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Datensicherheit Grafiken und Hände tippen am Laptop

Data Governance

Data Governance für alle Analytics-Anwendungsbereiche

Häufig wird Data Governance als Thema für die IT-Abteilung, als Thema im Backend, in der Infrastruktur für datenbasierte Lösungen eingeordnet und dabei werden die Chancen verpasst, die ein ganzheitlicher Data-Governance-Ansatz mit sich bringt. Gleichzeitig erhöhen sich Risiken durch die mangelnde Transparenz über die Speicherung, Verarbeitung und Anwendung der Daten.

Dabei ist nicht nur an die Anforderungen der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zu denken, sondern der Begriff Data Governance muss für ein umfassendes Management der Daten über die gesamte Strecke von der Datenquelle bis zur Anwendung beim Nutzer stehen. Dies schließt Zwischenspeicherungen und Transformationen mit ein.

Ein stimmiges Data Governance Konzept verfolgt das Ziel, nachhaltige Transparenz über die Speicherung und Verwendung von Daten zu sichern.

Ein geordneter Umgang mit Daten im Unternehmen schützt vor Rechtsbrüchen, verhindert Missbrauch und sichert Qualität und Integrität, wodurch Anwendern fachlich und technisch einwandfreies Arbeiten ermöglicht wird. Der ganzheitliche Ansatz der EVACO liefert mit spezifischen Funktionen einzelner Produkte von Board, Qlik® oder ThoughtSpot, aber auch mit spezialisierten Tools wie NodeGraph, PlatformManager oder TimeXtender, alles Notwendige, um Data Governance für Analytics sicherzustellen.

Data Governance für Analytics

Data Governance für Analytics setzt auf Regeln und Prozesse für den transparenten und sicheren Umgang mit Daten, die in Analytics-Anwendungen zu Verfügung gestellt werden. Eine Data Governance Strategie legt die Rahmenbedingungen dafür fest.

Datenschutz und Datensicherheit

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Fortlaufende
Dokumentation

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Interessen und Anwendungen

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Durchgängige
Transparenz

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Datenschutz und Datensicherheit im Allgemeinen

Grundsätzlich muss jedes Unternehmen sich an die geltenden Vorschriften halten und im Rahmen einer Sicherheitsstrategie gewährleisten, dass Daten sicher und rechtskonform erfasst, gespeichert und verarbeitet werden.

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Fortlaufende Dokumentation

Wachsende und sich verändernde Daten erfordern eine fortlaufende Dokumentation über Herkunft, Speicherung, Verarbeitung und Anwendung.

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Interessen und Anwendungen

Daten werden von unterschiedlichen Gruppen innerhalb und außerhalb einer Organisation genutzt. Jeder Gruppe hat unterschiedliche Ansprüche an die zur Verfügung gestellten Daten und unterliegt dabei verschiedenen internen und externen Regeln.

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Durchgängige Transparenz

Ein weiteres Ziel der Data Governance Strategie sollte eine durchgängige Transparenz sein. Eine fortlaufende Dokumentation und die Anpassung an Interessen und Anwendungen genauso dazu, wie die explizites Rechtemanagement und Sicherheitskonzept.

Kontinuierlicher Prozess in der Arbeit mit Daten

Besonders im Zusammenhang mit Analytics ist Data Governance kein starres Konstrukt und vor allem kein Einmal-Projekt. Data Governance sollt als fortwährender Prozess aufgesetzt werden, dessen Ziele und Ergebnisse immer wieder geprüft werden, um Maßnahmen und gegebenenfalls auch die Ziele den aktuellen unternehmerischen und rechtlichen Anforderungen anzupassen.

