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Data Governance: Grundlagen, Konzepte und Anwendungen

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Other Authors:	Gluchowski, Peter 1962- (Editor)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Heidelberg dpunkt.verlag 2020
Edition:	1. Auflage
Series:	Edition TDWI TDWI Wissen
Subjects:	Data-Warehouse-Konzept Datenmanagement Datenqualität Unternehmen Business Intelligence Datenschutz Metadaten Datenpflege Datenqualitätsmanagement IT-Governance Digitale Transformation Aufsatzsammlung
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Literaturverzeichnis Seite 219-227
Physical Description:	xvii, 233 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783864907555 3864907551

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adam_text	IX INHALTSUEBERSICHT TEIL I GRUNDLAGEN 1 1 DATA GOVERNANCE - EINFUEHRUNG UND UEBERBLICK 3 PETER GLUCHOWSKI 2 DATA GOVERNANCE ALS WEGBEREITER DER DIGITALISIERUNG 13 CARSTEN DITTMAR - CHRISTIAN FUERBER 3 GOVERNANCE IN KOMPLEXEN BL-LANDSCHAFTEN 33 MICHAEL HAHNE 4 DATA-GOVERNANCE-REIFEGRAD 51 HERBERT STAUFFER 5 DATENETHIK 65 ANSELM SCHULTZE TEIL II KONZEPTE, LOESUNGEN UND TOOLKATEGORIEN 83 6 KOMPONENTEN FUER ZUFRIEDENSTELLENDE DATENQUALITAET UND STAMMDATEN 85 LARS IFFERT 7 DER DATENKATALOG: DAS FUNDAMENT DER DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE 99 WOLF ERLEWEIN * JOERG WESTERMAYER 8 SELF-SERVICE-DATENBEREITSTELLUNG IM DATA-SCIENCE-UMFELD: DER EMANZIPIERTE ANWENDER 111 MICHAEL ZIMMER 9 DATAOPS ALS BASIS UND TREIBER EINER ERFOLGREICHEN DATA GOVERNANCE 125 KLAUS DETERNPLE 10 HARMONISIERUNG VON DATA-WAREHOUSE- UND DATA-LAKE-DATENARCHITEKTUREN 143 FRANK LEISTEN X INHALTSUEBERSICHT TEIL III ANWENDUNGEN 157 11 DATA GOVERNANCE: PROBLEMFELDER IN DER UMSETZUNG VON BL-INITIATIVEN UND LESSONS LEARNED 159 DANIEL EIDUZZIS 12 PRUEFUNG VON DATA GOVERNANCE IN FINANZINSTITUTEN - EIN GOOD-PRACTICE-ANSATZ 177 DANIEL KURT * FLORIAN KNOLL 13 DATA GOVERNANCE IM KONTEXT VON MARISK AI 4.3.4: PROTOTYPISCHE UMSETZUNG EINER AUDIT-ANWENDUNG ZUR EINSCHAETZUNG DES ERFUELLUNGSGRADES 193 ALEXANDER PASTWA * SARAH FAHIM * GUIDO GOLLA ANHANG .207 INDEX A AUTOREN 209 B ABKUERZUNGEN 215 C LITERATUR 219 229 XI INHALTSVERZEICHNIS TEIL I GRUNDLAGEN 1 1 DATA GOVERNANCE - EINFUEHRUNG UND UEBERBLICK 3 PETER GLUCHOWSKI 1.1 BEGRIFFLICHE EINORDNUNG ............................................................................. 3 1.2 DATA-GOVERNANCE-FRAMEWORK .................................................................. 6 1.2.1 STRATEGIE ..................................................................................... 7 1.2.2 AUFBAUORGANISATION .................................................................... 8 1.2.3 RICHTLINIEN, PROZESSE UND STANDARDS ..................................... 10 1.2.4 MESSEN UND BEOBACHTEN ......................................................... 10 1.2.5 TECHNOLOGIE ............................................................................... 11 1.2.6 KOMMUNIKATION ...................................................................... 12 1.3 FAZIT ......................................................................................................... 12 2 DATA GOVERNANCE ALS WEGBEREITER DER DIGITALISIERUNG 13 CARSTEN VITT MAR * CHRISTIAN FUERBER 2.1 HANDLUNGSFELDER DER DATA GOVERNANCE ............................................... 13 2.2 ZIELE UND MEHRWERT DER DATA GOVERNANCE .......................................... 14 2.3 TYPISCHE ROLLENTRAEGER DER DATA GOVERNANCE ....................................... 