Data Governance in Agile Projekte integrieren

Data Governance kann auf agile Projekte übertragen werden. Zwar wird allgemein angenommen, dass agile Entwicklungsstandards und Data Governance-Standards nicht aufeinander abgestimmt sind. Trotzdem können wir Gemeinsamkeiten zwischen Governance und agilen Projekten finden. Für die Anwendung von Governance auf agile Projekte gibt es einige Best Practices, die dies ermöglichen. 

Was die Data Governance betrifft, so ist das Hauptinteresse der Führungsebene eines Unternehmens bei jeder Art von Daten unterschiedlich:

Bei "verständlichen Daten" geht es vor allem darum, die Datendefinitionen zu regeln.

Bei "Daten von guter Qualität" steht der Schutz der Daten im Vordergrund.

Bei "gut geschützten Daten" besteht das Hauptanliegen darin, die Verwendung der Daten zu verwalten.

Bei der agilen Entwicklung geht es der obersten Führungsebene vor allem um eine schnelle, inkrementelle und qualitativ hochwertige Umsetzung. Wie entscheiden die oberen Führungskräfte, wie agile Prozesse gesteuert und nachhaltig und erfolgreich umgesetzt werden sollen?

Nicht-invasive Data Governance

Werfen wir zunächst einen Blick auf die nicht-invasive Data Governance, die darauf abzielt, eine Formalisierung zu erreichen. Es handelt sich dabei um die Umsetzung formaler Verantwortlichkeiten und Verhaltensweisen durch nicht-invasive Rollen und Verantwortlichkeiten. Governance ist die Grundlage, auf der sämtliche Unternehmensdaten beruhen. Wenn Sie neue Prozesse erstellen oder bestehende Prozesse verbessern, müssen Sie die Definitionen und die Verwendung der Daten planen. Dies gewährleistet die Konformität der Daten in Bezug auf Sicherheit, Datenschutz, Schutz und Qualität.

Was bedeutet "Agile"?

Jetzt zum Verständnis von Agile: Agile ist eine Methode zur Entwicklung mit einem guten Design, bei der das Hauptaugenmerk darauf liegt, ein umfassendes Ergebnis zu erzielen. Dabei stehen Menschen, ihre Interaktion, Schnelligkeit, Effektivität, Softwareprojekte, die Zusammenarbeit bei der Erarbeitung von Anforderungen und die Weiterentwicklung des Projekts hin zu einem besseren Endprodukt im Mittelpunkt.

Harmonieren sie miteinander?

Im Grunde geht es beiden um Synergie, um die Beteiligung der Benutzer, um effiziente Datenerfassung, die zu verlässlichen Ergebnissen führt, und um eine Verbesserung in jeder Iteration/Schritt. Es gibt keinen Grund, warum sie nicht zusammenarbeiten können. Ob es sich um ein einfaches Wasserfall-Modell, ein multifunktionales Spiral-Modell oder ein Scrum-basiertes Modell handelt, Data Governance kann zu Beginn eines jeden Schrittes eine wichtige Rolle spielen. Die Daten werden dann optimal genutzt und sind für die Business Intelligence-, Business Analytics-, Data Analytics- und Data Modeling-Teams des Unternehmens von Nutzen.

Auf der Unternehmensebene kann die Geschäftsleitung Data Governance nicht vernachlässigen, denn Daten müssen wie ein kostbares Gut verwaltet und geschützt werden. Zudem sind sie die Grundlage für Analysen und wichtige Entscheidungsprozesse. Heutzutage stellen sie zudem aufgrund des Wettbewerbs in der IT-Branche eine Marktanforderung dar.
Data Quality Management und Data Governance waren noch nie so wichtig wie heute! Es ist das Herzstück eines jeden Unternehmens und sollte gründlich und gewissenhaft umgesetzt werden.

Wir leben jedoch nicht in einer idealen Welt. Die Aufgabe der Data Governance schreckt viele kleine bis mittlere Unternehmen ab. Das ist einer der Hauptgründe, warum manche Unternehmen ab einem bestimmten Punkt aufhören zu expandieren. Viele Unternehmen wissen nicht, welche Möglichkeiten es gibt, Data Governance einzuführen, und hier kommt BiG EVAL für Sie ins Spiel.

Automatisierung ist Trumpf!

Mit Hilfe der richtigen Beratung, des führenden Tools und der richtigen Partnerschaften können Unternehmen umfangreich wachsen. Um die besten Ergebnisse und den größten Nutzen aus den Geschäftsdaten zu ziehen, müssen Sie sowohl die Qualität Ihrer Daten (= Data Quality Management) als auch die Qualität der datenverarbeitenden Systemkomponenten sicherstellen. Letztere zu automatisieren (= Automatisierung von Datentests) ist in einem agilen datenorientierten Projekt extrem wichtig, um kurze Release-Zyklen zu unterstützen und den Zeit- und Kostenrahmen einzuhalten.