Data Governance: Der endgültige Leitfaden

Vorwort

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In den letzten Jahren hat die Möglichkeit, in die Cloud zu wechseln, eine schnell wachsende Gemeinschaft von Datenkonsumenten dazu motiviert, Daten zu sammeln, zu erfassen, zu speichern und zu analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen. Da die Akzeptanz von Cloud Computing immer weiter zunimmt, stellen sich die Verantwortlichen für das Informationsmanagement aus verschiedenen Gründen Fragen zu den potenziellen Risiken, die mit der Verwaltung ihrer Daten in der Cloud verbunden sind. Evren wurde zum ersten Mal mit solchen Fragen konfrontiert, als er im Gesundheitswesen arbeitete und die Prozesse und Technologien zur Datenverwaltung einführen musste. Bei Google Cloud beantworten Uri und Lak diese Fragen fast jede Woche und geben Ratschläge, wie man den Wert von Daten steigert, Datensilos aufbricht, Anonymität bewahrt, sensible Informationen schützt und die Vertrauenswürdigkeit von Daten verbessert.

Wir haben festgestellt, dass die Datenschutzgrundverordnung das Verhalten unserer Kunden stark verändert hat. Einige Kunden löschten sogar ihre Daten, weil sie dachten, es sei das Richtige. Diese Reaktion hat uns mehr als jede andere dazu veranlasst, dieses Buch zu schreiben, in dem wir die Ratschläge festhalten, die wir im Laufe der Jahre den Google Cloud-Kunden gegeben haben. Wenn Daten die neue Währung sind, wollen wir nicht, dass Unternehmen Angst vor ihnen haben. Wenn die Daten weggeschlossen oder nicht vertrauenswürdig sind, sind sie wertlos.

Wir alle sind stolz darauf, Google Cloud-Kunden dabei zu helfen, einen Mehrwert für ihre technischen Ausgaben zu erhalten. Daten sind eine riesige Investition, und wir fühlten uns verpflichtet, unseren Kunden den besten Weg zu bieten, den Wert dieser Daten zu nutzen.

Die Fragen der Kunden betreffen in der Regel einen der drei Risikofaktoren:

Sichern der Daten

Die Speicherung von Daten in einer öffentlichen Cloud-Infrastruktur könnte große Unternehmen beunruhigen, die ihre Systeme in der Regel vor Ort einsetzen und eine hohe Sicherheit erwarten. Angesichts der zahlreichen Sicherheitsbedrohungen und -verletzungen, die in den Nachrichten auftauchen, sind Unternehmen besorgt, dass sie das nächste Opfer sein könnten. Diese Faktoren tragen dazu bei, dass sich das Risikomanagement Gedanken über den Schutz vor unbefugtem Zugriff auf sensible Daten macht, die von personenbezogenen Daten bis hin zu vertraulichen Unternehmensdaten, Geschäftsgeheimnissen oder geistigem Eigentum reichen.

Vorschriften und Einhaltung

Es gibt eine wachsende Zahl von Vorschriften, darunter das kalifornische Verbraucherschutzgesetz (CCPA), die Allgemeine Datenschutzverordnung der Europäischen Union (GDPR) und branchenspezifische Standards wie globale Legal Entity Identifier (LEI)-Nummern in der Finanzbranche und ACORD-Datenstandards in der Versicherungsbranche. Compliance-Teams, die für die Einhaltung dieser Vorschriften und Standards verantwortlich sind, haben möglicherweise Bedenken hinsichtlich der Überwachung und Kontrolle der in der Cloud gespeicherten Daten.

Sichtbarkeit und Kontrolle

Datenmanagement-Fachleuten und Datenkonsumenten fehlt manchmal der Überblick über ihre eigene Datenlandschaft: welche Datenbestände verfügbar sind, wo sich diese Bestände befinden und wie und ob sie genutzt werden können, und wer Zugang zu den Daten hat und ob sie Zugang dazu haben sollten. Diese Ungewissheit schränkt ihre Möglichkeiten ein, ihre eigenen Daten zu nutzen, um die Produktivität zu steigern oder den Geschäftswert zu erhöhen.

