Data Governance Maturity Assessment
Data & AI
Motivation
Die Implementierung eines Data-Governance-Frameworks stellt sicher, dass die Daten Ihres Unternehmens korrekt, konsistent, sicher und verantwortungsvoll genutzt werden. Es unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, reduziert Risiken im Zusammenhang mit Datenschutzverletzungen und verbessert die Entscheidungsfindung durch die effektive und effiziente Nutzung von Informationen.
Ein robuster Rahmen für die Datenverwaltung fördert außerdem eine Kultur der Verantwortlichkeit und Transparenz und ermöglicht so eine bessere Zusammenarbeit und mehr 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.
- Gremien für die Datenverwaltung: Festlegung von Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung.
- Änderungsmanagement: Erleichterung organisatorischer Veränderungen zur Unterstützung von Data-Governance-Initiativen.
Was Sie brauchen
Zur erfolgreichen Durchführung einer Data-Governance-Bewertung 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
Ziel unserer Data-Governance-Reifegradbewertung ist es, einen umfassenden Überblick über den aktuellen Stand und die spezifischen Bedürfnisse Ihres Unternehmens in Bezug auf Data Governance zu erhalten. Auf dieser Grundlage definieren wir einen maßgeschneiderten Projekt- und Datenumfang, identifizieren die wichtigsten Schwerpunktbereiche und entwickeln einen konsistenten Ansatz für die Implementierung eines nachhaltigen Data Governance Frameworks. PRODYNA wird Sie durch die folgenden Themen führen:
Vor dem Workshop/ Interview
Datenherausforderung und Datenstrategie:
- Durchführung einer Datenstrategie und einer entsprechenden Datenanforderung.
- Ableitung des ursprünglichen Datenumfangs aus der Datenherausforderung.
- Beschreiben Sie die wichtigsten Data-Governance-Objekte, um den Erfolg des Projekts zu messen.
Vor dem Workshop/der Umfrage
Governance-Reifegradmodell:
- Grundlegende Selbsteinschätzung des Reifegrads der Governance für verschiedene Mitarbeiter in der Organisation.
- Direkte Governance-Bewertung als Grundlage für den kommenden Workshop.
- Erste Grundlage für die Verfeinerung der Data-Governance-Ziele.
Workshop Schritt 1
- Entwicklung von Datenumfang und Datenlandschaft
Bereichs- und Systemlandschaft:
- Validieren Sie die anfänglichen Datenumfänge.
- Definieren Sie die Bereiche innerhalb der Organisation.
- Abbildung der wichtigsten Systeme innerhalb der Domänen in Bezug auf den Datenumfang.
- Identifizieren Sie die wichtigsten Datentypen innerhalb der Systeme.
- Entwicklung einer konsolidierten Bereichs- und Systemkarte als Grundlage für die detaillierte Bewertung des Reifegrads der Governance.
Workshop Schritt 2
- Bewertung des Reifegrads der Governance
Bewertung des Reifegrads von Data Governance:
- Einführung in das PRODYNA Data Governance Framework.
- Bewertung des Reifegrads der Governance anhand der Dimensionen des Rahmens und auf der Grundlage der entwickelten Bereichs- und Systemkarte.
- Detaillierte Aufschlüsselung und Diskussion der Ergebnisse.
- Vergleich zwischen Selbstbeurteilung und detaillierter Analyse.
- Durchführung einer Ursachenanalyse, um die Ursachen der festgestellten Probleme zu ermitteln.
Workshop Schritt 3
- Menschen und Organisation verstehen und einbinden
Stakeholder-Analyse:
- Durchführung einer Stakeholder-Analyse zur Ermittlung aller relevanten Projektbeteiligten.
- Ableitung potenzieller einheimischer Kandidaten für künftige Führungsaufgaben.
Empathie-Mapping:
- Frühzeitige Ermittlung der wichtigsten Bedürfnisse, Herausforderungen und Erwartungen in Bezug auf Datenverarbeitung und Data Governance.
- Schaffung einer wichtigen Grundlage für die Entwicklung tragfähiger und akzeptierter Governance-Strukturen.
Workshop Schritt 4
- Ableitung von Governance-Zielen und Schlüsselaufgaben
Governance-Ziele und Hauptaufgaben:
- Entwicklung einer ersten Zielvision für die Übernahme des Rahmens in die Organisation.
- Endgültige Festlegung der Governance-Ziele als oberste Prioritäten für das Folgeprojekt.
- Priorisierung der während des Workshops abgeleiteten Schlüsselaufgaben.
Nach dem Workshop
Projektplanung:
- Erste Anpassung des PRODYNA Data Governance Framework an die identifizierten Governance-Ziele.
- Planung des Ansatzes und der Prioritäten für die Phase der Einführung der Governance.
Schnelle Fakten
- Aufwand: 1-3 Tage je nach Umfang
- Überblick über den Status quo und die individuellen Bedürfnisse Ihrer Organisation in Bezug auf Data Governance
- Dokumentierte, inhaltlich bewertete und priorisierte Liste zentraler Aufgaben für die weitere Konzeption & Umsetzung
- Erster (monetär) bewerteter Pilotprojektplan auf Basis des PRODYNA Governance Frameworks und der Ausgangsvoraussetzungen Ihrer Organisation
Benefits
- Gemeinsames Verständnis des Status quo und der damit verbundenen Ziele aller Projektbeteiligten
- Objektive Bewertung der Situation in den relevanten Handlungsfeldern der Data Governance
- Spezifische, nach Prioritäten geordnete Empfehlungen für wichtige Schwerpunktbereiche
- Einbindung eines breiten Querschnitts der Mitarbeiter als erster Schritt in einem Change-Management-Prozess hin zu einer modernen Datenkultur
Kontakt
für weitere Informationen.
David Wainwright
