Was ist Data Governance?

Daten sind in den letzten Jahren zu einem enorm wichtigen Gut geworden. Auf ihnen beruhen Ideen, Entscheidungen, Forschung und Innovation – kurz: alle zukünftigen Entwicklungen. Wo Daten fehlen, unvollständig oder inkonsistent sind, drohen Irrtümer und Fehlentscheidungen und es erhöht sich das Risiko für Krisen und langfristige Probleme. An dieser Stelle kommt Data Governance ins Spiel. Data Governance bildet die Grundlage, um mit den vorhandenen Daten nachhaltig und effizient zu arbeiten. Das verbessert letztendlich die Entscheidungsfindung in allen betrieblichen Prozessen und legt so die Grundlage für eine zukunftsorientierte Entwicklung von Unternehmen. 

Welche Rolle spielen Data Quality Tools (DQT)? 

Für Data Governance spielen Data Quality Tools (DQT) eine entscheidende Rolle. Dies gilt vor allem dann, wenn es um die technologische Unterstützung und Umsetzung von Data Governance in Unternehmen geht.  

Was sind Anwendungsszenarien eines Data Quality Tools im Rahmen einer Data Governance Strategie?

• Datenbereinigung: Fehler und Unstimmigkeiten in bestehenden Daten finden und beheben sowie Schaffung einheitlicher Datenformate (z.B. Tipp- und Schreibfehler, Bereinigen von Duplikaten).
• Fehlerquellen identifizieren: Data Quality Tools decken Fehler in den Datenquellen auf und helfen, die Fehlerquellen zu beseitigen.
• Datenvalidierung: Aufgrund bestehender Regelwerke, Vorgaben und Standards erfolgt die Überprüfung der Daten auf Korrektheit und Vollständigkeit.
• Datenintegration: Daten aus unterschiedlichen Quellen werden integriert, dabei wird darauf geachtet, dass die Daten konsistent und kompatibel sind.
• Datenprofiling: Hierbei geht es um die Analyse von Struktur, Inhalt und Qualität der Daten. Dataprofiling stellt sicher, dass keine Qualitätsprobleme entstehen bzw. deren Ursachen behoben werden.
• Datenüberwachung: Die Qualität der Daten wird kontinuierlich überwacht, um die Einhaltung der festgelegten Standards zu garantieren. Abweichungen werden so schnell identifiziert, um zeitnahe Korrekturen zu ermöglichen.

• Datenstandardisierung: Es ist wichtig, dass Daten nach einheitlichen Standards formatiert und normalisiert sind, vor allem im Hinblick auf Konsistenz und Vergleichbarkeit von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Metadatenmanagement: DQT stellen Informationen zu Herkunft, Struktur und Nutzung der Daten bereit (sogenannte Metadaten).
• Metriken und Reporting bzgl. Datenqualität: Anhand vordefinierter Metriken bieten Data Quality Tools die Möglichkeit, die Datenqualität zu messen und zu bewerten und (wenn nötig) Verbesserungen anzustoßen.
• Regelbasierte Verarbeitung: Die Implementierung und Durchsetzung von Geschäftsregeln für die Datenverarbeitung lassen sich ist mit einem Data Quality Tool sehr effizient umsetzen. Damit wird sichergestellt, dass die Daten den Richtlinien und Standards der Data Governance entsprechen.
• Unterstützung bei der Einhaltung von Vorschriften: Die Sicherstellung von Datenqualität erlaubt es Unternehmen, regulatorische und gesetzliche Vorschriften zu erfüllen, indem korrekte und verlässliche Daten zur Verfügung gestellt werden.

Data Quality Tools (DQT) tragen also einen wesentlichen Teil zur erfolgreichen Umsetzung von Data Governance in Unternehmen bei. Sie gewährleisten mehrere wichtige Aspekte von Data Governance: Konsistenz, Qualität und Zuverlässigkeit der Daten. Sie stellen die nötigen Funktionalitäten bereit, um Datenprobleme schnellstmöglich zu erkennen, zu beheben und künftig zu verhindern. Damit leisten sie einen großen Beitrag zur Schaffung einer soliden Grundlage für gute datengestützte Entscheidungen in Geschäftsprozessen.