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Data Governance: Der endgültige Leitfaden

by Evren Eryurek, Uri Gilad, Valliappa Lakshmanan, Anita Kibunguchy-Grant, Jessi Ashdown

September 2024

Intermediate to advanced

254 pages

8h 42m

German

O'Reilly Media, Inc.

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Warum dein Unternehmen Data Governance in der Cloud brauchtRahmen und bewährte Methoden für Data Governance in der CloudData Governance FrameworkOperationalisierung von Data Governance in deinem UnternehmenDie geschäftlichen Vorteile einer soliden Data GovernanceFür wen ist dieses Buch?In diesem Buch verwendete KonventionenO'Reilly Online LearningWie du uns kontaktierstDanksagungen
Was Data Governance beinhaltetGanzheitlicher Ansatz für Data GovernanceDas Vertrauen in Daten stärkenKlassifizierung und ZugriffskontrolleData Governance vs. Data Enablement und DatensicherheitWarum Data Governance immer wichtiger wirdDer Umfang der Daten wird immer größerDie Zahl der Personen, die mit den Daten arbeiten und/oder sie ansehen, ist exponentiell gewachsenDie Methoden der Datenerhebung haben sich weiterentwickeltEs werden jetzt mehr Daten (einschließlich sensiblerer Daten) gesammeltDie Anwendungsfälle für Daten haben sich ausgeweitetNeue Vorschriften und Gesetze rund um den Umgang mit DatenEthische Bedenken bei der Verwendung von DatenBeispiele für Data Governance in AktionManagement von Auffindbarkeit, Sicherheit und VerantwortlichkeitVerbesserung der DatenqualitätDer Geschäftswert von Data GovernanceFörderung von InnovationDas Spannungsverhältnis zwischen Data Governance und Demokratisierung der DatenanalyseRisiken managen (Diebstahl, Missbrauch, Datenkorruption)Einhaltung von VorschriftenÜberlegungen für Organisationen, wenn sie über Data Governance nachdenkenWarum Data Governance in der Public Cloud einfacher istStandortReduzierte OberflächeEphemeral ComputeServerlos und leistungsfähigBeschriftete RessourcenSicherheit in einer hybriden WeltZusammenfassung
Das UnternehmenslexikonDaten-KlassenDatenklassen und -richtlinienDatenklassifizierung und -organisationDatenkatalogisierung und MetadatenmanagementDatenbewertung und ProfilingDatenqualitätVerfolgung der AbstammungSchlüsselverwaltung und VerschlüsselungDatenaufbewahrung und DatenlöschungWorkflow Management für die DatenerfassungIAM-Identitäts- und ZugriffsmanagementBenutzerautorisierung und ZugangsverwaltungZusammenfassung
Die Menschen: Rollen, Verantwortlichkeiten und HüteBenutzerhüte definiertDatenanreicherung und ihre BedeutungDer Prozess: Unterschiedliche Unternehmen, unterschiedliche Bedürfnisse und Herangehensweisen an Data GovernanceErbeNur Cloud Native/DigitalEinzelhandelHochgradig reguliertKleine UnternehmenGroße UnternehmenMenschen und Prozesse zusammenbringen: Überlegungen, Probleme und einige erfolgreiche StrategienÜberlegungen und ProblemeProzesse und Strategien mit unterschiedlichem ErfolgZusammenfassung
Was ist ein Datenlebenszyklus?Phasen eines DatenlebenszyklusDatenerstellungDatenverarbeitungSpeicherung von DatenDatenverwendungDatenarchivierungDatenvernichtungDaten Lebenszyklus ManagementDatenmanagement-PlanAnwendung von Governance über den DatenlebenszyklusData Governance FrameworkData Governance in der PraxisBeispiel dafür, wie sich Daten durch eine Datenplattform bewegenOperationalisierung von Data GovernanceWas ist eine Data-Governance-Richtlinie?Die Bedeutung einer Data Governance PolicyEntwicklung einer Data Governance PolicyStruktur der Data Governance PolicyRollen und VerantwortlichkeitenSchritt-für-Schritt-AnleitungÜberlegungen zur Governance über den Lebenszyklus von DatenZusammenfassung
