Mit der wachsenden Bedeutung und dem steigenden Wert des Stammdatenmanagements in den letzten Jahren gewinnt die Data Governance an Bedeutung wie nie zuvor, wobei eine der entscheidenden Rollen die der Data Stewards ist - Personen, die für die Verwaltung der Daten verantwortlich sind.
Stellen Sie sich diese Mitarbeiter als Wächter vor, die die umfangreichen Datentresore bewachen und entscheiden, wem sie Zutritt gewähren und wem sie ihn verweigern.
Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Implementierung von MDM, da sowohl eine effektive Governance als auch Stewardship die IT- und Geschäftsfunktionen miteinander verbinden. Stewardship ist eine Stufe unter dem MDM-Council (oder der obersten Ebene) in der für die MDM-Implementierung zuständigen Organisationseinheit angesiedelt.
Einwandfreie Daten sind der Dreh- und Angelpunkt von MDM; sie ermöglichen es Unternehmen, ihre Aufgaben mit Leichtigkeit auszuführen und ihre Erwartungen zu übertreffen - aber es wird viel einfacher, effizienter und organisierter, wenn Governance und Stewardship vorhanden sind. Dieser Einblick rückt die Verwaltung ins Rampenlicht und zeigt, worauf es dabei ankommt.
Nach Angaben des Science Direct Journal, aus einer übergeordneten Perspektive: "Data Stewardship umfasst das taktische Management und die Aufsicht über die Datenbestände des Unternehmens. Es handelt sich im Allgemeinen um eine Geschäftsfunktion, die die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und IT erleichtert, die Korrektur von Datenproblemen vorantreibt und den gesamten Datenverwaltungsprozess verbessert."
Data Stewardship überwacht die Anwendung von Regeln, Richtlinien und Vorgaben, die im Data-Governance-Plan des Unternehmens festgelegt sind. Data Stewardship arbeitet innerhalb des Data Governance Frameworks, um jede einzelne Komponente des Datenlebenszyklus von der Erstellung, Aufbereitung, Nutzung, Speicherung, Archivierung und Löschung von Daten zu überwachen. Die Überwachung und Pflege der Daten erfolgt, um die Datenqualität und -integrität aufrechtzuerhalten und sie für eine optimale Nutzung zu fördern, zu schützen und vorzubereiten.
>Data Stewardship wirkt als Katalysator für Vertrauen. Wenn es gut gemacht ist, erleichtert dieses Vertrauen eine solide Entscheidungsfindung über alle organisatorischen Funktionen und Ebenen hinweg. Durch die Erstellung konsistenter Datendefinitionen, die Einhaltung geschäftlicher und technischer Regeln sowie die Verwaltung und Überprüfung der Zuverlässigkeit von Daten trägt eine gute Datenverwaltung dazu bei, dass die Integrität und der Schutz der Daten unangetastet bleiben. Ein weiterer wichtiger Aspekt, den Data Stewardship erfüllt, ist die Verwaltung der Datenabfolge, die auch als "Lebenszyklus" eines jeden Datenelements verstanden wird, beginnend mit seiner Entstehung, seiner Reise und seiner Entwicklung oder Veränderung. Durch den klaren Einblick in die Datenherkunft (einschließlich des sich entwickelnden Geschäftskontextes) können Datenverwalter alle Diskrepanzen oder Bedenken während der Datennutzung nachverfolgen und Berichte austauschen, um die Grundursache zu bewerten. Eine weitere Funktion des Data Stewardship besteht darin, einen Vertrauenskanal zwischen den technischen Teams und den an der MDM-Initiative beteiligten Geschäftsführern zu schaffen.
Anstatt sich nur auf Data Governance zu beschränken, geht Data Stewardship in MDM-Initiativen einen Schritt weiter, indem es sich eng an den Berührungspunkten mit den Kunden und den Nutzern von Stammdaten orientiert, um Einfluss auf die Eingabe von Daten, ihre Nutzung und ihre Qualitätskontrolle zu nehmen.
Mit der zunehmenden Bedeutung und dem Wert des Stammdatenmanagements in den letzten Jahren gewinnt die Data Governance an Bedeutung wie nie zuvor, wobei eine der entscheidenden Rollen die des Data Stewards ist, also der Personen, die für die Datenverwaltung verantwortlich sind.
Dateneigentümerschaft
Dateneigentum bezieht sich auf die formalisierte Verantwortung für Daten innerhalb einer Organisation. Sie gibt an, wer die Autorität und Kontrolle über bestimmte Datensätze hat, einschließlich des Rechts, auf die Daten zuzugreifen, sie zu ändern und zu verwalten. Dateneigentümer sind in der Regel dafür verantwortlich, die Richtigkeit und Sicherheit der Daten sowie die Einhaltung der Data-Governance-Richtlinien zu gewährleisten. Sie können Datenmanagement Aufgaben an Datenverantwortliche delegieren.
Datenverantwortung
Datenverantwortung ist die Verpflichtung von Personen oder Funktionen innerhalb einer Organisation, für die Qualität, Genauigkeit und Sicherheit der Daten unter ihrer Kontrolle einzustehen. Dazu gehört, dass man für alle Handlungen oder Entscheidungen im Zusammenhang mit den Daten verantwortlich ist. Die Datenverantwortung stellt sicher, dass die für die Daten verantwortlichen Personen geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten, sensible Informationen zu schützen und die Richtlinien der Data Governance einzuhalten.
