Data-Governance-Serie Teil 4 – Ihr müsst nur „alles“ ändern

Governance […] bezeichnet allgemein das Steuerungs- und Regelungssystem im Sinn von Strukturen einer politisch-gesellschaftlichen Einheit wie Staat, Verwaltung, Gemeinde, privater oder öffentlicher Organisation. (Wikipedia)

Dieses Zitat kommt von der Quelle universellen Wissens (Wikipedia, nicht dem Hitchhiker’s Guide To The Galaxy). Lasst es einmal kurz sacken.

Wenn wir dieses Zitat ernst nehmen, bedeutet die Einführung von Data Governance, das Bereitstellen von drei Frameworks: eines für Prozesse, eines für Organisationsstrukturen und und eines für Regeln, Gesetze und Normen für die Arbeit mit Daten. Und „Arbeit mit Daten“ meint sowohl die Beziehungen der Daten untereinander als auch die Interaktion mit den Daten oder deren Kommunikation.

Wer wie wir im Bereich der Digitalisierung und Verwaltungsmodernisierung aktiv ist, braucht also nicht nur die Strukturen, um die Beziehungen der Daten untereinander sondern auch mit den Menschen zu definieren, die mit den Daten interagieren. Und wir müssen für diese Interaktionen Prozesse und Regeln festlegen. Also geht es nicht nur darum, wer welche Daten verwenden darf, sondern auch um Prozesse, die diese Regeln in die Praxis umsetzen und überwachen.

Nicht zuletzt geht es aber bei Governance immer auch um Regeln, Gesetze und Normen. Gesetze sind typischerweise extern motiviert: die DSGVO ist für ein Unternehmen gültig und muss eingehalten werden. Regeln und Normen können entweder extern (HIPAA oder BaFin sind gute Beispiele hierfür) oder eben intrinsisch motiviert sein (zum Beispiel Verhaltensregeln für den Umgang mit Daten oder ein intern definierter Verhaltenskodex).

Einige Prozesse, Strukturen und Regeln sind bei der Speicherung von Daten immer gegeben. Kein Unternehmen lässt seine Daten vollkommen ungeschützt herumliegen. Aber wenn Organisationen wachsen oder sich Anforderungen verändern, müssen auch die Strukturen und Prozesse angepasst werden. Deshalb ist es wichtig, einen Prozess für deren Anpassung mit zu etablieren.

Verantwortung übernehmen

Governance einzuführen bedeutet immer, Verantwortlichkeiten zu definieren. Prozesse und Strukturen zu haben, in denen man den Umgang mit Daten regelt, hilft nur, wenn es in der Organisation jemanden gibt, der diese Prozesse definiert, sie an neue Rahmenbedingungen anpasst und sich darum kümmert, dass sie jeden Tag befolgt werden.

Wenn wir uns auf die in Teil 3 der Serie eingeführten Bausteine von Data Governance beziehen, benötigen wir für jeden Baustein jemanden in der Organisation, der für diesen Baustein verantwortlich ist. Und natürlich, wenn wir über größere Organisationen mit umfassenden Datenbeständen sprechen, wird es unmöglich eine Person zu finden, die die Verantwortung für den Baustein in allen Unternehmensbereichen übernimmt. In diesem Fall werden das eher Personen sein, die für einen Baustein für einen gewissen Datenbereich Verantwortung übernehmen. Die Verantwortung wird also einerseits horizontal aufgeteilt, indem Mitarbeiter:innen für die Daten verantwortlich sind, mit denen sie arbeiten, und andererseits vertikal in dem Sinne, dass zwischen fachlicher und technischer Verantwortung unterschieden wird. Der Admin wird sich typischerweise nicht für die fachliche Definition der Daten verantwortlich fühlen und die Mitarbeiter:innen der Fachabteilung nicht für Ladegeschwindigkeiten oder Backups in den Datenbanken. Stattdessen übernimmt jede:r Verantwortung für die Daten und den Aspekt der Datenverarbeitung mit dem er oder sie eben täglich zu tun hat.

