Was ist Agile Data Governance?<\/h2>\n Agile Data Governance ist definiert als ein moderner Ansatz f\u00fcr die Datenverwaltung, bei dem Flexibilit\u00e4t, Zusammenarbeit und iterative Verbesserung im Vordergrund stehen. Es kombiniert die Prinzipien der agilen Methodik mit traditionellen Data-Governance-Praktiken, damit Unternehmen ihre Datenbest\u00e4nde in einer dynamischen und sich schnell entwickelnden Umgebung effektiv verwalten und nutzen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\nZu den wichtigsten Prinzipien von Agile Data Governance geh\u00f6ren:<\/b><\/p>\n\nIterativer und inkrementeller Ansatz: <\/b>Agile Data Governance verfolgt einen iterativen und inkrementellen Ansatz f\u00fcr die Datenverwaltung und konzentriert sich darauf, durch kleine, \u00fcberschaubare Initiativen oder Sprints fr\u00fchzeitig und h\u00e4ufig Werte zu schaffen. So k\u00f6nnen Unternehmen schnell auf sich \u00e4ndernde gesch\u00e4ftliche Anforderungen und Priorit\u00e4ten reagieren und gleichzeitig die Prozesse und Ergebnisse der Data Governance kontinuierlich verbessern.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\nKollaborative Entscheidungsfindung: <\/b>Agile Data Governance f\u00f6rdert die Zusammenarbeit zwischen Beteiligten aus verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereichen, IT-Abteilungen und Datenverwaltungsteams. Durch die Einbeziehung von Interessenvertretern in Entscheidungsprozesse k\u00f6nnen Unternehmen verschiedene Perspektiven, Kenntnisse und Fachwissen nutzen, um effektive Data Governance-Strategien und -L\u00f6sungen zu entwickeln.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\nAnpassungsf\u00e4hig und reaktionsschnell: <\/b>Agile Data Governance ist anpassungsf\u00e4hig und reagiert auf \u00c4nderungen der gesch\u00e4ftlichen Anforderungen, der rechtlichen Rahmenbedingungen und des technologischen Fortschritts. Sie erm\u00f6glicht es Unternehmen, ihre Data-Governance-Praktiken und -Richtlinien in Echtzeit anzupassen, um neue Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, Chancen zu nutzen und von Innovationen zu profitieren.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\nBef\u00e4higung und Verantwortlichkeit:<\/b> Agile Data Governance bef\u00e4higt Einzelpersonen und Teams, die Verantwortung f\u00fcr Data Governance-Initiativen und -Ergebnisse zu \u00fcbernehmen. Es f\u00f6rdert die Rechenschaftspflicht, indem es klare Rollen, Zust\u00e4ndigkeiten und Entscheidungsbefugnisse innerhalb des Unternehmens definiert und so sicherstellt, dass alle Beteiligten f\u00fcr die effektive Verwaltung und Nutzung von Daten verantwortlich sind.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\nKontinuierliche Verbesserung: <\/b>Agile Data Governance f\u00f6rdert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, in der Unternehmen ihre Data-Governance-Prozesse, -Tools und -Richtlinien regelm\u00e4\u00dfig bewerten und verfeinern, um die Effektivit\u00e4t und Effizienz zu steigern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Feedback-Schleifen, Lessons Learned und datengest\u00fctzten Erkenntnissen, um kontinuierliche Verbesserungen zu erzielen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\nAutomatisierung und Werkzeugbau: <\/b>Agile Data Governance nutzt Automatisierungstools und Technologieplattformen, um Data Governance-Aufgaben zu rationalisieren, sich wiederholende Prozesse zu automatisieren und die Produktivit\u00e4t zu steigern. Durch die Implementierung von Data Governance-Tools und -Plattformen k\u00f6nnen Unternehmen eine gr\u00f6\u00dfere Skalierbarkeit, Konsistenz und Transparenz bei der Verwaltung von Datenbest\u00e4nden