17 2.4 DATA GOVERNANCE IM SPANNUNGSFELD ZWISCHEN DIKTATUR UND DEMOKRATIE ..................................................................................... 20 2.5 . INTEGRATION DER DATA GOVERNANCE IN DIE ABLAUFORGANISATION ............. 24 2.6 SCHRITTE ZUR ERFOLGREICHEN EINFUEHRUNG EINER DATA GOVERNANCE ........... 26 2.7 FAZIT ......................................................................................................... 30 XII INHALTSVERZEICHNIS 3 GOVERNANCE IN KOMPLEXEN BL-LANDSCHAFTEN 33 MICHAEL HAHNE 3.1 MOTIVATION ................................................................................................... 33 3.2 ARCHITEKTUR ................................................................................................... 34 3.2.1 DOMAENEN IN BL-SCHICHTENARCHITEKTUREN ................................... 35 3.2.2 BL-OEKOSYSTEME ............................................................................. 38 3.3 AGILE ORGANISATION ...................................................................................... 40 3.3.1 AGILE METHODEN FUER BUSINESS INTELLIGENCE ................................. 40 3.3.2 AGILE BL-ORGANISATIONSFORMEN ................................................... 41 3.4 RICHTLINIEN UND DOKUMENTATION ................................................................ 42 3.4.1 ENTWICKLUNGSRICHTLINIEN UND KONVENTIONEN ............................. 42 3.4.2 DOKUMENTATION, GLOSSARE, METADATENMANAGEMENT ................ 45 3.4.3 DATENINTEGRATION - GESTALTUNG UND DOKUMENTATION ............. 46 3.5 FAZIT UND AUSBLICK ......................................................................................48 4 DATA-GOVERNANCE-REIFEGRAD 51 HERBERT STAUFFER 4.1 DATA GOVERNANCE UND DATENQUALITAET ALS TOPTHEMEN ............................. 51 4.2 GAR? KURZ ERKLAERT ...................................................................................... 53 4.2.1 DIE ACHT GARP-PERSPEKTIVEN (PRINCIPLES) ................................. 53 4.2.2 DIE FUENF REIFEGRADSTUFEN (LEVEL) ................................................. 54 4.3 MAPPING AUF DAS DATA-GOVERNANCE-MODELL ............................................56 4.4 PRAKTISCHE ERFAHRUNGEN MIT GARP ...........................................................59 4.5 STAERKEN UND SCHWAECHEN VON GARP ......................................................... 63 4.6 ERGAENZENDE INSTRUMENTE .............................................................................64 4.7 FAZIT .............................................................................................................. 64 5 DATENETHIK 65 ANSELM SCHULTZE 5.1 EINFUEHRUNG UND MOTIVATION ...................................................................... 65 5.2 DATENETHIK: EIN KOMPASS FUER DATA GOVERNANCE ...................................... 66 5.3 MORAL, VERANTWORTUNG, WERTE UND RECHT ................................................ 68 INHALTSVERZEICHNIS XIII 5.4 VERTRAUEN - DAS NEUE OEL DES 21. JAHRHUNDERTS ..................................... 71 5.4.1 VERTRAUEN ................................................................................. 71 5.4.2 GLAUBWUERDIGKEIT ...................................................................... 72 5.4.3 VERANTWORTUNG ........................................................................ 73 5.4.4 TRANSPARENZ ............................................................................. 73 5.4.5 SICHERHEIT ................................................................................. 74 5.4.6 NACHHALTIGKEIT ........................................................................... 