Überall hallt das Echo von AI und BI wider, und diese Technologien und Praktiken revolutionieren die Welt. Niemand will den Anschluss verpassen: Unternehmen, Behörden, Militärs. Fast gleichzeitig legen sich zwei abstrakte Begriffe wie ein Nebel über den gesamten Themenkomplex: Data Governance. Bietet es den Schlüssel zum Erfolg für die verheissungsvolle Welt von AI und BI, gar fast umsonst? Erfahre mehr dazu in diesem Blog.
Eine kurze Begriffserklärung
AI (Artificial Intelligence): Künstliche Intelligenz (KI) auf Englisch. Es umfasst Technologien, die Maschinen in die Lage versetzen, menschenähnliche Aufgaben zu erledigen, wie Lernen, Problemlösen und Entscheidungsfindung.
BI (Business Intelligence): BI ist der Prozess der Sammlung, Integration, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten, um fundierte Entscheidungen zu unterstützen und die Unternehmensleistung zu verbessern.
Data Governance: Der Rahmen und die Richtlinien, welche die Verwaltung der Daten in einer Organisation steuern. Dies umfasst Datensicherheit, Datenqualität und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
Einfluss der Data Governance auf AI und BI
Data Governance sorgt in einer Unternehmung dafür, dass die Daten für festgelegte Zwecke, in der korrekten Form und konsistent zur Verfügung stehen. Diese qualitativ hochwertigen Daten sind essenziell für AI und BI, da sie als Basis für Trainings- und Entscheidungsprozesse dienen.
Schritte zur Implementierung einer Data Governance
Die erfolgreiche Einführung einer Data Governance in einem Unternehmen erfordert eine strukturierte Vorgehensweise. Dabei ist es essenziell, dass sämtliche Stakeholder von Beginn an involviert werden. Idealerweise wird dazu eine virtuelle Organisation aus bestehenden Mitarbeitern geschaffen. Dies bietet den Vorteil, dass nicht unmittelbar zusätzliche Stellen beantragt werden müssen. Zudem werden die nötigen Kompetenzen auf den bestehenden Expertisen aufgebaut. Die Unternehmung stellt nur die „Zeit“ zur Verfügung. Robert S. Seiner spricht hier in seinem Buch von der „Non-Invasive Data Governance“. Was danach folgt, ist die eigentliche Arbeit. Hierbei handelt es sich vielmehr um einen kontinuierlichen Prozess als um ein einmaliges Vorhaben.
Rollen und Verantwortlichkeiten
Wie bereits erwähnt, ist es wichtig, die Rollen und Verantwortlichkeiten im Rahmen einer Data Governance festzulegen. Durch die Benennung der unterschiedlichen Rollen wird klar definiert, wer für welche Aspekte der Datenverwaltung verantwortlich ist. Dies fördert eine klare Kommunikation, sorgt für Transparenz und erleichtert die Durchsetzung von Richtlinien und Standards. Darüber hinaus trägt die klare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten dazu bei, Verwirrung und Konflikte zu vermeiden und die Effizienz und Wirksamkeit der Data Governance-Initiativen zu erhöhen. Hierzu kann man sich beispielsweise am „DGI Data Governance Framework“ orientieren, welches eine logische Struktur zur Klassifizierung, Organisation und Kommunikation komplexer Aktivitäten bietet.
Vorteile von Data Governance für AI und BI
Dass eine solide Data Governance für den effektiven Einsatz von AI und BI unerlässlich ist, liegt auf der Hand. Sie verbessert die Datenqualität, fördert die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und erleichtert eine effiziente Datenverwaltung. Dies führt zu präziseren Modellen und verringert das Risiko von Datenschutzverletzungen. Darüber hinaus fördert die Data Governance eine effiziente Datenverwaltung und -nutzung, indem sie eine klare Struktur und Ordnung in die Datenlandschaft eines Unternehmens bringt. Dies erleichtert nicht nur den Zugang zu den benötigten Daten für AI-Anwendungen, sondern ermöglicht auch eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen und Teams.
Fazit
Es heisst, „there is no such thing as a free lunch“, und das trifft auch im Kontext der Data Governance zu. Die Implementierung einer Data Governance erfordert Investitionen in Technologie, Schulung und Personal. Dennoch überwiegen die Vorteile wie Risikoreduktion, Effizienzsteigerung und langfristige Kosteneinsparungen. Der Ansatz der „Non-Invasive Data Governance“ nach Robert S. Seiner zeigt, dass unmittelbare Investitionen nicht immer notwendig sind. Obwohl das Sprichwort „there is no such thing as a free lunch“ zutrifft, zahlt sich die Investition in eine gut strukturierte Datenverwaltung aus. Unternehmen profitieren von präziseren Modellen, geringeren Risiken und langfristigen Kosteneinsparungen. Eine starke Data Governance ist entscheidend für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von AI- und BI-Vorhaben.