erreichen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\nAgile Data Governance erm\u00f6glicht es Unternehmen, sich in der heutigen datengesteuerten Welt anzupassen und erfolgreich zu sein, indem sie Agilit\u00e4t, Zusammenarbeit und Innovation bei der effektiven Verwaltung und Nutzung von Datenbest\u00e4nden nutzen. Durch eine agile Denkweise und einen agilen Ansatz bei der Datenverwaltung k\u00f6nnen Unternehmen die Zeit bis zur Wertsch\u00f6pfung verk\u00fcrzen, Risiken minimieren und das volle Potenzial ihrer Datenbest\u00e4nde nutzen, um den Gesch\u00e4ftserfolg zu steigern.<\/span><\/p>\nAgiles Data Governance Rahmenwerk<\/h2>\n Ein agiles Data Governance Framework bietet einen strukturierten Ansatz f\u00fcr die flexible, iterative Umsetzung von Data Governance-Praktiken. Es kombiniert die Prinzipien der agilen Methodik mit traditionellen Data Governance-Prinzipien, um Unternehmen eine effektive Verwaltung und Nutzung ihrer Datenbest\u00e4nde zu erm\u00f6glichen. Hier finden Sie einen \u00dcberblick \u00fcber ein agiles Data Governance Framework:<\/span><\/p>\n\n Agile Prinzipien Integration:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Zusammenarbeit mit dem Kunden bei Vertragsverhandlungen: Beziehen Sie Beteiligte aus verschiedenen Abteilungen und Disziplinen, einschlie\u00dflich IT, Gesch\u00e4ftsbetrieb, Recht, Compliance und Risikomanagement, in die gemeinsame Entscheidungsfindung ein.<\/span><\/p>\nReagieren Sie auf Ver\u00e4nderungen, anstatt einem Plan zu folgen: Setzen Sie auf Flexibilit\u00e4t und Anpassungsf\u00e4higkeit, um auf sich entwickelnde Gesch\u00e4ftsanforderungen, gesetzliche Vorschriften und technologische Fortschritte zu reagieren.<\/span><\/p>\n\n Funktions\u00fcbergreifende Teams:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Bilden Sie funktions\u00fcbergreifende Data Governance-Teams, die sich aus Vertretern verschiedener Gesch\u00e4ftsbereiche und Abteilungen zusammensetzen.<\/span><\/p>\nBeziehen Sie Datenverwalter, Dateneigent\u00fcmer, Datenverwahrer, Gesch\u00e4ftsanwender, IT-Experten, Rechtsexperten und Compliance-Beauftragte ein, um unterschiedliche Perspektiven und Fachkenntnisse zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\n\n Iterativer Ansatz:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Beginnen Sie mit kleinen, \u00fcberschaubaren Data-Governance-Initiativen und arbeiten Sie auf der Grundlage von Feedback, Erfahrungen und sich \u00e4ndernden Anforderungen daran.<\/span><\/p>\nVerwenden Sie agile Sprints oder Iterationen, um Priorit\u00e4ten zu setzen und Governance-Aktivit\u00e4ten zu implementieren, und konzentrieren Sie sich dabei auf die schrittweise Bereitstellung von greifbarem Wert.<\/span><\/p>\n\n Bef\u00e4higung und Verantwortlichkeit:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Bef\u00e4higen Sie Datenverwalter und Gesch\u00e4ftsanwender, die Verantwortung f\u00fcr Datenverwaltungsprozesse und Entscheidungen zu \u00fcbernehmen.<\/span><\/p>\nLegen Sie klare Rollen, Verantwortlichkeiten und Rechenschaftsstrukturen fest, um sicherzustellen, dass die Governance-Aktivit\u00e4ten effektiv durchgef\u00fchrt werden.<\/span><\/p>\n\n Kontinuierliche Verbesserung:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n F\u00f6rdern Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung, indem Sie das st\u00e4ndige Lernen und die Verfeinerung der Data Governance-Praktiken unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\nBewerten Sie regelm\u00e4\u00dfig die Wirksamkeit der Governance-Prozesse, identifizieren Sie verbesserungsw\u00fcrdige Bereiche und passen Sie die Strategien entsprechend an.