Data Governance ist ein Datenverwaltungskonzept, das sich mit dem Verhältnis zwischen Risiko und Wert von Daten in einem Unternehmen von der Erfassung bis zur Analyse befasst. Data Governance ist richtlinienbasiert, um die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen, die Datenqualität und den Datenzugriff zu verwalten. Gute Data Governance bedeutet, den richtigen Personen die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung zu stellen, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen.
Data-Governance-Richtlinien und Verfahrenspraktiken werden durch intelligente Technologie untermauert. Beispiele für Technologie-Wegbereiter zur Durchsetzung dieser Richtlinien sind beispielsweise metadatengestützte Verfolgung der Datenherkunft, automatische Maskierung sensibler Informationen, rollenbasierter Zugriff auf Informationen, um sicherzustellen, dass vertrauenswürdige Daten für vertrauenswürdige Datenkonsumenten verfügbar sind.
Data Governance konzentriert sich auf die Risikominimierung bei gleichzeitiger Verbesserung der Datengenauigkeit. Beispiele für Anwendungsfälle sind die Einhaltung von DSGVO und CCPA für den Datenschutz, der rollenbasierte Zugriff auf Informationen zur Förderung der Zusammenarbeit und Self-Service für Datenkonsumenten sowie die Maskierung sensibler Finanzdaten oder medizinischer Informationen. Gute Data Governance wird immer wichtiger, da die Nachfrage nach Daten aus mehreren Quellen und den damit verbundenen Erkenntnissen steigt.
Data Governance ist eine der Grundlagen einer DataOps-Praxis. DataOps (intelligente Datenoperationen) sind eine Methodik: ein technologischer und kultureller Wandel zur Verbesserung der Datennutzung in Ihrem Unternehmen durch bessere Zusammenarbeit und Automatisierung. Das bedeutet eine höhere Datenzuverlässigkeit und -sicherheit, kürzere Zykluszeiten für die Bereitstellung von Erkenntnissen sowie ein kosteneffektiveres Datenmanagement.
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