Diese Risikofaktoren machen deutlich, dass eine verstärkte Datenbewertung, die Katalogisierung von Metadaten, die Verwaltung der Zugriffskontrolle, die Datenqualität und die Informationssicherheit zu den Kernkompetenzen der Data Governance gehören, die der Cloud-Provider nicht nur bereitstellen, sondern auch kontinuierlich auf transparente Weise verbessern sollte. Die Bewältigung dieser Risiken ohne Verzicht auf die Vorteile des Cloud Computing hat dazu geführt, dass es nicht nur wichtig ist, Data Governance in der Cloud zu verstehen, sondern auch zu wissen, was wichtig ist. Eine gute Data Governance kann das Vertrauen der Kunden stärken und das Kundenerlebnis erheblich verbessern.

Warum dein Unternehmen Data Governance in der Cloud braucht

Wenn dein Unternehmen mehr Daten generiert und diese in die Cloud verlagert, ändert sich die Dynamik der Datenverwaltung in einer Reihe von grundlegenden Aspekten. Unternehmen sollten die folgenden Punkte beachten:

Risikomanagement

Es besteht die Sorge, dass sensible Informationen an unbefugte Personen oder Systeme weitergegeben werden könnten, dass Sicherheitslücken entstehen oder dass bekannte Personen unter falschen Umständen auf Daten zugreifen. Um dieses Risiko zu minimieren, benötigen Unternehmen zusätzliche Schutzmaßnahmen (z. B. Verschlüsselung), um die in den Datenobjekten eingebetteten Informationen zu verschleiern und die Daten im Falle eines Systembruchs zu schützen. Darüber hinaus sind weitere Tools erforderlich, um die Zugriffsverwaltung zu unterstützen, sensible Daten zu identifizieren und eine Richtlinie für deren Schutz zu erstellen.

Datenvermehrung

Die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen ihre Datenbestände erstellen, aktualisieren und streamen, hat zugenommen, und obwohl Cloud-basierte Plattformen in der Lage sind, die erhöhte Datengeschwindigkeit, -menge und -vielfalt zu bewältigen, ist es wichtig, Kontrollen und Mechanismen einzuführen, um die Qualitätsaspekte von Datenströmen mit hoher Bandbreite schnell zu validieren.

Datenmanagement

Die Notwendigkeit, extern produzierte Datenquellen und Datenströme (einschließlich bezahlter Feeds von Dritten) zu übernehmen, bedeutet, dass du darauf vorbereitet sein solltest, nicht allen externen Datenquellen zu vertrauen. Möglicherweise musst du Tools einführen, die die Datenherkunft, Klassifizierung und Metadaten dokumentieren, damit deine Mitarbeiter (vor allem die Datenkonsumenten) die Verwendbarkeit der Daten auf der Grundlage ihres Wissens darüber, wie die Datenbestände erzeugt wurden, bestimmen können.

Entdeckung (und Datenbewusstsein)

Beim Verschieben von Daten in einen Data Lake (Cloud-basiert oder vor Ort) besteht die Gefahr, dass der Überblick darüber verloren geht, welche Datenbestände verschoben wurden, welche Eigenschaften sie haben und welche Metadaten sie enthalten. Daher ist es sehr wichtig, den Inhalt und die Sensibilität der Daten zu bewerten (unabhängig davon, wo sich die Daten befinden).

Datenschutz und Compliance

Die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfordert überprüfbare und messbare Standards und Verfahren, die die Einhaltung interner Datenrichtlinien und externer staatlicher Vorschriften gewährleisten. Die Verlagerung von Daten in die Cloud bedeutet, dass Unternehmen Tools benötigen, um die Einhaltung der Vorschriften durchzusetzen, zu überwachen und zu melden sowie sicherzustellen, dass die richtigen Personen und Dienste Zugriff auf die richtigen Daten haben und die richtigen Berechtigungen erhalten.