Was ist Datenqualität?Warum ist Datenqualität wichtig?Datenqualität bei Big Data AnalyticsDatenqualität in KI/ML-ModellenWarum ist Datenqualität ein Teil eines Data Governance-Programms?Techniken für DatenqualitätAnzeigerPrioritätensetzungAnmerkungProfilingZusammenfassung
DatenumwandlungenAbstammungWarum Abstammung nützlich istWie man Abstammung sammeltArten der AbstammungDie vierte DimensionWie man Daten im Flug regeltRichtlinienmanagement, Simulation, Überwachung, ÄnderungsmanagementPrüfung, EinhaltungZusammenfassung
Planung SchutzAbstammung und QualitätSchutzniveauKlassifizierungDatenschutz in der CloudMulti-TenancySicherheit OberflächeSicherheit virtueller MaschinenPhysische SicherheitNetzwerksicherheitSicherheit im TransitDatenexfiltrationVirtual Private Cloud Service Controls (VPC-SC)Sicherer CodeNull-Vertrauens-ModellIdentitäts- und ZugangsmanagementAuthentifizierungAutorisierungPolitikPrävention von DatenverlustVerschlüsselungDifferenzierter DatenschutzZugangstransparenzDatenschutz agil haltenSicherheit Gesundheit AnalytikDatenabfolgeErkennung von Bedrohungen durch EreignisseBewährte Methoden für den DatenschutzGetrennte NetzwerkdesignsPhysische SicherheitVerschlüsselung und Richtlinien für tragbare GeräteProzess des DatenlöschensZusammenfassung
Was ist Überwachung?Warum eine Überwachung durchführen?Was solltest du überwachen?Überwachung der DatenqualitätÜberwachung der DatenreihenfolgeÜberwachung der EinhaltungÜberwachung der ProgrammleistungSicherheitsüberwachungWas ist ein Überwachungssystem?Analyse in EchtzeitSystemwarnungenBenachrichtigungenBerichterstattung/AnalytikGrafische VisualisierungAnpassungKriterien für die ÜberwachungWichtige Mahnungen zur ÜberwachungZusammenfassung
Datenkultur: Was sie ist und warum sie wichtig istAn der Spitze beginnen - Vorteile von Data Governance für das UnternehmenAnalytik und das EndergebnisUnternehmenspersönlichkeit und -wahrnehmungIntention, Ausbildung und KommunikationEine Datenkultur muss gewollt seinAusbildung: Wer muss was wissen?Mehr als DatenkompetenzMotivation und ihre KaskadeneffekteBeweglichkeit bewahrenAnforderungen, Vorschriften und EinhaltungDie Bedeutung der DatenstrukturSkalierung des Governance-Prozesses nach oben und untenZusammenspiel mit Recht und SicherheitDen Überblick über die Vorschriften behaltenKommunikationInterplay in AktionBeweglichkeit ist immer noch der SchlüsselUmgang mit VorfällenWenn "jeder" verantwortlich ist, ist niemand verantwortlichDie Bedeutung von TransparenzWas es bedeutet, transparent zu seinInternes Vertrauen aufbauenExternes Vertrauen aufbauenEin Beispiel gebenZusammenfassung

Der Business Case für Googles Data GovernanceDas Ausmaß von Googles Data GovernanceDer Governance-Prozess von GoogleWie geht Google mit Daten um?Privatsphäre sicher - ADH als Fallstudie

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Anhang B. Zusätzliche Ressourcen

Im Folgenden sind einige der Werke aufgeführt, die wir beim Schreiben dieses Buches konsultiert haben. Dies soll keine vollständige Liste der von uns verwendeten Ressourcen sein, aber wir hoffen, dass einige von euch diese Auswahl hilfreich finden, wenn ihr mehr über Data Governance erfahren wollt.