Ein Ansatz von den Prioritäten bis zur Praxis
Die Strategie gibt die Richtung vor, die vier Grundlagenbereiche strukturieren die Arbeit und die Governance-Dimensionen verbinden die angestrebten Ergebnisse mit den dafür benötigten Fähigkeiten.
Fünf strategische Säulen
Die Prioritäten: vernetzte Daten, gemeinsame Sprache, Qualität, Transparenz und Datenkultur.
Thema erkundenGovernance-Dimensionen
Die Ergebnisse und unterstützenden Fähigkeiten, mit denen die Strategie in die Praxis umgesetzt wird.
Thema erkundenVier Grundlagenbereiche
Die Arbeitsbereiche: Governance, Qualität, Betrieb und Schutz.
Thema erkundenEine gemeinsame Datenvision
DGU verbindet Geschäftsziele mit den Menschen, Prozessen und Technologien, die Daten durch ONE Connected Data und eine gemeinsame Datenreise verwalten.
Die One-Data-Vision entdecken
Visionsebene / Datenvision
Um eine datengetriebene Organisation zu werden, behandeln Sie vernetzte Daten als strategischen Vermögenswert und verwalten Sie sie verantwortungsvoll über Produkte, Märkte und Domänen hinweg.
Strategische Ebene / Datenprinzipien
Über den gesamten Lebenszyklus zuverlässig, sicher und verantwortungsvoll verwaltet
Unternehmensweit auffindbar, verständlich und wiederverwendbar
Beschleunigt Entscheidungen, Produktentwicklung, KI und Analysen
Schafft Mehrwert und bewahrt das Vertrauen von Kunden, Mitarbeitenden und Partnern
Taktische Ebene / Voraussetzungen für die Umsetzung
Eine gemeinsame Datenreise verbindet geschäftliche Anforderungen mit Datennutzung und Löschung, mit gemeinsamer Verantwortung und Kontrollen.
Datenstrategie im Überblick
Fragmentierung durch strategische Veränderungen überwinden, die skalierbare, vertrauenswürdige Daten und Analysen ermöglichen.
Datenvision
Um eine datengetriebene Organisation zu werden, behandeln Sie vernetzte Daten als strategischen Vermögenswert und verwalten Sie sie verantwortungsvoll über Produkte, Märkte und Domänen hinweg.
Aktuelle Herausforderung
Fragmentierte Datenlandschaft
Einheitliche Datenplattformarchitektur
Integrierte Datenplattformen und KI-gestützte Fähigkeiten
Aktuelle Herausforderung
Unklare Datenverantwortung und Governance
Modell für Data Governance und Datenverantwortung
Governance-Board und benannte Datendomänenverantwortliche
Aktuelle Herausforderung
Uneinheitliche Service- und Prozessausführung
Service- und Prozessmodell
Klare Servicerollen und wiederholbare Prozesse über alle Domänen hinweg
Aktuelle Herausforderung
Begrenzte Wiederverwendung von Datenbeständen
Rahmen für Datenprodukte
Ein einheitlicher Rahmen für wiederverwendbare Datenprodukte
Aktuelle Herausforderung
Geringe Datentransparenz und wenig Vertrauen in Daten
Datentransparenz und Datenqualität
Standardprozesse für transparente, vertrauenswürdige Daten
Aktuelle Herausforderung
Manuelle Datenweitergabe und Compliance
Kontrollen für Datenschutz und Datennutzung
Festgelegte Kontrollen für Datenschutz, Weitergabe und Datennutzung
Strategische Datensäulen
Die fünf Säulen beschreiben die Prioritäten der Datenstrategie. Vier Grundlagen des Datenmanagements strukturieren die für ihre Umsetzung erforderliche Arbeit.
Datenbestände und fachlichen Kontext verknüpfen
Bedeutung und Definitionen abstimmen
Daten für ihren Verwendungszweck geeignet machen
Abhängigkeiten und Auswirkungen erkennen
Verantwortung und tägliche Routinen etablieren
Fünf strategische Datensäulen, getragen von vier Grundlagen des Datenmanagements
Dimensionen der Data Governance
Geschäftsziele, Governance-Ergebnisse und die Fähigkeiten verbinden, die die Datenreise ermöglichen.
Governance-Dimensionen entdecken
Governance-Dimensionen und Kernfähigkeiten
- Datendokumentation & KatalogisierungBeispiel ansehen — Datendokumentation & Katalogisierung
- DatenherkunftBeispiel ansehen — Datenherkunft
- DatenbeschaffungBeispiel ansehen — Datenbeschaffung
- DatenplattformDatenplattformen · In Bearbeitung
- DatenprodukteDatenprodukte · In Bearbeitung
- DatenqualitätsmanagementBeispiel ansehen — Datenqualitätsmanagement
- StammdatenmanagementStammdatenmanagement (MDM) · In Bearbeitung
- Datenschutz & DatensicherheitBeispiel ansehen — Datenschutz & Datensicherheit
- Management regulatorischer ComplianceBeispiel ansehen — Management regulatorischer Compliance
Grundlegende Dimensionen
Unsere vier Grundlagenbereiche
Data Governance, Datenqualität, Datenbetrieb und Datenschutz bilden die vier Grundlagenbereiche des DGU-Ansatzes.
Wer entscheidet?
Bedeutung, Verantwortung, Entscheidungsbefugnisse und gemeinsame Regeln abstimmen.
Katalog und Metadaten
Können wir den Daten vertrauen?
Die Eignung für den Verwendungszweck festlegen, Daten prüfen und Ursachen beheben.
Qualität und Beobachtbarkeit
Wie funktioniert das?
Informationen systemübergreifend modellieren, verbinden, transformieren und nachverfolgen.
Architektur, Integration und Datenherkunft
Können wir sie verantwortungsvoll nutzen?
Anforderungen an Klassifizierung, Datenschutz, Zugriff, Aufbewahrung und Löschung anwenden.
Klassifizierung und Aufbewahrung