Daten-Governance

Datenverwaltung

Datenverwaltung ist der Prozess der Verwaltung der Verfügbarkeit, Benutzerfreundlichkeit, Integrität und Sicherheit von Daten innerhalb einer Organisation. Sie umfasst die Festlegung von Richtlinien, Verfahren und Kontrollen, um sicherzustellen, dass Daten effektiv verwaltet und geschützt werden. Das Ziel der Datenverwaltung ist es, ein Rahmenwerk zu schaffen, das das Datenmanagement mit den Zielen, Strategien und regulatorischen Anforderungen einer Organisation in Einklang bringt.

Zentrale Konzepte der Datenverwaltung

Die Datenverwaltung umfasst mehrere zentrale Konzepte und Komponenten, die zu ihrer Effektivität beitragen. Das Verständnis dieser Konzepte kann Organisationen dabei helfen, ihre Datenverwaltungspraktiken umzusetzen und zu verbessern:

1. Datenqualität

Datenqualität bezieht sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten. Es ist für Organisationen entscheidend, sicherzustellen, dass die Daten, die sie für Entscheidungsprozesse verwenden, von hoher Qualität sind. Datenverwaltung beinhaltet die Implementierung von Prozessen und Kontrollen zur Validierung, Verifizierung und Bereinigung von Daten, um deren Qualität während des gesamten Lebenszyklus sicherzustellen.

2. Datenarchitektur

Die Datenarchitektur befasst sich mit der Gestaltung und Struktur der Datenbestände einer Organisation. Sie umfasst die Definition von Datenmodellen, Schemata und Datenflüssen innerhalb einer Organisation. Datenverwaltung sorgt dafür, dass die Datenarchitektur mit den Zielen der Organisation übereinstimmt und Standardisierung und Konsistenz in Datenstrukturen und -formaten fördert. Dies erleichtert die Datenintegration und Interoperabilität.

3. Datensicherheit

Datensicherheit ist ein kritischer Aspekt der Datenverwaltung. Sie umfasst den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugang, Nutzung, Offenlegung, Störung, Änderung oder Zerstörung. Datenverwaltung etabliert und durchsetzt Sicherheitsrichtlinien, Kontrollen und Maßnahmen wie Verschlüsselung, Zugangskontrollen und Firewalls. Datensicherheit hilft, Datenverstöße zu verhindern und die Vertraulichkeit und Privatsphäre sensibler Informationen zu gewährleisten.

4. Datenschutz

Datenschutz bezieht sich auf den Schutz persönlicher Informationen von Einzelpersonen. Datenverwaltung stellt die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen sicher, wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR). Sie umfasst die Implementierung von Datenschutzrichtlinien, Einwilligungsmechanismen und Datenanonymisierungstechniken. Datenverwaltung sorgt dafür, dass personenbezogene Daten rechtmäßig und ethisch erhoben, gespeichert und verarbeitet werden, wobei die Rechte und Datenschutzpräferenzen der Einzelpersonen respektiert werden.

5. Rollen und Verantwortlichkeiten

Die Datenverwaltung definiert klare Rollen und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung und Überwachung von Datenbeständen innerhalb einer Organisation. Dazu gehört die Benennung von Datenverwaltern, Datenbesitzern und Datenverantwortlichen, die für die Sicherstellung der Datenqualität, Sicherheit und Compliance verantwortlich sind. Datenverwaltung definiert die Zuständigkeit und Autorität für datenbezogene Entscheidungen und stellt sicher, dass datenbezogene Aufgaben und Prozesse ordnungsgemäß zugewiesen und ausgeführt werden.

6. Richtlinien und Verfahren

Datenverwaltung beinhaltet die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien und Verfahren, die die Datenverwaltungsaktivitäten leiten. Diese Richtlinien spezifizieren Datenstandards, Regeln und Richtlinien für die Datenerfassung, -speicherung, -nutzung und -freigabe. Datenverwaltung stellt sicher, dass diese Richtlinien kommuniziert, verstanden und in der gesamten Organisation befolgt werden. Sie überwacht auch die Umsetzung von Verfahren für Datenverwaltungsaktivitäten wie Datenklassifizierung, -aufbewahrung und Zugangskontrollen.

Beispiele für Datenverwaltung

Hier sind einige Beispiele, wie Organisationen Datenverwaltung umsetzen:

Beispiel 1: Gesundheitsorganisation

Eine Gesundheitsorganisation sammelt, speichert und analysiert Patientendaten. Datenverwaltung stellt sicher, dass Patientendaten sicher, ethisch und im Einklang mit Datenschutzbestimmungen verwaltet werden. Sie legt Richtlinien für den Datenzugriff, den Austausch und die Aufbewahrung fest. Datenverwaltung implementiert auch Maßnahmen zur Überwachung der Datenqualität, wie Validierungsprüfungen und Profile. Durch die Durchsetzung von Datenverwaltungspraktiken kann die Gesundheitsorganisation die Integrität und Vertraulichkeit von Patientendaten bewahren und gleichzeitig wertvolle Einblicke gewinnen und bessere Gesundheitsergebnisse erzielen.

Beispiel 2: Finanzinstitut

Ein Finanzinstitut verwaltet große Mengen sensibler Kundendaten. Datenverwaltung stellt sicher, dass Daten vor unbefugtem Zugang geschützt sind und dass die Einhaltung von Vorschriften wie dem Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) oder der Revised Payment Service Directive (PSD2) der Europäischen Union gewährleistet ist. Datenverwaltung legt Richtlinien für Datenverschlüsselung, Zugangskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen fest. Sie stellt auch sicher, dass Daten korrekt erfasst und über mehrere Systeme hinweg abgeglichen werden.

Aktuelle Entwicklungen in der Datenverwaltung

Die Datenverwaltung entwickelt sich ständig weiter, um neue Herausforderungen und Trends im Datenmanagement zu adressieren. Hier sind einige aktuelle Entwicklungen auf diesem Gebiet:

Datenverwaltung in der Cloud

Mit der zunehmenden Nutzung von Cloud-Computing stehen Organisationen vor neuen Herausforderungen der Datenverwaltung in Bezug auf Datensicherheit, Datenschutz und Compliance in der Cloud-Umgebung. Datenverwaltungsrahmenwerke werden angepasst, um diese Herausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass Daten in der Cloud effektiv verwaltet und geschützt werden.

Datenverwaltung für Big Data

Die Verbreitung von Big Data hat neue Chancen und Komplexitäten für die Datenverwaltung geschaffen. Die Verwaltung von Big Data umfasst das Management großer Datenvolumen, -vielfalten und -geschwindigkeiten. Es erfordert skalierbare und agile Datenverwaltungsrahmenwerke, die mit den einzigartigen Merkmalen von Big Data umgehen können, wie Echtzeitverarbeitung, unstrukturierte Daten und Daten aus verschiedenen Quellen.

Datenverwaltung für Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) Technologien sind stark datenabhängig. Datenverwaltung spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung der Qualität, Fairness und Transparenz der Daten, die in KI- und ML-Modellen verwendet werden. Datenverwaltungspraktiken sind notwendig, um Vorurteile zu mindern, die verantwortungsvolle und ethische Nutzung von KI und ML zu gewährleisten und Herausforderungen der algorithmischen Verantwortlichkeit und Erklärbarkeit zu bewältigen.

Verwandte Begriffe

• Datensicherheit: Der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugang, Nutzung, Offenlegung, Störung, Änderung oder Zerstörung.
• Datenverstoß: Ein Vorfall, bei dem sensible, geschützte oder vertrauliche Daten ohne Genehmigung offengelegt, zugegriffen oder veröffentlicht werden.