Daten sind heute ein kritisches Gut für Organisationen, und das wachsende Volumen an vielfältiger Datengenerierung macht Datenmanagement und -governance zunehmend wichtig und herausfordernd. Die Verwaltung der ständig zunehmenden Komplexität in Datensätzen hat zur Entstehung des Konzepts von Big Data geführt, aber was genau ist Big Data und warum ist es für Unternehmen wichtig?

Die Bedeutung von Big Data

Big Data kann mit den drei Vs erklärt werden – Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Big Data-Sätze sind massiv im Volumen mit unterschiedlichen Quellen, die die Verarbeitung durch traditionelle Systeme umständlich machen. Die Geschwindigkeit von Big Data ist die Geschwindigkeit, mit der heutzutage Daten generiert werden, was ein weiterer Faktor ist, der Organisationen dazu bewegt, verteilte Verarbeitungssysteme zu übernehmen. Anstelle solcher traditionellen Systeme fügen Big Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware und Big Data-Analysesoftware dem Technologiestack einer Organisation Wert hinzu, indem sie datengesteuerte kritische Geschäftseinblicke liefern und die Betriebseffizienz verbessern.

Technologieriesen nutzen Big Data-Tools zur Optimierung von Datenlagern, für prädiktive Unterstützung und für die Analyse von Kundenstimmungen und -verhalten. E-Commerce-Riesen wie Amazon konzentrieren sich darauf, das Kundenerlebnis durch starke Empfehlungsmaschinen zu verbessern, die mit Big Data aufgebaut werden. Sie investieren stark in Big Data-Tools, die ihre Versand- und Preisgestaltungsmodelle unterstützen, indem sie ihnen helfen, Bestellungen vorherzusagen und Lagersysteme weiter zu optimieren. Sie können auch Benutzeraktivitäten, Bestellhistorien und Produktverfügbarkeiten verfolgen und analysieren, um das Kundenerlebnis zu verbessern.

Datengetriebene Organisationen scheitern oft daran, ihr maximales Potenzial zu erreichen, aufgrund von Datenfehlmanagement. Die meisten Organisationen, die die Bedeutung von Daten erkennen, haben daran gearbeitet, robuste Systeme zum Sammeln und Zugreifen auf Daten aufzubauen, was zur Bildung großer Pools von Rohdaten geführt hat. Während der Wert in den Rohdaten existiert, ist es schwierig herauszufinden, woher die Daten stammen, wie man nach spezifischen oder benötigten Daten sucht, ob die Datenqualität vertrauenswürdig ist und was genau die Daten bedeuten. Um zu verhindern, dass diese Datenressourcen zu Verbindlichkeiten werden, entwickeln und implementieren Organisationen jetzt Daten-Governance-Software. Diese Systeme helfen Benutzern, Daten zu verstehen und Datenqualitätsstandards zu setzen, die die Nutzbarkeit, den Wert und die Integrität der Daten, die sie besitzen, sicherstellen.

Wie können Organisationen Daten-Governance für sich arbeiten lassen?

Organisationen, insbesondere Unternehmen, generieren täglich mehrere Gigabyte an Daten. Obwohl diese Daten meist in unverarbeiteter und unstrukturierter Form vorliegen, können sie zu einem sehr wertvollen Gut werden, wenn sie richtig strukturiert sind. Diese hochwertigen Daten können dann genutzt werden, um kritische Einblicke zu gewinnen, die bessere Entscheidungsfindung erleichtern, die Risiken bei der Entwicklung neuer Produkte verringern und einen Wettbewerbsvorteil bieten. Dies wiederum erhöht den Gesamtumsatz.

Daten-Governance ermöglicht diese Art der Transformation unabhängig von den Datenumgebungen wie Datenlagern, traditionellen Datenbanken und mehr. Unternehmen nutzen Daten-Governance-Tools, um die Betriebseffizienz und Rentabilität zu maximieren. Allerdings sind Big Data-Umgebungen wie Data Lakes am anfälligsten für die systemischen Probleme, die um Datenherkunft und Datenkataloge entstehen, wenn Daten in einem schlecht strukturierten Format vorliegen.

