Data Governance sichert die Einhaltung von Standards

Eine einheitliche Definition von Data Governance existiert nicht. Im Allgemeinen kann unter dem Begriff die Definition einzuhaltender Regeln im Umgang mit einem bestimmten Datenspektrum verstanden werden. Bei genauerer Betrachtung wird jedoch deutlich, dass sich Data Governance aus mehreren Teilaspekten zusammensetzt. Diese sorgen in Summe dafür, dass Qualitäts-, Sicherheits-, Datenerfassungs- und Prozessstandards eingehalten werden. Außerdem wird sichergestellt, dass rechtliche Vorgaben, etwa aus dem Datenschutz, Berücksichtigung finden. Darüber hinaus stellt Data Governance Werkzeuge bereit, um den Zugriff auf Daten zu steuern, Risiken zu erkennen und zu minimieren, Potenziale zu identifizieren und zu nutzen sowie die Kosten des Datenmanagements zu reduzieren.

Data Governance umfasst die Bereiche Data Management, Data Strategy, Data Retention, Data Security, Data Quality, Data Stewardship und Data Ownership. Das klassische Data Management befasst sich mit der Planung, Kontrolle und Bereitstellung von Daten. Hierfür werden unternehmensindividuelle Prozesse und Regeln definiert. Auch die Inventarisierung und Klassifizierung von Datenbeständen zählt zu diesem Kernbereich. Gleiches gilt für die Abbildung fachlicher Logiken in den relevanten Systemen. Die Data Strategy hat hingegen einen übergeordneten Charakter. Sie legt fest, wie im Unternehmen konkret mit der Verwaltung unterschiedlicher Daten umzugehen ist. Über Data Retention Policies wird geregelt, wie lange Daten für betriebliche Prozesse und gesetzliche Vorschriften gespeichert werden sollen. Sicherheits- und Datenschutzthemen wie Zugangskontrollen, Audits und Anonymisierung beziehungsweise Pseudonymisierung lassen sich unter dem Kompetenzbereich Data Security zusammenfassen. Nicht zuletzt sorgt Data Governance mit Vorgaben und Kontrollen für die Einhaltung von Qualitätsstandards.

Unternehmen, die einen Data Lake für die Speicherung von Daten nutzen, benötigen für die Datenverwaltung eine besonders durchdachte Strategie. Ohne Standards bei der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung der unstrukturierten Daten aus unterschiedlichsten Quellen besteht das Risiko, eher einen "Data Swamp" als einen Data Lake zu schaffen. Die Auffindbarkeit relevanter Daten ist dann stark eingeschränkt. Unabhängig vom Anwendungsfall gilt: Das Management umfangreicher Daten lässt sich nur dann sinnvoll und rentabel gestalten, wenn Data Governance eingesetzt wird.