Vor kurzem habe ich ein Beratungsprojekt mit einer der größten Krankenversicherungen in den USA abgeschlossen. Ich gehörte zu dem Team, das die Data-Governance-Strategie des Kunden von Grund auf neu definieren und implementieren sollte, da es keine Data Governance-Richtlinie gab.
Es gibt eine Fülle von Artikeln und Literatur über Data Governance, aber die meisten dieser Artikel werden von Technologieanbietern verfasst, deren Hauptaugenmerk nicht darauf liegt, den Menschen zu helfen, Data Governance von Grund auf zu verstehen, sondern ihre Lösungen und Dienstleistungen zu vermarkten. Solche Artikel und Webinare sind in der Regel nicht darauf ausgerichtet, Data Governance in der Sprache von Laien zu erklären.
Lassen Sie mich Sie auf eine Reise durch Data Governance mitnehmen, indem ich Ihnen das Konzept, die Dinge, die Sie beachten sollten, und die Erfolgskriterien vorstelle. Ich werde eine Erfahrung aus der Praxis weitergeben, die ich bei der Ausarbeitung einer Data -Governance-Strategie für meinen Kunden gemacht habe. Das Hauptziel dieses Blog-Beitrags ist eine einfache und leicht verständliche Erklärung von Data Governance, die Sie aber auch für Ihre zukünftigen Data Governance-Projekte nutzen können.
Lassen Sie mich zunächst erläutern, was Data Governance ist, indem ich einige Beispiele anführe, mit denen Sie täglich zu tun haben.
Was ist Data Governance?
Lassen Sie uns die Konzepte der Data Governance bei der Verwaltung Ihrer persönlichen Finanzen untersuchen. Sie werden überrascht sein, dass Sie das Konzept der Data Governance tagtäglich aktiv nutzen. Zunächst erwirtschaften Sie Ihr Geld entweder durch Ihr Gehalt oder durch Einkünfte aus Ihrem eigenen Unternehmen. Dann erstellen Sie Ihr Budget für effiziente und sichere Ausgaben (Investitionen, tägliche Gewohnheiten, Transportkosten usw.) und am Ende des Monats sehen Sie sich die Ausgabentrends oder andere Arten von Berichten an, um sicherzustellen, dass Sie das Budget einhalten oder nicht überschreiten. Wenn Ihnen mehr Ausgaben auffallen, dann kürzen Sie einige Ausgaben, um sicherzustellen, dass Sie wieder auf Kurs sind.
Sie haben Ihre Finanzen im Griff. Und wie?
Bei der Data Governance geht es darum, Daten sicher und effizient zu erfassen (Einnahmen), zu speichern (Investitionen, Bank) und zu verwenden (Ausgaben), damit sie bei Geschäftsentscheidungen zur Gewinnung von Erkenntnissen (Ausgabentrends) genutzt werden können.
Data Governance-Rahmenwerk
(*Quelle – Data Incorporated)
Eigentümerschaft – Wem gehören die Daten, so dass ein Unternehmen weiß, woher es die Daten beziehen kann?
Zugänglichkeit – Wie einfach und schnell kann ein Unternehmen auf die benötigten Daten zugreifen?
Sicherheit – Wie der Name schon sagt, muss sichergestellt werden, dass niemand die Daten stehlen kann.
Qualität – Die Daten müssen vollständig, genau und brauchbar sein, damit sie für die Gewinnung von Erkenntnissen geeignet sind.
Wissen– Ich würde diesen Begriff durch ‚Datenkultur‘ ersetzen. Das Wissen über Data Governance kann aus verschiedenen Quellen erworben werden, aber Sie müssen motiviert sein, zu lernen und Wissen zu erwerben. Unternehmen müssen Data Governance fördern, um jeden im Unternehmen zu motivieren, Data Governance zu lernen und zu übernehmen.
Lassen Sie uns nun über Erfolgskriterien sprechen, die Sie zur Planung Ihrer Strategie nutzen können.
Denken Sie über die Daten hinaus
Sie werden vielleicht sagen, dass es bei Data Governance nur um die Verwaltung und die richtige Qualität von Daten geht. Nun, technisch gesehen ist das richtig, aber denken Sie einmal darüber nach, wie, wann und wer in einem Unternehmen Daten generiert? Die Antwort lautet: fast jeder und ständig!
Wie ist die Ausführung von Geschäftsprozessen (z.B. das Ausfüllen eines Kreditkartenantrags – dazu gehören persönliche Daten, demographische Daten, Einkommensdaten), wann – fast jede Sekunde, wer – jeder im Unternehmen (z.B. die Website, der Bankvertreter usw.). Wenn Sie also beschließen, ein Projekt zum Thema Data Governance zu starten, müssen Sie darüber nachdenken, wie Data Governance auf die Geschäftsprozesse (z.B. Beseitigung der manuellen Dateneingabe und Validierung fehlender Werte), die vorhandenen Systeme (z.B. Datenspeicherung und Datensicherheit) und die Mitarbeiter (z.B., Schwierigkeiten bei der Rückgabe von Daten, Zeitaufwand für die Kundenbetreuung aufgrund fehlender Informationen usw.), die Kunden (z.B. weniger Wartezeit für Vertreter, Erhalt der richtigen Produktdetails, Konzentration auf die richtige Botschaft im Rahmen des Marketings usw.) und alles, wo Daten produziert werden.
