Kommentar von Paul Dietrich, Collibra Data-Shopping – ein sorgenfreies Daten-Einkaufs-Erlebnis

Von Paul Dietrich 4 min Lesedauer

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Mit organisatorischen Ansätzen wie „Data Mesh“ und „Datendemokratie“ versuchen Unternehmen, ihre Prozesse in der Cloud zu optimieren und Datensilos zu vermeiden. Großes Potenzial bietet dabei das sogenannte Data-Shopping. Die Idee: Ein Einkaufserlebnis in die Welt der Daten zu bringen. Was erst einmal weit hergeholt klingt, kann die interne Datenkultur jedoch entscheidend voranbringen.

Der Autor: Paul Dietrich ist VP Sales EMEA bei Collibra
Der Autor: Paul Dietrich ist VP Sales EMEA bei Collibra
(Bild: Collibra)

Rund 1,25 Millionen Unternehmen in Deutschland haben Cloud-Technologie bereits im Einsatz. Die Vorteile liegen auf der Hand: Die Cloud ermöglicht es, skalierbar und zu niedrigeren Kosten Anwendungen und Daten zu verwalten und zugänglich zu machen. Dabei schafft die Cloud auch neue Möglichkeiten für Data Governance und somit schnellere, verbesserte Prozesse mit weniger Datensilos.

Um Mitarbeiter, Cloud und Daten miteinander zu verbinden, folgen Unternehmen oftmals organisatorischen Konzepten wie Data Mesh und Datendemokratie. Beide Ansätze regeln, wem die Datenhoheit in Unternehmen zusteht und ermöglichen mehr Eigenverantwortung für Mitarbeiter. Bei Data Mesh liegt die technische Verantwortung bei den Entwicklungsteams, während die Hoheit über die Datenprodukte den Fachbereichen selbst zufällt. Bei der Datendemokratie haben alle Personen im Unternehmen die Möglichkeit, Daten zu sammeln und zu analysieren.

Die Online-Shopping-Experience als Vorbild

Voraussetzung für beide Ansätze ist der einfache Zugang zu den Daten. In diesem Zusammenhang ist auch von Data-Shopping die Rede. In der Theorie wenden Unternehmen beim Data-Shopping das klassische Online-Shopping-Erlebnis auf den Umgang mit Daten an. Im Mittelpunkt steht eine einfach zu bedienende Benutzeroberfläche, mit der Mitarbeiter in Unternehmen die für sie relevanten Daten identifizieren können. So können sie die Daten in einem Datenkatalog suchen und bestimmte Datensätze für sich herausfiltern. Praktisch gesehen ist die Umsetzung für Unternehmen sehr aufwendig: Sie müssen ihre Systeme so bauen, dass ihre Teams auf sichere und zuverlässige Weise Datensätze durchsuchen, sortieren, vergleichen, selektieren sowie den Zugriff auf sie anfordern können. Daher sollten Unternehmen folgende Aspekte bei der Umstellung beachten:

  • Datenqualität und -transparenz: Auffindbare Daten weisen nicht automatisch eine hohe Datenqualität auf. Auch wenn Unternehmen dieses Problem an anderer Stelle lösen müssen, wirkt es sich doch wesentlich auf die Akzeptanz einer Data-Shopping-Lösung aus. Mitarbeiter, die immer wieder sinnlose Daten vorfinden, sind schnell demotiviert.
  • Datenschutz: Daten, insbesondere personenbezogene Daten, unterliegen besonderen Sorgfaltspflichten, die Unternehmen zu jeder Zeit gewährleisten müssen.

Sensible Daten identifizieren und schützen

Gerade der Datenschutz beim Zugriff und der Nutzung sensibler Daten ist eine zentrale Herausforderung beim Daten-Shopping. Die Datenschutzbestimmungen enthalten strenge Vorschriften wie PII (Personally Identifiable Information) und PHI (Protected Health Information), die Unternehmen in eine schwierige Lage bringen: Üben sie zu viel Kontrolle über die Verwendung sensibler Daten aus, verlieren sie die Möglichkeit, einen Mehrwert aus diesen Daten zu ziehen. Sind sie zu nachlässig bei den Richtlinien zur Zugriffskontrolle oder richten gar keine ein, sind sie später nicht in der Lage, den Datenzugriff schnell zu skalieren. Schlimmstenfalls fehlt genau dann den wichtigsten Mitarbeitern der Zugriff – was sich nachteilig auf das gesamte Geschäft auswirken kann.

Mit den folgenden drei Schritten sorgt das Zusammenspiel von Data Governance und Datenqualität für einen gesetzeskonformen Zugriff auf Daten und Analysen in der Cloud:

  • 1. Bestandsaufnahme: Die Daten in Unternehmen sind in den vergangenen Jahren exponentiell gewachsen. Das Daten-Ökosystem stellt meist einen Flickenteppich aus Komponenten verschiedener Generationen dar. Umso wichtiger ist es, ein vollständiges Verständnis über die Unternehmensdaten und Datenquellen zu haben sowie Verantwortung im Team aufzuteilen. Diese Systematisierung der Unternehmensdaten im Vorfeld einer Cloud-Migration bereitet ideal auf eine gesetzeskonforme Nutzung vor.
  • 2. Migration: Bei der Migration selbst ist eine geregelte Datenaufnahme und -umwandlung entscheidend für die Kontextualisierung der Daten und der Identifikation sensibler Daten. Entsprechende Tools können helfen, Daten geordnet und strategisch zu migrieren sowie moderne Richtlinien und die dynamische Durchsetzung in großem Umfang zu ermöglichen. Eine Kernfunktion sollte hier die universelle Daten-Autorisierung bei den Tools sein, um Zugriffskontrollen und Richtlinien vereinfachen, standardisieren und automatisieren zu können.
  • 3. Verzeichnis: Ein Verzeichnis kann von Anfang an helfen, die Datenhaltung in der Cloud zu strukturieren und den Überblick zu behalten. Metadaten, Datenklassifizierungen und technische Metadaten versorgen die Zugriffsmanagement-Engine und Datenpipelines. Wenn Unternehmen ihren Data Lake so mit freigegebenen Datensätzen füllen, sind die Daten im Lake bereits kuratiert – und damit zugriffsbereit und universell verfügbar.

Eine neue Datenkultur

Mit der richtigen Data Governance bietet der Online-Shop der Daten ein reibungsloses Einkaufserlebnis für alle Datenkonsumenten und demokratisiert auf diese Weise die Datennutzung. Mitarbeiter in Unternehmen können so selbst entdecken, welche Daten verfügbar sind und deren Kontext transparent einsehen. Zugleich können sie sie bei gesichertem Datenschutz sorgenfrei vergleichen und auswählen. Das macht Daten-Shopping zum Schlüsselfaktor für Datenintelligenz und Datenkultur eines jeden Unternehmens.

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