{"id":15575,"date":"2022-07-06T14:00:11","date_gmt":"2022-07-06T12:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.m-q.ch\/?p=16594"},"modified":"2022-07-21T12:37:03","modified_gmt":"2022-07-21T10:37:03","slug":"neun-tipps-wie-man-ein-effektives-data-governance-modell-aufbaut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.organisator.ch\/de\/operational-excellence\/2022-07-06\/neun-tipps-wie-man-ein-effektives-data-governance-modell-aufbaut\/","title":{"rendered":"Neun Tipps, wie man ein effektives Data-Governance-Modell aufbaut"},"content":{"rendered":"<figure id=\"attachment_16595\" class=\"wp-caption alignnone\" style=\"width: 680px\" aria-describedby=\"caption-attachment-16595\"><img class=\"alignnone wp-image-16595 size-full\" src=\"https:\/\/www.m-q.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/Neun-Tipps-wie-man-ein-effektives-Data-Governance-Modell-aufbaut_MQ.jpg\" alt=\"Data-Governance-Modell\" width=\"680\" height=\"383\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-16595\" class=\"wp-caption-text\">\u00dcbersicht \u00fcber alle Daten: Ein effektives Data-Governance-Modell bildet die Basis, um das volle Potenzial der Daten zu erschliessen. (Bild: Pixabay.com)<\/figcaption><\/figure>\r\nBevor Sie sich bei der strategischen Entscheidungsfindung ganz oder teilweise auf Analysen st\u00fctzen, m\u00fcssen Sie erst geeignete Prozesse implementieren. Das stellt sicher, dass die Daten reibungslos durch alle Gesch\u00e4ftsabteilungen flie\u00dfen und ihre Qualit\u00e4t, Zug\u00e4nglichkeit, Verwendbarkeit und Sicherheit gewahrt bleibt.\r\n\r\nHier finden Sie neun Tipps f\u00fcr den Aufbau einer effektiven Data-Governance-Strategie.\r\n<h3><strong>1. Datenbest\u00e4nde im Unternehmen pr\u00fcfen<\/strong><\/h3>\r\nDamit Daten den gr\u00f6\u00dftm\u00f6glichen Nutzen bringen, m\u00fcssen die Beteiligten wissen, wie sie diese ausw\u00e4hlen, sammeln, speichern und effektiv nutzen. Nehmen Sie eine Bestandsaufnahme aller im Unternehmen vorhandenen Daten vor und identifizieren Sie ihre verschiedenen Quellen wie Verwaltungssysteme, Websites, soziale Netzwerke sowie Marketing- und Werbekampagnen. Anschlie\u00dfend definieren Sie die Reibungspunkte, an denen es aufgrund schlechter Datenqualit\u00e4t zu einem Wertverlust kommt.\r\n\r\nAchten Sie besonders auf folgende Punkte:\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Volumen<\/strong>: Die Menge der Daten ist in den letzten Jahren explodiert. Bestimmen Sie die Anzahl der in Ihren Datenbanken gespeicherten Informationen, um Ihre Datenverwaltungsmethode festzulegen.<\/li>\r\n \t<li><strong>Vielf\u00e4ltigkeit<\/strong>: Daten k\u00f6nnen komplex und vielf\u00e4ltig sowie strukturiert oder unstrukturiert vorliegen und aus einem breiten Spektrum von Informationssystemen stammen. Erfassen Sie sie an verschiedenen Stellen, zentralisieren Sie sie und gleichen Sie sie ab, um alle Informationen umfassend abzubilden.<\/li>\r\n \t<li><strong>Schnelligkeit<\/strong>: Setzen Sie auf leistungsstarke, flexible Software, die maschinelles Lernen beinhaltet. Pr\u00fcfen Sie Ihre Infrastruktur, um die effizientesten Tools auszuw\u00e4hlen, die Ihren Anforderungen entsprechen, und schaffen Sie eine solide technische Basis.