Sprechen Sie mit den Menschen, um ihre Anforderungen und Herausforderungen zu verstehen
Data Governance ist eine strategische Initiative, die auf Unternehmensebene stattfindet. Das bedeutet jedoch nicht, dass Sie nicht auch mit taktischen (Managern) oder ausführenden Personen (Mitarbeitern) sprechen müssen. Denken Sie daran: Der Grund, warum Sie Daten verwalten müssen, ist, dass Sie die richtigen Daten zum richtigen Zeitpunkt analysieren und Erkenntnisse gewinnen möchten, die Ihnen helfen, zeitnahe und gut informierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Menschen auf der Betriebs-/Ausführungsebene produzieren Daten (z.B. Kundenbetreuer produzieren Beschwerdedaten, Zufriedenheitsdaten usw.). Diese Daten werden von der IT-Abteilung (durch Architektur und Infrastruktur) gespeichert und dann durch die Erstellung statistischer Modelle in Erkenntnisse umgewandelt, die dann von Managern und Führungskräften genutzt werden, um angemessene Geschäftsentscheidungen zu treffen. Daher ist es sehr wichtig, mit allen Mitarbeitern des Unternehmens zu sprechen, um zunächst den Bedarf an Data Governance, die Anforderungen und Herausforderungen (operative Mitarbeiter und Manager) zu verstehen, die mit den allgemeinen Geschäftsanforderungen (Führungskräfte) in Einklang gebracht werden.
Erstellen Sie keine Governance-Struktur/kein Betriebsmodell auf der Grundlage der Empfehlungen großer Unternehmen
Es gibt Tausende von Data-Governance-Betriebsmodellen, die von Beratungsunternehmen empfohlen werden; übernehmen Sie sie jedoch nicht, nur weil sie empfohlen werden. Vergessen Sie nicht, dass sie nicht einfach ein Modell empfehlen, ohne es bei einem Kunden praktisch umzusetzen. Um das Modell zu entwickeln, müssen sie alle Arten von Ressourcen, Prozessen, Technologien und Daten bewerten. Bevor sie das Modell empfehlen, müssen sie eine Menge Vorarbeit leisten, und dafür erhalten sie oft Stundensätze zwischen 500 und 1000 $. Außerdem ist das Betriebsmodell nicht so wichtig wie der Fokus darauf, wie Daten im gesamten Unternehmen geschützt, genutzt und verwaltet werden, indem Geschäftsprozesse gestrafft, Systeme gesichert und die Herausforderungen für die Beteiligten im Unternehmen (Kunden/Mitarbeiter/externe Anbieter usw.) verringert werden. Nehmen Sie dann dieses empfohlene Modell als Referenz oder Leitfaden und überlegen Sie, welches Betriebsmodell am vorteilhaftesten wäre.
Engagieren Sie Business-Analysten
Die Rolle des Geschäftsanalysten ist entscheidend für den Erfolg von Data Governance. Der erste Schritt besteht darin, die geschäftlichen Anforderungen, Herausforderungen und den Bedarf an Data Governance zu verstehen. Dies kann ein Business-Analyst tun, indem er mit den Mitarbeitern auf der Ausführungsebene spricht, um ihre Herausforderungen, Stärken, Schwächen und Anforderungen zu besprechen, die ihre täglichen Aktivitäten erleichtern würden. Ein Business-Analyst könnte diese Informationen sammeln und sie an die Mitarbeiter der taktischen Ebene und die Führungskräfte weitergeben, damit diese die Prioritäten für Data Governance und die Struktur des Betriebsmodells festlegen können. Der Business-Analyst spielt die entscheidende Rolle bei der Zuweisung von Ressourcen für das Data Governance-Betriebsmodell durch die Bewertung der Organisation. Setzen Sie sie nicht nur für die Dokumentation und die Vorbereitung von Power Point Decks ein. Nutzen Sie ihr intellektuelles Potenzial.
Fangen Sie klein an
Berücksichtigen Sie den Reifegrad von Data Governance. Sie können nicht an einem einzigen Tag die ganze Welt erobern. Sie müssen den Funktionsbereich, in dem viele Daten anfallen, sowie dessen Auswirkungen auf das Unternehmen (z.B. Vertrieb, Marketing) ermitteln, die Herausforderungen verstehen und dann das Governance-Modell in diesem bestimmten Funktionsbereich als Pilotprojekt einführen. Auf diese Weise können Sie die Erfolgsbereiche und Herausforderungen verstehen, die angegangen werden können, bevor das Modell auf mehrere Funktionen und schließlich auf das gesamte Unternehmen ausgeweitet wird.
Beziehen Sie alle Mitarbeiter des Unternehmens ein
Stewards stellen sicher, dass es Richtlinien und Prozesse für Data Governance gibt, überwachen die Leistung und gehen auf die Herausforderungen der Interessengruppen ein, aber letztendlich ist jeder dafür verantwortlich, die Richtlinien, Prozesse und Regeln zu befolgen, damit Data Governance erfolgreich ist. Wenn Sie Daten produzieren, dann sind Sie auch dafür verantwortlich. Vermeiden Sie einen bürokratischen Aufbau, denn Data Governance ist keine Regierung. Beziehen Sie jeden im Unternehmen ein, indem Sie Workshops zur Schulung der Mitarbeiter veranstalten, Business-Analysten einsetzen, die mit jedem Einzelnen an der Bewältigung von Herausforderungen arbeiten, Data Governance durch Marketingkampagnen fördern und eine Anreizstruktur als Teil der Mitarbeiteranerkennung schaffen.