 

Data-Governance-Prozess-Kreislauf

EVACO Data-Governance

Soft-Benefits von Data Governance

Die Strategie macht den Unterschied

Neben der Verfolgung von harten Zielen – beispielsweise in der Erfüllung rechtlicher Anforderungen durch die DSGVO mit Hilfe der automatisierten Dokumentation über Datenmodelle in TimeXtender oder Data Lineage Funktionen von NodeGraph und PlatformManager sowie einem entsprechenden Sicherheits- und Rechtekonzept, das heute von sämtlichen Herstellern wie Board, ThoughtSpot oder Qlik® ermöglich wird – bringt eine Data-Governance-Strategie positive Nebeneffekte (Soft-Benefits) mit sich.

Steigerung der allgemeinen Wertschöpfung

Alle Daten bestmöglich nutzen

Datenqualität, Transparenz und Kontrolle über die gesamte Strecke der Datenverarbeitung erhöht zwangsläufig die Wertschöpfung aus Daten, weil die zur Verfügung stehenden Daten einfach genutzt werden können und nicht immer wieder in einer zeitaufwendigen und resourcenbindenden Einzelfallprüfung aufbereitet werden müssen. Datenkataloge wie der Qlik CatalogTM beschleunigen die Wertschöpfung in dem geprüfte, vollständige und beschriebene Datensätze den Nutzern wie in einem „Online Shop“ zur Verfügung gestellt werden können.

Unterstützung der Datenkompetenz

Wissen erweitern und Nutzen vergrößern

Wenn Daten großen Teilen einer Organisation zur Verfügung gestellt werden, dann fördert dies dies Nutzung und damit die Kompetenz im Umgang mit Daten. Technische Fähigkeiten und Wissen zu spezifischen Produkten können in Trainings der EVACO erworben werden. Datenkompetenz wächst durch die Arbeit mit Daten in allen Bereichen.

Auf dem Weg zu einer kennzahlenbasierten Unternehmenssteuerung ist das richtige Daten- und Informations-Management von ausschlaggebender Bedeutung.

Grundsätzliche Fragen der Data-Governance-Strategie

Wie sieht das Zusammenspiel unterschiedlicher Quellsysteme aus?

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  • Nutzen sie vorhandene Konnektoren wie die von Qlik®, Alternativen wie den SAP® Connector von Theobald Software oder Werkzeuge anderer Anbieter?
  • Exportieren und importieren Sie Daten manuell, um Sie bspw. in DataRobot zu analysieren?

Wie bilden Sie Datensicherheit und Datenschutz ab?

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  • Neben der grundlegenden IT-basierten Datensicherheit und dem Datenschutz bieten sich für Analytics-Anwendungen weitere Möglichkeiten.
  • Stellen Sie mit TimeXtender vorgefertigte umfassende Datenmodelle zur Verfügung oder stellen über den Qlik® Data Catalog unterschiedlichste Datensätze bereit, die geprüft und bewertet wurden.
  • Erstellen Sie mit den Administrations-Werkzeugen von Board, ThoughtSpot oder Qlik® differenzierte Berechtigungs- und Rollenmodelle.

Wie stellen Sie Datenqualität und Nachvollziehbarkeit sicher?

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  • NodeGraph bietet u.a. automatisierte Dokumentation, Data Lineage und Data Cataloging für verschiedene Business Intelligence Systeme wie PowerBI, Qlik® oder Tableau.
  • Mit dem PlatformManager bringen Sie Transparenz und Nachvollziehbarkeit in den gesamten Entwicklungsprozess und Lebenszyklus Ihrer Qlik® und SAP® BO Landschaft.

Welchen Aufwand investieren Sie in Datenintegrität und Datenverfügbarkeit?

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  • Lösungen wie TimeXtender vereinfachen die Anbindung sämtlicher Datenquellen und den Aufbau optimierter Modelle durch einen programmierfreien Ansatz.
  • Mit der Qlik® Data Integration Platform (vormals Attunity) führen Sie nicht nur für Qlik® Daten optimiert zusammen. Die Plattform ist Front-end unabhängig und für jedes Unternehmen interessant, das Daten geprüft und sicher für Analysen und Planung zur Verfügung stellen möchte.