Daten-Governance ist entscheidend für Unternehmen, die datengetriebene Entscheidungen treffen wollen. Ein starkes Daten-Governance-Programm gewährleistet Datenqualität, Genauigkeit, Sicherheit und Nutzbarkeit.

Die Bewertung der Leistung von Daten-Governance-Strategien erfordert messbare Metriken und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs). Hier werden einige der wichtigsten Metriken und KPIs vorgestellt, die Unternehmen zur Bewertung ihrer Daten-Governance-Initiativen verwenden können.

Was sind Daten-Governance-Metriken und KPIs?

Daten-Governance-Metriken und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) messen die Effektivität eines Daten-Governance-Programms einer Organisation.

Sie können helfen:

• Den geschäftlichen Nutzen von Daten-Governance gegenüber wichtigen Interessengruppen nachzuweisen
• Die Zustimmung der Führungsebene zu erhalten oder aufrechtzuerhalten
• Den Fortschritt einer laufenden Daten-Governance-Initiative zu verfolgen
• Bereiche zur Verbesserung der Daten-Governance zu identifizieren

Daten-Governance-Metriken und KPIs

Die folgenden Metriken und KPIs können helfen, die Datenqualität, Datenkompetenz, Datenverantwortung und den Geschäftswert in Ihrer Organisation zu messen.

1. Datenqualitätsbewertung: Ein Score oder eine Bewertung, die die Genauigkeit, Konsistenz, Aktualität, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit Ihrer Daten darstellt.

Wie zu messen:

• Vollständigkeit: Prozentsatz fehlender Daten in einem Datensatz.
• Genauigkeit: Übereinstimmungsrate einer Stichprobe der Daten mit einer vertrauenswürdigen Quelle.
• Aktualität: Alter der Daten im Verhältnis zu ihrer vorgesehenen Aktualisierungsfrequenz.
• Konsistenz: Widerspruchsrate in Daten zwischen Quellen.
• Zuverlässigkeit: Prozentsatz der Daten, die über die Zeit stabil bleiben.

2. Datenverfügbarkeitsprozentsatz: Die Rate, mit der kritische Datenressourcen zur Nutzung verfügbar sind. Die Beobachtung dieser Metrik kann helfen sicherzustellen, dass Daten bei Bedarf zugänglich sind, die Geschäftskontinuität fördern und betriebliche Störungen reduzieren.

Wie zu messen:

• Gesamte Betriebszeit einer Datenquelle oder eines Systems geteilt durch die Gesamtzeit (in der Regel über einen Monat oder ein Jahr gemessen).

3. Datenvorfallrate: Die Anzahl von Datenverstößen, Datenverlusten, Datenungenauigkeitsvorfällen und/oder was auch immer Ihre Organisation als Vorfall bestimmt. Eine niedrigere Rate deutet auf eine bessere Datensicherheit und Genauigkeit hin, minimiert Geschäftsrisiken im Zusammenhang mit dem Missbrauch von Daten.

Wie zu messen:

• Anzahl der gemeldeten Datenvorfälle über einen bestimmten Zeitraum.

4. Datennutzungs- und Nutzungsrate: Die Rate, mit der Geschäftseinheiten oder Teams Datenressourcen übernehmen und nutzen. Diese Metrik zeigt die Effektivität Ihrer Daten-Governance-Strategien zur Förderung einer datengetriebenen Kultur an.

Wie zu messen:

• Verfolgen Sie die Anzahl der von Abteilungen abgerufenen Datenressourcen oder Abfragen gegenüber den insgesamt verfügbaren Datenressourcen.

5. Datenverwaltungsaktivität: Überwachung wichtiger Aktivitäten für Datenverwalter, wie Datenvalidierung, -korrektur, -anmerkung usw. Bedeutungsvolle Verwaltungsaktivitäten können ein Indikator für aktives Datenmanagement und die Effektivität der Datenverwalter sein.

Wie man es misst:

• Anzahl der bedeutungsvollen Maßnahmen, die von Datenverwaltern über einen bestimmten Zeitraum ergriffen wurden.

6. Schulung und Bewusstseinsniveau zur Datenverwaltung: Die Rate, mit der Mitarbeiter in Datenverwaltungspolitiken und -praktiken geschult und darauf aufmerksam gemacht werden. Regelmäßige, effektive Schulungen stellen sicher, dass die Mitarbeiter mit dem richtigen Wissen über Datenverwaltungspolitiken und bewährte Praktiken ausgestattet sind.

Wie man es misst:

• Befragen Sie Mitarbeiter, überwachen Sie den Prozentsatz der Mitarbeiter, die eine Schulung zur Datenverwaltung abgeschlossen haben, oder verfolgen Sie Quiz-Ergebnisse.

7. Einhaltung von Datenstandards: Die Rate, mit der Daten festgelegten Standards oder Formaten entsprechen. Einheitliche Daten fördern die Benutzerfreundlichkeit im gesamten Unternehmen.

Wie man es misst:

• Führen Sie Audits oder automatisierte Überprüfungen von Datensätzen durch, um nichtkonforme Daten zu identifizieren.

Das Überwachen dieser KPI zur Datenverwaltung ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenverwaltungsstrategien im Laufe der Zeit zu bewerten und zu verfeinern. Indem sie auf diese Metriken achten, können Organisationen eine starke Datenkultur fördern und Wert aus ihren Datenbeständen ziehen.