<\/span><\/p>\n\n Automatisierung und Technologie:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Nutzen Sie Automatisierungswerkzeuge und Technologiel\u00f6sungen, um Governance-Workflows zu optimieren, die Datenqualit\u00e4t zu verbessern und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\nImplementieren Sie Tools zur Katalogisierung von Daten, Plattformen zur Verwaltung von Metadaten, Software f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t und Systeme zur Verfolgung der Datenabfolge, um die Governance-Bem\u00fchungen zu unterst\u00fctzen.<\/span><\/p>\n\n Data Governance Aktivit\u00e4ten:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Definieren und priorisieren Sie Data-Governance-Aktivit\u00e4ten auf der Grundlage von Gesch\u00e4ftszielen, gesetzlichen Anforderungen und Datenverwaltungsanforderungen.<\/span><\/p>\nDie Aktivit\u00e4ten k\u00f6nnen Datenklassifizierung, Metadatenmanagement, Datenqualit\u00e4tsbewertung, Datenzugriffskontrolle, Datenschutzmanagement und Compliance-\u00dcberwachung umfassen.<\/span><\/p>\n\n Ausrichtung an den Unternehmenszielen:<\/b><\/li>\n<\/ol>\n Richten Sie Data-Governance-Initiativen an umfassenderen Gesch\u00e4ftszielen aus, um Relevanz und Wert zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\nIdentifizieren Sie die wichtigsten Gesch\u00e4ftsfaktoren und Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr Data Governance, um Aktivit\u00e4ten zu priorisieren und Ressourcen effektiv zuzuweisen.<\/span><\/p>\nDurch die Einf\u00fchrung eines Agile Data Governance Frameworks k\u00f6nnen Unternehmen einen flexiblen und reaktionsf\u00e4higen Ansatz f\u00fcr die Verwaltung ihrer Datenbest\u00e4nde entwickeln. Dieses Rahmenwerk erm\u00f6glicht es Unternehmen, sich schnell an ver\u00e4nderte Gesch\u00e4ftsanforderungen anzupassen, die Zusammenarbeit zwischen den Beteiligten zu verbessern und bessere Ergebnisse bei ihren Data Governance-Bem\u00fchungen zu erzielen.<\/span><\/p>\nErfahren Sie mehr: Was ist E-Government?<\/a><\/b><\/strong><\/p>\nSchritte der agilen Data Governance<\/h2>\n Die Implementierung einer agilen Data Governance umfasst eine Reihe von iterativen Schritten, bei denen Flexibilit\u00e4t, Zusammenarbeit und kontinuierliche Verbesserung im Vordergrund stehen. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte bei der Implementierung einer agilen Data Governance:<\/span><\/p>\nSchritt 1: Definieren Sie Governance-Ziele<\/b><\/p>\n
Beginnen Sie damit, die Ziele Ihrer Data Governance-Initiative klar zu definieren. Identifizieren Sie die gesch\u00e4ftlichen Triebkr\u00e4fte, die gesetzlichen Anforderungen und die strategischen Priorit\u00e4ten, die Ihre Governance-Bem\u00fchungen leiten werden. Stellen Sie sicher, dass die Aktivit\u00e4ten im Einklang mit den Zielen der Organisation stehen.<\/span><\/p>\nSchritt 2: Bilden Sie funktions\u00fcbergreifende Teams<\/b><\/p>\n
Bilden Sie funktions\u00fcbergreifende Data-Governance-Teams, die sich aus Vertretern verschiedener Abteilungen und Disziplinen zusammensetzen, darunter IT, Gesch\u00e4ftsbetrieb, Recht, Compliance und Risikomanagement. Weisen Sie den Teams Rollen und Verantwortlichkeiten zu, um die Verantwortlichkeit sicherzustellen.<\/span><\/p>\nSchritt 3: Identifizieren Sie kritische Datenbest\u00e4nde<\/b><\/p>\n
Identifizieren und priorisieren Sie kritische Datenbest\u00e4nde, die Governance erfordern. Dazu geh\u00f6ren Datenelemente, Datenbanken, Anwendungen und Systeme, die f\u00fcr das Erreichen der Unternehmensziele und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerl\u00e4sslich sind.<\/span><\/p>\nSchritt 4: Definieren Sie Datenrichtlinien und Standards<\/b><\/p>\n
