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Data Governance: sechs Vorlagen vom Betriebsmodell bis zur Löschung

Wie Data Governance als Sequenz läuft: Betriebsmodell, Entscheidungen von Intake bis Abschluss, Datenkatalog, Qualitätsregeln, Lineage und Lebenszyklus, ergänzt um Glossar, Zugriffsantrag und Legal Hold.

Data Governance entscheidet, wem ein Datensatz gehört, was er bedeutet, welches Qualitätsniveau gilt, woher er kommt und wann er gelöscht werden darf. Die sechs Vorlagen folgen diesem Weg: Das Betriebsmodell mandatiert Stewards, ein Entscheidungsprozess klärt Konflikte, Katalog, Qualität, Lineage und Lebenszyklus arbeiten auf dieser Grundlage.

Die Sequenz beginnt vor dem einzelnen Datensatz. Das Betriebsmodell benennt Sponsor, Domänenverantwortliche, Stewardship, Entscheidungsrechte und Taktung. Der Governance-Prozess führt einen Konflikt, fehlenden Eigentümer oder eine Ausnahme von Intake bis zur belegten Entscheidung. Danach registriert und zertifiziert der Datenkatalog das Asset.

Qualität, Lineage und Lebenszyklus arbeiten gegen diesen Eintrag. Regeln und Toleranzen werden mit Eigentümer überwacht; Lineage verfolgt Bericht oder Modell bis zu Quellfeldern; der Lebenszyklusprozess prüft Klassifikation, Freigabe, Aufbewahrung, Hold und belegte Löschung.

Ein Katalog ohne Entscheidungsrechte lässt Definitionen, Zugriff und Qualitätsprobleme offen. Glossar, Datenzugriffsantrag und Legal Hold sind Governance-Entscheidungen neben der Sequenz. Eigene Vorlagen für Datenrichtlinie und Aufbewahrungsplan gibt es nicht.

Einzelfehler und gemeinsame Stammdaten liegen in Datenqualität und Stammdaten. Pipelines und Migrationen gehören zu Data Engineering; Systemzugriff für Joiner und Leaver zur Access Governance.

Die Abfolge

  1. Schritt 1: Vorlage für ein Betriebsmodell der Data Governance

    Vorlage für ein Data-Governance-Betriebsmodell zur Definition von Mandat, Domänen, Entscheidungsrechten, Stewardship-Rollen, Gremien, Einführung, Kennzahlen und regelmäßiger Überprüfung.

  2. Schritt 2: Daten-Governance-Prozess: vom Problem bis zum Abschluss

    Vorlage für einen Daten-Governance-Prozess zur Abgrenzung von Problemen, Zuweisung von Verantwortung, Bewertung domänenübergreifender Auswirkungen, Dokumentation von Entscheidungen und nachweisbarer Umsetzung.

  3. Schritt 3: Datenkatalog-Prozess: von der Erfassung zur Zertifizierung

    Vorlage für einen Datenkatalog-Prozess zur Erfassung eines Datenbestands, Anreicherung von Metadaten, Zuweisung von Stewardship, Prüfung des Nutzungskontexts, Zertifizierung und Pflege.

  4. Schritt 4: Flussdiagramm für den Datenqualitätsmanagement-Prozess

    Vorlage für Datenqualitätsmanagement zur Priorisierung kritischer Daten, Definition messbarer Regeln, Überwachung von Ergebnissen und dauerhaften Verankerung vorbeugender Verbesserungen.

  5. Schritt 5: Flussdiagramm für die Dokumentation der Datenlineage

    Vorlage zur Datenlineage-Dokumentation für die Abgrenzung einer Ausgabe, Rückverfolgung von Quellenabhängigkeiten, Abbildung von Transformationen, Validierung von Nachweisen und Pflege bei Änderungen.

  6. Schritt 6: Flussdiagramm für den Datenlebenszyklusmanagement-Prozess

    Vorlage für Datenlebenszyklusmanagement mit Erhebung, Validierung, Klassifizierung, Speicherung, Nutzung, Freigabe zur Weitergabe, Aufbewahrung, Sperren, Archivierung und nachgewiesener Löschung.

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