75 5.5 DATENSCHUTZ ALS REGULATORISCHER RAHMEN .............................................. 75 5.6 ETHISCHES HANDELN IN ANALYTISCHEN OEKOSYSTEMEN ................................. 77 TEIL II KONZEPTE, LOESUNGEN UND TOOLKATEGORIEN 83 6 KOMPONENTEN FUER ZUFRIEDENSTELLENDE DATENQUALITAET UND STAMMDATEN 85 LARS IFFERT 6.1 MOTIVATION .............................................................................................. 85 6.2 DIE PROBLEMLAGE ..................................................................................... 86 6.3 ERFOLGSKOMPONENTE ORGANISATION ......................................................... 88 6.4 ERFOLGSKOMPONENTE PROZESSE .................................................................. 90 6.5 ERFOLGSKOMPONENTE TECHNOLOGIE ................................................ 93 6.6 VORGEHENS WEISE FUER DIE ETABLIERUNG ZUFRIEDENSTELLENDER DATENQUALITAET UND STAMMDATEN ............................................................. 96 6.7 FAZIT ......................................................................................................... 98 7 DER DATENKATALOG: DAS FUNDAMENT DER DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE 99 WOLF ERLEWEIN * JOERG WESTERMAYER 7.1 EINLEITUNG ................................................................................................ 99 7.2 BEDEUTUNG DES DATENKATALOGS FUER DIE DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE . . 100 7.3 METAMODELL ............................................................................................ 102 7.4 FUNKTIONALITAETEN ................................................................................... 104 7.5 EINFUEHRUNGSPROJEKT ............................................................................... 107 7.6 FACHLICHER BETRIEB ................................................................................. 108 7.7 FAZIT .................................. 109 XIV INHALTSVERZEICHNIS 8 SELF-SERVICE-DATENBEREITSTELLUNG IM DATA-SCIENCE-UMFELD: DER EMANZIPIERTE ANWENDER 111 MICHAEL ZIMMER 8.1 EINFUEHRUNG ................................................................................................. 111 8.2 DATA GOVERNANCE UND DATA SCIENCE ....................................................... 113 8.3 SELF-SERVICE-ANGEBOTE FUER DATA & ANALYTICS ..........................................116 8.4 SELF-SERVICE VS. ZENTRALE DATENAUFBEREITUNG ............................................119 8.5 SELF-SERVICE IN DER PRAXIS - BEISPIELE GANZHEITLICHER GOVNERNANCE-KONZEPTE ............................................................. 121 8.6 FAZIT ......................................... 123 9 DATAOPS ALS BASIS UND TREIBER EINER ERFOLGREICHEN DATA GOVERNANCE 125 KLAUS DETEMPLE 9.1 DATA GOVERNANCE IM SPANNUNGSFELD VON COMPLIANCE UND UNTERNEHMENSSTRATEGIE .......................................................................125 9.1.1 DATEN UND DATA GOVERNANCE IN EINER DATENGETRIEBENEN KULTUR ............................................................125 9.1.2 EINE DATA GOVERNANCE ERHAELT IHREN AUFTRAG AUS DER UNTERNEHMENSSTRATEGIE .................................................126 9.2 DATA GOVERNANCE: TREIBER UND NUTZNIESSER VON AUTO MATISIERUNG, DATENQUALITAET, METADATEN UND DATENKULTUR ....................128 9.2.1 DATENQUALITAET & METADATEN .....................................................129 9.2.2 PROZESSE & AUTOMATISIERUNG ................................................... 131 9.2.3 DATENKULTUR, WERT & MENSCH ................................................. 