Um die maximale Leistung aus Datenumgebungen herauszuholen, sowohl auf betrieblicher als auch auf kaufmännischer oder geschäftlicher Ebene, ist es einer der relevantesten Aspekte, die besten Praktiken für die Datenverwaltung und -analyse vorzuschlagen.
Ohne gute Governance werden Investitionen in Daten und Analysen nicht ausreichen, um die organisatorischen Anforderungen, das Umsatzwachstum, die Kostenoptimierung und das beste Kundenerlebnis zu erfüllen.
Neben Best Practices müssen praktische Prinzipien etabliert werden, um eine effektive Grundlage für Daten und Analysen zu schaffen.
Es kann vorkommen, dass Sie Schwierigkeiten haben, die zu verbessernden Governance-Prinzipien zu identifizieren, weil Sie keinen klaren Bezugspunkt für die Entwicklung von Best Practices in den Schlüsselprinzipien haben.
1.- Richten Sie die Regierung an den Geschäftsergebnissen aus
Governance-Bemühungen müssen in direktem Zusammenhang mit der Geschäftsstrategie und den Prioritäten stehen. Organisationen richten ihre Governance-Praktiken jedoch häufig eher auf Daten als auf das Geschäft aus, was es für Dateneigentümer schwierig macht, konstruktive Gespräche mit Führungskräften zu führen.
Um die Geschäftsergebnisse bestmöglich zu unterstützen, müssen Governance-Richtlinien und -Standards an Geschäftsprioritäten, Geschäftsprozessmetriken und Datenmetriken ausgerichtet werden.
Der Geschäftswert und die Geschäftsergebnisse müssen im Mittelpunkt der Unternehmensführung stehen, mit klaren Geschäftskennzahlen. Diese Kennzahlen müssen den Stakeholdern persönlich zugeordnet werden. Schließlich sollten offene Besprechungen mit wichtigen Entscheidungsträgern arrangiert und Strategien zur Verbesserung Ihrer Geschäftsergebnisse in Betracht gezogen werden.
2.- Pflegen Sie ein Modell der Verantwortung und Entscheidungsfindung
Ein Modell der Verantwortung und Rechte für die Entscheidungsfindung ist entscheidend für den Erfolg jeder Datenbemühung. Dies bietet die notwendige Aufsicht, um sicherzustellen, dass die richtigen Personen für die von ihnen getroffenen Entscheidungen zur Rechenschaft gezogen werden und dass die Interessengruppen Vertrauen in den Governance-Entscheidungsprozess haben.
3.- Regierung auf Vertrauensbasis
Daten- und Analyseressourcen sind überall in einer Organisation vorhanden und unterschiedlicher Natur, daher ist es kein guter Ansatz, Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage der Annahme zu treffen, dass „alle Informationen gleich sind“. Es ist notwendig, ein auf Vertrauen basierendes Governance-Modell zu etablieren, das:
- Unterstützt ein verteiltes Daten- und Analyse-Ökosystem
- Erkennt die unterschiedliche Herkunft und Behandlung von Vermögenswerten an
- Helfen Sie Führungskräften, kontextrelevante Entscheidungen mit größerer Zuversicht zu treffen.
Der Aufbau dieses Vertrauens erfordert Technologien, die es ermöglichen, Daten als Katalog darzustellen und dabei helfen, Assets und Analysen im gesamten Ökosystem der Organisation zu entdecken, zu bewerten und zu kontrollieren.
4.- Ethik und Transparenz
Für eine effektive Digitalisierung muss die gesamte Datenverwaltung auf den Grundsätzen der Transparenz und der digitalen Ethik basieren. Governance-Entscheidungen für Daten und Analysen müssen klar, vertretbar und dokumentiert sein. Der Daten- und Analyseleiter muss einen Rahmen für digitale Ethik schaffen, der im gesamten Unternehmen implementiert werden kann.
