Data Stewardship (Datenadministration, Datenverwaltung)

Was ist Data Stewardship (Datenadministration, Datenverwaltung)?

Data Stewardship ist die Verwaltung und Überwachung der Datenbestände eines Unternehmens, um Geschäftsanwendern hochwertige, leicht zugängliche und konsistente Daten zur Verfügung zu stellen. Während sich die Data Governance auf übergeordnete Richtlinien und Verfahren konzentriert, liegt der Schwerpunkt des Data Stewardships auf der taktischen Koordination und Umsetzung.

Data Stewards sind für die Datennutzung und die Sicherheitsrichtlinien verantwortlich, die durch die Data-Governance-Initiativen des Unternehmens festgelegt werden. In der Regel fungieren sie als Bindeglied zwischen der IT-Abteilung und dem Geschäftsbereich eines Unternehmens.

Die Rolle erfordert verschiedene technische und geschäftliche Fähigkeiten, darunter Programmierung und Datenmodellierung. Data Stewards sind auch in Bereichen wie Data Warehousing, Storage und Unternehmensstrategie versiert. Für diese Rolle sind ausgeprägte Kommunikations- und Kooperationsfähigkeiten erforderlich.

Einige Unternehmen haben formelle Data-Steward-Positionen geschaffen, die oft mit Mitarbeitern aus verschiedenen Geschäftsbereichen besetzt werden. Andere übertragen die Verantwortung für Data Stewardship an Mitarbeiter, die auch andere Aufgaben haben.

Ein Data Steward kann als Datenkoordinator fungieren, der die Datenbewegungen innerhalb eines Unternehmens verfolgt, oder als Datenkorrektor, der die internen Regeln zur Datennutzung versteht und durchsetzt. Unabhängig davon, wie die Position strukturiert ist, sorgt ein effektiver Data Steward für die Einhaltung vereinbarter Datendefinitionen und -formate, identifiziert Probleme mit der Datenqualität und stellt sicher, dass die Geschäftsanwender die festgelegten Datenstandards einhalten.

Ein Unternehmen kann ein Data-Stewardship-Programm als Teil seines gesamten Data Lifecycle Management (DLM) oder zur Unterstützung von Projekten zur Verbesserung der Datenqualität einsetzen. Ein Data Steward arbeitet häufig mit Datenarchitekten, Business-Intelligence-Entwicklern, Entwicklern von ETL-Programmen (Extraktion, Transformation und Laden), Data Ownern und anderen zusammen, um die Datenkonsistenz und Qualitätsmetriken aufrechtzuerhalten. Datenqualitäts-Tools und Data-Profiling-Software sind wichtige Technologiekomponenten vieler Data-Stewardship-Programme.

Warum ist Data Stewardship wichtig?

Die Position des Data Stewards – und tatsächlich die gesamte Informationsverwaltung – hat sich in der zweiten Dekade des 21. Jahrhunderts zu einer entscheidenden Rolle entwickelt. Daten und die daraus gewonnenen Informationen werden immer wertvoller. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf Daten und die daraus gewonnenen Erkenntnisse, um strategische Entscheidungen zu treffen, taktische Aktivitäten voranzutreiben und digitale Transformationsinitiativen zu unterstützen.

Daten müssen korrekt und aktuell sein und Führungskräften, Managern und Mitarbeitern jederzeit und überall zur Verfügung stehen. So können sie datengestützte Entscheidungen treffen. Korrekte und zugängliche Daten treiben auch Technologieinitiativen voran, wie beispielsweise Programme für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI), deren Funktionieren von Daten abhängt.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Stewards

Zu den Aufgaben eines Data Stewards gehören die Bestandsaufnahme von Unternehmensdaten, die Festlegung des Zugriffs darauf und die Ermittlung, wo sie benötigt werden. In der Regel sind sie dafür verantwortlich, die Genauigkeit und Verfügbarkeit der Daten sicherzustellen. Zu den Aufgaben eines Data Stewards kann jedoch auch gehören, Wege zu identifizieren und zu formulieren, wie Unternehmensdaten genutzt werden können, um Wettbewerbsvorteile auf dem Markt zu schaffen.

Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Stewards variieren je nach Reifegrad des Datenprogramms innerhalb eines Unternehmens. Für Data Stewards, deren Positionen neu in einem Unternehmen sind und deren Data Governance sich noch in den Anfängen befindet, können ihre Aufgaben darin bestehen, Daten aus mehreren Datenbanken und Plattformen zu konsolidieren. Möglicherweise sind sie auch mit der Einrichtung von Prozessen für eine optimale Datenverwaltung betraut.

Data Stewards in Unternehmen mit ausgereifteren Datenprogrammen, in denen diese grundlegenden Arbeiten bereits erledigt sind, konzentrieren sich in der Regel auf höherwertige Aufgaben. Dazu können die Sicherstellung der Datenqualität, die Überwachung der Einhaltung der vom Governance-Programm festgelegten Datenstandards und -richtlinien sowie die Förderung von Datenanwendungsfällen innerhalb des Unternehmens gehören.

Im Allgemeinen gehören zu den Aufgaben eines Data Stewards:

• Verwaltung von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Sicherstellung der Qualität der Daten, die das Unternehmen sammelt, speichert und verwendet.
• Dokumentation und Durchsetzung von Regeln für die Datenerfassung, -speicherung und -nutzung.
• Umsetzung der Richtlinien und Standards im Data-Stewardship-Programm des Unternehmens.
• Sicherstellung des Zugriffs auf die richtigen Daten durch die richtigen Benutzer zur richtigen Zeit, je nachdem, ob es sich um private, unternehmensbezogene oder sensible Informationen handelt.
• Unterstützung bei der Erstellung und Umsetzung von Prozessen und Verfahren für die Datenerfassung, -speicherung, -nutzung und -sicherheit.
• Identifizierung von Möglichkeiten zur Nutzung von Daten zur Förderung der Unternehmensziele.

Data Stewards sind für die Verwaltung aller vom Unternehmen erfassten und genutzten Daten verantwortlich und stellen sicher, dass die vom Data-Governance-Programm festgelegten datenbezogenen Regeln eingehalten werden.

Was sind die Vorteile eines Data-Stewardship-Programms?

Data-Stewardship-Programme unterstützen Unternehmen in mehrfacher Hinsicht. Im Folgenden sind einige der Vorteile eines solchen Programms aufgeführt:

• verbesserte Datenqualität
• bessere Datendokumentation
• klare, prägnante Datenrichtlinien und -prozesse
• effiziente und effektive Analyseprogramme
• häufige Nutzung von Daten für Entscheidungen
• verbesserte Einhaltung datenbezogener Vorschriften
• weniger Fehler in datengesteuerten Prozessen und Entscheidungen
• geringere Risiken im Zusammenhang mit datenbezogenen Sicherheits- und Datenschutzanforderungen

Was sind die Herausforderungen eines Data-Stewardship-Programms?

Data Stewardship bringt mehrere Herausforderungen mit sich, darunter die folgenden:

• Datenschutz und Vertraulichkeit. Data Stewards müssen sensible Kundendaten, wie zum Beispiel personenbezogene Daten, in einem Datenbereich schützen, der durch Schutzmaßnahmen wie die Datenschutz-Grundverordnung der Europäischen Union geregelt ist.
• Uneinheitliche Datenqualität. Unterschiede in der Datenqualität zwischen Systemen oder Abteilungen können die Datenintegrität beeinträchtigen und es den Stewards erschweren, eine standardisierte und zuverlässige Data Stewardship aufrechtzuerhalten.
• Begrenzte Ressourcen. Data Stewardship erfordert Investitionen in Zeit, Tools und qualifiziertes Personal. Wenn die entsprechenden Investitionen nicht getätigt werden, sind Data Stewards möglicherweise nicht in der Lage, große, komplexe Datenbereiche zu verwalten.
• Widerstand gegen Veränderungen. Mitarbeiter oder Teams können sich gegen die Einführung neuer Prozesse und Tools wehren, und so die Umsetzung von Best Practices verlangsamen.
• Compliance-Probleme. Data Stewards müssen sich schnell an ständig wechselnde gesetzliche und branchenbezogene Standards anpassen, um kostspielige Governance-Lücken zu vermeiden.

Einsatz eines Data-Stewardship-Programms

Eine Organisation kann einen einzigen Data Steward oder mehrere Fachleute in dieser Rolle haben. Wie dies geschieht, hängt von der Größe des Unternehmens, der Kritikalität seiner Datenanforderungen, der Reife seines Datenprogramms, seiner Branche und seinen Geschäftszielen ab. Unternehmen mit mehreren Data Stewards können diese bestimmten Geschäftsbereichen oder bestimmten Datentypen zuweisen.