131 9.2.4 UNTERNEHMENSWEITE SKALIERUNG ................................................. 132 9.3 DATA GOVERNANCE UND DATAOPS ..............................................................132 9.3.1 EINORDNUNG DATAOPS ............................................................. 133 9.3.2 NUTZEN UND HERAUSFORDERUNGEN VON DATAOPS ........................ 134 9.3.3 GRUENDE UND GELEGENHEITEN FUER DEN START EINER DATAOPS-INITIATIVE ....................................................................135 9.3.4 DEVOPS UND DATAOPS ..............................................................136 9.3.5 DATAOPS-PIPELINES .................................................................... 137 9.4 FAZIT ............................................................................................................ 141 INHALTSVERZEICHNIS XV 10 HARMONISIERUNG VON DATA-WAREHOUSE- UND DATA-LAKE-DATENARCHITEKTUREN 143 FRANK LEISTEN 10.1 REIFEGRAD UND DATENARCHITEKTUR ......................................................... 143 10.2 PRODUKTIONSFAKTOR DATEN ...................................................................... 144 10.2.1 DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE ............................................ 145 10.2.2 ANFORDERUNGEN AN EINE HARMONISIERTE DATENARCHITEKTUR . . 147 10.3 ANSAETZE ZUR DATENARCHITEKTUR ............................................................. 149 10.3.1 SEQUENZIELLE ARCHITEKTUR ....................................................... 149 10.3.2 PARALLELE ARCHITEKTUR ............................................................. 150 10.3.3 EXTERNAL DATA INTEGRATION/DWH OFFLOADING ...................... 151 10.3.4 HYBRIDER ANSATZ .................................................................... 152 10.3.5 DATA VIRTUALIZATION ................................................................ 153 10.4 AUSWAHL DER GEEIGNETEN DATENARCHITEKTUR .......................................... 154 10.5 FAZIT DATENARCHITEKTUR-ANSATZ ONE FITS ALL .............................................. 156 TEIL III ANWENDUNGEN 157 11 DATA GOVERNANCE: PROBLEMFELDER IN DER UMSETZUNG VON BL-INITIATIVEN UND LESSONS LEARNED 159 DANIEL EIDUZZIS 11.1 AUSGANGSSITUATION ................................................................................. 159 11.1.1 RUECKBLICK UND STATUS QUO ........................................... 159 11.1.2 NEUE ANFORDERUNGEN UND PROJEKTINITIATIVEN ...................... 161 11.1.3 AUFBRUCH ZU NEUEN UFERN: BI-ARCHITEKTUREN 2.0 ............... 162 11.2 PROBLEMFELDER ........................................................................................ 164 11.2.1 PERMANENTE HERAUSFORDERUNGEN .......................................... 164 11.2.2 FOKUSSIERUNG AUF TECHNISCHE LIMITIERUNG ............................. 165 11.2.3 INFORMATION LIFECYCLE MANAGEMENT AUS BL-SICHT ............... 166 11.2.4 GEWACHSENE KOMPLEXITAET DER GESCHAEFTSPROZESSE ............... 167 11.2.5 DATENSCHUTZVERORDNUNG ALS NEXT-LEVEL-CHALLENGE ........... 168 XVI INHALTSVERZEICHNIS 11.3 LOESUNGSANSAETZE UND LESSONS LEARNED ..................................................... 169 11.3.1 ETABLIERUNG DATA GOVERNANCE .................................................169 11.3.2 ORGANISATORISCHE VERANKERUNG .................................................169 11.3.3 DATA GOVERNANCE ALS WERTTREIBER ............................................ 171 11.3.4 TECHNISCHE HILFSMITTEL INSTALLIEREN .......................................... 173 11.3.5 AGILE PROJEKTMETHODIK ALS HILFREICHES STARTMOMENT ............. 