Was ist Data Governance?

Data Governance ist ein grundsätzlicher Ansatz zur Verwaltung von Daten während ihres Lebenszyklus, von der Erfassung und Aufnahme bis hin zur KI-Datenanalyse und sicheren Vernichtung. Im Zuge der Umstellung auf KI-basierte Architekturen sind Daten zum wertvollsten Asset für die Förderung von Innovationen geworden. Der Wert dieser Daten wird jedoch erst dann realisiert, wenn sie vertrauenswürdig, auffindbar und verwaltet sind. Eine moderne Datenverwaltung sorgt dafür, dass Data Scientists und Data Engineers auf hochwertige Daten zugreifen können, um präzise Modelle und autonome Agents zu erstellen. Eine effektive Governance ermöglicht es Unternehmen, schneller von Rohdaten zu KI-gestützten Maßnahmen zu gelangen, den Datenlebenszyklus zu automatisieren und gleichzeitig strenge Sicherheits- und Compliance-Standards einzuhalten.

Erfahren Sie, wie Sie durch eine einheitliche Datenverwaltung aus Daten Assets machen

Whitepaper herunterladen

Data Governance für das KI-Zeitalter

Data Governance umfasst alle Verfahren, mit denen für die Sicherheit, Korrektheit, Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten sowie den Datenschutz gesorgt wird. Die Daten können dann von Menschen analysiert, für Machine Learning und zum Erstellen von Agents verwendet werden.

Governance bedeutet, interne Standards für die Erfassung und Verarbeitung von Daten festzulegen, damit sie „KI-bereit“ sind. Dabei wird festgelegt, wer auf sensible Daten zugreifen darf, und sichergestellt, dass die Demokratisierung von Daten nicht zu Sicherheitsrisiken oder Compliance-Verstößen führt.

Warum moderne Data Governance für KI entscheidend ist

Der Trend hin zu KI-Datenanalysen macht eine einheitliche Governance zu einer geschäftlichen Notwendigkeit. Inhalte, die die Lücke zwischen traditioneller Analytik und generativer KI schließen Ohne eine solide Governance sind KI-Initiativen mehreren Risiken ausgesetzt:

Datensilos: Informationen, die in isolierten Systemen gespeichert sind, verhindern die Schaffung eines einheitlichen Data Lakehouse.
Schlechte Datenqualität: Ungenaue Daten führen zu „Halluzinationen“ in KI-Agenten und zu unzuverlässigen Geschäftserkenntnissen.
Datenberechtigungen: Agents können ohne die entsprechenden Anmeldedaten auf sensible Daten zugreifen, die als Ausgaben für Personas angezeigt werden.
Compliance-Lücken: Wenn Daten nicht gemäß Vorschriften wie der DSGVO oder dem CCPA verarbeitet werden, kann dies die KI-Bereitstellung verzögern.

Welche Vorteile bietet Data Governance?

KI-gestützte Erkenntnisse schneller gewinnen

Automatisieren Sie die Datenaufnahme bis zur prädiktiven Analyse, um Kundinnen und Kunden schneller zu erreichen und zu bedienen.

Bessere Kostenkontrolle

Durch die Vereinheitlichung Ihrer Datenarchitektur können Sie Datenduplikate vermeiden und den Bedarf an teurem, nicht verwaltetem Speicher reduzieren.

Einhaltung regulatorischer Anforderungen verbessern

Sie können sich proaktiv auf neue Vorschriften vorbereiten und gleichzeitig sensible Daten mit Steuerelementen auf Klassenebene verwalten.

Datendemokratisierung ermöglichen

Daten-Engineers und Analysten erhalten über einen KI-gestützten Katalog Self-Service-Zugriff auf verwaltete Daten.

Risiken in Echtzeit verwalten

Mit der Echtzeit-Datenverarbeitung können Sie Ihre gesamte Datenbankflotte auf unbefugten Zugriff oder Sicherheitsverstöße überwachen.

Meistern Sie Ihre geschäftlichen Herausforderungen mit Google Cloud

Neukunden erhalten ein Guthaben im Wert von 300 $ für Google Cloud.

Sprechen Sie mit einem Google Cloud-Vertriebsexperten, um Ihre besonderen Herausforderungen im Detail zu besprechen.

Data Governance in der Cloud

Mit der zunehmenden Einführung von Cloud- und serverlosen Architekturen muss die Governance Transparenz und Kontrolle bieten, ohne die Agilität zu beeinträchtigen.

Automatisierte Metadatenkatalogisierung: Knowledge Catalog ist das beste Beispiel dafür. Es handelt sich um einen KI-gestützten Katalog, der geschäftliche, technische und betriebliche Metadaten für alle Daten- und KI-Dienste in Google Cloud zentralisiert.
Interoperabilität für offene Formate: Google Cloud Lakehouse und Knowledge Catalog unterstützen eine integrierte Governance für offene Tabellenformate wie Apache Iceberg. So können dieselben Richtlinien für verschiedene Engines wie BigQuery und Spark verwendet werden.
Skalierbare Zugriffssteuerung: BigQuery bietet skalierbare Sicherheit durch Kontrollen auf Datenklassenebene (Sicherheit auf Spaltenebene) und automatisierte Zugriffsverwaltung für anspruchsvolle Unternehmens-Workloads.

Wofür wird Data Governance verwendet?

Data Governance ist erforderlich, um sicherzustellen, dass Daten sicher, vor fremdem Zugriff geschützt, nutzbar und mit internen und externen Datenrichtlinien konform sind. Data Governance erlaubt das Festlegen und Erzwingen von Kontrollen, die einen umfangreicheren Datenzugriff zulassen. Diese Kontrollen sorgen dann für die erforderliche Sicherheit und den benötigten Datenschutz. Hier einige gängige Anwendungsfälle:

Datenadministration

Im Rahmen von Data Governance wird die Zuständigkeit und Verantwortung sowohl für die Daten als auch die Prozesse, die ihre ordnungsgemäße Verwendung sicherstellen, oft an sogenannte „Data Stewards“ übertragen.

Datenqualität

Data Governance wird auch verwendet, um eine geeignete Datenqualität sicherzustellen. Darunter fallen alle Maßnahmen oder Methoden, die dafür sorgen, dass die Daten genutzt werden können. Datenqualität wird im Allgemeinen anhand von sechs Größen gemessen: Korrektheit, Vollständigkeit, Konsistenz, Rechtzeitigkeit, Gültigkeit und Eindeutigkeit.

Datenverwaltung

Dieses umfassende Konzept umfasst alle Aspekte der Verwaltung von Daten als Unternehmens-Asset, von der Erfassung und Speicherung bis zur Nutzung und Überwachung. Damit wird sichergestellt, dass Daten sicher, effizient und kostengünstig genutzt werden, bevor sie vernichtet werden.