Die Unterschiede von Data Architecture und Data Governance
Sowohl Data Architecture als auch Data Governance sind in Unternehmen wesentliche Bestandteile einer effektiven Datenverwaltung. Beide Konzepte zielen darauf ab, die Verwendung von Daten zu optimieren und sicherzustellen, dass man die gesamten Daten als strategische Ressource nutzen kann. Data Architecture bezieht sich sich auf die technische Seite der Datenverwaltung. Data Governance bezieht sich währenddessen auf die strategischen, organisatorischen und rechtlichen Aspekte der Datenverwaltung. Beide sind jedoch eng miteinander verbunden und arbeiten Hand in Hand. So kann man sicherstellen, dass man alle Daten in einem Unternehmen effizient, verantwortungsbewusst und erfolgreich nutzen kann.
Data Architecture vs Data Governance
Was ist Data Architecture?
Data Architecture konzentriert sich auf die Strukturierung von Daten, um sicherzustellen, dass sie effizient gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können. Sie legt die Rahmenbedingungen für den Umgang mit Daten fest und bietet Richtlinien und Strukturen. Diese Richtlinien stellen sicher, dass die Daten von hoher Qualität, sind um für verschiedene Geschäftsprozesse und Analysen verwendbar zu sein. Die Bestandteile der Datenarchitektur ist die Datenmodellierung und die Datenintegration. Bei der Datenmodellierung werden Datenmodelle erstellt, welche die Struktur, Beziehung und Eigenschaften von Daten beschreiben. Bei der Datenintegration geht es um die Gestaltung von Prozessen und Technologien, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu transformieren und in die vorgegebene Struktur zu integrieren. Dieser ETL-Prozess (Extract, Transform und Load) ist ein wesentlicher Bestandteil der Data Architecture.
Hier können Sie mehr dazu lesen: Data Architecture – arelium GmbH
Was ist Data Governance?
Während sich Datenarchitektur auf die Technische Seite der Datenverwaltung bezieht, konzentriert sich Date Governance auf die Organisation der Daten. Hierbei handelt es sich um eine Sammlung von Prozessen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass Daten effektiv, verantwortungsbewusst und nachhaltig verwaltet sind. Ziel der Data Governance ist es, die Qualität, Verfügbarkeit, Sicherheit und Nutzbarkeit von Daten sicherzustellen, während gleichzeitig die Einhaltung von Gesetzen, Vorschriften und internen Standards gewährleistet wird. Ein Grundlegender Aspekt der Data Governance ist die Datenqualität. Dabei zielt Data Governance darauf ab, die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität von Daten sicherzustellen. Dies gewährleistet, dass die Daten, auf die sich strategische und operative Entscheidungen und Analysen stützen, vertrauenswürdig und verlässlich sind.
Hier können Sie mehr dazu lesen: Data Governance – arelium GmbH
Data Architecture und Data Governance Merkmale
Obwohl Data Architecture und Data Governance sehr eng zusammenarbeiten, haben beide Bereiche ihre eigenen Aufgaben und Themengebiete die sie abdecken, um ein möglichst effektives Arbeiten mit den Daten zu gewährleisten. Im folgenden ist aufgelistet, welche Aufgaben unter Data Architecture und welche Aufgaben unter Data Governance fallen:
Data Architecture
Datenmodellierung: Entwurf und Erstellung von Datenmodellen, die die Struktur, Beziehungen und Eigenschaften der Daten beschreiben. Dies umfasst die Festlegung von Entitäten, Attributen, Schlüsseln und Beziehungen zwischen den Daten.
Datenbankdesign: Planung und Erstellung von Datenbanken, Indizes und anderen Elementen, um sicherzustellen, dass Daten effizient gespeichert und abgerufen werden können.
Datenintegration: Entwicklung von Strategien und Prozessen zur Integration von Daten aus verschiedenen Quellen. Dies kann das Entwerfen von ELT-Prozessen umfassen, um Daten zu extrahieren, zu transformieren und in einheitlichen Formaten zu laden.
Datenfluss: Definieren von Datenflüssen innerhalb einer Organisation, um sicherzustellen, dass Daten nahtlos zwischen verschiedenen Anwendungen, Systemen und Abteilungen fließen können.
Skalierbarkeit und Performance: Berücksichtigung von Faktoren wie Datenwachstum und Zugriffsmuster, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur die erforderliche Leistung erbringen kann.
Data Governance
Datenqualität: Data Governance zielt darauf ab, die Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität von Daten sicherzustellen. Dies gewährleistet, dass die Daten, auf die sich Entscheidungen und Analysen stützen, vertrauenswürdig sind.
Datensicherheit und Datenschutz: Data Governance legt Richtlinien und Maßnahmen fest, um sicherzustellen, dass Daten vor unbefugtem Zugriff und Verlust geschützt sind. Dies schließt den Schutz sensibler Informationen gemäß Datenschutzbestimmungen ein.
Datenzugriff und Berechtigungen: Hierbei handelt es sich um Regelungen, die sicherstellen, wer auf welche Daten zugreifen kann und welche Berechtigungen für verschiedene Benutzer oder Gruppen gelten.
Compliance und rechtliche Aspekte: Data Governance stellt sicher, dass die Nutzung von Daten im Einklang mit gesetzlichen Bestimmungen, regulatorischen Anforderungen und branchenspezifischen Vorschriften steht.
Stakeholder-Management: Die Einbindung von Interessengruppen aus verschiedenen Abteilungen und Ebenen der Organisation, um deren Anforderungen und Bedürfnisse in Bezug auf Daten zu berücksichtigen.
Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Data Architecture und Data Governance zwei essentielle Säulen der modernen Datenverwaltung darstellen. Beides sind unterschiedliche Konzepte, die sich auf eng miteinander verknüpfte Aspekte konzentrieren. Data Architecture fokussiert sich auf die technische Gestaltung, Strukturierung und Verwaltung von Daten. Data Governance legt den Schwerpunkt währenddessen auf die strategische Planung der Daten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten vertrauenswürdig, sicher und den Vorschriften entsprechend genutzt werden.
Data Architecture bildet das Fundament, auf dem Data Governance aufbaut. Eine gut gestaltete Datenarchitektur ermöglicht eine effiziente Datenverarbeitung, Integration und Nutzung. Data Governance hingegen sorgt dafür, dass diese Daten qualitativ hochwertig sind, den Datenschutzbestimmungen entsprechen und den Anforderungen der Organisation gerecht werden. Beide Konzepte ergänzen sich und sind gleichermaßen wichtig, um sicherzustellen, dass Daten als strategische Ressource genutzt werden und einen nachhaltigen Mehrwert für Unternehmen schaffen.
In der heutigen datengetriebenen Welt sind sowohl eine solide Datenarchitektur als auch eine effektive Data Governance von entscheidender Bedeutung, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Vertrauen der Kunden und Stakeholder zu gewinnen. Indem Organisationen sowohl in die Strukturierung ihrer Dateninfrastruktur als auch in die strategische Verwaltung und Kontrolle ihrer Daten investieren, können sie eine solide Grundlage für Innovation und Wachstum schaffen.