174 11.4 FAZIT UND AUSBLICK ....................................................................................175 12 PRUEFUNG VON DATA GOVERNANCE IN FINANZINSTITUTEN - EIN GOOD-PRACTICE-ANSATZ 177 DANIEL KURT FLORIAN KNOLL 12.1 DATA GOVERNANCE ...................................................................................... 177 12.2 REGULATORISCHE ANFORDERUNGEN ................................................................178 12.2.1 BCBS 239 ................................................................................. 178 12.2.2 ANALYTICAL CREDIT DATASETS (ANACREDIT) .................................179 12.2.3 MARISK ...................................................................................... 179 12.3 IMPLIKATIONEN FUER FINANZINSTITUTE ............................................................ 180 12.3.1 FACHLICHE ANFORDERUNGEN ..........................................................180 12.3.2 ORGANISATORISCHE ANFORDERUNGEN ............................................ 181 12.3.3 TECHNOLOGISCHE ANFORDERUNGEN .............................................. 181 12.4 SCHWACHSTELLEN UND HERAUSFORDERUNGEN IN DER PRUEFUNGSPRAXIS .........182 12.5 PRAXISBEISPIEL .............................................................................................182 12.5.1 BEGRIFFSVERWENDUNG DATA GOVERNANCE .................................... 183 12.5.2 ZIELE DER DATA GOVERNANCE ....................................................... 183 12.5.3 ORGANISATIONSFORM .................................................................... 183 12.5.4 ANWENDUNGSBEREICH DATA GOVERNANCE .................................... 185 12.5.5 DATA-GOVERNANCE-VORGEHENSMODELL ........................................186 12.5.6 RICHTLINIEN .................................................................................. 187 12.5.7 ERFAHRUNGEN AUS DER PRUEFUNG IM FACHBEREICH RISIKOMANAGEMENT .................................................................... 187 12.5.8 ORGANISATION IM GEPRUEFTEN BEREICH .......................................... 188 12.5.9 HERAUSFORDERUNGEN IM ANWENDUNGSBEREICH DATA GOVERNANCE .......................................................................188 12.5.10 FAZIT DER PRUEFUNG .......................................................................189 INHALTSVERZEICHNIS XVII 12.6 PRUEFUNGSANSAETZE ...................................................................................... 189 12.6.1 PRUEFUNGSSTANDARDS UND FRAMEWORKS .................................... 189 12.6.2 MONOTHEMATISCHER ANSATZ VS. GANZHEITLICHER ANSATZ .......... 190 12.7 FAZIT UND AUSBLICK ................................................................................. 191 13 DATA GOVERNANCE IM KONTEXT VON MARISK AT 4.3.4: PROTOTYPISCHE UMSETZUNG EINER AUDIT-ANWENDUNG ZUR EINSCHAETZUNG DES ERFUELLUNGSGRADES 193 ALEXANDER PASTWA - SARAH FAHIM * GUIDO GOLLA 13.1 ANFORDERUNGEN AN DIE DATA GOVERNANCE GEMAESS MARISK AT 4.3.4 ................................................................................. 193 13.1.1 EINFUEHRUNG ............................................................................. 193 13.1.2 MARISK AT 4.3.4 IM UEBERBLICK ............................................ 194 13.1.3 ABGELEITETE ANFORDERUNGEN AUS DATA-GOVERNANCE-SICHT . . 197 13.2 PROTOTYPISCHE UMSETZUNG .................................................................... 200 13.2.1 GESAMTUEBERSICHT ZU DEN SCORING-ERGEBNISSEN .................... 200 13.2.2 BEARBEITUNG VON PRUEFGEGENSTAENDEN ..................................... 202 13.2.3 AUSGABE EINES GESAMTBERICHTS .............................................. 204 13.3 FAZIT ....................................................................................................... 205 ANHANG 207 A AUTOREN 209 B ABKUERZUNGEN 215 C LITERATUR 219 INDEX 229
