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Mit Data Governance Consulting zu mehr Datenqualität und besseren Entscheidungen

Mit unseren Data Governance Services sorgen wir für nachvollziehbare, qualitative und sichere Daten – als optimale Grundlage für Ihre datengetriebenen EntscheidungenJetzt Kontakt aufnehmen

Ziehen Sie das volle Potenzial aus Ihrem Datenschatz!

Daten sind für Unternehmen enorm nützlich, um Betriebsabläufe zu optimieren, Kosten zu senken, Kund:innen personalisiert anzusprechen und vieles mehr.Ein professionelles Data Governance Consulting hilft Ihnen, das volle Potenzial aus Ihrem Datenschatz zu ziehen. Denn: nur, wenn Ihre Daten nachvollziehbar, qualitativ und sicher sind, können Sie diese optimal einsetzen.

  • Mir unseren Data Governance Services profitieren Sie von den Vorteilen einer strukturieren Data Governance. Diese umfasst verschiedene Bestandteile, darunter das Festlegen von Verantwortlichkeiten und Zugrifssrechten, die Dokumentaition und Sicherstellung von Datenqualität.

Definition: Was ist Data Governance?

Data Governance beschreibt alle Prozesse, welche auf die Nachvollziehbarkeit, die Qualität und den Schutz von Daten abzielen.

Unternehmen ziehen immer häufiger Daten aus verschiedenen Quellen heran, um sie für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Gleichzeitig gibt es mehr und mehr technische Möglichkeiten, die Daten in Data Warehouses oder Data Lakes zu integrieren. Umso wichtiger ist es, diese Entwicklungen zu dokumentieren und sie nachvollziehbar zu gestalten:

  • Fragwürdige Daten liefern fragwürde Informationen und führen letzten Endes zu fragwürdigen Entscheidungen. Mit unseren Data Governance Services beschreiben und vereinheitlichen wir Ihre Daten, dokumentieren Datenqualität und Prozesse und schützen Sie vor einer unberechtigten Nutzung.
  • Mit der Unterstützung unserer Business Intelligence Expert:innen stellen Sie die Data Quality in Ihrem Unternehmen sicher!

Unsere Services zu Data Governance

Wir sind Expert:innen für die Kombination aus Design, Datenintegration, Data Warehouse / Data Lake, Reporting, Analyse bis hin zu Data Science. Im Rahmen unseres Data Governance Services betrachten Ihre gesamte Architektur – so können wir bessere Prozesse entwickeln, Ihre analytischen Anforderungen noch genauer erfüllen und so schließlich agile Systeme schaffen, die Ihrem Unternehmen wertvolle Informationen liefern.

Data Governance Strategie & Architektur

Neben der reinen technischen Integration gilt es Prozesse aufzusetzen, Rollen im Unternehmen zu definieren und Ziele zu setzen. Wir unterstützen Sie dabei, eine Data Governance Strategie zu entwickeln und die richtige Vorgehensweise zu finden.

Projektleitung

Data Governance ist wie kaum ein anderes Thema im Unternehmen bereichsübergreifend und wesentlich von fachlicher Zusammenarbeit geprägt. Wir moderieren und leiten Ihr Projekt, um es zum Erfolg zu führen.

Auswahl einer Plattform

Mit unserer Expertise helfen wir Ihnen dabei, die passende technische Plattform für Data Governance auszuwählen. Und zwar analog zu der definierten Architektur im Gesamtkontext Ihres Data Lake / Data Warehouse. Entscheidend ist es, die Plattform in Ihre bestehenden Technologien und Prozesse zu integrieren und Ihre Ziele bei der Umsetzung nicht aus den Augen zu verlieren.