Rahmen und bewährte Methoden für Data Governance in der Cloud

Wie sollten Unternehmen angesichts der sich verändernden Dynamik des Datenmanagements über Data Governance in der Cloud nachdenken und warum ist sie wichtig? Laut TechTarget, ist Data Governance

die allgemeine Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit der in einem Unternehmen verwendeten Daten. Ein solides Data-Governance-Programm umfasst ein Leitungsgremium oder einen Rat, eine Reihe festgelegter Verfahren und einen Plan zur Durchführung dieser Verfahren.¹

Einfach ausgedrückt, umfasst Data Governance die Art und Weise, wie Menschen, Prozesse und Technologie zusammenarbeiten können, um die überprüfbare Einhaltung definierter und vereinbarter Datenrichtlinien zu ermöglichen.

Data Governance Framework

Unternehmen müssen über eine umfassende Data Governance nachdenken, von der Datenerfassung und -aufnahme bis hin zur Katalogisierung, Persistenz, Aufbewahrung, Speicherverwaltung, Freigabe, Archivierung, Sicherung, Wiederherstellung, Verlustvermeidung, Disposition sowie Entfernung und Löschung:

Datenermittlung und -bewertung

Cloud-basierte Umgebungen bieten oft eine kostengünstige Option für die Erstellung und Verwaltung von Data Lakes, aber das Risiko der unkontrollierten Migration von Datenbeständen bleibt bestehen. Dieses Risiko besteht darin, dass du möglicherweise das Wissen darüber verlierst, welche Datenbestände sich im Data Lake befinden, welche Informationen in den einzelnen Objekten enthalten sind und woher diese Datenobjekte stammen. Eine bewährte Methode für Data Governance in der Cloud ist die Datenermittlung und -bewertung, um herauszufinden, über welche Datenbestände du verfügst. Der Prozess der Datenermittlung und -bewertung dient dazu, die Datenbestände in der Cloud-Umgebung zu identifizieren und den Ursprung und die Herkunft jedes Datenbestands, die vorgenommenen Transformationen und die Objekt-Metadaten zu verfolgen und aufzuzeichnen. (Oft beschreiben diese Metadaten demografische Details wie den Namen des Erstellers, die Größe des Objekts, die Anzahl der Datensätze, wenn es sich um ein strukturiertes Datenobjekt handelt, oder wann es zuletzt aktualisiert wurde).

Datenklassifizierung und -organisation

Die ordnungsgemäße Bewertung eines Datenobjekts und das Scannen des Inhalts seiner verschiedenen Attribute kann dabei helfen, das Datenobjekt für die nachfolgende Organisation zu kategorisieren. Dieser Prozess kann auch Aufschluss darüber geben, ob das Objekt sensible Daten enthält, und wenn ja, diese nach dem Grad der Datensensibilität klassifizieren, z. B. als persönliche und private Daten, vertrauliche Daten oder geistiges Eigentum. Um Data Governance in der Cloud zu implementieren, musst du ein Profil von sensiblen Daten erstellen und sie klassifizieren, um zu bestimmen, welche Governance-Richtlinien und -Verfahren für die Daten gelten.

Datenkatalogisierung und Metadatenmanagement

Sobald deine Datenbestände bewertet und klassifiziert sind, ist es wichtig, dass du deine Erkenntnisse dokumentierst, damit deine Datenkonsumenten einen Überblick über die Datenlandschaft deines Unternehmens erhalten. Du musst einen Datenkatalog pflegen, der strukturelle Metadaten, Metadaten zu Datenobjekten und die Bewertung der Sensibilitätsstufen in Bezug auf die Governance-Richtlinien (z. B. die Einhaltung einer oder mehrerer Datenschutzbestimmungen) enthält. Der Datenkatalog ermöglicht es den Datenkonsumenten nicht nur, diese Informationen einzusehen, sondern kann auch als Teil eines Reverse-Index für die Suche und Entdeckung dienen, sowohl nach Phrasen als auch (mit den richtigen Ontologien) nach Konzepten. Es ist auch wichtig, das Format von strukturierten und halbstrukturierten Datenobjekten zu verstehen und es deinen Systemen zu ermöglichen, diese Datentypen je nach Bedarf unterschiedlich zu behandeln.