adam_txt	IX INHALTSUEBERSICHT TEIL I GRUNDLAGEN 1 1 DATA GOVERNANCE - EINFUEHRUNG UND UEBERBLICK 3 PETER GLUCHOWSKI 2 DATA GOVERNANCE ALS WEGBEREITER DER DIGITALISIERUNG 13 CARSTEN DITTMAR - CHRISTIAN FUERBER 3 GOVERNANCE IN KOMPLEXEN BL-LANDSCHAFTEN 33 MICHAEL HAHNE 4 DATA-GOVERNANCE-REIFEGRAD 51 HERBERT STAUFFER 5 DATENETHIK 65 ANSELM SCHULTZE TEIL II KONZEPTE, LOESUNGEN UND TOOLKATEGORIEN 83 6 KOMPONENTEN FUER ZUFRIEDENSTELLENDE DATENQUALITAET UND STAMMDATEN 85 LARS IFFERT 7 DER DATENKATALOG: DAS FUNDAMENT DER DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE 99 WOLF ERLEWEIN * JOERG WESTERMAYER 8 SELF-SERVICE-DATENBEREITSTELLUNG IM DATA-SCIENCE-UMFELD: DER EMANZIPIERTE ANWENDER 111 MICHAEL ZIMMER 9 DATAOPS ALS BASIS UND TREIBER EINER ERFOLGREICHEN DATA GOVERNANCE 125 KLAUS DETERNPLE 10 HARMONISIERUNG VON DATA-WAREHOUSE- UND DATA-LAKE-DATENARCHITEKTUREN 143 FRANK LEISTEN X INHALTSUEBERSICHT TEIL III ANWENDUNGEN 157 11 DATA GOVERNANCE: PROBLEMFELDER IN DER UMSETZUNG VON BL-INITIATIVEN UND LESSONS LEARNED 159 DANIEL EIDUZZIS 12 PRUEFUNG VON DATA GOVERNANCE IN FINANZINSTITUTEN - EIN GOOD-PRACTICE-ANSATZ 177 DANIEL KURT * FLORIAN KNOLL 13 DATA GOVERNANCE IM KONTEXT VON MARISK AI 4.3.4: PROTOTYPISCHE UMSETZUNG EINER AUDIT-ANWENDUNG ZUR EINSCHAETZUNG DES ERFUELLUNGSGRADES 193 ALEXANDER PASTWA * SARAH FAHIM * GUIDO GOLLA ANHANG .207 INDEX A AUTOREN 209 B ABKUERZUNGEN 215 C LITERATUR 219 229 XI INHALTSVERZEICHNIS TEIL I GRUNDLAGEN 1 1 DATA GOVERNANCE - EINFUEHRUNG UND UEBERBLICK 3 PETER GLUCHOWSKI 1.1 BEGRIFFLICHE EINORDNUNG . 3 1.2 DATA-GOVERNANCE-FRAMEWORK . 6 1.2.1 STRATEGIE . 7 1.2.2 AUFBAUORGANISATION . 8 1.2.3 RICHTLINIEN, PROZESSE UND STANDARDS . 10 1.2.4 MESSEN UND BEOBACHTEN . 10 1.2.5 TECHNOLOGIE . 11 1.2.6 KOMMUNIKATION . 12 1.3 FAZIT . 12 2 DATA GOVERNANCE ALS WEGBEREITER DER DIGITALISIERUNG 13 CARSTEN VITT MAR * CHRISTIAN FUERBER 2.1 HANDLUNGSFELDER DER DATA GOVERNANCE . 13 2.2 ZIELE UND MEHRWERT DER DATA GOVERNANCE . 14 2.3 TYPISCHE ROLLENTRAEGER DER DATA GOVERNANCE . 17 2.4 DATA GOVERNANCE IM SPANNUNGSFELD ZWISCHEN DIKTATUR UND DEMOKRATIE . 20 2.5 . INTEGRATION DER DATA GOVERNANCE IN DIE ABLAUFORGANISATION . 24 2.6 SCHRITTE ZUR ERFOLGREICHEN EINFUEHRUNG EINER DATA GOVERNANCE . 26 2.7 FAZIT . 30 XII INHALTSVERZEICHNIS 3 GOVERNANCE IN KOMPLEXEN BL-LANDSCHAFTEN 33 MICHAEL HAHNE 3.1 MOTIVATION . 33 3.2 ARCHITEKTUR . 34 3.2.1 DOMAENEN IN BL-SCHICHTENARCHITEKTUREN . 35 3.2.2 BL-OEKOSYSTEME . 38 3.3 AGILE ORGANISATION . 40 3.3.1 AGILE METHODEN FUER BUSINESS INTELLIGENCE . 40 3.3.2 AGILE BL-ORGANISATIONSFORMEN . 41 3.4 RICHTLINIEN UND DOKUMENTATION . 42 3.4.1 ENTWICKLUNGSRICHTLINIEN UND KONVENTIONEN . 42 3.4.2 DOKUMENTATION, GLOSSARE, METADATENMANAGEMENT . 45 3.4.3 DATENINTEGRATION - GESTALTUNG UND DOKUMENTATION . 46 3.5 FAZIT UND AUSBLICK .48 4 DATA-GOVERNANCE-REIFEGRAD 51 HERBERT STAUFFER 4.1 DATA GOVERNANCE UND DATENQUALITAET ALS TOPTHEMEN . 51 4.2 GAR? KURZ ERKLAERT . 53 4.2.1 DIE ACHT GARP-PERSPEKTIVEN (PRINCIPLES) . 53 4.2.2 DIE FUENF REIFEGRADSTUFEN (LEVEL) . 54 4.3 MAPPING AUF DAS DATA-GOVERNANCE-MODELL .56 4.4 PRAKTISCHE ERFAHRUNGEN MIT GARP .59 4.5 STAERKEN UND SCHWAECHEN VON GARP . 63 4.6 ERGAENZENDE INSTRUMENTE .64 4.7 FAZIT . 64 5 DATENETHIK 65 ANSELM SCHULTZE 5.1 EINFUEHRUNG UND MOTIVATION . 65 5.2 DATENETHIK: EIN KOMPASS FUER DATA GOVERNANCE . 66 5.3 MORAL, VERANTWORTUNG, WERTE UND RECHT . 68 INHALTSVERZEICHNIS XIII 5.4 VERTRAUEN - DAS NEUE OEL DES 21. JAHRHUNDERTS . 71 5.4.1 VERTRAUEN . 