Rolle der Daten-Governance in Big Data-Umgebungen

Daten-Governance ist ein vielfältiges Konzept, es ist keine einfache Aufgabe, sondern vielmehr ein umfassendes Rahmenwerk, das Unternehmen hilft, besser zu arbeiten und verbesserte Entscheidungen zu treffen. Daten-Governance-Tools umfassen typischerweise ein Datenwörterbuch, Datenherkunft (um den Datenflussweg zu definieren), ein Geschäftsglossar und Datennutzung, Quellen, Beziehungen und Abhängigkeiten. Die Software weist auch den richtigen Besitz unter Datenbesitzern, Stakeholdern und Verwaltern zu und etabliert Verantwortlichkeit. Zusätzlich gibt es einen Mechanismus zur Lösung von Problemen und zur Verwaltung der Anfragen, die auftreten könnten.

Historisch gesehen wurde Daten-Governance mit regulatorischer Compliance in Verbindung gebracht, aber die tatsächliche Rolle der Daten-Governance geht weit über die Sicherstellung der Compliance hinaus. Metadaten helfen Organisationen, analytische Einblicke zu gewinnen, und deren Verwaltung ist ein wichtiger Bestandteil der Daten-Governance. Daten-Governance spielt auch eine herausragende Rolle bei der Verbesserung der Datenqualität, da Organisationen bewerten, wie sie die Gesamtqualität ihrer Daten verbessern, bewerten und darüber berichten können.

Herausforderungen wie Datensilos, Vielfalt in Daten, Datenverwaltung, Datensicherheit und mehr , die heute in Organisationen existieren, werden mit Hilfe etablierter Daten-Governance gelöst. Verschiedene Elemente wie Datenverwendbarkeit, Katalogisierung, Qualität und Zugänglichkeit können direkt durch Daten-Governance verbessert werden. Big Data-Umgebungen haben ein großes Potenzial, wichtige Einblicke zu gewinnen, aber ohne die Präsenz einer ordnungsgemäßen Daten-Governance, organisatorische Zusammenarbeit, Unterstützung und Verantwortlichkeit sind sie einfach schwarze Löcher von Daten, die ungenutzt bleiben.

Das Hauptelement, das erforderlich ist, um diese Big Data-Umgebungen zu steuern, ist die Fähigkeit, die Daten entlang der Daten-Lieferkette zu definieren und zu verwalten. Dieser Prozess beginnt mit dem Einzug der Daten in die Organisation und dem Eindringen in die internen Umgebungen, die ein Data Lake oder ein Datenlager sein könnten, und dann geht es weiter und bewegt sich entlang des gesamten Datenlebenszyklus.

Ein umfassendes Daten-Governance-Programm hat die Antworten auf all diese Fragen und bietet ein passendes Rahmenwerk, um Unternehmensdaten zuverlässig, nutzbar und verständlich zu machen, ohne die Geschäftsentscheidungen auf unvollständigen, inkonsistenten und unzuverlässigen Daten basieren würden. Daten-Governance ist jedoch für mehr als nur Datenmanagement von Vorteil.

Daten-Governance ist nicht auf Datenmanagement beschränkt

Daten-Governance gewinnt mit dem Aufkommen von Big Data-Umgebungen und der Nachfrage nach der Demokratisierung von Daten viel Aufmerksamkeit. Der erhöhte Datenverbrauch und die Nachfrage nach einblickgebenden Daten sind die Hauptgründe, warum Daten-Governance im Zeitalter von Big Data-Umgebungen so wichtig ist. Eine gut geplante Daten-Governance erfordert ein zentrales und geschäftsorientiertes Governance-Modell, das sich darauf konzentriert, alle Datenressourcen in der gesamten Organisation zu verstehen. Wenn all dies mit den richtigen Tools kombiniert wird, können Unternehmen sicher sein, dass sie ein ganzheitliches Verständnis ihrer Daten haben.

Big Data hat das Potenzial, echte Geschäftseinblicke und Ergebnisse zu liefern, aber nur, wenn Organisationen in der Lage sind, die Daten effektiv zu steuern und Wert daraus zu ziehen. Die derzeitige Verbreitung von Big Data-Umgebungen sollte in den nächsten Jahren zu einer verstärkten Einführung umfassender Daten-Governance-Rahmenwerke und -Tools führen.