<\/li>\r\n \t<li><strong>Wahrhaftigkeit<\/strong>: Erkl\u00e4rungsfehler in Formularen, die Vielfalt der Erfassungsstellen, Bot-Aktionen, b\u00f6swillige Handlungen, menschliche Fehler und mehr gef\u00e4hrden das Datenfundament. Auch bei der Analyse kann es zu Verzerrungen kommen. F\u00fchren Sie deshalb eine Diagnose der Qualit\u00e4t und Genauigkeit Ihrer Daten durch.<\/li>\r\n \t<li><strong>Wert<\/strong>: Die von Ihnen verwendeten Daten m\u00fcssen perfekt auf die Gesch\u00e4fts- und Marketingziele Ihres Unternehmens abgestimmt sein und sowohl f\u00fcr die Marke als auch f\u00fcr Ihre Kunden einen Mehrwert schaffen. Vereinheitlichen Sie die Daten und reagieren Sie schnell, um auf der Gewinnerseite zu stehen.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<h3><strong>2. Eine einheitliche Data-Governance-Strategie einf\u00fchren<\/strong><\/h3>\r\nAlle Abteilungen des Unternehmens m\u00fcssen in die Datennutzung involviert sein \u2013 von der Gesch\u00e4ftsleitung \u00fcber die Teamleiter bis hin zu den Betriebs- und Au\u00dfendienstteams. Die gesamte Belegschaft sollte die Herausforderungen und Vorteile gemeinsam genutzter, qualitativ hochwertiger Daten verstehen. Ber\u00fccksichtigen Sie folgende Punkte, um den gesamten Betrieb in diesen \u00dcbergang einzubeziehen:\r\n<ul>\r\n \t<li>Einzel- oder Gruppengespr\u00e4che mit den verschiedenen Abteilungen, um die aktuelle Datenlage besser zu verstehen, die organisatorischen Anforderungen zu ermitteln und alle Data-Governance-Erwartungen zu ber\u00fccksichtigen.<\/li>\r\n \t<li>Workshops mit dem Ziel, gemeinsam einen ganzheitlichen methodischen Rahmen f\u00fcr die Data-Governance-Einf\u00fchrung zu entwickeln.<\/li>\r\n \t<li>Reale Anwendungsf\u00e4lle, in denen mit Unterst\u00fctzung einer Reihe von Mitarbeitern ein Gesch\u00e4ftsproblem in Verbindung mit einem bestimmten Datenbereich analysiert wird. Im E-Commerce-Sektor k\u00f6nnte es sich beispielsweise um Fehler bei den Abmessungen der Produktverpackungen handeln, die zu logistischen Schwierigkeiten und zum Kaufabbruch f\u00fchren, weil der Kunde zu hohe Lieferkosten feststellt.<\/li>\r\n<\/ul>\r\nLegen Sie anschlie\u00dfend strategische Ziele fest, die f\u00fcr das gesamte Unternehmen oder einzelne Gesch\u00e4ftsbereiche gelten. Definieren Sie dann alle Leistungsindikatoren der Organisation, damit jeder seine Rolle beim Governance-Modell versteht.\r\n<h3><strong>3. Geeignetes Data-Governance-Modell w\u00e4hlen<\/strong><\/h3>\r\nWenn Sie ein Data-Governance-Projekt starten, sollten Sie nicht in die Falle tappen, alle technischen, organisatorischen und regulatorischen Fragen gleichzeitig zu beantworten. Sie ben\u00f6tigen Zeit f\u00fcr die ersten greifbaren Ergebnisse. Erstellen Sie eine genaue, von den Beteiligten best\u00e4tigte Roadmap mit Zwischenzielen, um die bisherigen Bem\u00fchungen und Fortschritte zu bewerten.\r\n\r\nBedenken Sie zudem, dass es verschiedene Data-Governance-Modelle gibt. W\u00e4hlen Sie dasjenige, das am besten zu Ihrer Umgebung, Ihren Bed\u00fcrfnissen, Ihren personellen und finanziellen Ressourcen und Ihrem Datenreifegrad passt.