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Gerade im Zuge der Digitalisierung hat so gut wie jedes Unternehmen Data & Analytics Initiativen auf seinem Zettel und treibt diese mit Volldampf voran. Dem Regeln von Verfügbarkeit, Integrität und Sicherheit der verwendeten Daten, der sogenannten Data Governance, wird in diesem Zuge jedoch zumeist eher weniger Aufmerksamkeit geschenkt.

Dass man der Data Governance nicht so viel Aufmerksamkeit zollt, mag zum einen daran liegen, dass es sich um ein vergleichsweises neues Thema handelt. Zum anderen ist Data Governancen rechtslastig, wird mit Disziplin, Verwaltung und Aufwand konnotiert und gilt gemeinhin als „trocken und unattraktiv“. Und wie wir alle wissen: Um solche Themen kümmert man sich nicht wirklich gern.

Ein fehlerhafter Umgang mit Daten jedoch kann schnell zu erheblichen Wirtschafts- und Imageschäden führen. Rechtliche Konsequenzen, Bußgelder, Strafen und empfindliche Schadensersatzansprüchen drohen.

Auf der Hand liegt, wo immer es zu Problemen mit Daten kommt, weißt sich die Gesamtverantwortung direkt der Geschäftsführung und dem Vorstand zu; unter Umständen greift deren Haftungsrisiko sogar bis aufs Privatvermögen durch. Schon allein deswegen sollten das Vorhandensein und konsequente Leben einer Data Governance ein ganz persönliches Anliegen des Top-Managements sein.

Data Governance geht jeden an – vom Mitarbeiter bis zum Top Management.

Im Gegensatz zur Top-Führungsriege steht der Mitarbeiter, der als ausführendes Organ nach bestem Wissen und Gewissen handelt, bei einer Datenpanne zwar nicht in legaler Verantwortung. Nichtsdestotrotz ist auch sein Handeln oder Nichthandeln von unliebsamen persönlichen Konsequenzen bedroht. Denn selbst eine Panne, die auf Motivation und Engagement basiert kann zu Arbeitsplatzverlust oder zumindest internen Problemen führen. Um diesem Konflikt aus dem Weg zu gehen, kann es sein, dass Mitarbeiter lieber nichts tun bevor sie etwas tun, von dem sie nicht recht wissen, ob sie es dürfen oder nicht. Ineffizienz bis hin zum vollständigen Stillstand von Initiativen ist die Folge für das Unternehmen.

Unbenommen wäre es also förderlich zu wissen, was man am Arbeitsplatz mit welchen Daten tun darf und was nicht. Und zwar sowohl für den normalen Mitarbeiter, als auch für die Führungskräfte. Letzteren fällt in diesem Zusammenhang wohl der undankbarste Part zu: Sie stehen im Kreuzfeuer von Management und Mitarbeitern, müssen delegierte Aufgabenstellungen weitertragen und auf deren Umsetzung bedacht sein.

Risiken erkennen, Schäden vermeiden, Zukunftschancen ergreifen.

Ohne klare Data Governance und verlässliche Richtlinien kann die Arbeit und er Umgang mit Daten also schnell zum Spiel mit dem Feuer werden und man wird zu einem Getriebenen in einem Verantwortungsvakuum mit allerlei Haftungsfallen und persönlichen Wagnissen.

Hinzu kommt, dass auch gerade in Zeiten des War of Talents und Fachkräftemangels die hohen Notwendigkeit besteht im Hinblick auf Mitarbeiter-Sicherung und Motivation aktiv zu werden. Unter Betrachtung aller Chancen und Risiken sollte also keine Data & Analytics Initiative auf- bzw. umgesetzt werden ohne nicht parallel eine entsprechenden Data-Governance-Initiative zu betreiben.

Die gute Nachricht: Das Ganze hört sich schlimmer an als es ist. Vielmehr, eine Data & Analytics Governance ist in überschaubaren und leicht verdaubaren Schritten machbar. Einzige Voraussetzung, die Etappenziele müssen sauber definiert und ein dazu passender Methoden- und Maßnahmenkatalog erstellt worden sein. Auf diesem soliden Fundament lässt sich eine passende Data & Analytics Governance in die Organisation und Prozesse integrieren und die letztlich nachhaltige Umsetzung wird möglich.

Das QUNIS Data Governance Framework sorgt für ein strukturiertes Vorgehen.

Basierend auf Praxis-Erfahrung und Know-how hat QUNIS ein dreistufiges Framework mit insgesamt acht Handlungsfeldern entwickelt, das für Business-Intelligence- und Andvanced-Analytics-Initiativen eine verlässliche Orientierungshilfe für den Aufbau und die Etablierung einer Data Governance stellt.

Auf der ersten Stufe geht es darum, die Zielsetzung festzulegen: Welche Daten gibt es und in welchem Bezug stehen diese zu den rechtlichen Vorgaben bzw. welche Maßnahmen sind konkret daraus abzuleiten? Hier geht es um so wichtige Dinge wie ein gut funktionierendes Risikomanagement und den Blick auf sensible Datenschnittstellen zu Externen. Zudem werden aber auch ganz generell Fragen etwa zur Gewährleistung der Datenqualität behandelt.

Im darauf aufbauenden Bereich von Methoden und Maßnahmen werden rechtliche Vorgaben geklärt: Welche Daten und Prozesse korrespondieren mit welchen rechtlichen Normen wie GDPdU oder DSGVO? Im Fokus stehen Datenzugriffs- und Datenberechtigungskonzepte oder Back-Up-Strategien zur durchgängigen Gewährleistung der Datenverfügbarkeit. Im Sinne des Projektmanagements werden zudem die Vorgehensweisen erarbeitet, also beispielsweise Dokumentationsrichtlinien festgelegt, Guidelines für die Mitarbeiter erarbeitet, Recovery-Pläne und Definition von Messpunkten.

Zu guter Letzt geht es darum, das Erarbeitete in die Organisation und die laufenden Prozesse zu integrieren. Um klare Verantwortlichkeiten definieren zu können, wird das bewährte QUNIS-Rollenmodell herangezogen als Basis für den individuellen Zuschnitt auf konkrete Rahmenbedingungen und Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens. Darauf aufbauend lassen sich schließlich trennscharfe Strukturen herausarbeiten, die jedem betroffenen Teilbereich Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten zuordnen.