Begleitung der Umsetzung

Nachdem Strategie und Technologie bestimmt sind, begleiten wir Sie bei der Umsetzung. In dem Rahmen unterstützen wir Sie dabei, die Neuerungen im Unternehmen zu kommunizieren, den fachlichen Rahmen (Geschäftsbegriffe, Zugriffsregeln, -schutz) zu ermitteln sowie die Empfehlungen technisch umzusetzen.
Unverbindlichen Austausch anfragen

4 Gründe, warum Data Governance in Unternehmen wichtig ist:

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

Mit den Methoden und technischen Werkzeugen der Data Governance überwachen wir den Prozess der Datenbewirtschaftung. Wir dokumentieren Datenassets und Quellen sowohl technisch als auch fachlich und steuern den Zugriff bedarfsgerecht. So legen wir die Basis für Ihre Entscheidungsfindung – ob manuell oder durch Artificial Intelligence (AI) und Machine Learning (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! Daten liegen möglicherweise vollständig vor, aber erst, indem wir sie katalogisieren, setzen wir sie in den richtigen Kontext. So können Sie die fachliche Richtigkeit für den Anwendungsfall prüfen und bewerten.

Herkunftsanalyse

Die Herkunft der Daten („Lineage“) ist wesentlich dafür, ob Sie sich in einem Anwendungsfall für oder gegen ein Data Asset entscheiden. Ebenso deckt der umgekehrte Fall („Impact Analyse“) wichtige Aspekte auf, wenn es darum geht, zu ändernde Eigenschaften zu beurteilen.

Zugriffsschutz

Gemeinsam steuern und kontrollieren wir den Zugriff auf Ihre Daten – basierend auf fachlichen oder technischen Metadaten, manuell oder automatisch. Je nach Anwendungsfall anonymisieren oder pseudonymisieren wir Ihre Daten.

Was beinhaltet Data Governance?

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

Verschiedene Aspekte von Data Governance: Data Owner, Quality, Security, Expertise, Accessibility

  • Verantwortlichkeiten:
    Wir bestimmen einen „Data Owner bzw. Steward“ pro Daten Asset und definieren so klare Verantwortlichkeiten für Informationen. 

  • Zugriffsrechte & Schutz: 
    Der Data Owner verteilt die Zugriffsrechte und gewährleistet den notwendigen Schutz der Daten. Die Maßnahmen setzt er mittels Technologie durch.  

  • Datenqualität:
    Auch hier bestimmt er die vorgegebenen Grenzwerte, gegen welche die Technologie misst, um die Datenqualität von Software sicherzustellen.

  • Dokumentation:
    Damit alle Beteiligten die Informationen nutzen können, muss 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?

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Verwandte Begriffe

Was versteht man unter Data Management?

Wir beobachten immer wieder, dass die Begriffe Data Management und Data Governance fälschlicherweise synonym gebraucht werden. Dabei lässt sich Data Management beziehungsweise Datenverwaltung als Oberkategorie verstehen, welche Data Governance – nebst weiteren Teilbereichen – umfasst. Während Data Governance sich auf das Festlegen von Richtlinien, Rollen und Strukturen in Zusammenhang mit Daten fokussiert, bezeichnet das Datenmanagement allgemeiner den gesamten Prozess um die Aufnahme, Speicherung und Nutzung von Daten.

Was ist ein Data Catalog?

Ein Data Catalog oder Datenkatalog ist ein Metadatenverzeichnis aller im Unternehmen verfügbaren Daten-Assets und damit die zentrale Instanz für alle Nutzer, welche mit Daten im Unternehmen analytisch arbeiten. Ein Datenkatalog ist notwendige Voraussetzung für moderne analytische Architekturen, wie Data Fabric oder Data Mesh, sowie für viele regulatorische Anwendungsfälle. Der Datenkatalog reicht von einer einfachen Auflistung von Datenassets und deren Eigenschaften bis zu umfangreicher Dokumentation, inkl. Rollen- und Regeldefinitionen, Datenqualität und -Sichtbarkeit und der Verknüpfung von technischen Assets mit Geschäftsdatenobjekten.

Für jedes Projekt den richtigen Hersteller:

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

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 unseres Data Governance Consultings auf. Hinterlassen Sie einfach Ihre Kontaktdaten und wir melden uns dann schnellstmöglich bei Ihnen.

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