\r\n<h3><strong>4. Ermittlung und Auswahl aller Datenakteure <\/strong><\/h3>\r\nErnennen Sie zun\u00e4chst einen Chief Data Officer (CDO), der die Data Governance im gesamten Unternehmen verantwortet. Er genehmigt Projekte und ordnet sie nach Priorit\u00e4ten, verwaltet Budgets, rekrutiert Personal f\u00fcr das Programm und stellt eine vollst\u00e4ndige Dokumentation sicher. Idealerweise sollte der CDO direkt dem CEO unterstellt sein. Wenn Ihre Firma kleiner ist, k\u00f6nnen Sie diese Rolle einer anderen F\u00fchrungskraft auf einer vergleichbaren Ebene zuweisen.\r\n\r\nErweitern Sie dann das Projektteam, indem Sie eine multidisziplin\u00e4re Gruppe mit den folgenden Profilen zusammenstellen:\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Dateneigent\u00fcmer<\/strong>: Sie beaufsichtigen die Daten in einem bestimmten Bereich und \u00fcberwachen die Prozesse zur Gew\u00e4hrleistung der Sammlung, Sicherheit und Qualit\u00e4t der Daten. Sie bestimmen, wie Daten zur L\u00f6sung eines bestimmten Problems zum Einsatz kommen. So kann der Marketingleiter der Dateneigent\u00fcmer der Kundendaten sein oder der Personalleiter der Dateneigent\u00fcmer der internen Mitarbeiterinformationen.<\/li>\r\n \t<li><strong>Datenverantwortliche<\/strong>: Sie sind die Datenkoordinatoren und Administratoren des zentralen Datenspeichers. Sie verantworten die Organisation und Verwaltung aller Daten oder einer bestimmten Dateneinheit und \u00fcberwachen die Einhaltung von Richtlinien und Vorschriften. Sie erfassen und korrigieren Datenelemente, verhindern Duplikate und \u00fcberpr\u00fcfen die Qualit\u00e4t der Datenbanken.<\/li>\r\n \t<li><strong>Datenverwalter<\/strong>: Dieser sorgt f\u00fcr den ordnungsgem\u00e4\u00dfen Lebenszyklus der Daten, indem er den Zugriff auf die Daten autorisiert und kontrolliert, technische Prozesse zur Gew\u00e4hrleistung der Datenintegrit\u00e4t definiert und Kontrollen zur Sicherung und Archivierung der Daten und der an ihnen vorgenommenen \u00c4nderungen durchf\u00fchrt.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<h3><strong>5. Datensilos beseitigen<\/strong><\/h3>\r\nSobald Sie Ihr Data-Governance-Projektteam zusammengestellt haben, k\u00f6nnen Sie es in einem Gremium zusammenf\u00fchren, das strategische Entscheidungen \u00fcber die Umsetzung in den verschiedenen Gesch\u00e4ftsbereichen trifft. Dieses Gremium genehmigt Datenrichtlinien und befasst sich mit allen Fragen rund um Datenverwaltung, -sicherheit und -qualit\u00e4t. Halten Sie zudem regelm\u00e4\u00dfig Sitzungen ab mit der M\u00f6glichkeit, Feedback zu geben.\r\n\r\nIdealerweise sollten Sie sich f\u00fcr eine horizontale Governance entscheiden, indem Sie die Daten in den Mittelpunkt Ihrer T\u00e4tigkeit und Ihrer Gesch\u00e4ftsangelegenheiten stellen. Auf der Grundlage dieses Prinzips k\u00f6nnen Sie beispielsweise den Abbau von Silos zwischen Direktmarketing, Werbung und Kundenservice beschleunigen und CRM- und Medienfachwissen sowie Technologien innerhalb von Unternehmen, Marken und ihren Agenturen vereinen. Informieren Sie Ihre Mitarbeiter \u00fcber die Vorteile der Zusammenarbeit und des t\u00e4glichen Datenaustauschs.