information für alle nutzbar wird, muss außerdem jedes Asset dokumentiert sein, einerseits technisch (siehe Data Lineage oder Impact Analyse – wird oft durch die Data Integration geliefert), aber besonders auch fachlich: Was genau sagt dieses Asset aus, für welche Analysen wurde es schon herangezogen?

    Unsere Services zu Data Governance

    Wir sehen uns als Experten für die Kombination aus Design, Datenintegration, Data Warehouse / Data Lake, Reporting, Analyse bis hin zu Data Science. Durch die Betrachtung der kompletten Architektur können wir bessere Prozesse entwickeln, noch genauer die analytischen Anforderungen erfüllen und schließlich dadurch agile Systeme schaffen, die dem Unternehmen wertvolle Informationen liefern.

    Strategie & Architektur

    Neben der reinen technischen Integration müssen Prozesse aufgesetzt, Rollen im Unternehmen definiert und Ziele gesetzt werden. Wir unterstützen Sie bei der Entwicklung einer Strategie und Vorgehensweise.

    Projektleitung

    Data Governance ist kaum wie ein anderes Thema im Unternehmen bereichsübergreifend und wesentlich von fachlicher Zusammenarbeit geprägt. Wir übernehmen die Moderation und Projektleitung, um den Erfolg sicherzustellen.

    Auswahl einer Plattform

    Mit unserer Expertise helfen wir bei Auswahl der technischen Plattform für Data Governance analog der definierten Architektur im Gesamtkontext Ihres Data Lake / Data Warehouse. Entscheidend ist die Integration in bestehende Technologie und Prozesse, sowie die Ziele der Umsetzung.

    Begleitung der Umsetzung

    Nach der Bestimmung von Strategie und Technologie können wir die Umsetzung begleiten. Dies umfasst sowohl die Kommunikation im Unternehmen, Ermittlung des fachlichen Rahmens (Geschäftsbegriffe, Zugriffsregeln, -schutz), als auch die konkrete technische Umsetzung im Werkzeug.

    Für jedes Projekt den richtigen Hersteller:

    Sie suchen technische Unterstützung zu Data Governance? Wir arbeiten mit Technologien und kommerziellen Lösungen folgender Hersteller:

    Logo von unserem IBM Platinum Business Partner StatusLogo von unserem IBM Platinum Business Partner Status
    Logo MicrosoftLogo Microsoft
    Logo TalendLogo Talend

    IBM

    IBM hat im Rahmen seiner „Information Server“ bzw. „InfoSphere“ Produkte schon früh begonnen, Werkzeuge für Data Governance anzubieten und zu integrieren. Zur Überwachung der Datenqualität wurde „QualityStage“ eingeführt, für die umfassende Katalogisierung der „Information Server Governance Catalog“ (IGC) angeboten. Zusammen mit der Fokussierung auf die AI Plattform IBM Cloud Pak for Data wurden die Lösungen integriert, technologisch komplett auf neue Containerplattform umgestellt und teilweise neue Funktionen entwickelt. Der „Watson Knowledge Catalog“ verbindet moderne AI Funktionen zur Erkennung von Metadaten, einen Datakatalog inklusive Freigabe- und Sicherheitsprozessen, automatischer Datenprofilierung und Workflows inklusive der Integration in die AI Plattform Cloud Pak for Data.

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    Microsoft

    Außerhalb der in SQL Server enthaltenen Möglichkeiten im Rahmen der Entwicklung von Datenintegration bietet Microsoft mit dem „Azure Data Catalog“ eine Lösung in der Cloud an. Dabei werden multiple Quellen unterstützt und es können mit einfachen Funktionen Daten in einem Katalog aufgenommen und abgefragt werden. So kann relativ einfach und preiswert eine Übersicht über Daten erstellt werden, die enge Integration in die Azure Cloud Plattform versteht sich von selbst.

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    Talend

    Talend profitiert auch im Bereich der Data Governance von der guten Konnektivität zu zahlreichen Quellsystemen. Der Talend Data Catalog ist eine umfangreiche, gut in die Talend Suite integrierte Lösung, die umfassende Funktionalitäten zur Sicherstellung von Datenqualität und Compliance bietet. Basierend auf intelligenten Zuordnungsverfahren und Machine Learning Algorithmen lassen sich ein zentraler Datenkatalog implementieren, die Zugriffsberechtigungen zentral steuern und die Nachvollziehbarkeit der Datenprozesse sicherstellen.

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    Gerne beraten wir Sie in einem unverbindlichen Gespräch und zeigen Ihnen die Potenziale und Möglichkeiten von Data Governance auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

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    Martin Clement
    Teamleiter AnalyticsTIMETOACT Software & Consulting GmbHKontakt