Föderierte Governance: Eine gemeinsame Verantwortung
Die Föderation ist eine Organisation rund um Daten, die in der Lage ist, alle Daten zu bündeln. Da die Daten aus verschiedenen Quellen stammen, müssen sie durch die Einrichtung einer Organisation (Governance) und Systeme (Baustein/Rahmenwerk) gebündelt werden, die ihre Implementierung im Unternehmen ermöglichen oder erleichtern. Dies haben wir in unserem vorherigen Artikel über das logische Datengewebe diskutiert.
Aus organisatorischer Sicht beinhaltet die Föderation die vollständige Umsetzung der Daten-Mesh-Logik, indem den Datenverantwortlichen die Verantwortung für die Produktion einerseits, aber vor allem die Verantwortung für deren Qualität andererseits übertragen wird. So haben Geschäftseinheiten große Freiheit im Umgang mit ihren Daten und erhalten die grundlegende Aufgabe, sicherzustellen, dass die Daten von allen für alles genutzt werden können.
Um diese Aufgabe bestmöglich zu erfüllen, ist es offensichtlich, dass auf höherer Ebene gemeinsame Governance-Regeln festgelegt werden müssen. Dies ist die klassische Funktionsweise der föderalen Governance, angewendet auf das Daten-Mesh in einem Unternehmen. Es bietet der Organisation sowohl eine funktionale als auch eine technische Vision durch die Rückverfolgbarkeit von Informationen, die bisher bei der Nutzung des Datenbestands gefehlt hat. Dadurch gewinnen wir auch an Reaktionsfähigkeit und Agilität, da wir die natürliche Organisation des Unternehmens respektieren und gleichzeitig eine neue Perspektive auf Daten bringen, die nicht mehr ein Nebenprodukt der IT, sondern ein eigenständiges Produkt sind.
Die grundlegenden Prinzipien der föderierten Daten-Governance
Zwei grundlegende Aspekte ermöglichen die Umsetzung der föderierten Governance von Daten und Datenprodukten: Einerseits bereitet die technische Organisation die Daten und Metadaten vor, modelliert und stellt sie bereit und bietet eine umfassende Sicht auf das Ökosystem. Andererseits basiert die menschliche Organisation auf der Durchführung eines eigenständigen Projekts, das eine starke Unterstützung von den Fachbereichen, der Geschäftsleitung und der IT-Abteilung erfordert, unabhängig von den eingesetzten Tools.
Die Steuerung der Informationen erfordert eine datenorientierte Organisation innerhalb der Struktur, um die richtigen Prozesse zu definieren. Es geht darum, zu klären, was innerhalb des Unternehmens zu tun ist und wer die Zielgruppe ist, basierend auf drei Themenbereichen:
- Das Wissen: Welche Geschäftsprozesse sind im Einsatz? Auf welcher konsolidierten Unternehmenskenntnis arbeiten wir? Mit welcher gemeinsamen Sprache, die im gesamten Unternehmen geteilt wird (Glossar/Semantik)?
- Die Personen: Wer sind die Sponsoren? Mit welcher Organisation? Auf welche Kompetenzen können wir uns stützen?
- Die Governance: Sie betrifft die Qualität und Konsistenz der Daten, das Data Lineage (das heißt das Verzeichnis der Datenflüsse und ihrer Metadaten), die Sicherheit (Zugangsrichtlinien zu den Daten), die Vertraulichkeit und allgemein die Konformität. Dies sind Themen, die so viele Ansprechpartner und Akteure haben werden, wie es nötig ist.
Die technischen Lösungen zur Umsetzung des Data Mesh begleiten die Unternehmen nicht bis ins Detail bei der Definition der Rollen und Managementregeln. Dies bleibt ein Prozess, der im Laufe der Reife des Unternehmens und der Entwicklung seines Datenökosystems verfeinert wird.
Föderierte Governance und die Rollenverteilung
Es wird deutlich, dass es notwendig ist, die Fachbereiche zu befragen und einzubeziehen, um konkret die Akteure zu bestimmen, die in der Lage sind, an der Definition der gemeinsamen Sprache, der Managementregeln und der Prozesse (insbesondere der Validierung) mitzuwirken, in Übereinstimmung mit den eingesetzten Tools. Mehrere Akteure spielen eine Rolle, wobei es wichtig ist, die Verantwortung für die Datenqualität nicht allein auf die Schultern der IT-Abteilung zu legen, um nicht schnell in Schwierigkeiten zu geraten.
Es ist eine Teamarbeit, bestehend aus denjenigen, die am meisten Interesse an der Frage haben. Ein Pool von Data Scientists, die Position des Data Security Officers in der Organisation, der Zugang der Data Engineers zu Informationen, die kontinuierliche Einbindung der Data Stewards beim Data Office, dem Dreh- und Angelpunkt des Ganzen, all dies muss noch festgelegt werden.
Zunächst ist es wichtig, die Datensätze zu definieren, auf denen die Qualitätsarbeit durchgeführt wird. Nach Jahren der Betonung der Bedeutung qualitativ hochwertiger Daten haben Unternehmen immer noch Schwierigkeiten zu wissen, wie sie das Thema angehen sollen. Die Erfahrung zeigt, dass die Qualität nicht immer gewährleistet ist. Während Tools helfen können (und eine große Hilfe sind), Probleme wie Duplikate oder Harmonisierung gemäß den Normen zu lösen, können sie nichts zur endgültigen Validierung der Daten beitragen. Dies ist eine Aufgabe, die nur der Mensch übernehmen kann, beginnend mit der Einführung von Data Quality Scoring, um die Praktiken zu verbessern. Je nach Organisation kann diese Aufgabe beispielsweise dem Data Steward übertragen werden (der über das Fachwissen des betreffenden Bereichs verfügt), unter der Kontrolle des Datenverantwortlichen, der die Eignung für den Anwendungsfall überprüft.
Es ist relativ einfach, die technischen Bausteine zur Implementierung einer Data Mesh-Organisation im Unternehmen zu implementieren, aber die Schaffung einer föderierten Governance erfordert die Bewertung des Reifegrads, die Beherrschung der IT-Organisation, das Verständnis der Bedürfnisse der funktionalen Referenten sowie die Analyse der Datenarchitektur und der Archivierungslösungen, unter anderem.
Anschließend wird darauf geachtet, Schritt für Schritt vorzugehen, um eine ausreichende Datenqualität zu gewährleisten, um gültige Modelle und dann betriebsbereite Datenprodukte zu erstellen. Der Prozess wird das Unternehmen dazu bringen, die Relevanz seines Datenbestands zu hinterfragen, insbesondere der ältesten, die kostspielig (in mehr als einer Hinsicht) ohne Garantie der Nutzung aufbewahrt werden. Dies könnte dann der erste Schritt sein, um die Nutzung der Information Assets und die Umweltziele in Einklang zu bringen, eine große Frage, wenn es darum geht.
Dieser Artikel ist Teil einer Serie über Data Mesh.
