Data Governance ist unentbehrlich für ein Unternehmen, wenn es darum geht, einen Mehrwert aus Daten zu generieren. Der Aufbau und die konsequente Umsetzung von Data Governance funktioniert jedoch nur, wenn eine ausreichende Data Literacy innerhalb des Unternehmens vorhanden ist. Das ist wie beim Malen: Zuerst braucht es das Wissen, wie Farben gemischt werden, bevor ein Gemälde oder gar ein Kunstwerk kreiert werden kann. Ein Blick in die Praxis macht dies deutlich.
Was ist Data Literacy?
Data Literacy ist nach Carlson die Fähigkeit zu verstehen, was Daten aussagen und welche Schlüsse aus ihnen gezogen werden können. Dazu gehört auch die Kompetenz, Daten kritisch zu betrachten und erkennen zu können, wenn auf Basis von Daten eine falsche Aussage getroffen wird.
Was ist Data Governance?
Data Governance beschreibt die Strukturen und Prozesse in einem Unternehmen, die sicherstellen, dass Daten für festgelegte Funktionen in einer nutzbaren Qualität verfügbar sind. Zudem gibt sie vor, ob und wie Daten verarbeitet werden dürfen und sorgt dafür, dass deren Sicherheit gewährleistet ist.
Ohne Data Literacy keine Governance
Die Verzahnung von Data Governance (DG) und Data Literacy (DL) wird sichtbar, wenn man einen Blick auf die unterschiedlichen Rollen (angelehnt an Seiner) wirft, die an einem Datenintegrationsvorhaben beteiligt sind. Nehmen wir an, eine Firma möchte ein ganzheitliches Reporting über verschiedene Kanäle ermöglichen. Dazu fliessen Daten von verschiedenen Touchpoints und Messtools in einen gemeinsamen Datentopf (bspw. ein Data Lakehouse), um eine ganzheitliche Analyse zu erlauben.
Jede Rolle muss in einem ersten Schritt Datenkompetenzen (Data Literacy) aufweisen und in einem weiteren Schritt Data Governance umsetzen können, um das Projekt zum Erfolg zu bringen:
Executives können aufgrund ihrer Position im Unternehmen das Vorhaben zur Umsetzung oder zu Fall bringen.
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- DL: Executives nehmen aufgrund ihres Verständnisses der Daten und deren Wert ein Datenintegrationsvorhaben als Mehrwert für das Unternehmen wahr und sprechen die entsprechenden Ressourcen.
- DG: Executives geben vor, ob eine Verarbeitung der verschiedenen Daten erlaubt und strategisch zielführend ist. Sie schaffen somit die Voraussetzungen für die Umsetzung.
Data Domain Stewards haben die strategische Verantwortung und Entscheidungsgewalt für die Daten in ihrem Fachbereich. Ihre Unterstützung ist daher ebenfalls unentbehrlich für den Erfolg des Projekts.
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- DL: Data Domain Stewards brauchen die notwendige Kenntnis darüber, ob eine Verbindung der Daten aus ihrem Bereich einen Mehrwert bringt.
- DG: Data Domain Stewards haben den Überblick über die Daten in ihrem Bereich. Sie kümmern sich darum, wenn die Datenqualität nicht stimmt.
Data Stewards kennen ihre Daten, arbeiten täglich mit ihnen und sorgen für deren Konsistenz.
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- DL: Data Stewards müssen zum Ausdruck bringen können, welche Daten einer Schnittstelle für die gewünschte Gesamtauswertung zielführend sind.
- DG: Data Stewards stellen eine Definition und Dokumentation bereit, so dass für andere nachvollziehbar ist, welche Datenattribute verwendet wurden.
Data Scientists sorgen für die notwendige Dateninfrastruktur. Sie sind die Personen, die die verschiedenen Datenquellen in einem «Topf» zusammenbringen.
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- DL: Data Scientists sind die Vertretenden von Data Literacy. Sie wissen um das Potenzial und die technischen Gegebenheiten der Daten und beziehen den Kontext der Daten aus den Fachbereichen.
- DG: Data Scientists halten sich an die Vorgaben hinsichtlich Sicherheit, Testing, Transformation. Sie konfigurieren, wer Zugriff auf die im Anschluss bereitstehende Fülle an Rohdaten erhält.
Data Users nutzen die bereitgestellten Daten, um ihre Aufgaben zu erfüllen.
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- DL: Data Users als Empfangende der Datenauswertung müssen diese verstehen und interpretieren können, andernfalls hat der Output keinen Zweck bzw. im schlimmsten Fall einen negativen Effekt auf das Unternehmen.
- DG: Data Users haben auf Basis von Rollen und den dazugehörigen Berechtigungen Zugriff auf die entsprechenden Auswertungen.
Fazit
Das Gemälde leuchtet also nur in den verschiedensten Farben, wenn beides erreicht ist – Data Literacy und Data Governance. Nach Gartner ist eine fehlende Data Literacy eines der grössten Hindernisse für den Erfolg eines Chief Digital Officers und somit wohl auch von jeglichen Bemühungen, Data Governance in einem Unternehmen umzusetzen. Werden Daten und deren Wert nicht richtig eingeschätzt, dann fehlt das Verständnis für Data Governance erst recht. Es lohnt sich also, in Data Literacy zu investieren, wenn Data Governance von Erfolg gekrönt werden soll.
Weiterführende Links zum Thema:
- https://www.linkedin.com/pulse/why-data-governance-literacy-go-hand-in-hand-lyntics
- https://www.linkedin.com/pulse/weave-data-literacy-governance-robert-s-seiner-fe0ke
- https://www.techrepublic.com/article/data-literacy-in-data-governance/
- https://www.datauniverseevent.com/en-us/blog/general/bridging-the-divide-the-relationship-between-data-literacy-and-data-governance.html
