Die Bedeutung von Datenmanagement und Datenverwaltung nimmt mit der Verbreitung von generativer KI und der ständig wachsenden Datenmenge weiter zu. Effektive Datenqualitätsverwaltung (DQM), unterstützt durch adaptive Datenverwaltung (ADG), ist heute wichtiger denn je und sollte ein zentrales Ziel für datengetriebene Organisationen sein.
Die Landschaft der Datenverwaltung und ihre bewährten Verfahren verändern sich rasant. Neue regionale Datenschutzgesetze und die Forderung der Verbraucher nach Transparenz haben klare und konsistente Praktiken zu einem Muss gemacht. Für viele Organisationen ist die Einführung von Datenverwaltung eine defensive Reaktion auf neue Vorschriften. Gute Datenverwaltung bietet jedoch weit mehr als nur eine Absicherung; sie kann Effizienz, Zusammenarbeit und eine Kultur der datengesteuerten Entscheidungsfindung fördern.
Generative KI bedeutet eine dramatische Veränderung in der Art und Weise, wie Daten gesammelt und genutzt werden. Unternehmen werden feste, aber flexible Datenvorschriften benötigen, um effektiv auf die schnellen Veränderungen durch neue Technologien reagieren zu können. Eine robuste DQM in Verbindung mit adaptiven Datenverwaltungspolitiken stellt sicher, dass Entscheidungen auf hochwertigen Informationen basieren und dabei ein Rahmen geschaffen wird, der nahezu unbegrenzte Anpassungsfähigkeit und Flexibilität ermöglicht.
Die hohen Kosten von schlechten Daten
Eine unzureichende DQM kann teure Auswirkungen haben. Laut Gartner kosten Daten von niedriger Qualität Unternehmen jährlich fast 10 Millionen US-Dollar; allein in den USA belaufen sich die Kosten für schlechte Daten auf mehr als 3 Billionen US-Dollar pro Jahr. Schlechte Daten wirken sich direkt auf die Bilanz aus; für fast 90% der US-Unternehmen bedeutet dies einen durchschnittlichen Umsatzrückgang von 12%. Diese Kosten resultieren aus einer Vielzahl von Effekten, darunter Rufschädigung, verpasste Chancen, geringe Datennutzung aufgrund von mangelndem Vertrauen, hohe Datenschulden und gestiegene Kosten und Ineffizienzen bei der Datenverarbeitung.
Aber für eine effektive DQM, insbesondere im großen Maßstab, muss sie von DG geleitet werden. Datenverwaltung bezieht sich auf die breite strategische Philosophie einer Organisation zur Verwaltung, Nutzung und Sicherung von Daten. Sie definiert nicht nur die Richtlinien für den Umgang mit Daten in der Organisation, sondern auch die daran beteiligten Personen, deren Rollen und Verantwortlichkeiten in Bezug auf Daten sowie die Grundprinzipien, die der Strategie zugrunde liegen.
Leider haben weniger als 50% der Organisationen eine solche Philosophie implementiert. Innerhalb derjenigen, die dies getan haben, sind die Bemühungen oft auf die Einhaltung von Vorschriften und wenig mehr ausgerichtet. Diese Art der defensiven DG konzentriert sich auf das Bereinigen, Qualifizieren, Pflegen und Sichern von Daten, und obwohl dieser Ansatz wichtige Schutzmaßnahmen bietet, begrenzt er oft die Agilität und Komplexität bei Entscheidungen.
Ein DG-Modell, das eine proaktive (oder offensive) Herangehensweise fördert, kann über die Einhaltung hinausgehen und Organisationen dabei helfen, spezifische Geschäftsziele oder Mitarbeiterverhalten ins Visier zu nehmen. Gut gestaltete DG kann über das gesamte operative Spektrum eingesetzt werden, um Ziele wie die Sicherstellung der Informationssicherheit, die Einhaltung sich entwickelnder Datenschutzvorschriften, die Entwicklung von Datenkompetenz, die Aufrechterhaltung feingranularer Zugriffsberechtigungen und die prompte Beantwortung von Informationsanfragen anzustreben.
Adaptive Datenverwaltung
Schlanke, adaptive Datenverwaltung bietet eine Alternative zu defensiven, kontrollbasierten Strategien. Anstelle eines Top-Down-Datenrahmens, der für alle gleich ist, verfolgt ADG einen proaktiveren und kooperativeren Ansatz, um klare Richtlinien zu schaffen, die die Datenverwendung ermöglichen, anstatt sie zu beschränken. Datenprozesse werden entwickelt, um nicht nur die Einhaltung sicherzustellen, sondern auch, um sich an die organisatorischen Ziele und Prioritäten auszurichten und sich mit ihnen weiterzuentwickeln. Mit der Flexibilität zur Anpassung von Datenprozessen für spezifische Zwecke und Anwendungsfälle ermöglichen schlanke Methoden Entscheidungsträgern Möglichkeiten, die mit restriktiveren defensiven Haltungen nicht möglich sind.