Dabei kann auch die technische Verantwortung nochmals unterteilt werden in einen eher funktionalen Bereich und in einen der eher die technische Umsetzung betrifft.

Typischerweise spricht man daher bei Data Governance von drei Rollen, die besetzt werden:

• Data Owner (deutsch oft „Datenverantwortliche“) sind die Personen, die die Daten kennen und verstehen. Data Owner definieren Qualitätskriterien für die Daten und Regeln, die Anwendung finden müssen. Darüber hinaus definieren Data Owner, wie bestimmte Probleme adressiert werden müssen. Data Owner können die fachlichen Aspekte der Daten erklären und übernehmen die Verantwortung für die fachliche Definition der Daten.
• Data Stewards (deutsch oft „Daten-Stewards“) sind die Personen, die sich um das Tagesgeschäft der Arbeit mit den Daten kümmern. Sie verstehen die fachlichen Anforderungen, die die Data Owner definieren und übersetzen sie in technische Konzepte. Sie kümmern sich darum, dass die Probleme im Sinne der Data Owner gelöst werden und können auf technischer Ebene erklären, wie die Daten zusammenspielen. Sie sind die Expert:innen, die wissen, welche Information in welcher Tabelle welcher Datenbank gespeichert werden und wie sie abgefragt werden können.
• Data Custodians (deutsch oft „Daten-Admins“) sind die Personen, die die technischen Details der Datenspeicherung kennen. Sie administrieren und verwalten Datenbanken und sind für die Sicherheit der Daten verantwortlich.
  Natürlich funktionieren diese Rollen nur Hand in Hand im engen Austausch. Der Steward muss die fachlichen Konzepte verstehen und die Regeln kennen und verstehen, die der Data Owner definiert. Data Stewards müssen dabei auch Feedback zur Umsetzbarkeit von Ideen geben, so dass die Data Owner ihre Verantwortung bestmöglich übernehmen können. Ebenso müssen die Data Stewards in der Lage sein, mit den Data Custodians zu kommunizieren und mit ihnen gemeinsam eine sinnvolle Implementierung von Prozessen zu entwickeln.

ANMERKUNG: In vielen Organisationen wird nicht zwischen den Aufgaben von Data Custodians und Data Stewards getrennt, oftmals fallen beide Rollen auf dieselbe Person. In größeren, stark hierarchisch aufgebauten Organisationen ist es jedoch nicht unüblich, die Verantwortung aufzuteilen.

Silos aufbrechen

Für die meisten Organisationen ist es ein großer Schritt, die genannten Rollen zu definieren und die Verantwortungen der Rollen klar festzulegen. Data Owner zu haben, die für ihren Datenbereich die Regeln und Regularien kennen und definieren, ist aber keine effiziente Arbeitsweise, da es Regularien oder Gesetze gibt, die mehrere Datenbereiche betreffen können (die DSGVO zum Beispiel). Deshalb ist Data Governance immer auch als gesamtheitliches Vorhaben der Organisation zu sehen. Es gibt Entscheidungen, die auf einer höheren Hierarchie-Ebene getroffen werden müssen, deshalb werden oftmals auch Teile der Geschäftsleitung in Data Governance Vorhaben mit eingebunden (oftmals der Chief Data Officer, CDO, oder der Chief Information Officer, CIO). In der Praxis können sich Mitglieder:innen der Geschäftsleitung aber nur im beschränkten Umfang mit Themen der Daten-Arbeit beschäftigen, sie sind daher eher Sponsoren und eine zusätzliche Hierarchieebene zwischen ihnen und der Arbeitsebene wird etabliert. Diese Ebene ist meist ein sogenanntes Data Governance Board. Hier sind verschiedene Mitglieder:innen vertreten, die gemeinsam die Verantwortung dafür übernehmen, die Richtlinien der C-Level-Sponsoren umzusetzen und sie in gemeinsame Initiativen zu übersetzen und dafür Sorge zu tragen, dass sie von allen Data Ownern und Data Stewards gleich verstanden und umgesetzt werden.