Es muss sichergestellt werden, dass die Prinzipien mit der Mission, Vision und den strategischen Werten der Organisation, einschließlich denen der digitalen Ethik, in Einklang stehen. Die zuständigen Führungskräfte sind zu benennen und die Entscheidungsgrundlage klar zu kommunizieren.
Betriebsverfahren für Data Governance und Analyse müssen eindeutig überprüfbar sein und die getroffenen Entscheidungen, die daraus abgeleiteten Maßnahmen, die damit verbundenen Investitionen und Ausgaben sowie die Einhaltung der digitalen Ethik hervorheben.
5.- Risikomanagement und Informationssicherheit
In großen Organisationen sind Risiken nicht nur von der Regulierungsbehörde auferlegt, sondern auch ein Arbeitsprinzip. Dies bedeutet, dass sie Chancen darstellen, die durch Daten und Analysen geschaffen werden, die mit Risiken abgestimmt sind. Aus historischen Gründen kommt es meist vor, dass Geschäftschancen und -risiken getrennt geregelt werden und die Informationssicherheit bei der Bewertung der Ergebnisse nicht als wesentlicher Bestandteil betrachtet wird.
Data-Governance-Gremien müssen multidisziplinär sein, damit sie ausgewogene Entscheidungen treffen können, Chancen, Risiken und Sicherheit berücksichtigen und die langfristigen Interessen der Organisation berücksichtigen.
Metriken zur Bewertung von Governance-Entscheidungen müssen daher den Geschäftswert, zukünftige Risiken und Chancen sowie potenzielle Informationssicherheitslücken angeben. Um Risiken in Echtzeit anzugehen, ist eine Kontrollumgebung erforderlich und in das Business Information Security Framework integriert.
6.- Aus- und Weiterbildung
Data-Governance-Initiativen beinhalten neue Verhaltensweisen und Einstellungen von Menschen, gemäß den Erwartungen, die durch Richtlinien und Standards festgelegt wurden. Aber es ist nicht immer klar, was genau diese neuen Verhaltensweisen sein sollen.
Eine bewährte Methode besteht darin, das Fachwissen der Personalabteilung einzubeziehen und Lern- und Entwicklungspläne zu erstellen, um Best Practices für die Datengovernance zu unterstützen. Arbeiten Sie auch mit dem Human Resources-Team zusammen, um regierungsbezogene Rollen zu besprechen, um sich ein Bild von den erforderlichen Fähigkeiten zu machen, und entwickeln Sie Schulungsmodule, die aus Webinaren, Blogs oder Richtlinien bestehen, um relevantes und aktuelles Lernmaterial bereitzustellen. Bewerten Sie letztendlich die Auswirkungen, um Menschen zu helfen, bessere Governance-Entscheidungen zu treffen und notwendige Entwicklungsverbesserungen vorzunehmen.
Für die Daten- und Analyserolle sollten klare, gut definierte und messbare Ziele gesetzt werden. Beispielsweise kann das Absolvieren spezifischer Schulungsmodule zu Best Practices für Data Governance Teil der jährlichen Ziele der Mitarbeiter werden.
7.- Förderung des kulturellen Wandels und der Zusammenarbeit
Da Data Governance- und Analyseentscheidungen im gesamten Unternehmen getroffen werden können, müssen hochgradig kollaborative Fähigkeiten entwickelt und nicht zentralisiert werden. Die Regierung kann nicht als bürokratische Tätigkeit wahrgenommen werden; Vielmehr sollte es sich auf zwischenmenschliche Interaktionen, Geschichtenerzählen, Wissensaustausch und Innovation konzentrieren.
Durch eine interne, ehrliche Umfrage darüber, wie Daten derzeit in der Organisation wahrgenommen werden, Teilnahme an Vorstandssitzungen, Town Halls und anderen Sitzungen, findet heraus, was sich kulturell ändern muss, und entwickelt eine Story-getriebene Erzählung, um zu erklären, wie Data Governance und Analytics ansprechen können echte Herausforderungen, die führen nicht zu digitaler Ermüdung.