Datenqualitätsmanagement

Verschiedene Datenkonsumenten können unterschiedliche Anforderungen an die Datenqualität stellen. Deshalb ist es wichtig, die Erwartungen an die Datenqualität zu dokumentieren und Techniken und Tools zur Unterstützung des Datenvalidierungs- und Überwachungsprozesses bereitzustellen. Zu den Prozessen des Datenqualitätsmanagements gehören die Erstellung von Kontrollen für die Validierung, die Qualitätsüberwachung und -berichterstattung, die Unterstützung des Triage-Prozesses zur Bewertung des Schweregrads von Vorfällen, die Ursachenanalyse und die Empfehlung von Abhilfemaßnahmen für Datenprobleme sowie die Verfolgung von Datenvorfällen. Die richtigen Prozesse für das Datenqualitätsmanagement liefern messbar vertrauenswürdige Daten für die Analyse.

Verwaltung des Datenzugriffs

Es gibt zwei Aspekte der Governance für den Datenzugang. Der erste Aspekt ist die Bereitstellung des Zugangs zu den verfügbaren Ressourcen. Es ist wichtig, Datendienste bereitzustellen, die es den Datenkonsumenten ermöglichen, auf ihre Daten zuzugreifen, und glücklicherweise bieten die meisten Cloud-Plattformen Methoden zur Entwicklung von Datendiensten. Der zweite Aspekt ist die Verhinderung von unsachgemäßem oder unbefugtem Zugriff. Es ist wichtig, Identitäten, Gruppen und Rollen zu definieren und Zugriffsrechte zuzuweisen, um einen kontrollierten Zugriff zu ermöglichen. Diese bewährte Methode umfasst die Verwaltung von Zugriffsdiensten sowie die Interaktion mit den Diensten des Cloud-Providers für das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) durch die Definition von Rollen, die Festlegung von Zugriffsrechten und die Verwaltung und Zuweisung von Zugriffsschlüsseln, um sicherzustellen, dass nur autorisierte und authentifizierte Personen und Systeme gemäß den festgelegten Regeln auf Datenbestände zugreifen können.

Rechnungsprüfung

Unternehmen müssen in der Lage sein, ihre Systeme zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie wie vorgesehen funktionieren. Überwachung, Prüfung und Nachverfolgung (wer hat was wann und mit welchen Informationen getan) helfen den Sicherheitsteams, Daten zu sammeln, Bedrohungen zu erkennen und auf diese Bedrohungen zu reagieren, bevor sie zu Geschäftsschäden oder Verlusten führen. Es ist wichtig, die Wirksamkeit der Kontrollen regelmäßig zu überprüfen, um Bedrohungen schnell zu entschärfen und den allgemeinen Zustand der Sicherheit zu bewerten.

Datenschutz

Trotz der Bemühungen der Sicherheitsbehörden im Bereich der Informationstechnologie, eine Perimetersicherheit einzurichten, um zu verhindern, dass Unbefugte auf Daten zugreifen können, reicht die Perimetersicherheit nicht aus und war noch nie ausreichend, um sensible Daten zu schützen. Auch wenn es dir gelingt, jemanden daran zu hindern, in dein System einzubrechen, bist du nicht vor einem Sicherheitsverstoß durch Insider oder gar vor Datendiebstahl geschützt. Es ist wichtig, zusätzliche Methoden zum Schutz der Daten einzuführen - einschließlich Verschlüsselung im Ruhezustand, Verschlüsselung während der Übertragung, Datenmaskierung und dauerhafte Löschung - um sicherzustellen, dass exponierte Daten nicht gelesen werden können.

Operationalisierung von Data Governance in deinem Unternehmen

Die Technologie trägt sicherlich dazu bei, die im vorangegangenen Abschnitt vorgestellten Data-Governance-Grundsätze zu unterstützen, aber Data Governance geht über die Auswahl und Implementierung von Produkten und Tools hinaus. Der Erfolg eines Data-Governance-Programms hängt von einer Kombination aus folgenden Faktoren ab:

• Menschen, die den Business Case aufbauen, das Betriebsmodell entwickeln und die entsprechenden Rollen übernehmen

• Prozesse, die die Entwicklung, Umsetzung und Durchsetzung der Politik operationalisieren

• Technologie, die eingesetzt wird, um den Menschen die Ausführung dieser Prozesse zu erleichtern

Die folgenden Schritte sind entscheidend für die Planung, Einführung und Unterstützung eines Data-Governance-Programms:

1. Den Business Case erstellen. Lege den Business Case fest, indem du die entscheidenden Geschäftsfaktoren identifizierst, die den Aufwand und die Investition in Data Governance rechtfertigen. Erläutere die wahrgenommenen Datenrisiken (z. B. die Speicherung von Daten auf cloudbasierten Plattformen) und zeige auf, wie Data Governance dem Unternehmen hilft, diese Risiken zu mindern.