Ein typisches Szenario wäre wie folgt: der CxO formuliert ein strategisches Ziel wie „wir möchten sicherstellen, dass unser Lieferprozess nicht mehr aufgrund der Datenqualität leidet“. Das Data Governance Board würde sich dann die Datenqualitätsberichte ansehen und herausfinden, wo typische Datenprobleme auftreten, die die Lieferprozesse beeinflussen. Im nächsten Schritt würde das Data Governance Board sich auf Ziele für die einzelnen Data Owner verständigen und diese kommunizieren. Die Data Owner definieren dann, wie für ihren Bereich die Ziele erreicht werden können und setzen sie gemeinsam mit den Data Stewards und Data Custodians um.

Nachdem diese Schritte durchlaufen wurden, wird der Erfolg mit Hilfe der Datenqualitätsberichte gemessen (manchmal werden auch neue Datenqualitätsberichte definiert und umgesetzt) und am Ende auch indem geprüft wird, ob die Maßnahmen die gewünschten Resultate geliefert haben, im Beispiel also, ob die Anzahl der Lieferungen mit Lieferproblemen reduziert wurde.

Natürlich ist es wichtig, festzustellen, dass das alles keine einmaligen Vorgänge sind. Wenn sich Organisationen weiterentwickeln, gibt es neue Geschäftsmodelle, neue Schnittstellen, neue Produkte und Kunden. Ebenso entstehen neue Fehler bei der Datenverarbeitung. Dann werden neue Initiativen nötig, die diese Fehler beseitigen. Wichtig ist es dabei, von Anfang an die Maßnahmen zu prüfen und die Ergebnisse messbar zu machen und zu überwachen.

Die Dinge, die sich ändern

Die Einführung von Verantwortlichkeiten und einer Kette von Verantwortung von der obersten Hierarchie-Ebene einer Organisation bis hin zum Administrator eines einzelnen Servers führt zu einer geteilten Verantwortung.

Jede Person, die Teil dieser Kette ist, wird sich für die Daten verantwortlich fühlen, mit denen sie arbeitet. Und auch Personen, die nicht Teil der Kette sind, werden die Kette kennen und auf die Verantwortlichen zugehen, wenn sie Hilfe benötigen oder Fehler erkennen. Darüber hinaus, hilft die Definition klarer Verantwortlichkeit den Menschen, zu wissen, wann und wie sie handeln können. Das bedeutet der gesamte Umgang mit Daten in der Organisation wird sich ändern.

Am Ende – um zu den Bilder von Teil 1 dieser Serie zurück zu kehren – ist die Folge der Einführung von Data Governance in einer Organisation, dass Leckage oder das Verwässern des „Öls des 21. Jahrhunderts“ zu verhindern. Und wenn Leckage passiert, wissen alle Beteiligten, mit wem sie sprechen müssen, um ein Leck zeitnah zu stopfen. Das verbessert den Umgang mit Daten erheblich.

Auch für die Personen, die mit den Daten arbeiten wird es besser sein, in klar definierten Rollen Verantwortung zu übernehmen. Vermutlich haben sie viele der Verantwortlichkeiten, die jetzt definiert werden bereits vorher ausgefüllt. Aber ohne ein klares Mandat und ohne das Recht, Dinge zu entscheiden oder zu ändern. Data Governance gibt ihnen den Rahmen vor, in dem sie sich bewegen können. Das gibt ihnen Freiheit, was ihren Arbeitsalltag erleichtert.

Was sich also für die neuen Rolleninhaber zunächst wie eine riesige Veränderung anfühlt, wird am Ende eine große Verbesserung für sie bringen, aber nur ein kleiner Schritt für ihre tägliche Arbeit sein. Aus ihrer Sicht, kann die Einführung von Data Governance daher mit einem Zitat von Douglas Adams zusammengefasst werden:

Größtenteils harmlos (Per Anhalter durch die Galaxis)

Dieser Beitrag ist in etwas ausführlicherer Form in Englischer Sprache auch auf meinem privaten Blog erschienen.