Digitalisierung

Data Governance als Hebel für datengetriebene Wertschöpfung

Der Weg zu einer datengetriebenen Organisation

Lesedauer: 11 Minuten

07. Juli 2022 von Dominik Lis und Michael Arbter

Data Governance als Hebel für datengetriebene Wertschöpfung
© Adobe Stock / Blue Planet Studio

Unternehmen benötigen einen hohen Reifegrad für das Datenmanagement, um innovative Wertschöpfungsmöglichkeiten mit existierenden Datenbeständen zu realisieren. In diesem Zusammenhang gewinnt die Rolle von Data Governance als Instrument zur Verankerung einer Datenorganisation immer mehr an Bedeutung. Im Zuge der Digitalisierung müssen Unternehmen im Kontext der Data Governance weitreichende Einflussfaktoren und Anwendungsszenarien, z. B. durch den unternehmensübergreifenden Datenaustausch oder durch die Nutzung von Daten in digitalen Geschäftsmodellen, berücksichtigen. Um als Organisation neuartige Chancen der Wertschöpfung auf Basis von Daten zu realisieren, ist es daher erforderlich, Mitarbeitende verstärkt über die strategische Relevanz von Daten zu sensibilisieren, die notwendige Reife im Umgang mit Daten zu erlangen und über den „Tellerrand“ der internen Datenlandschaft nach Wertschöpfungsmöglichkeiten zu schauen. Im Beitrag lesen Sie:wie sich das Themengebiet Data Governance im Rahmen der Digitalisierung weiterentwickelt,welche Herausforderungen bei der Einführung von Data Governance berücksichtigt werden sollten,welche Maßnahmen für den Aufbau einer Data-Governance-Organisation betrachtet werden sollten. Die Bedeutung von Daten ist im digitalen Zeitalter unumstritten. Das Potenzial der Wertschöpfung mit Daten ist durch eine Vielzahl an Erfolgsgeschichten in allen Domänen nachweisbar [1]. Die Wahrnehmung von Daten als Befähiger von neuartigen Geschäftsmodellen und datengetriebenen Innovationen hat sich dadurch grundlegend verändert, weshalb die Signifikanz von Daten für Unternehmen als strategisches Asset stark gewachsen ist [2]. Im Zuge dieser Entwicklung nimmt „Data Governance“ als Rahmenwerk einen besonderen Stellenwert ein, da es Unternehmen dazu befähigt, Daten und Informationen zielgerecht zu organisieren und wertschöpfend zu nutzen [3]. Bei einer Annäherung an das Themengebiet der Data Governance wird schnell ersichtlich, dass sich trotz eines umfangreichen Publikationsspektrums…

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[1] OECD: Data-Driven Innovation: Big Data for Growth and Well-

Being, 1. Aufl. s.l. (2015).

[2] Otto, B.: Data Governance. In: Business & Information Systems

Engineering 3 (2011) 4, S. 241–44.

[3] Weber, K.; Otto, B.; Lis, D.: Data Governance. In: Hildebrand, K.;

Gebauer, M.; Mielke, M. (Hrsg.): Daten- und Informationsqualit.t.

Wiesbaden (2021).

[4] Weber, K.; Klingenberg, C.: Data Governance. Der Leitfaden für

die Praxis. München (2021).

[5] Brüning, A.; Gluchowski, P.; Kaiser, A.: Data Governance – Einordnung,

Konzepte und aktuelle Herausforderungen (2017).

[6] Gr.ger, C.: Industrial analytics – An overview. In: it - Information

Technology 0 (2021) 0.

[7] Abraham, R.; Schneider, J.; vom Brocke, J.: Data governance: A

conceptual framework, structured review, and research agenda.

In: International Journal of Information Management 49

(2019), S. 424–38.

[8] Harvard Business Review: Why Is It So Hard to Become a Data-

Driven Company? Abgerufen von https://hbr.org/2021/02/

why-is-it-so-hard-to-become-a-data-driven-company. Abrufdatum

16.02.2022.

[9] Harvard Business Review: Companies Are Failing in Their

Efforts to Become Data-Driven. Abgerufen von https://hbr.

org/2019/02/companies-are-failing-in-their-efforts-to-become-

data-driven. Abrufdatum 16.02.2022.

[10] Gr.ger, C.: There is no AI without data. In: Communications of

the ACM 64 (2021) 11, S. 98–108.

[11] Otto, B.; Jarke, M.: Designing a multi-sided data platform: findings

from the International Data Spaces case. In: Electronic

Markets 29 (2019) 4, S. 561–80.

[12] Lis, D.; Otto, B.: Data Governance in Data Ecosystems – Insights

from Organizations. In: AMCIS 2020 Proceedings (2020).

[13] Shaping Europe’s digital future: A European approach to

artificial intelligence. Abgerufen von https://digital-strategy.

ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence.

Abrufdatum 21.02.2022.

[14] Kremser, W.; Brunauer, R.: Do we have a Data Culture? In: Haber,

P.; Lampoltshammer, T.; Mayr, M. (Hrsg.): Data Science – Analytics

and Applications. Wiesbaden (2019).

[15] Windt, B.; Borgman, H.; Amrit, C.: Understanding Leadership

Challenges and Responses in Data-driven Transformations. In:

Bui, T. (Hrsg.): Proceedings of the 52nd Hawaii International

Conference on System Sciences 2019.

[16] Fadler, M.; Legner, C.: WHO OWNS DATA IN THE ENTERPRISE?

RETHINKING DATA OWNERSHIP IN TIMES OF BIG DATA AND

ANALYTICS. In: ECIS 2020 Research Papers (2020).

[17] Lis, D.; Otto, B.: Towards a Taxonomy of Ecosystem Data Governance.

In: Bui, T. (Hrsg.): Proceedings of the 54th Hawaii International

Conference on System Sciences (2021).

 




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