\r\n\r\nStellen Sie anschlie\u00dfend sicher, dass alle f\u00fcr die Durchf\u00fchrung der Projekte n\u00fctzlichen Daten auf einer Datenverwaltungsplattform konsolidiert werden, die die Zuverl\u00e4ssigkeit und Verkn\u00fcpfung der Daten gew\u00e4hrleistet. Es ist wichtig, allen Teams die Existenz eines zentralisierten Datenbestands bewusst zu machen. Das schafft eine gemeinsame Vision.\r\n<h3><strong>6. Projekt und Ressourcen dokumentieren<\/strong><\/h3>\r\nUm ein Data-Governance-Projekt erfolgreich zu implementieren, m\u00fcssen Sie Standardprozesse einrichten und eine gemeinsame Sprache innerhalb der Organisation finden. Stellen Sie Ihren Teams daf\u00fcr eine \u201eDatenmappe\u201c zur Verf\u00fcgung: Sie erm\u00f6glicht die Identifizierung der Datenbest\u00e4nde, ihrer Fl\u00fcsse, ihrer Speicherung und ihrer Verarbeitungsmethoden. So machen Sie die Daten f\u00fcr alle Mitarbeiter zug\u00e4nglich und verst\u00e4ndlich.\r\n\r\nDie Datenmappe besteht aus einem Gesch\u00e4ftsglossar mit genauen Definitionen aller Terminologien im Zusammenhang mit den im Umlauf befindlichen Daten. Hinzu kommt ein Modell, das die Struktur der Unternehmensdaten zeigt und Auskunft \u00fcber deren Speicherung gibt. Auch ein Datenflussdiagramm darf nicht fehlen. Die Datenmappe enth\u00e4lt au\u00dferdem einen Abschnitt \u00fcber das Format der verschiedenen Datentypen und informiert \u00fcber ihre Zugangs- und Einsatzbedingungen.\r\n<h3><strong>7. Qualit\u00e4t der Daten sicherstellen<\/strong><\/h3>\r\nDaten steuern die meisten Ihrer Entscheidungen, beispielsweise die Art und den Zeitpunkt von Werbema\u00dfnahmen oder Kommunikationskampagnen, die Segmentierung von Zielgruppen, die Korrektur oder Erg\u00e4nzung von Funktionen auf einer Website oder einer mobilen Anwendung. Dabei m\u00fcssen Sie sich auf die Qualit\u00e4t der Daten verlassen k\u00f6nnen. Denn minderwertige Daten k\u00f6nnen schwerwiegende Folgen f\u00fcr Ihre Firma haben, etwa geringere Einnahmen, durch Adblocker blockierten Verkehr oder \u00fcbersch\u00e4tzte Conversions aufgrund mangelhafter Quellenzuordnung.\r\n\r\nUm diese Risiken zu reduzieren, sollten Sie in allen Phasen des Datenlebenszyklus wachsam sein \u2013 beginnend im kritischen Moment der Datenerfassung. Jede \u00c4nderung oder Aktualisierung der Website oder des Trackings stellt eine Gefahr f\u00fcr die Qualit\u00e4t der Erfassung dar. F\u00fchren Sie wirksame Methoden und Instrumente ein, um diesen Prozess zu steuern und zu dokumentieren.\r\n\r\nAchten Sie zun\u00e4chst auf die korrekte Implementierung der Tags in Ihren Tagging-Pl\u00e4nen. \u00dcberpr\u00fcfen Sie sie regelm\u00e4\u00dfig und vollst\u00e4ndig, idealerweise mit automatisierten Akzeptanztests, da die manuelle Durchf\u00fchrung nicht nur viel Zeit kostet, sondern auch das Fehlerrisiko erh\u00f6ht.\r\n<h3><strong>8. Konformit\u00e4t der Daten gew\u00e4hrleisten<\/strong><\/h3>\r\nSp\u00e4testens seit der Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) wissen die Unternehmen, wie wichtig es ist, den Schutz der personenbezogenen Daten der Nutzer auf ihren verschiedenen digitalen Plattformen zu beachten. Bei Verletzungen drohen nicht nur Sanktionen, es kann auch dem Markenimage schaden und zu einem Vertrauensverlust bei den Kunden f\u00fchren.