Datenmanagement und Data Governance? Was ist denn der Unterschied?
In einem Gespräch mit einem Kunden wurde mir kürzlich klar, dass die Begriffe “Datenmanagement” und „Data Governance“ selbst in Fachkreisen häufig unterschiedlich und konträr verstanden und benutzt werden. Nun ist begriffliche Klarheit, und damit die Demokratisierung von Wissen, eine der wesentlichen Säulen für die erfolgreiche Umsetzung von Strategien, Projekten und insbesondere dem Daten Management 😊. Zeit sich mit den Begriffen näher auseinanderzusetzen und zu klären, was die Ursache der Verwirrung sein könnte.
Definition der DAMA
Die DAMA, Herausgeber des Data Management Book of Knowledge (DMBoK), definiert Daten Management (ich bleibe im Englischen der Klarheit halber) wie folgt:
“Data Management is the development, execution, and supervision of plans, policies, programs, and practices that deliver, control protect, and enhance the value of data and information assets throughout their lifecycle”.
Damit wird zuerst einmal klar, was Datenmanagement nicht ist: nämlich nicht die eigentliche “EDV”. Beim Datenmanagement handelt es sich um ein Managementsystem, das, kurz gesagt, den Umgang (Was und Wie) und die Steigerung des Werts von Daten (Warum) zum Inhalt hat.
Dazu benutzt das Datenmanagement Applikationen, die dann Teil der IT-Applikationslandschaft sind (und dessen Daten auch gemanagt werden müssen). Und manchmal beinhalten SW-Applikationen auch Datenmanagement Funktionen: man denke z.B. an CRM-Systeme, die die Einhaltung der Datenschutzvorschriften (DSGVO) erleichtern. Oder Applikationen, die auf Stammdaten zurückgreifen und diese im Rahmen der Lebenszyklus Prozesse der Daten (Erzeugung / Nutzung / Archivierung / Löschung) nutzen und verändern.
Eine passende Analogie zum Datenmanagement ist das IT Service Management (ITSM), z.B. auf Basis der ITIL (Information Technology Infrastructure Library): ein ITSM beschreibt, wie IT Fähigkeiten Kunden und Anwendern in Form von Services zur Verfügung gestellt werden und wie diese gemanagt werden (Lifecycle, Fehler, Verfügbarkeit, Sicherheit, usw.).
Das ITSM beinhaltet eben nicht die Anwendungen selber, sondern deren Verwaltung und hat das Ziel den Wert der IT Infrastruktur einer Organisation zu steigern. Hierbei gibt es Überschneidungen bzw. Synergien mit dem Datenmanagement und der Data Governance.
Abgrenzung Data Management und Data Governance
Eine häufige Fragen von Kunden ist: “Was ist der Unterschied zwischen Data Management und Data Governance?”.
Schaue wir uns zuerst die Definition von Data Governance gemäß ISO an: “Data Governance is the definition, implementation, and management of policies, procedures, structures, roles and responsibilities that outline and enforce the rules of engagement, decision rights and accountabilities for the effective management of information assets.”
Und gemäß obenstehender Definition der DAMA, ist die Data Governance somit ein Teil des Data Managements (“… supervision of …policies …”).
Dies wird durch das DAMA-Rad veranschaulicht, in dem die Data Governance im Mittelpunkt steht und speichenförmig die “operativen” Datenmanagement Praktiken, wie Stammdatenmanagement, Datenqualitätsmanagement, Datenschutz, usw., darum herum angeordnet sind (es gibt noch einige mehr, die nicht abgebildet sind, wie z.B. Datenethik, Data Science).
Hier kommt nun der Fallstrick, denn für die operativen Praktiken wird oft auch der Begriff “Data Management” genutzt. Dies ist der Grund, warum wir den Begriff Strategisches Datenmanagement geprägt haben: Er ist identisch mit der obenstehenden umfassenden Definition der DAMA und inkludiert auch die Datenstrategie und in Abgrenzung dazu nutzen wir “Data Management” oder „Datenmanagement“ für die operativen Felder des Strategischen Datenmanagements (aber eben nicht die operative IT).
Vereinfacht gesagt: die Daten Strategie beschreibt das „Warum“, die Data Governance das „Wie“ und das operative Datenmanagement das „Was“ des Strategischen Datenmanagements.
Data Governance ist nicht Datenqualitätsmanagement
Um die Verwirrung zu vervollständigen, gibt es umgekehrt viele Beiträge über Data Governance, in denen die operativen Praktiken, insb. DQM, Stammdatenmanagement, Metadatenmanagement als Teil der Data Governance betrachtet werden. Beispielhaft sei hier nur ein führender ERP Anbieter erwähnt, der ein Tool für die Stammdatenverwaltung, also eine operative Datenmanagement Praxis, „Master Data Governance“ nennt (das auch einige Governance Aspekte abdeckt, so viel sei der Fairness halber gesagt). Oft wird auch das Thema Data Governance mit Datenqualitätsmanagement in einem Atemzug genutzt, genauso für Datensicherheit und Datenschutz.
Die Tatsache, dass oft der operative Teil als Data Management bezeichnet wird, wirft die Frage auf: Kann es nicht sein, dass viele Kunden nur das operative “Data Management” benötigen und keine Data Governance und auch keine Datenstrategie und daher Datenmanagement für viele Kunden und Anwender eben nur die operativen Felder umfasst?
Diese Frage ist einen eigenen Blogbeitrag wert (folgt in Kürze) und wird oft im Rahmen der Vorteile und Nutzen einer Data Governance diskutiert (z.B. hier). So viel schon einmal vorab: wir meinen, es hängt davon ab!
Wenn Sie mehr über Strategisches Datenmanagement erfahren wollen, schauen Sie sich doch unsere Schulungen und Workshops zum Thema an Grundlagenschulung „Strategisches Datenmanagement“.