{"id":65731,"date":"2022-01-07T10:37:03","date_gmt":"2022-01-07T10:37:03","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=news&p=65731"},"modified":"2024-09-20T17:42:27","modified_gmt":"2024-09-20T16:42:27","slug":"data-governance-insights-from-the-field","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/news\/data-governance-insights-from-the-field\/","title":{"rendered":"Data Governance - Einblicke aus der Praxis Akt 1 - Lernen Data Governance aus der Praxis"},"content":{"rendered":"

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Klicken Sie hier<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Einf\u00fchrung<\/h2><\/div>

\u00dcber data governance sind bereits viele theoretische Artikel geschrieben worden. Wir von Artefact m\u00f6chten dieses Thema mit unserer Artikelserie \u201cEinblicke aus der Praxis\u201d von einem operativen Standpunkt aus angehen, um unseren Lesern pragmatische und umsetzbare Einblicke zu geben. Die Serie wird sich aus den Beobachtungen und dem Feedback von Artefact zu wichtigen data governance-Themen (z.B. Betriebsmodelle), Antworten auf h\u00e4ufig von unseren Kunden und Interessenten gestellte Fragen (z.B. wie man die Auswirkungen von data governance messen kann) und Interviews mit wichtigen Akteuren im Bereich data governance (z.B. Chief Data Officers, Chief Governance Officers, data-Custodians, Software-Redakteure usw.) zusammensetzen. Unser Ziel ist es, Gespr\u00e4che und M\u00f6glichkeiten zum Erfahrungsaustausch innerhalb der data governance-Community zu schaffen.\u00a0<\/i><\/p>\n<\/div>

Es kann ein langer Weg sein, zu verstehen, was data governance ist, warum es auf dem kritischen Pfad zur Wertsch\u00f6pfung liegt und wie Sie es konkret in Ihrem Unternehmen einsetzen k\u00f6nnen. Als Unternehmen die ersten gro\u00dfen Transformationsprogramme mit KI und data-Anwendungsf\u00e4llen auf den Weg brachten, erkannten sie schnell, dass diese Programme wichtige Enabler wie data platforms, data-Seen, data-Qualit\u00e4tsmanagement und MDM ben\u00f6tigen, die es erm\u00f6glichen, dass die Qualit\u00e4t data mit Anwendungsf\u00e4llen in Verbindung gebracht wird. Erst in j\u00fcngster Zeit hat data governance angesichts der unz\u00e4hligen komplexen Systeme, die geschaffen wurden, Priorit\u00e4t erhalten.<\/p>\n<\/div>

Es kann ein langer Weg sein, zu verstehen, was data governance ist, warum es auf dem kritischen Pfad zur Wertsch\u00f6pfung liegt und wie Sie es konkret in Ihrem Unternehmen einsetzen k\u00f6nnen. Als Unternehmen die ersten gro\u00dfen Transformationsprogramme mit KI und data-Anwendungsf\u00e4llen auf den Weg brachten, erkannten sie schnell, dass diese Programme wichtige Enabler wie data platforms, data-Seen, data-Qualit\u00e4tsmanagement und MDM ben\u00f6tigen, die es erm\u00f6glichen, dass die Qualit\u00e4t data mit Anwendungsf\u00e4llen in Verbindung gebracht wird. Erst in j\u00fcngster Zeit hat data governance angesichts der unz\u00e4hligen komplexen Systeme, die geschaffen wurden, Priorit\u00e4t erhalten.<\/p>\n<\/div>

Heute wei\u00df fast jeder im CDO\/CTO-\u00d6kosystem, dass data governance eine Voraussetzung f\u00fcr die KI-Transformation ist. Sie sind mit allen grundlegenden organisatorischen und betrieblichen Konzepten vertraut, aber sie so zu vertonen, dass sie einen konkreten Nutzen bringen, ist eine weitaus komplexere Aufgabe. Infolgedessen wird data governance oft auf isolierte Dokumentationsinitiativen mit wenig Wirkung reduziert. Wir sehen viele Programme, die gestartet werden, und viele Leiter von data governance in den Organisationen unserer Kunden. Anfangs hatten sie alle die gleichen Schwierigkeiten, ihre Sponsoren und Gesch\u00e4ftspartner davon zu \u00fcberzeugen, in diese Aktivit\u00e4ten zu investieren. Und warum? Weil der Einsatz von data governance ein vollst\u00e4ndiger Lernprozess ist, den das Unternehmen durchlaufen muss, und jeder Schritt auf diesem Weg ist wichtig.<\/p>\n<\/div>