\r\n\r\nDeshalb sollten Sie auf Ihren Websites und in Ihren mobilen Anwendungen sicherstellen, dass die Zustimmung Ihrer Besucher ordnungsgem\u00e4\u00df, frei und in Kenntnis der Sachlage eingeholt wird. Zu diesem Zweck m\u00fcssen Sie einen Anbieter w\u00e4hlen, der \u00fcber eine strenge Datenverwaltung verf\u00fcgt und die gesetzlichen Bestimmungen vollst\u00e4ndig einh\u00e4lt.\r\n<h3><strong>9. Interne Datennutzung demokratisieren<\/strong><\/h3>\r\nDie Demokratisierung von Daten innerhalb eines Unternehmens z\u00e4hlt zu den elementaren Bestandteilen eines Data-Governance-Ansatzes. Dabei werden alle Informationen und Ressourcen, den Mitarbeitern zur Verf\u00fcgung gestellt, die zur Erf\u00fcllung ihrer Aufgaben und zur Wertsch\u00f6pfung erforderlich sind. Einige Ma\u00dfnahmen k\u00f6nnen dabei helfen, etwa die Festlegung der Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr diese Daten sowie Angaben, wo sich die Daten befinden und wie man auf sie zugreifen kann. Auch die Ernennung von Datenreferenten, die Usern im Alltag helfen, erweist sich in der Praxis als gute Idee.\r\n\r\nAls N\u00e4chstes sollten Sie ein spezifisches Unterst\u00fctzungsprogramm einrichten. So k\u00f6nnen Sie beispielsweise Schulungen und interne Workshops organisieren, um die Nutzer in der operativen Nutzung der Tools und in der Verwendung der Daten zu bestimmten Themen anzuleiten. Um die Mitarbeiter zur Nutzung der Daten zu animieren, kann das Datenteam au\u00dferdem Dashboards f\u00fcr die Verwaltung der einzelnen Aktivit\u00e4ten entwerfen.\r\n\r\n<strong><em>Autor:<\/em><\/strong>\r\n<em>Adrien Guenther ist Director of Analytics bei <a href=\"https:\/\/piano.io\/\">Piano<\/a> am Standort M\u00fcnchen, wo er seit einem Jahrzehnt Unternehmen in der DACH-Region strategisch in der Planung und Implementierung digitaler Analysen ber\u00e4t. Bevor er zu AT Internet (2021 von Piano \u00fcbernommen) kam, war Guenther Leiter des Bereichs Business Intelligence bei einer Werbeagentur. Er hat au\u00dferdem Erfahrung in der Suchmaschinenoptimierung, Suchmaschinenentwicklung, als auch in der Entwicklung von digitalen Assets, Websites und Online-Apps.<\/em>\n<p class=\"syndicated-attribution\">Dieser Beitrag erschien urspr\u00fcnglich auf m-q.ch - <a href=\"https:\/\/www.m-q.ch\/de\/neun-tipps-wie-man-ein-effektives-data-governance-modell-aufbaut\/\" target=\"_blank\">https:\/\/www.m-q.ch\/de\/neun-tipps-wie-man-ein-effektives-data-governance-modell-aufbaut\/<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bevor Sie sich bei der strategischen Entscheidungsfindung ganz oder teilweise auf Analysen st\u00fctzen, m\u00fcssen Sie erst geeignete Prozesse implementieren. Das stellt sicher, dass die Daten reibungslos durch alle Gesch\u00e4ftsabteilungen flie\u00dfen und ihre Qualit\u00e4t, Zug\u00e4nglichkeit, Verwendbarkeit und Sicherheit gewahrt bleibt. Hier finden Sie neun Tipps f\u00fcr den Aufbau einer effektiven Data-Governance-Strategie. 1. 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