Ausweitung agiler Praktiken und Einführung von Data Governance

Ausweitung agiler Praktiken und Einführung von Data Governance für moderne Organisationen

Warum ein laufendes System ändern? In einer sich schnell entwickelnden digitalen Landschaft ist es unerlässlich, neue Methoden zu nutzen und breitere Perspektiven zu erforschen. Agile Praktiken sind mehr als nur Scrum; sie umfassen eine breite Palette von Ansätzen, die darauf abzielen, organisatorische Abläufe zu optimieren. Auf diesem Weg haben wir uns zu zertifizierten Trainern in Disciplined Agile ausbilden lassen und integrieren dieses neue Wissen in unsere Projekte. Agil zu bleiben bedeutet aber auch, ständig nach neuen Methoden und Frameworks wie Data Mesh zu suchen, die den modernen Datenanforderungen gerecht werden.

Anpassung agiler Prinzipien für Data Governance und Data Mesh

Unsere Reise hat uns tiefer in den Bereich der Datenarchitektur, der Governance und der Überschneidung mit GDPR und organisatorischen Anforderungen geführt. Die Integration von Data Governance in einen agilen Rahmen sorgt für einen strukturierten und dennoch anpassungsfähigen Ansatz, der Innovationen ermöglicht und gleichzeitig die Kontrolle und Datensicherheit gewährleistet. Diese Verschiebung fördert eine bessere Domain Ownership, föderierte Governance und die Betrachtung von Daten als Produkt.

Schlüsselkomponenten für eine wirksame Implementierung des Datennetzes

• Standardisiertes DevOps: Vereinheitlichte Prozesse und nahtlose Integration von Tools zur Erleichterung der Automatisierung und Konsistenz.
• Datenkatalog: Eine zentrale Quelle für Metadaten, Datenabstammung und Eigentumsinformationen zur Verbesserung der Transparenz und Benutzerfreundlichkeit.
• Föderierte Verwaltung: Kollaborative Rahmenwerke, in denen die Leiter der Bereiche Plattformregeln und Protokolle für die gemeinsame Nutzung festlegen.
• Verwaltete Plattform: Eine verwaltete Plattform, die den effizienten Datenaustausch und die Zusammenarbeit zwischen Teams unterstützt.
• Automatisierung: Rationalisierte Datenbereitstellung, insbesondere im Data Lake und Data Vault, zur Vermeidung von Lieferengpässen.
• Versionsverwaltung: Organisation von Versionshinweisen, um neue Datenprodukte und Funktionalitäten effektiv zu kommunizieren.
• Standard-Leitfäden: Umfassende Richtlinien zur Gewährleistung einer einheitlichen Datenverarbeitung im gesamten Unternehmen.

Warum Data Governance wichtig ist

Data Governance sollte ein zentrales Thema für moderne Unternehmen sein. Untersuchungen zeigen, dass nur 11% der Unternehmen über eine solide Data-Governance-Struktur verfügen, aber diejenigen, die über eine solche verfügen, profitieren erheblich davon:

• Verbesserte Effizienz: Eine wirksame Governance kann die Zeit für die Datensuche um bis zu 50% (IBM) reduzieren.
• Bessere Entscheidungsfindung: Eine starke Governance führt zu einer 40% schnelleren Entscheidungsfindung aufgrund eines besseren Datenzugangs (Databricks).
• Langfristiger Wert: Bis 2027 werden 60% der Unternehmen das Potenzial ihrer KI-Projekte aufgrund einer unzureichenden Governance nicht ausschöpfen (Gartner).

Kernelemente der Data Governance

Um einen effektiven Governance-Rahmen zu schaffen, sollten Sie sich auf Folgendes konzentrieren:

• Eigenverantwortung: Klare Rollen für die Datenverwaltung und Verantwortlichkeit für das Datenlebenszyklusmanagement.
• Zugänglichkeit: Autorisierter, benutzerfreundlicher Datenzugang für alle Beteiligten.
• Sicherheit: Robuste Datenschutzrichtlinien einschließlich Verschlüsselung und Zugangskontrolle.
• Qualität: Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Datengenauigkeit, -vollständigkeit und -konsistenz.
• Transparenz: Umfassende Dokumentation und Metadatenverwaltung zur Förderung der Datenkompetenz.

Durch die Integration dieser agilen und Data-Governance-Prinzipien können Unternehmen ihr wahres Potenzial freisetzen und sowohl die Innovation als auch die Einhaltung von Vorschriften fördern.

Das Video ansehen

Treffen Sie die Redner