Seminar Bizzdesign HOPEX – Data Governance

Das zweitägige Seminar überführt Data Governance in ein konkretes Betriebsmodell mit Rollen, Richtlinien, Datenkatalog, Eigentum, Qualität, Issues, Freigaben und Kennzahlen. Fachliche und technische Verantwortlichkeiten werden mit nachvollziehbaren Pflege- und Entscheidungsprozessen verbunden.

Inhaltsübersicht

• Governance-Zielbild und Rollenmodell festlegen
• Datenkatalog und Begriffsmanagement aufbauen
• Richtlinien und Standards verankern
• Datenqualitätsregeln und Messung definieren
• Issues und Freigaben steuern
• Dashboard und Governance-Zyklus etablieren

Lernziele

• Ein rollenbasiertes Data-Governance-Betriebsmodell mit Entscheidungsrechten definieren.
• Datenkatalog, Begriffe, Eigentum und Richtlinien konsistent pflegen.
• Datenqualität und Governance-Issues mit messbaren Regeln steuern.
• Freigaben, Reviews und Managementkennzahlen als wiederkehrenden Prozess etablieren.

Schrittweise Seminarinhalte

Schritt 1: Governance-Zielbild und Rollenmodell festlegen

Data Governance wird mit konkreten Zielen, Entscheidungsrechten und einer umsetzbaren Verantwortungsmatrix vorbereitet.

1. Geschäftliche Ziele und priorisierte Informationsdomänen bestimmen.
2. Aufgaben von Data Owner, Data Steward, Custodian und Governance Board abgrenzen.
3. Entscheidungs-, Eskalations- und Vertretungswege dokumentieren.
4. Pflege- und Review-Takte je Objektart festlegen.

Prüfpunkt: Für jede Governance-Aufgabe ist eine verantwortliche und eine entscheidende Rolle benannt.

Schritt 2: Datenkatalog und Begriffsmanagement aufbauen

Katalogobjekte werden so strukturiert, dass Fachbegriffe, Datenobjekte, Bestände und Nutzungskontext zusammengeführt werden.

1. Katalogscope, Objektarten und verpflichtende Metadaten definieren.
2. Begriffe mit Definition, Domäne, Eigentümer und Status erfassen.
3. Fachliche Datenobjekte, Anwendungen und Datenbestände verknüpfen.
4. Dubletten, Synonyme und widersprüchliche Definitionen im Review bearbeiten.

Prüfpunkt: Katalogeinträge sind eindeutig auffindbar und besitzen vollständige Verantwortungs- und Statusangaben.

Schritt 3: Richtlinien und Standards verankern

Vorgaben werden mit Geltungsbereich, Verantwortlichkeit, Kontrollpunkt und betroffenen Datenobjekten verbunden.

1. Datenrichtlinien nach Qualität, Zugriff, Nutzung, Aufbewahrung und Austausch strukturieren.
2. Geltungsbereich und Ausnahmen je Richtlinie eindeutig beschreiben.
3. Richtlinien mit Domänen, Datenobjekten, Prozessen und Kontrollen verknüpfen.
4. Review- und Aktualisierungsbedarf anhand Gültigkeit und Eigentum ermitteln.

Prüfpunkt: Jede aktive Richtlinie ist gültig, zugeordnet und besitzt einen prüfbaren Kontrollmechanismus.

Schritt 4: Datenqualitätsregeln und Messung definieren

Qualitätsanforderungen werden von allgemeinen Zielen zu messbaren Regeln und Verantwortlichkeiten konkretisiert.

1. Relevante Qualitätsdimensionen je kritischem Datenobjekt auswählen.
2. Regel, Schwellenwert, Messpunkt, Frequenz und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Beispielmessungen erfassen und gegen Akzeptanzgrenzen bewerten.
4. Ausnahmen und Messlücken transparent kennzeichnen.

Prüfpunkt: Die Qualität kritischer Daten kann mit einer eindeutigen Regel und einem nachvollziehbaren Messwert beurteilt werden.

Schritt 5: Issues und Freigaben steuern

Governance-Probleme werden über Bewertung, Zuweisung, Maßnahme, Nachweis und Abschluss kontrolliert bearbeitet.

1. Issue-Kategorien für Definition, Ownership, Qualität, Richtlinie und Zugriff festlegen.
2. Kritikalität, Ursache, betroffene Objekte und geschäftliche Wirkung erfassen.
3. Maßnahme, Verantwortlichen, Zieltermin und Abschlussnachweis zuordnen.
4. Freigabe-, Rückgabe- und Eskalationspfad mit mehreren Rollen testen.

Prüfpunkt: Kein kritisches Issue bleibt ohne Eigentümer, Zieltermin und dokumentierte Abschlussprüfung.

Schritt 6: Dashboard und Governance-Zyklus etablieren

Der Data-Governance-Betrieb wird über Kennzahlen, Reviews und wiederkehrende Entscheidungen verstetigt.

1. Kennzahlen für Katalogvollständigkeit, Ownership, Qualität und überfällige Issues auswählen.
2. Arbeitsansichten für Stewards und Entscheidungssichten für das Board erstellen.
3. Datenstichtag, Review-Takt und Eskalationsschwellen festlegen.
4. Ein Governance-Board mit protokollierter Entscheidung und Folgemaßnahme simulieren.

Prüfpunkt: Das Board kann mit aktuellen Daten eine konkrete Priorität oder Eskalation entscheiden.

Praxisfall und Arbeitsweise

Für die Domäne Kundendaten wird ein Governance-Modell aufgebaut. Begriffe und Datenobjekte erhalten Eigentümer, eine Qualitätsregel wird gemessen, ein Richtlinienverstoß als Issue bearbeitet und anschließend in einem Governance-Review entschieden.

Kurze Fachimpulse wechseln mit Demonstrationen, strukturierten Konfigurationsschritten, Modellierungsaufgaben und kontrollierten Prüfungen. Jede Übung beginnt mit definierten Ausgangsdaten und endet mit einem dokumentierten Sollzustand, damit die erarbeiteten Vorgehensweisen im eigenen Repository reproduzierbar bleiben.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Governance Leads, Data Owner, Data Stewards, Datenarchitekten, Compliance, Fachbereiche und Plattformverantwortliche.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Informationsdomänen, Datenverantwortung und Qualitätsmanagement; vorhandene Governance-Ziele oder Beispieldaten sind hilfreich.