Wie erklärst du Data Governance einem Mitarbeitenden beim Lunch-Roulette? «Es verbessert die Datenqualität» oder «Es fördert Data Literarcy»? Obwohl nicht per se falsch, greift die Beschreibung zu kurz. Die Herausforderung Data Governance zu erklären besteht einerseits in der abstrakten Wahrnehmung, andererseits fehlt eine direkte Übersetzung ins Deutsche. Dieser Blogbeitrag erklärt Data Governance und ihren Wertebeitrag anhand der Analogie des Strassenverkehrs.
Ein Montagmorgen ohne Regeln🚗
Stell dir vor, du fährst am Montagmorgen zur Arbeit. Rechts auf dem Trottoir rauscht ein Sportwagen mit quietschenden Reifen vorbei. Velos kommen dir auf deiner Fahrbahn entgegen und Leute rennen über die Strasse. Pures Chaos!
Wie lässt sich ein solcher Zustand vermeiden?
Regeln & Standards: Die Grundlage für Ordnung
Damit der Verkehr ordentlich abläuft braucht es verbindliche Regeln.
- Innerorts darf man maximal 50 km/h fahren.
- Bei Rotlicht muss man warten.
- Mit 0.5 Promille und mehr setzt man sich nicht hinter’s Steuer.
Einheitliche Regeln führen zu einem Mehrwert, indem sie den Verkehr für alle Teilnehmer sicherer und effizienter machen. Die Statistik der WHO belegt’s: Regeln im Strassenverkehr retten Leben.
📊 Wie im Verkehr gibt eine Data Governance Regeln und Standards im Datenumgang vor. Einerseits sollen „Unfälle“ wie Datenschutzverletzungen, Datenlecks oder fehlerhafte Geschäftsdaten vermieden werden, andererseits kann durch Standardisierung der Automationsgrad erhöht werden. Dies schafft einen Mehrwert für ein Unternehmen.
Rollen: Unterschiedliche Akteure, unterschiedliche Rechte
Nicht für alle gelten dieselben Regeln.
- Velofahrende fahren auf der Strasse rechts, niemals jedoch auf der Autobahn.
- Autofahrende benutzen die Strasse, aber nicht den Fussgängerstreifen.
- Polizei und Verkehrsdienste haben zusätzliche Befugnisse.
📊 Ähnlich legt eine gute Data Governance Verantwortlichkeiten fest. Jemand kümmert sich um Datenqualität, der Data Steward. Jemand bereitet Rohdaten auf, der Data Engineer. Eine weitere Instanz prüft die Umsetzung von Datenqualitätsmassenahmen. Klare Rollen ermöglichen einen reibungslosen Betrieb entlang der Datenwertschöpfungskette.
Schulung: Wissen vermitteln
Wie stellt man sicher, dass Regeln und Standards korrekt angewandt werden?
Durch Schulung! Wir alle kennen die Stationen:
- Im Kindergarten lernen Kinder, wie man den Fussgängerstreifen nutzt.
- In der Primarschule absolvieren viele die Veloprüfung.
- Für den Führerschein braucht es zahlreiche Theorie- und Praxiskurse.
Schulung stellt sicher, dass alle die Verkehrsregeln kennen und anwenden können.
📊 Genauso sollen Mitarbeitende in einer Unternehmung im Umgang mit Daten geschult werden; Data Literacy das Stichwort. Die Schulungsthemen reichen von Datenschutz über Datenqualität bis hin zur Nutzung eines Reporting-Tools.
Überwachung: Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser
Selbst mit Regeln und Schulung halten sich nicht alle konsequent daran, weshalb punktuell Verkehrsüberwachung nötig ist:
- Geschwindigkeitskontrollen
- Überwachungskameras
- Verkehrsleitsysteme
Diese Massnahmen helfen bei Überprüfung und Durchsetzung von Regeln – ein entscheidender Erfolgsfaktor zur Reduktion von Unfällen im Strassenverkehr.
📊 Data Governance braucht Monitoring zur Steuerung und Fortschrittsmessung. Die Datenqualität muss kontinuierlich überwacht werden. Data Literacy kann periodisch mittels Maturitäts-Assessments erfasst werden. Data Governance ist kein Selbstzweck; die Sichtbarmachung des Wertebeitrags ist deshalb zentral.
Strategie: Der Blick aufs Ganze
Das Ziel eines sicheren und effizienten Verkehrsflusses bedingt einer Strategie. Welche Massnahmen zur Verkehrsplanung, Strassenerneuerung oder Sicherheit werden wie und mit welcher Priorität umgesetzt.
Fun Fact: in der föderalistischen Schweiz gibt es nicht eine, sondern viele Verkehrsstrategien: eine nationale Strategie des ASTRA, Gesamtverkehrstrategien der Kantone und weitere auf Gemeindeebene.
📊 Genauso wie es Verkehrsstrategien in unterschiedlichen Ausprägungen gibt, ist es sinnvoll eine Data Governance bedarfsgerecht auf eine Unternehmung zuzuschneiden. Ein produzierendes KMU benötigt eine andere Data Governance als ein globaler Versicherungskonzern. Die essenziellen Elemente sind dieselben:
- Ziele & Strategie
- Rollen & Verantwortlichkeiten
- Regeln & Standards
- Schulung
- Monitoring & Erfolgsmessung
Fazit: Governance ist überall
Data Goverance regelt Aspekte des Datenmanagement, die wir in anderem Kontext als selbstverständlich erachten, wie im Verkehr.
Dieser Blog-Beitrag wurde mit Unterstützung durch KI erstellt