Entwickeln Sie Datenrichtlinien, Standards und Leitlinien, die die Erfassung, Speicherung, Verwendung und gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen regeln. Stellen Sie sicher, dass die Richtlinien mit den besten Praktiken der Branche, den gesetzlichen Anforderungen und den Anforderungen des Unternehmens \u00fcbereinstimmen.<\/span><\/p>\nSchritt 5: Implementierung von Datenqualit\u00e4tskontrollen<\/b><\/p>\n
F\u00fchren Sie Kontrollen der Datenqualit\u00e4t und Ma\u00dfnahmen ein, um die Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit, Konsistenz und Zuverl\u00e4ssigkeit der Daten sicherzustellen. Implementieren Sie Prozesse zur Profilerstellung, Validierung, Bereinigung und \u00dcberwachung von Daten, um hohe Datenqualit\u00e4tsstandards zu gew\u00e4hrleisten.<\/span><\/p>\nSchritt 6: Data Stewardship aktivieren<\/b><\/p>\n
Bef\u00e4higen Sie Datenverwalter und Gesch\u00e4ftsanwender, die Verantwortung f\u00fcr Datenbest\u00e4nde und Governance-Prozesse zu \u00fcbernehmen. Definieren Sie die Rollen und Verantwortlichkeiten der Datenverwalter und bieten Sie ihnen Schulungen und Unterst\u00fctzung an, damit sie ihre Aufgaben effektiv erf\u00fcllen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\nSchritt 7: Implementierung der Metadatenverwaltung<\/b><\/p>\n
Implementieren Sie Prozesse und Tools zur Verwaltung von Metadaten, um Metadaten im Zusammenhang mit Datenbest\u00e4nden zu erfassen, zu katalogisieren und zu pflegen. Dazu geh\u00f6ren Informationen \u00fcber Datendefinitionen, Herkunft, Verwendung, Eigentum und Qualit\u00e4t.<\/span><\/p>\nSchritt 8: Einrichtung von Datenschutz- und Sicherheitskontrollen<\/b><\/p>\n
Implementieren Sie Datenschutz- und Sicherheitskontrollen, um sensible und vertrauliche Informationen zu sch\u00fctzen. Definieren Sie Zugriffskontrollen, Verschl\u00fcsselungsstandards, Datenmaskierungstechniken und Pr\u00fcfpfade, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gew\u00e4hrleisten und Sicherheitsrisiken zu minimieren.<\/span><\/p>\nSchritt 9: \u00dcberwachung und Messung der Effektivit\u00e4t der Governance<\/b><\/p>\n
\u00dcberwachen und messen Sie kontinuierlich die Wirksamkeit Ihrer Data Governance-Initiativen. Legen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) und Metriken fest, um Fortschritte zu verfolgen, Probleme zu erkennen und die Auswirkungen von Governance-Aktivit\u00e4ten zu bewerten.<\/span><\/p>\nSchritt 10: Wiederholen und Verbessern<\/b><\/p>\n
Verfolgen Sie einen iterativen Ansatz bei der Data Governance und verfeinern und verbessern Sie Ihre Governance-Prozesse kontinuierlich auf der Grundlage von Feedback, Erfahrungen und ver\u00e4nderten Anforderungen. \u00dcberpr\u00fcfen und aktualisieren Sie regelm\u00e4\u00dfig Richtlinien, Standards und Verfahren, um sie an die sich entwickelnden Gesch\u00e4ftsanforderungen und technologischen Fortschritte anzupassen.<\/span><\/p>\nDurch die Befolgung dieser agilen Data Governance-Schritte k\u00f6nnen Unternehmen ein flexibles und reaktionsf\u00e4higes Governance-Rahmenwerk einrichten, das es ihnen erm\u00f6glicht, ihre Datenbest\u00e4nde effektiv zu verwalten und zu nutzen, um den Gesch\u00e4ftserfolg zu steigern.<\/span><\/p>\nErfahren Sie mehr: Was ist datengest\u00fctzte Governance?<\/a><\/b><\/strong><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":72,"featured_media":83311,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3122],"tags":[3162],"contributor":[3207],"class_list":["post-83310","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-der-blog","tag-regierung","contributor-nick-jain-de"],"yoast_head":"\nWas ist Agile Data Governance? Definition, Rahmen und Schritte<\/title>\n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n \n \n \n \n \n\t \n\t \n\t \n