Dieser Bericht soll Ihnen helfen, zu verstehen, was data governance in der Praxis bedeutet, indem er Sie durch den data governance-Lernprozess f\u00fchrt, den jedes Unternehmen zwangsl\u00e4ufig durchl\u00e4uft. Dieses neue Bewusstsein wird es Unternehmen erm\u00f6glichen, schneller von einer Phase zur n\u00e4chsten \u00fcberzugehen.<\/p>\n

Wir werden dies erreichen, indem wir jede Phase des Lernprozesses anhand von praktischen Beispielen aus der Praxis detailliert erl\u00e4utern:<\/p>\n

    \n
  1. Stufe 1<\/b> - Unbewusste Inkompetenz: Was sind die \u201cSymptome\u201d f\u00fcr einen Mangel an data governance?<\/li>\n
  2. Stufe 2 <\/b>- Bewusste Inkompetenz: Auf welche Herausforderungen st\u00f6\u00dft ein Unternehmen, wenn es eine data governance-Reise beginnt?<\/li>\n
  3. Stufe 3 <\/b>- Bewusste Kompetenz: Welche Schritte befolgen Unternehmen in der Regel, wenn sie ein data governance-Programm einf\u00fchren?<\/li>\n
  4. Stufe 4<\/b> - Unbewusste Kompetenz: Was passiert, wenn data governance zur neuen Normalit\u00e4t wird?<\/li>\n<\/ol>\n

    Diesem Artikel werden weitere folgen, die darauf abzielen, data governance-F\u00fchrungskr\u00e4ften pragmatische Ratschl\u00e4ge f\u00fcr ihre Reise zu geben.<\/p>\n<\/div>\"Image\"<\/div><\/div><\/div><\/article>

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    Fazit<\/h2><\/div>

    Wenn Sie diese vier Lernphasen befolgen, werden Unternehmen data governance praktizieren, ohne sich dessen bewusst zu sein.<\/span><\/p>\n

    Obwohl die meisten Akteure, die wir heute begleitet haben, noch zwischen der zweiten und dritten Stufe schweben, sp\u00fcren sie alle die gesch\u00e4ftliche Dringlichkeit, in diesem Lernprozess voranzukommen.<\/span><\/p>\n<\/div>

    Wir sehen drei Hauptargumente, die diese Dringlichkeit rechtfertigen. Erstens: Die data-Transformation ist in allen Branchen ein wichtiger Hebel, um ehrgeizige Ziele zu erreichen: data und KI werden eingesetzt, um das Kerngesch\u00e4ft von Unternehmen zu optimieren und zur Entwicklung neuer Wachstumsmotoren beizutragen. Die Reife von data und KI ist eine Voraussetzung, um an der Spitze zu bleiben, und die data-Transformation ist ohne data governance nicht nachhaltig. Das zweite Argument ist, dass wir uns in einer schnelllebigen Welt befinden. Ein schneller Zugang zu data und die Entwicklung der F\u00e4higkeit, dieses data schnell zu analysieren und zu nutzen, sind unerl\u00e4sslich, um schnell reagieren zu k\u00f6nnen. Und schlie\u00dflich m\u00fcssen die Unternehmen neue Talente anziehen, die zunehmend bereit sind, data-driven zu sein.<\/span><\/p>\n<\/div>

    Eine der ersten Herausforderungen f\u00fcr jedes Unternehmen zu Beginn seiner data governance-Reise besteht darin, diese Dringlichkeit zu demonstrieren und die internen Stakeholder vom Wert der konkreten Einf\u00fchrung eines data governance-Programms zu \u00fcberzeugen.<\/span><\/p>\n

    In diesem ersten Bericht haben wir die data governance-Reise \u201cnach Vorschrift\u201d vorgestellt. Es ist der Einstieg in eine Serie, die sich mit den operativen Aspekten der Implementierung von data governance in der Praxis befassen soll. Unser n\u00e4chster Artikel wird sich mit der komplexen Br\u00fccke zwischen Ihrer data governance-Strategie und dem operativen Bedarf eines Anwendungsfalls befassen.<\/span><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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