2. Leitprinzipien dokumentieren. Lege die Grundprinzipien für die Governance und die Aufsicht über die Unternehmensdaten fest. Dokumentiere diese Grundsätze in einer Data-Governance-Charta, die du der Geschäftsleitung vorlegst.

3. Hol dir die Zustimmung des Managements. Engagiere Data Governance Champions und hole dir die Zustimmung der wichtigsten Stakeholder. Präsentiere deinen Business Case und deine Leitprinzipien dem C-Level-Management zur Genehmigung.

4. Entwickle ein Betriebsmodell. Sobald du die Zustimmung der Geschäftsführung hast, definierst du die Rollen und Zuständigkeiten für die Data Governance und beschreibst dann die Prozesse und Verfahren für den Data Governance Council und die Data Stewardship Teams, die Prozesse für die Festlegung und Umsetzung von Richtlinien sowie für die Überprüfung und Behebung identifizierter Datenprobleme definieren werden.

5. Schaffe einen Rahmen für die Rechenschaftspflicht. Lege einen Rahmen für die Zuweisung von Verantwortlichkeiten und Zuständigkeiten für wichtige Datenbereiche fest. Stelle sicher, dass die "Dateneigentümer" in der gesamten Datenlandschaft sichtbar sind. Biete eine Methode an, die sicherstellt, dass jeder für seinen Beitrag zur Datennutzung verantwortlich ist.

6. Entwickle Taxonomien und Ontologien. Es kann eine Reihe von Richtlinien zur Datenklassifizierung, zur Organisation und - im Fall von sensiblen Daten - zum Datenschutz geben. Damit deine Datenkonsumenten diese Richtlinien einhalten können, müssen die Kategorien (für die Organisationsstruktur) und Klassifizierungen (für die Bewertung der Datensensibilität) klar definiert sein.

7. Stelle das richtige Technologiepaket zusammen. Sobald du deinen Mitarbeitern die Rollen für die Data Governance zugewiesen und deine Prozesse und Verfahren festgelegt und genehmigt hast, solltest du eine Reihe von Tools zusammenstellen, die eine laufende Überprüfung der Einhaltung der Datenrichtlinien und eine genaue Berichterstattung ermöglichen.

8. Bildung und Schulung einführen. Sensibilisiere das Bewusstsein für den Wert von Data Governance, indem du Schulungsmaterial entwickelst, das die Data Governance-Praktiken und -Verfahren sowie den Einsatz der unterstützenden Technologie hervorhebt. Planen Sie regelmäßige Schulungen ein, um gute Data-Governance-Praktiken zu stärken.

Die geschäftlichen Vorteile einer soliden Data Governance

Datensicherheit, Datenschutz, Datenzugänglichkeit und -verwendbarkeit, Datenqualität und andere Aspekte der Data Governance werden für Unternehmen immer wichtiger und wichtiger. Und da immer mehr Unternehmen ihre Datenbestände in die Cloud verlagern, wird auch der Bedarf an überprüfbaren Verfahren zur Sicherstellung der Datennutzung weiter steigen. Um diese Richtlinien zu erfüllen, sollten Unternehmen ihre Data-Governance-Praktiken auf drei Schlüsselkomponenten ausrichten:

• Ein Rahmenwerk, das es Menschen ermöglicht, Datenrichtlinien zu definieren, ihnen zuzustimmen und sie durchzusetzen

• Effektive Prozesse für die Kontrolle, Aufsicht und Verwaltung aller Datenbestände in lokalen Systemen, Cloud-Speichern und Data-Warehouse-Plattformen

• Die richtigen Tools und Technologien für die Einhaltung von Datenrichtlinien

Vor diesem Hintergrund bietet eine effektive Data-Governance-Strategie und ein entsprechendes Betriebsmodell einen Weg für Unternehmen, die Kontrolle über ihre Datenbestände zu erlangen und diese transparent zu halten, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschafft. Unternehmen werden wahrscheinlich immense Vorteile daraus ziehen, wenn sie eine datenorientierte Kultur in ihrem Unternehmen fördern - vor allem:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Bessere Datenermittlung bedeutet, dass die Nutzer/innen die benötigten Daten zum richtigen Zeitpunkt finden können, was sie effizienter macht. Die datengestützte Entscheidungsfindung spielt eine große Rolle bei der Verbesserung der Geschäftsplanung in einem Unternehmen.

