Data Governance Framework Adoption

Motivation

Durch die Implementierung eines Data-Governance-Rahmens wird sichergestellt, dass die Daten Ihres Unternehmens korrekt, konsistent und sicher sind und verantwortungsvoll genutzt werden. Es unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, verringert die mit Datenschutzverletzungen verbundenen Risiken und verbessert die Entscheidungsfindung durch effektive und effiziente Nutzung von Informationen. Ein solides Data-Governance-Rahmenwerk fördert auch eine Kultur der Verantwortlichkeit und Transparenz und ermöglicht eine bessere Zusammenarbeit und Vertrauen im gesamten Unternehmen.

Was wir mitbringen

Mit über 20 Jahren Erfahrung in Software- und Datenarchitekturen für viele der weltweit größten Unternehmen ist PRODYNA bestens gerüstet, um Sie bei der Entwicklung und Einführung eines umfassenden Data Governance Frameworks zu unterstützen. Unsere Expertise im Bereich Data-Governance umfasst:

Data Governance-Standards: Einführung von Prozessen und Werkzeugen, die Ihnen helfen, das Ziel schnell zu erreichen.
Datenqualitätsmanagement: Implementierung von Verfahren zur Überwachung und Verbesserung der Datenqualität.
Verwaltung von Metadaten: Sicherstellen, dass die Daten gut dokumentiert und leicht zugänglich sind.
Datensicherheit und Datenschutz: Schutz sensibler Daten und Gewährleistung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.
Datenverantwortung: Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung.
Änderungsmanagement: Erleichterung organisatorischer Veränderungen zur Unterstützung von Data-Governance-Initiativen.

Was Sie brauchen

Um ein Data-Governance-Rahmenwerk erfolgreich einzuführen, muss Ihr Unternehmen folgende Voraussetzungen erfüllen:

Aktuelle Datenlandschaft: Informationen über vorhandene Datenbestände, Prozesse und Systeme.
Tatsächliche organisatorische Rollen und Struktur: Details der aktuellen Organisationsstruktur und der relevanten Rollen.
Einbeziehung von Interessengruppen: Einbeziehung der wichtigsten Interessengruppen in der gesamten Organisation.

Was Sie bekommen

Die Einführung des Data Governance Framework von PRODYNA konzentriert sich auf sechs wesentliche Bereiche, die speziell auf die besonderen Bedürfnisse und bestehenden Strukturen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind. Wir arbeiten während des gesamten Prozesses eng mit Ihrem Team zusammen, um einen Wissenstransfer, eine reibungslose Implementierung und eine dauerhafte interne Leistungsfähigkeit sicherzustellen. Sie erhalten klar definierte, praktische Ergebnisse, die darauf ausgelegt sind, die Implementierungszeit zu minimieren, die Kosten zu senken und die Auswirkungen auf das Unternehmen zu maximieren:

Organisatorische Analyse durchführen

Analyse der derzeitigen Umsetzung von Data Governance:

Überprüfung der (Daten-)Organisation und Festlegung der damit verbundenen Verantwortlichkeiten und Rollen.
Dokumentation bestehender Prozesse, insbesondere für den Datenlebenszyklus und die Datenherkunft.
Bewertung der derzeit verwendeten Systeme.
Verständnis des Governance-Bewusstseins bei den betroffenen Mitarbeitern.
Durchführung eines BSI-Sicherheitsaudits.

Definieren Sie Schlüsselergebnisse

Ableitung von messbaren KPIs:

Definition messbarer Governance-KPIs auf der Grundlage der Ergebnisse der Analyse.
Harmonisierung der KPIs mit den zuvor definierten Governance-Zielen und der Governance-Zielvision.

Aufbau eines Modells für Governance und Ausführung (GEM)

Anpassung des Governance- an das Ausführungsmodell:

Leitungsgremien und Rollen:‍

Festlegung der zentralen Verwaltungsorgane und Rollen.
Einrichtung eines Governance Councils, von Dateneigentümern und Datenverwaltern.

Datenrichtlinien und Verträge:

Erarbeitungumfassender Strategien für Datenqualität, Datenaustausch, Datenzugang und Datensicherheit.
Erstellung von Datenverträgen für die relevanten Datentypen und die zugehörigen Metadaten.

Regelwerk & Prozesse:‍

Definition von Regeln für Datenqualität, Metadaten, gemeinsame Datennutzung, Datenzugang und Datensicherheit auf der Grundlage definierter Richtlinien.
Dokumentation von Prozessen für den Datenlebenszyklus, die Datenreihenfolge und die Problemlösung.

Prototyping einer Datenintelligenz-Plattform:‍

Definition der wesentlichen Datenbereiche.
Erstellung eines rudimentären Datenkatalogs.
Konsolidierung und Systemintegration des Katalogs und der zugehörigen Pipelines und Datenplattformen.

Kommunikation Modell:‍

Entwicklung eines umfassenden Kommunikationsplans, um die Organisation und die Mitarbeiter zu stärken.
Festlegung eines Schulungsprogramms für wichtige Inhalte.
Gestaltung von Unterstützungskanälen für Mitarbeiter und Datenverantwortliche.

Dashboard-Überwachung:‍

Definition von Dashboards zur Überwachung von Governance-KPIs.
Entwurf von Warnmechanismen zur Aufdeckung von Abweichungen.

Schnelle Fakten

Aufwand: 8-16 Wochen, abhängig vom Umfang.
Datenkatalog: Benutzerdefinierte Vorlagen, Metadatenpläne und übersichtliche Datendiagramme.
Rollen und Struktur: Festgelegte Rollen, Zuständigkeiten und Maßnahmen zur Schließung von Lücken.
Richtlinien: Maßgeschneiderte Datenqualitäts- und Sicherheitsdokumente mit KPIs und Risikokontrollen.
Plattform-Prototyp: POC mit Schwerpunkt auf integrierten Systemen, Pipelines und Datenkatalog.

Benefits

Unternehmenseffizienz und -wert: Richtet die Verwaltung an den Unternehmenszielen aus, reduziert Redundanzen und optimiert die Ressourcen.
Problemlösung und Ausrichtung: Schafft eine solide Grundlage, um Datenlücken zu schließen und die Struktur an bewährten Verfahren auszurichten.
Transparenz und Verwaltung: Erhöht die Transparenz für eine bessere Dateninventarisierung, Kuratierung und Metadatenkontrolle.
Risiko und Sicherheit: Identifiziert und mindert Risiken durch maßgeschneiderte, prioritätsbasierte Sicherheitsmaßnahmen.