{"id":45413,"date":"2023-03-31T17:50:32","date_gmt":"2023-03-31T17:50:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.rightsdirect.com\/?post_type=blog_post&p=45413"},"modified":"2023-03-31T17:50:33","modified_gmt":"2023-03-31T17:50:33","slug":"data-governance-2","status":"publish","type":"blog_post","link":"https:\/\/www.rightsdirect.com\/de\/blog\/data-governance-2\/","title":{"rendered":"Themen im Datenmanagement Teil II: Die Notwendigkeit von Data Governance\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

Dies ist der zweite einer Reihe von Beitr\u00e4gen zum Thema Datenmanagement. Lesen Sie hier den ersten Beitrag der Serie.<\/a> <\/h3>\n\n\n\n

Heute konzentrieren wir uns auf das Konzept der Data Governance und seine Bedeutung bei der F\u00f6rderung des Ziels, Daten in einen Verm\u00f6genswert einer Organisation zu verwandeln. <\/h3>\n\n\n\n

Hier ist eine einfache Definition f\u00fcr Data Governance, die ich n\u00fctzlich finde: <\/h3>\n\n\n\n
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\u201eData Governance ist ein multidisziplin\u00e4rer Ansatz zur Erstellung und Aufrechterhaltung von Standards, die Daten in gro\u00dfem Umfang verwalten. Es hilft Unternehmen, Datenquellen, Qualit\u00e4t und Sicherheit in allen Phasen der Datenpipeline zu bewerten\u2026\u201c\u00a0<\/p>\n\u00a0\u2013 Lauren Maffeo, \u201eDesigning Data Governance from the Ground Up (Pragmatic Bookshelf, 2023)\u00a0
Eine alternative Definition liefert Laura Sebastian-Coleman in \u201eNavigating the Labyrinth\u201c:\u00a0<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

\u201eData Governance (DG) ist definiert als die Aus\u00fcbung von Autorit\u00e4t und Kontrolle (z. B. Planung, \u00dcberwachung und Durchsetzung) \u00fcber die Verwaltung von Datenbest\u00e4nden.\u201c <\/h3>\n\n\n\n

\u201eDaten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab verwalten\u201c geht auf die ganze \u201eDaseinsberechtigung\u201c des Datenmanagements zur\u00fcck, die ich in meinem vorherigen Beitrag erw\u00e4hnt habe. <\/h3>\n\n\n\n

Unter Verwendung dieses Definitionsrahmens komme ich mit einer m\u00f6glicherweise kontroversen Aussage zu meinem Hauptpunkt f\u00fcr diesen Beitrag: Jede Organisation, unabh\u00e4ngig von ihrer Gr\u00f6\u00dfe, betreibt eine Art Data Governance, ob sie sich dessen bewusst ist oder nicht. <\/h3>\n\n\n\n

Lesen Sie nachfolgend weiter in dem Originalbeitrag, der zuerst im Blog des CCC erschienen ist.<\/em>\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Often, the governance is *ad hoc* and informal, but no organization that stores any amount of data as part of its business can avoid some kind of data governance, no matter how casual it may seem to be. That data governance may be done by a single person trying to keep a dataset up-to-date and free of errors, but that is still a kind of data governance. <\/p>\n\n\n\n

Here are some signs that you are already doing data governance work, but don\u2019t recognize it as a formal discipline: staff maintains list of customers and does its best to keep the list up-to-date; staff consults authoritative sources to validate data in spreadsheets; and staff uses data to make decisions, but is unsure if the data is valid for the conclusions they draw with it. <\/p>\n\n\n\n

What I want to discuss in this post is the need for an organization to have a formal data governance<\/strong> program, to replace the informal work it is already doing. <\/p>\n\n\n\n

Data governance is the term we use to describe the process that shepherds all other data management efforts in an organization. It is foundational. Data governance sets the rules for all uses of data within an organization. <\/p>\n\n\n\n

The following is a list of signs that your organization may need a formal data governance effort: <\/p>\n\n\n\n