Besseres Risikomanagement

Ein gutes Data-Governance-Betriebsmodell hilft Unternehmen, ihre Prozesse leichter zu überprüfen, um das Risiko von Bußgeldern zu verringern, das Vertrauen der Kunden zu stärken und den Betrieb zu verbessern. Ausfallzeiten können minimiert werden, während die Produktivität weiter steigt.

Einhaltung von Vorschriften

Durch die zunehmende staatliche Regulierung ist es für Unternehmen noch wichtiger geworden, Data-Governance-Verfahren einzuführen. Mit einem guten Data-Governance-Rahmenwerk können Unternehmen das sich verändernde regulatorische Umfeld annehmen, anstatt nur darauf zu reagieren.

Da du immer mehr deiner Daten in die Cloud verlagerst, bietet Data Governance einen gewissen Schutz vor Datenmissbrauch. Gleichzeitig zeigt die überprüfbare Einhaltung der definierten Datenrichtlinien deinen Kunden, dass du ihre privaten Daten schützt, und mindert so ihre Bedenken über Informationsrisiken.

Für wen ist dieses Buch?

Das derzeitige Datenwachstum ist beispiellos und hat in Verbindung mit den zunehmenden Vorschriften und Bußgeldern dazu geführt, dass Unternehmen gezwungen sind, ihre Data-Governance-Pläne zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie nicht die nächste Statistik werden. Deshalb muss jede Organisation ein Verständnis für die von ihr gesammelten Daten, die mit diesen Daten verbundene Haftung und Regulierung sowie die Frage, wer Zugang zu diesen Daten hat, entwickeln. Dieses Buch ist genau das Richtige für dich, wenn du wissen willst, was das bedeutet, welche Risiken du beachten musst und welche Überlegungen du anstellen solltest.

Dieses Buch richtet sich an alle, die Prozesse oder Technologien implementieren müssen, damit Daten vertrauenswürdig werden. Dieses Buch zeigt auf, wie Menschen, Prozesse und Technologien zusammenarbeiten können, um die Einhaltung festgelegter und vereinbarter Datenrichtlinien überprüfbar zu machen.

Die Vorteile von Data Governance sind vielfältig und reichen von der Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften über ein besseres Risikomanagement bis hin zu Umsatzsteigerungen und Kosteneinsparungen durch die Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen. In diesem Buch erfährst du, wie du die Kontrolle über deine Datenbestände behältst und dir einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen verschaffst.

In diesem Buch verwendete Konventionen

In diesem Buch werden die folgenden typografischen Konventionen verwendet:

Kursiv

Weist auf neue Begriffe, URLs, E-Mail-Adressen, Dateinamen und Dateierweiterungen hin.

Constant width

Wird für Programmlistings sowie innerhalb von Absätzen verwendet, um auf Programmelemente wie Variablen- oder Funktionsnamen, Datenbanken, Datentypen, Umgebungsvariablen, Anweisungen und Schlüsselwörter hinzuweisen.

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Danke an unsere jeweiligen Familien, Teamkollegen und Manager. Gary O'Brien, unser Redakteur bei O'Reilly, war eine Naturgewalt - ohne sein ständiges Drängen und seine unschätzbaren Ratschläge würde es dieses Buch nicht geben. Unser Dank gilt auch unseren technischen Prüfern für ihre wertvollen Vorschläge.

¹ Craig Stedman und Jack Vaughan, "What Is Data Governance and Why Does It Matter?" TechTarget, Dezember 2019. Dieser Artikel wurde im Februar 2020 aktualisiert; die aktuelle Version enthält dieses Zitat nicht mehr.