71 5.4.2 GLAUBWUERDIGKEIT . 72 5.4.3 VERANTWORTUNG . 73 5.4.4 TRANSPARENZ . 73 5.4.5 SICHERHEIT . 74 5.4.6 NACHHALTIGKEIT . 75 5.5 DATENSCHUTZ ALS REGULATORISCHER RAHMEN . 75 5.6 ETHISCHES HANDELN IN ANALYTISCHEN OEKOSYSTEMEN . 77 TEIL II KONZEPTE, LOESUNGEN UND TOOLKATEGORIEN 83 6 KOMPONENTEN FUER ZUFRIEDENSTELLENDE DATENQUALITAET UND STAMMDATEN 85 LARS IFFERT 6.1 MOTIVATION . 85 6.2 DIE PROBLEMLAGE . 86 6.3 ERFOLGSKOMPONENTE ORGANISATION . 88 6.4 ERFOLGSKOMPONENTE PROZESSE . 90 6.5 ERFOLGSKOMPONENTE TECHNOLOGIE . 93 6.6 VORGEHENS WEISE FUER DIE ETABLIERUNG ZUFRIEDENSTELLENDER DATENQUALITAET UND STAMMDATEN . 96 6.7 FAZIT . 98 7 DER DATENKATALOG: DAS FUNDAMENT DER DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE 99 WOLF ERLEWEIN * JOERG WESTERMAYER 7.1 EINLEITUNG . 99 7.2 BEDEUTUNG DES DATENKATALOGS FUER DIE DATA-GOVERNANCE-INITIATIVE . . 100 7.3 METAMODELL . 102 7.4 FUNKTIONALITAETEN . 104 7.5 EINFUEHRUNGSPROJEKT . 107 7.6 FACHLICHER BETRIEB . 108 7.7 FAZIT . 109 XIV INHALTSVERZEICHNIS 8 SELF-SERVICE-DATENBEREITSTELLUNG IM DATA-SCIENCE-UMFELD: DER EMANZIPIERTE ANWENDER 111 MICHAEL ZIMMER 8.1 EINFUEHRUNG . 111 8.2 DATA GOVERNANCE UND DATA SCIENCE . 113 8.3 SELF-SERVICE-ANGEBOTE FUER DATA & ANALYTICS .116 8.4 SELF-SERVICE VS. ZENTRALE DATENAUFBEREITUNG .119 8.5 SELF-SERVICE IN DER PRAXIS - BEISPIELE GANZHEITLICHER GOVNERNANCE-KONZEPTE . 121 8.6 FAZIT . 123 9 DATAOPS ALS BASIS UND TREIBER EINER ERFOLGREICHEN DATA GOVERNANCE 125 KLAUS DETEMPLE 9.1 DATA GOVERNANCE IM SPANNUNGSFELD VON COMPLIANCE UND UNTERNEHMENSSTRATEGIE .125 9.1.1 DATEN UND DATA GOVERNANCE IN EINER DATENGETRIEBENEN KULTUR .125 9.1.2 EINE DATA GOVERNANCE ERHAELT IHREN AUFTRAG AUS DER UNTERNEHMENSSTRATEGIE .126 9.2 DATA GOVERNANCE: TREIBER UND NUTZNIESSER VON AUTO MATISIERUNG, DATENQUALITAET, METADATEN UND DATENKULTUR .128 9.2.1 DATENQUALITAET & METADATEN .129 9.2.2 PROZESSE & AUTOMATISIERUNG . 131 9.2.3 DATENKULTUR, WERT & MENSCH . 131 9.2.4 UNTERNEHMENSWEITE SKALIERUNG . 132 9.3 DATA GOVERNANCE UND DATAOPS .132 9.3.1 EINORDNUNG DATAOPS . 133 9.3.2 NUTZEN UND HERAUSFORDERUNGEN VON DATAOPS . 134 9.3.3 GRUENDE UND GELEGENHEITEN FUER DEN START EINER DATAOPS-INITIATIVE .135 9.3.4 DEVOPS UND DATAOPS .136 9.3.5 DATAOPS-PIPELINES . 137 9.4 FAZIT . 141 INHALTSVERZEICHNIS XV 10 HARMONISIERUNG VON DATA-WAREHOUSE- UND DATA-LAKE-DATENARCHITEKTUREN 143 FRANK LEISTEN 10.1 REIFEGRAD UND DATENARCHITEKTUR . 143 10.2 PRODUKTIONSFAKTOR DATEN . 144 10.2.1 DATA WAREHOUSE VS. DATA LAKE . 145 10.2.2 ANFORDERUNGEN AN EINE HARMONISIERTE DATENARCHITEKTUR . . 147 10.3 ANSAETZE ZUR DATENARCHITEKTUR . 149 10.3.1 SEQUENZIELLE ARCHITEKTUR . 149 10.3.2 PARALLELE ARCHITEKTUR . 150 10.3.3 EXTERNAL DATA INTEGRATION/DWH OFFLOADING . 151 10.3.4 HYBRIDER ANSATZ . 152 10.3.5 DATA VIRTUALIZATION . 153 10.4 AUSWAHL DER GEEIGNETEN DATENARCHITEKTUR . 154 10.5 FAZIT DATENARCHITEKTUR-ANSATZ ONE FITS ALL . 156 TEIL III ANWENDUNGEN 157 11 DATA GOVERNANCE: PROBLEMFELDER IN DER UMSETZUNG VON BL-INITIATIVEN UND LESSONS LEARNED 159 DANIEL EIDUZZIS 11.1 AUSGANGSSITUATION . 159 11.1.1 RUECKBLICK UND STATUS QUO . 159 11.1.2 NEUE ANFORDERUNGEN UND PROJEKTINITIATIVEN . 161 11.1.3 AUFBRUCH ZU NEUEN UFERN: BI-ARCHITEKTUREN 2.0 . 162 11.2 PROBLEMFELDER . 164 11.2.1 PERMANENTE HERAUSFORDERUNGEN . 164 11.2.2 FOKUSSIERUNG AUF TECHNISCHE LIMITIERUNG . 165 11.2.3 INFORMATION LIFECYCLE MANAGEMENT AUS BL-SICHT . 166 11.2.4 GEWACHSENE KOMPLEXITAET DER GESCHAEFTSPROZESSE . 167 11.2.5 DATENSCHUTZVERORDNUNG ALS NEXT-LEVEL-CHALLENGE . 168 XVI INHALTSVERZEICHNIS 11.3 LOESUNGSANSAETZE UND LESSONS LEARNED . 