Inspiriert von Ash Mauryas Geschäftsmodell des „Lean Canvas“ richtet sich der Lean Data Governance Canvas von Zeenea an Data Manager, deren Aufgabe es ist, die Data Governance in ihren Unternehmen zu klären und zu orchestrieren. Aus methodischer Sicht besteht der Lean Data Governance Canvas aus zwei Teilen:
- Die Elemente auf der linken Seite stellen ein Governance-System dar
- Die Elemente auf der rechten Seite sind einer Organisation inhärent
Es ist wichtig zu wissen, dass es sich bei diesem Lean Data Governance Canvas um ein Toolkit für die Umsetzung der Data Governance handelt. Die Akteure müssen iterieren, um im Laufe der Zeit einen LDGC mit möglichst wenigen Hypothesen zu erstellen.
Bleiben Sie trotzdem aufmerksam! Es sollte nicht einen einzigen Canvas geben, der das gesamte Unternehmen repräsentiert, sondern separate Canvas für die strategische und die operative Ebene.
Die im Lean Canvas hervorgehobenen Ideen müssen kohärent sein und die strategischen Ziele des Unternehmens berücksichtigen.
Lean Data Governance Canvas: die Methodik
0 – Strategische Ziele
Bevor Sie Ihr Abenteuer mit dem Lean Data Governance Canvas beginnen, ist es wichtig, die strategischen Erwartungen des Unternehmens zu beleuchten und sich folgende Fragen zu stellen:
Was sind die strategischen Ziele des Unternehmens und des Vorstands? Wie lässt sich das auf die Daten- und IT-Abteilung übertragen?
1 & 2 – Segmentierung der Data Citizens und ihre Probleme
Überlegen Sie sich zunächst eine Persona. Nehmen Sie sich anschließend Zeit, um über bis zu drei Herausforderungen nachzudenken, denen sich diese Gruppe stellen muss:
Wer sind die Data Citizens, an die Sie sich wenden möchten?
Welches sind die drei wichtigsten Probleme/Risiken, welche die Data Governance für das definierte Segment zu lösen versucht?
Ihre Data Citizens sind entweder die Verantwortlichen für Ihre Data Governance (Dateneigentümer, Datenverwalter, IT-Wächter usw.) oder die Produzenten / Konsumenten der Daten (Management, Lieferkette, CRM, Data Science, Marketing usw.). Ihre Risiken können eine oder mehrere dieser Personen betreffen.
3 – Compliance
Die digitale Transformation führt zu höheren Anforderungen an die Compliance (z. B. DSGVO). Um Ihre Einschränkungen im Auge zu behalten, notieren Sie Ihre Compliance-Anforderungen und stellen Sie sich folgende Frage:
Welche Risiken ergeben sich aus den Compliance-Anforderungen (einschließlich der Überwachung)?
4 – Value-Proposition
Dieser Teil des LDGC konzentriert sich auf den Wert, den Data Governance den Citizens der segmentierten Daten bringen wird.
Warum sollten Sie die Einführung einer Data Governance für definierte Segmente aufschieben?
Die Value Proposition ist einzigartig, kongruent und ansprechend für die von den Daten betroffenen Nutzer. Die Kommunikation oder die Marketingunterstützung können manchmal eine große Hilfe bei der Formalisierung einer Value Proposition sein. Zögern Sie nicht, sich an die entsprechenden internen Teams zu wenden.
5 – Lösungen
In diesem Abschnitt werden die Maßnahmen und Prinzipien definiert, mit denen Sie die Probleme Ihrer Segmente überwinden und sich an der Value Proposition orientieren können. Ohne zu sehr ins Detail zu gehen:
Was sind die drei wichtigsten Prinzipien, um die Probleme der verschiedenen Data-Citizen-Segmente zu lösen?
In diesem Canvas muss eine Lösung nicht berücksichtigen, was bereits vorhanden ist, und wird nicht nach Zeit oder Budget bestimmt. Der Canvas ist kein Timing-Projekt, sondern ein zukunftsgerichtetes Projekt, das als MVP (Minimum Viable Product) für den ersten Schritt betrachtet werden sollte.
6.1 – Zielindikatoren
Diese Indikatoren definieren die Leistung der eingeführten Data Governance im Segment Ihrer Data Citizens. Sie werden die Lösung des Problems und den Wert Ihrer Governance-Regeln messen.
Welche Indikatoren müssen gemessen werden, um den Fortschritt der angestrebten Value Proposition zu bestätigen?
6.2 – Konnektivitätsindikatoren
Diese Messgrößen sind Indikatoren, welche die Leistung der Data Governance definieren, die auf den Informationsquellen, die Sie zuvor aufgelistet haben, implementiert wurde.
Welche Schlüsselindikatoren müssen gemessen werden, um die Leistung der Data Governance-Regeln für eine Quelle zu validieren?
7 – Datenquellen
Welche „absolut notwendigen“ Datenquellen werden zu Beginn für Ihre definierten Data Citizen-Segmente den größten Wert liefern?
Datenquellen sind ein wertvolles Gut für datengestützt arbeitende Teams. Das Ziel besteht also darin, ihren Wert zu finden. Die massenhafte Produktion und Vollständigkeit von Daten führen unmittelbar zu einer hohen Komplexität, die nicht einfach kontrolliert werden kann. Die Wahl sollte auf der Grundlage des Werts der Daten für die Zwecke des Unternehmens getroffen werden.
8 – Technische Anforderungen
Ermitteln Sie die technischen Voraussetzungen, die geschaffen werden müssen, um die Governance-Parameter zu messen und/oder die Value Proposition umzusetzen.
Welche Technologien und Werkzeuge werden benötigt, um die zugehörigen Parameter zu messen?
9 – Personelle Anforderungen
Ermitteln Sie erforderliche Fähigkeiten und Ressourcen, um die Data Governance mit Leben zu füllen, sie zu fördern und im Zieldatensegment zu messen.
Wer sind die Betroffenen und welche Tricks und Interaktionen sind mit Blick auf die Value Proposition und ihren Erhalt notwendig?
Die Entwicklung des Lean Data Governance Canvas im Laufe der Zeit
Nachdem Sie sich auf diese ersten Schritte konzentriert haben, ist es wichtig, sie zu testen! Wir ermutigen die Nutzer des Lean Data Governance Canvas, dieses Werkzeug so oft wie möglich – in mehreren Durchläufen – zu überarbeiten und zu testen, was zu einem erfolgreichen Data-Governance-Modell führen sollte. Auch wenn diese Workshops einige Schwierigkeiten mit sich bringen, sind wir davon überzeugt, dass diese Arbeit Ihnen Zeit, Energie und Geld sparen wird. Denken Sie daran: Mit dem Lean Data Governance Canvas ist es möglich, etwas aufzubauen, das alle im Unternehmen wollen und respektieren.
Laden Sie unser Data Governance Toolkit herunter
Bei Zeenea verwenden wir dieses Tool unter anderem, um Data-Governance-Programme zu implementieren. Mit unserer Metadaten-Management-Plattform können Sie sich mit all Ihren Datenquellen verbinden, die Ihre Daten automatisch in ein zentrales Repository importieren und dort aktuell halten. Mit unserem Tool kann jeder – die entsprechenden Fähigkeiten vorausgesetzt – den Datenbestand eines Unternehmens erkunden, verstehen und ihm vertrauen.
Unternehmen vertrauen Zeenea, wenn es darum geht, die Herausforderungen einer effektiven Data Governance in einer Lean-Start-up-Umgebung zu meistern, die interne Nutzung von Daten zu fördern und gleichzeitig die Risiken zu begrenzen!