Gerecht oder nicht, Datenrichtlinien gelten als störend für die bereits vorhandenen Verfahren und verursachen zusätzliche Arbeit bei nur geringem wahrgenommenem Wert, und mangelnde Einhaltung kann die sorgfältig gestalteten Datenprozesse leicht ausbremsen. Durch einen gemeinsamen Ansatz zur Gestaltung von Richtlinien gibt ADG den Datenverbrauchern ein direktes Mitspracherecht bei der Gestaltung flexibler Richtlinien, die sich an verschiedene Abteilungen und Kontexte anpassen. Die Festlegung klarer Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenbesitzer, Datenverwalter und Datenbenutzer und die Integration von Governance in bestehende Workflows reduziert Konflikte und Nichtkonformität und fördert eine datengesteuerte Kultur.
Regulatorische Einhaltung mag nicht alles sein, was DG zu bieten hat, aber sie ist von entscheidender Bedeutung. Angesichts der erheblichen neuen und aktualisierten Datenschutzgesetze in Europa und Nordamerika im Jahr 2023 zeigt ein kürzlich veröffentlichter Bericht, dass nur die Hälfte der US- und UK-Organisationen sich darauf vorbereitet fühlt, die neuen Anforderungen zu erfüllen. Die Flexibilität, die im Kern von ADG steht, ermöglicht es, schneller auf regulatorische Änderungen zu reagieren und sich reibungsloser an verschiedene lokale Gesetze in multinationalen Unternehmen anzupassen.
ADG und KI
Der Aufstieg der generativen KI, eingeleitet durch die Einführung von OpenAI’s ChatGPT im November 2022, stellt eine radikale Veränderung für Geschäftsabläufe dar, wobei McKinsey schätzt, dass generative KI dem globalen Wirtschaft jährlich 2,6 Billionen bis 4,4 Billionen US-Dollar hinzufügen könnte. Die öffentlich zugängliche Version von ChatGPT zog in nur fünf Tagen eine beispiellose Million Benutzer an und erreichte in zwei Monaten 100 Millionen. OpenAI hat auch bedeutende Partnerschaften mit Kunden wie Morgan Stanley und der Regierung von Island angekündigt, und eine Vielzahl anderer KI-Dienste wie Bard, Claude, GitHub Copilot und Stable Diffusion sind ChatGPT auf den Markt gefolgt, und bieten neue Möglichkeiten der Automatisierung und die Aussicht auf gesteigerte Produktivität und reduzierte Kosten.
Da generative KI-Tools revolutionäre neue Möglichkeiten zur Nutzung von Daten ermöglichen, werden sich auch die Arten, wie Organisationen Daten sammeln, behandeln, bewerten und konzipieren, ändern. Die KI-Governance ist nicht nur erforderlich, um die Einhaltung sicherzustellen und eine bessere ROI für neue Technologien zu erzielen, sondern auch, um die Werte und Ethik des Unternehmens zu wahren. Da die Stellung der KI in sozialen und regulatorischen Strukturen noch im Wandel ist, wird die Agilität bei der Ausarbeitung und Umsetzung von Richtlinien und Prozessen entscheidend sein, um die KI-Revolution erfolgreich zu bewältigen.
Angesichts neuer Technologien gilt immer noch das alte Sprichwort „Schrott rein, Schrott raus“; Eine zuverlässige, effektive KI kann nicht auf einem Fundament aus schlechten Daten aufgebaut werden. Daher müssen Parameter festgelegt werden, um die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Qualität der Ausgangsdaten zu messen. Um zu verhindern, dass KI-Algorithmen zu „Black Boxes“ werden, ist es wichtig, robuste Leitlinien für ihren Einsatz und ihre Überwachung festzulegen, beispielsweise die Anforderung von Audit Trails und die Festlegung regelmäßiger Überprüfungs- und Iterationszyklen. Darüber hinaus muss die Ausgabe neuer KI-Prozesse überwacht werden, um Voreingenommenheit oder „Halluzinationen“ zu erkennen und die Qualität im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Ein agiler Ansatz zur KI-Governance wird Organisationen helfen, den Wert der KI zu maximieren, und Anpassungsfähigkeit ist entscheidend, um aufkommenden Risiken und bewährten Verfahren zu begegnen.