Daten-Compliance
Daten-Compliance bezieht sich auf die Einhaltung rechtlicher, regulatorischer und interner Richtlinien und Standards in Bezug auf das Stammdatenmanagement und dessen Prozesse. Sie stellt sicher, dass die Datenverarbeitungspraktiken im Einklang mit den geltenden Gesetzen und Vorschriften stehen. Zur Daten-Compliance gehört auch die Implementierung und Überwachung von Datenschutzmaßnahmen, Datenschutzrichtlinien und Datenaufbewahrungspraktiken, um Verstöße gegen Gesetze und Vorschriften zu vermeiden.
Datenverwalter sind die Personen, die Datenrichtlinien, Standards und Regeln durchsetzen; sie sind die Hüter der Datenbestände. Data-Governance-Programme verlaufen jedoch nicht immer wie geplant, wenn die Data Stewards nicht den richtigen Einblick in die Abläufe erhalten und ihr Verständnis der geschäftlichen Prioritäten unscharf bleibt. Ähnlich verhält es sich, wenn der Data Governance Council Standards und Richtlinien in Silos erstellt, was zu einer richtungslosen, sogar fehlerhaften Datenverwaltung führen kann. Die Teams können falsch ausgerichtet sein; die Ansätze können fragmentiert sein.
Auf der anderen Seite kann Data Stewardship sehr einflussreich und effektiv sein, wenn es verschiedene Benutzerperspektiven über Datenbestände aus dem gesamten Unternehmen einbezieht. In MDM-Initiativen werden Data Stewards häufig vom Data Governance-Steuerungsausschuss damit betraut, Herausforderungen und Kompromissmöglichkeiten zu erkennen, die Standardisierung von Daten sicherzustellen, Datenqualitätsmaßnahmen zu verwalten und diese an den Data Governance-Ausschuss weiterzuleiten. Die eigentliche Bedeutung von Data Stewardship im Hinblick auf MDM und Data Governance ist dreifach: die Funktion von Data Governance im Unternehmen zu verstehen, den geschäftlichen Wert einer soliden Data Governance zu bestimmen und die Komplikationen aufzuzeigen, die durch eine schlechte Data Governance in Bezug auf (aber nicht nur) Datenqualität, Integrität, Auffindbarkeit und Verwendbarkeit verursacht werden (insbesondere in MDM-Szenarien, in denen es viele Schichten und Komplexitäten innerhalb der Unternehmenslandschaft gibt).
Data Stewardship und Datenqualitätsmanagement stehen in einer wechselseitigen Beziehung zueinander, da effektives Data Stewardship für die Aufrechterhaltung und Verbesserung der Datenqualität unerlässlich ist.
Data Stewardship umfasst Datenqualität, da es die Prozesse zur Verwaltung von Datenbeständen innerhalb einer Organisation überwacht. Datenverantwortliche sind in der Regel für die Überwachung und Aufrechterhaltung der Datenqualität verantwortlich, indem sie Daten bei Bedarf validieren, bereinigen und anreichern. Außerdem überwachen sie die Einhaltung von Datenqualitätsstandards und -richtlinien. Durch das Engagement für diese Ziele sind die Datenverwalter in der Lage, die Datenqualität zu verbessern und aufrechtzuerhalten.
Da es bei den Datenrichtlinien um die Durchsetzung von Data-Governance-Konventionen und -Standards geht, haben sie zudem direkten Einfluss auf die Datenqualitätspraktiken. Diese Richtlinien enthalten auch die Regeln und Leitlinien für das Datenqualitätsmanagement.
Data Stewardship bietet auch eine Feedback-Schleife, indem es Antworten von Datennutzern zu Datenqualitätsproblemen, -anforderungen und -herausforderungen sammelt, was zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Datenqualität führt. Datenverantwortliche können auf der Grundlage des Nutzerfeedbacks Maßnahmen empfehlen, wie z. B. die Initiierung von Datenqualitätsprojekten, die Verfeinerung von Datenerfassungsprozessen oder die Durchführung zusätzlicher Schulungen. Datenverantwortliche definieren und verfolgen häufig wichtige Datenqualitätskennzahlen und -indikatoren, um den Zustand der Datenbestände zu bewerten. Diese Kennzahlen umfassen Messungen der Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz. Die Überwachung der Datenqualitätskennzahlen ermöglicht es den Datenverantwortlichen, Probleme zu erkennen und Prioritäten für Verbesserungsmaßnahmen zu setzen.
Abgesehen von den Herausforderungen, die sich aus der Einhaltung der Datenqualitätsvorschriften, der Datenmigration und den Altsystemen, dem Datenlebenszyklusmanagement und der Einhaltung des Data-Governance-Rahmens bei der MDM-Implementierung ergeben, gibt es eine ganze Reihe von Herausforderungen, denen sich selbst die erfahrensten Data-Stewardship-Teams gegenübersehen können:
Data Stewardship ist ein integraler Bestandteil der Stammdatenmanagementfunktion, da es ein besseres Datenqualitätsmanagement unterstützt, was zu verbesserten Geschäftsergebnissen und zur Umsetzung erfolgreicher MDM-Initiativen führt. Einige der wichtigsten Vorteile sind:
Ein effektives Data Stewardship erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der klare Governance-Strukturen, proaktive Datenverwaltungspraktiken, effektive Kommunikation und ein starkes Engagement für Datenqualität kombiniert. Für den speziellen Zweck der Befähigung der Datenverwalter sind jedoch einige der besten Praktiken zu nennen:
