Governance-Herausforderungen bei modernen Datenplattformen

Moderne Geschäftsstrategien von Unternehmen basieren zunehmend auf Daten. Angesichts der steigenden Datenanforderungen sind Unternehmen von traditionellen Datenarchitekturen wie Data Warehouses und unterschiedlichen Silos zu einheitlicheren Plattformen für das Datenmanagement übergegangen, wie Data Lakes und Data Lakehouses der dritten Generation.

Angesichts sich entwickelnder Architekturen stehen Unternehmen jedoch auch vor der Herausforderung, ihre Datenbestände auf sichere und konforme Weise effektiv zu verwalten und zu managen. Compliance-Lücken werden für große Unternehmen oft sehr kostspielig und führen zu Bußgeldern in Millionenhöhe und Reputationsverlusten. Um dies zu vermeiden, müssen Unternehmen effektive Praktiken zur Datenverwaltung priorisieren, um ein Höchstmaß an Sicherheit und Datenschutz für ihre Datenbestände zu gewährleisten.

In diesem Blog werden die wichtigsten Data Governance Herausforderungen, denen sich Unternehmen mit modernen Datenplattformen und Lösungen stellen müssen, die es ihnen ermöglichen, diese Probleme mühelos zu meistern.

Zunehmende Datenkomplexität

Traditionell verarbeiteten Data Warehouses und Hubs strukturierte Daten, die später für Analysen und Business Intelligence verarbeitet wurden. Mit Data Lakes und Data Lakehouses der dritten Generation ändert sich die Art des Dateneingangs jedoch schnell.

Datenteams in Unternehmen müssen sich mit einer Mischung aus

• Strukturierte Daten aus herkömmlichen Datenbanken,
• Halbstrukturierte Daten in Formaten wie JSON und XML,
• Große Mengen unstrukturierter Daten aus sozialen Medien, Kundeninteraktionen, Audionachrichten, Dokumenten, Tabellen, Videos usw.

Jeder Typ erfordert unterschiedliche Speicher-, Verarbeitungs- und Governance-Ansätze, was die Datenverwaltung innerhalb einheitlicher Datenplattformen wesentlich komplexer macht.

Herausforderungen bei Metadatenverwaltung und Katalogisierung

Angesichts der zunehmenden Datenkomplexität ist es sehr wichtig zu wissen, über welche Daten Ihr Unternehmen verfügt. Wenn Datenteams unterschiedliche Datensilos in einer einheitlichen Datenplattform konsolidieren, verlieren sie häufig den Überblick über die Art der Daten, die ihnen gehören.

Für eine effektive Datenverwaltung benötigen Unternehmen eine robuste Datenkatalogisierungslösung. Dies würde es Datenteams ermöglichen:

• Entdecken und klassifizieren Sie unterschiedliche Datentypen im gesamten Unternehmen bei der Aufnahme
• Fügen Sie Metadaten-Tags hinzu, die Informationen zur Datenherkunft, Sensibilität, Datenschutzanforderungen und Nutzungsanforderungen enthalten
• Verstehen Sie den Kontext, die Herkunft und die Zusammensetzung der Daten sowie deren Compliance-Anforderungen.

Ohne eine Strategie zur Metadatenverwaltung laufen Unternehmen oft Gefahr, den Überblick über ihre sensiblen Daten zu verlieren, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu gefährden und den Nutzen und die Zugänglichkeit der Daten insgesamt zu verringern. An einem schlechten Tag können solche Herausforderungen Ihr Unternehmen bis zu kosten 20 Millionen Euro durch DSGVO-Bußgelder allein.

Herausforderungen im Bereich Sicherheit und Datenschutz

Data Lakes und Data Lakehouses der dritten Generation stehen vor Herausforderungen in mehreren Sicherheitsdimensionen. Es ist entscheidend, zu kontrollieren, wer auf die gespeicherten Daten zugreift, auf welche Datentypen zugegriffen werden kann und welche Daten sicher geschützt werden müssen, um ein Abfließen zu verhindern.

Datenzugriffskontrolle

Unternehmen müssen detailliertere rollenbasierte Zugriffskontrollen durchsetzen, die die Zugriffsberechtigungen dynamisch an die Rollen der Benutzer und die Sensibilität der von ihnen verarbeiteten Daten anpassen können. Darüber hinaus muss eine Echtzeitüberwachung und -prüfung der Datenzugriffsmuster durchgeführt werden, um Anomalien zu erkennen.

Datenmaskierung und Anonymisierung

Datenschutzbestimmungen wie Datenschutz, CCPA und HIPAA Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen, müssen unbefugten Zugriff und unbefugte Weitergabe verhindern. Dies erschwert jedoch die Prozesse in Nicht-Produktionsumgebungen, da Datenteams häufig auf sensible Dateien zugreifen müssen. Sensible Daten wie PII, PHI und Bankdaten müssen identifiziert und maskiert werden, während für die Analyse anonymisierte Datensätze erstellt werden müssen.

Datenqualität und -konsistenz

Angesichts der zunehmenden Zahl an Datenquellen wird die Aufrechterhaltung der Datenqualität immer wichtiger. Unternehmen müssen automatisierte Datenvalidierungsprozesse in Standard-Aufnahme- und Transformationspipelines implementieren. Datenteams in allen Abteilungen müssen den Dateneingang und -ausgang kontinuierlich überwachen, um Datenanomalien zu erkennen und zu beheben.

Best Practices für eine effektive Datenverwaltung

Entwickeln Sie eine umfassende Data-Governance-Strategie

Der erste Schritt bei der Entwicklung einer effektiven Daten-Governance-Strategie besteht in der Einrichtung funktionsübergreifender Governance-Teams, die die Governance-Ziele überwachen und die Governance-Frameworks regelmäßig überprüfen.

Fördern Sie eine Daten-zuerst-Kultur

Bieten Sie durch die etablierten Governance-Teams regelmäßige Schulungen zur Daten-Governance an, fördern Sie aktiv die Datenkompetenz und geben Sie Anreize für ordnungsgemäße Datenverwaltungspraktiken in allen Geschäftsbereichen und Abteilungen innerhalb der Organisation.

Investieren Sie in fortschrittliche Technologie

Die Integration von KI in moderne Datenplattformen hat erhebliche Vorteile mit sich gebracht. KI-basierte intelligente Datenklassifizierungstechniken zur automatischen Erkennung und Klassifizierung von Metadaten können die Metadatenverwaltung und Katalogisierungsprozesse erheblich vereinfachen. Mit automatisierten Compliance- und Sicherheitstools können Sie Governance- und Compliance-Risiken überwachen und bei Bedarf automatisch Korrekturmaßnahmen ergreifen.

Abschließende Gedanken

Die Aufrechterhaltung effektiver Governance-Praktiken ist nicht länger optional – sie ist strategisch unerlässlich geworden. Das Verstehen und proaktive Beheben inhärenter Governance-Lücken im Datenmanagement-Framework Ihres Unternehmens ist ein wichtiger erster Schritt. Eine effektive Daten-Governance kann diese von einer Compliance-Belastung in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.

Da das Datenvolumen, die Datenvielfalt und die Datenkomplexität ständig zunehmen, sind Unternehmen, die diese Governance-Herausforderungen meistern, am besten aufgestellt, das wahre Potenzial ihrer Daten-Ökosysteme auszuschöpfen.