Eine Größe passt nicht für alle
Eine vielschichtige Governance ist aus denselben Gründen erfolgreich wie jede andere Richtlinie oder jeder andere Prozess; sie ist relevant und nützlich. Natürlich hängt dies alles von transparenten, logischen Datenrichtlinien, reaktionsfähigen Feedbackmechanismen und benutzerfreundlichen Technologien ab. Die richtige Kombination dieser Faktoren erhöht die Einhaltung in der Organisation und stellt sicher, dass Entscheidungen unter Berücksichtigung von Risikobewusstsein und Sicherheit getroffen werden.
Die Umstellung auf ADG erfordert Zeit; Sie erfordert eine radikale Neugestaltung der philosophischen Herangehensweise einer Organisation an Daten und Analysen. Während die richtige Software für die Umsetzung jeder Datenrichtlinie unerlässlich ist, geht es bei ADG genauso um Betriebsabläufe, Sicherheit, Risikomanagement, Mitarbeitererfahrung und Kundenbindung wie um Technologie. Die gute Nachricht ist, dass es sich bei diesem Framework um einen schlanken Ansatz handelt, und der beste Weg, große Veränderungen mit ADG zu erreichen, besteht darin, klein anzufangen und von dort aus aufzubauen.
Anleitung zur Implementierung einer ADG
Adaptive Datenverwaltung ermöglicht es Unternehmen, sich an veränderte Geschäftsbedingungen und Anforderungen zu adaptieren, indem sie Datenstrategien und -lösungen flexibel gestalten. Dies kann besonders in sich schnell verändernden Branchen und Umgebungen nützlich sein. Hier ist eine grundlegende Anleitung zur Implementierung einer adaptiven Datenverwaltung:
Bewertung des aktuellen Zustands
- Analysieren Sie Ihre bestehenden Dateninfrastrukturen, -systeme und -prozesse.
- Identifizieren Sie Stärken, Schwächen, Chancen und Risiken in Ihrer aktuellen Datenverwaltungsstrategie.
Festlegung von Geschäftszielen
- Definieren Sie klare Geschäftsziele und Anforderungen, die durch die adaptive Datenverwaltung erreicht werden sollen.
- Beachten Sie dabei sowohl kurz- als auch langfristige Perspektiven.
Technologiebewertung
- Untersuchen Sie verfügbare Technologien und Tools, die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit in der Datenverwaltung unterstützen.
- Bevorzugen Sie Lösungen, die Skalierbarkeit, Interoperabilität und einfache Integration ermöglichen.
Datenmodellierung
- Erstellen Sie adaptive Datenmodelle, die Veränderungen in den Geschäftsanforderungen berücksichtigen können.
- Nutzen Sie Techniken wie Datenabstraktion und modulare Datenarchitekturen.
Automatisierung nutzen
- Implementieren Sie Automatisierungstools, um Routineaufgaben wie Datensynchronisation, Datenbereinigung und Datenintegration zu erleichtern.
- Überlegen Sie, Machine Learning und KI-Tools zu nutzen, um adaptive Prozesse zu fördern und datengesteuerte Entscheidungen zu erleichtern.
Einführung eines Feedback-Systems
- Etablieren Sie Mechanismen, um regelmäßiges Feedback von Stakeholdern und Endbenutzern zu erhalten.
- Nutzen Sie dieses Feedback, um Ihre Datenverwaltungsprozesse kontinuierlich zu überprüfen und anzupassen.
Schulung und Fortbildung
- Investieren Sie in die Schulung Ihres Teams, um sicherzustellen, dass sie die Tools und Prozesse der adaptiven Datenverwaltung effektiv nutzen können.
- Fördern Sie eine Kultur des lebenslangen Lernens und der Anpassungsfähigkeit.
Datenschutz und Compliance
- Stellen Sie sicher, dass Ihre adaptive Datenverwaltungsstrategie die geltenden Datenschutzgesetze und -bestimmungen einhält.
- Implementieren Sie Sicherheitsprotokolle und -richtlinien, um die Integrität und Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten.
Kontinuierliche Überprüfung
- Setzen Sie regelmäßige Überprüfungen und Audits Ihrer Datenverwaltungsstrategie und -prozesse an.
- Passen Sie Ihre Ansätze an, basierend auf technologischen Fortschritten, Geschäftsanforderungen und Feedback.
Durch die Implementierung dieser Anleitung können Unternehmen eine adaptive Datenverwaltung einführen, die sowohl reaktionsfähig als auch proaktiv auf Veränderungen in der Geschäftsumgebung reagiert. Es ermöglicht ihnen, wettbewerbsfähig zu bleiben und die Vorteile von Daten in einer sich ständig verändernden Welt zu nutzen.