169 11.3.1 ETABLIERUNG DATA GOVERNANCE .169 11.3.2 ORGANISATORISCHE VERANKERUNG .169 11.3.3 DATA GOVERNANCE ALS WERTTREIBER . 171 11.3.4 TECHNISCHE HILFSMITTEL INSTALLIEREN . 173 11.3.5 AGILE PROJEKTMETHODIK ALS HILFREICHES STARTMOMENT . 174 11.4 FAZIT UND AUSBLICK .175 12 PRUEFUNG VON DATA GOVERNANCE IN FINANZINSTITUTEN - EIN GOOD-PRACTICE-ANSATZ 177 DANIEL KURT FLORIAN KNOLL 12.1 DATA GOVERNANCE . 177 12.2 REGULATORISCHE ANFORDERUNGEN .178 12.2.1 BCBS 239 . 178 12.2.2 ANALYTICAL CREDIT DATASETS (ANACREDIT) .179 12.2.3 MARISK . 179 12.3 IMPLIKATIONEN FUER FINANZINSTITUTE . 180 12.3.1 FACHLICHE ANFORDERUNGEN .180 12.3.2 ORGANISATORISCHE ANFORDERUNGEN . 181 12.3.3 TECHNOLOGISCHE ANFORDERUNGEN . 181 12.4 SCHWACHSTELLEN UND HERAUSFORDERUNGEN IN DER PRUEFUNGSPRAXIS .182 12.5 PRAXISBEISPIEL .182 12.5.1 BEGRIFFSVERWENDUNG DATA GOVERNANCE . 183 12.5.2 ZIELE DER DATA GOVERNANCE . 183 12.5.3 ORGANISATIONSFORM . 183 12.5.4 ANWENDUNGSBEREICH DATA GOVERNANCE . 185 12.5.5 DATA-GOVERNANCE-VORGEHENSMODELL .186 12.5.6 RICHTLINIEN . 187 12.5.7 ERFAHRUNGEN AUS DER PRUEFUNG IM FACHBEREICH RISIKOMANAGEMENT . 187 12.5.8 ORGANISATION IM GEPRUEFTEN BEREICH . 188 12.5.9 HERAUSFORDERUNGEN IM ANWENDUNGSBEREICH DATA GOVERNANCE .188 12.5.10 FAZIT DER PRUEFUNG .189 INHALTSVERZEICHNIS XVII 12.6 PRUEFUNGSANSAETZE . 189 12.6.1 PRUEFUNGSSTANDARDS UND FRAMEWORKS . 189 12.6.2 MONOTHEMATISCHER ANSATZ VS. GANZHEITLICHER ANSATZ . 190 12.7 FAZIT UND AUSBLICK . 191 13 DATA GOVERNANCE IM KONTEXT VON MARISK AT 4.3.4: PROTOTYPISCHE UMSETZUNG EINER AUDIT-ANWENDUNG ZUR EINSCHAETZUNG DES ERFUELLUNGSGRADES 193 ALEXANDER PASTWA - SARAH FAHIM * GUIDO GOLLA 13.1 ANFORDERUNGEN AN DIE DATA GOVERNANCE GEMAESS MARISK AT 4.3.4 . 193 13.1.1 EINFUEHRUNG . 193 13.1.2 MARISK AT 4.3.4 IM UEBERBLICK . 194 13.1.3 ABGELEITETE ANFORDERUNGEN AUS DATA-GOVERNANCE-SICHT . . 197 13.2 PROTOTYPISCHE UMSETZUNG . 200 13.2.1 GESAMTUEBERSICHT ZU DEN SCORING-ERGEBNISSEN . 200 13.2.2 BEARBEITUNG VON PRUEFGEGENSTAENDEN . 202 13.2.3 AUSGABE EINES GESAMTBERICHTS . 204 13.3 FAZIT . 205 ANHANG 207 A AUTOREN 209 B ABKUERZUNGEN 215 C LITERATUR 219 INDEX 229
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spelling	Data Governance Grundlagen, Konzepte und Anwendungen Peter Gluchowski (Hrsg.) 1. Auflage Heidelberg dpunkt.verlag 2020 xvii, 233 Seiten Illustrationen, Diagramme 24 cm x 16.5 cm txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Edition TDWI TDWI Wissen Literaturverzeichnis Seite 219-227 Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 gnd rswk-swf Datenmanagement (DE-588)4213132-7 gnd rswk-swf Datenqualität (DE-588)1036653315 gnd rswk-swf Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Business Intelligence Datenqualität Datenschutz Metadaten Datenpflege Datenmanagement Datenqualitätsmanagement IT-Governance Digitale Transformation (DE-588)4143413-4 Aufsatzsammlung gnd-content Datenqualität (DE-588)1036653315 s Data-Warehouse-Konzept (DE-588)4406462-7 s DE-604 Unternehmen (DE-588)4061963-1 s Datenmanagement (DE-588)4213132-7 s Gluchowski, Peter 1962- (DE-588)133257428 edt Dpunkt.Verlag (Heidelberg) (DE-588)6085529-0 pbl Erscheint auch als Online-Ausgabe, PDF 978-3-96088-993-9 Erscheint auch als Online-Ausgabe, EPUB 978-3-96088-994-6 Erscheint auch als Online-Ausgabe, MOBI 978-3-96088-995-3 X:MVB text/html http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=db5f155d070840af844986d78685b26d&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm Inhaltstext DNB Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=032200147&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis
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