Zu den Einsatzbereichen eines Data-Stewardship-Programms gehören die Überwachung und Verwaltung folgender Bereiche:

• Unternehmensdaten und -abläufe, einschließlich des Data Lifecycle Managements, das festlegt und durchsetzt, wie lange Daten aufbewahrt werden.
• Datenqualitätsprogramme, einschließlich der Festlegung und Verwendung von Qualitätsmetriken sowie Verfahren zur Qualitätserkennung und -korrektur.
• Datenschutz, Sicherheit und Risikomanagement gemäß den Standards, die in Zusammenarbeit mit dem Data-Governance-Programm, dem Sicherheitsteam, der Rechtsabteilung und der Risikofunktion festgelegt wurden, einschließlich der Implementierung und Überwachung von Kontrollen.
• Unternehmensrichtlinien und -verfahren für den Zugriff auf Daten, um sicherzustellen, dass autorisierte Benutzer zum gewünschten Zeitpunkt und im gewünschten Format auf die Daten zugreifen können, und zwar in einer Weise, die die Vertraulichkeit und Integrität der Daten gewährleistet.

Das Data-Stewardship-Team arbeitet mit dem restlichen Data-Governance-Team zusammen. Data Stewardship ist die Gruppe, die die Unternehmensziele, die Risikotoleranz, die Sicherheitsanforderungen und die strategischen Bedürfnisse in Bezug auf Daten festlegt.

Data Stewards arbeiten auch mit den Datenverantwortlichen (Data Owner) der Organisation zusammen, bei denen es sich in der Regel um Führungskräfte und Abteilungsleiter handelt, die dafür verantwortlich sind, die für ihre jeweiligen Funktionen erforderlichen Daten zu identifizieren und zu verstehen, wie ihre Funktionen Daten zur Erreichung der Unternehmensziele nutzen werden. Die Daten können Unternehmensdaten und Daten umfassen, die an anderer Stelle erhoben wurden.

Data Steward versus Datenanalyst versus Datenwissenschaftler

Unternehmen mit Data Stewards erwarten von ihnen, dass sie eng mit den Datenanalysten und Datenwissenschaftlern zusammenarbeiten, die auf Daten zugreifen und diese analysieren, um vergangene Trends zu verstehen, Muster zu erkennen und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.

Obwohl alle drei Berufsgruppen mit Daten umgehen, sind Data Stewards nicht dasselbe wie Datenanalysten und Datenwissenschaftler. Datenanalysten und Datenwissenschaftler rufen Daten ab, organisieren sie, analysieren und bearbeiten sie, um Erkenntnisse zu gewinnen und Schlussfolgerungen zu ziehen.

Sie verwenden Daten, um Berichte über die Leistung und den aktuellen Zustand einer Organisation zu erstellen und unterstützen so Führungskräfte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Datenanalysten und -wissenschaftler nutzen Daten, um Erkenntnisse über zukünftige Ergebnisse zu gewinnen. Sie verwenden Daten auch für prädiktive Analysen, zum Beispiel um die wahrscheinlichsten Ergebnisse zu ermitteln, indem sie verschiedene Variablen innerhalb des Szenarios ändern und anpassen.

Unternehmen müssen Daten nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Finanzinstitutionen und der Einzelhandel betrachten Daten als entscheidend für die Bereitstellung von Dienstleistungen und Waren. Darüber hinaus sehen einige Branchen die Nutzung von Daten als zentral für ihre Existenz an. Darüber hinaus existieren neue Bereiche wie Robotik und KI ausschließlich aufgrund der Daten, auf denen sie basieren. Diese Faktoren machen Data Stewards zu einem wesentlichen Bestandteil eines modernen Unternehmensteams.

Data Stewardship versus Data Governance

Data Stewardship umfasst das praktische Datenmanagement. Eine erfolgreiche Data Stewardship gewährleistet Genauigkeit, Zugänglichkeit und Qualität innerhalb eines bestimmten Datenbereichs, wie zum Beispiel Kundendaten oder Finanzkennzahlen. Sie stellt außerdem sicher, dass die Daten den Geschäftsanforderungen entsprechen und für die Entscheidungsfindung zuverlässig bleiben.

Data Governance hingegen umfasst die Schaffung eines übergeordneten Governance-Rahmens, an den sich Data Stewards halten müssen. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien, Standards und Data-Governance-Regeln für das gesamte Unternehmen. Data Governance ist das übergeordnete System, das festlegt, wem die Daten gehören, wie sie verwendet werden und welche Best Practices durchgesetzt werden müssen. Data Stewards setzen all dies in bestimmten Bereichen um, beispielsweise bei Kundeneinblicken oder Betriebsprotokollen.