Um alle im vorangegangenen Blog-Beitrag beschriebenen Elemente von Data Goverance bearbeiten zu können, müssen klare Verantwortlichkeiten und Rollen definiert werden. Dies ist umso relevanter, je mehr Datendomänen in einer Organisation vorliegen und je komplexer die Pflege- und Nutzungsprozesse der Daten sind.

Zunächst gebe ich anhand des RACI-Schemas einen kurze Beschreibung, wie Verantwortlichkeiten definiert und dargestellt werden können. Über die Zuordnung von verschiedenen Ebenen der Verantwortlchkeit in einem Data Governance-Programm beschreibe ich dann einen Vorschlag eines konkreten Rollenmodells für Data Governance.

Arten und Darstellung von Verantwortlichkeiten

Verantwortung als die Übernahme von Rechten und Pflichten betrifft bzgl. Data Governance ebendieses für bestimmte Daten bzw. Daten-Domänen. Diese Verantwortung äußert sich dann bspw. darin, die Struktur und/oder die Inhalte von Datenelementen einer Daten-Domäne vorzugeben bzw. zu entscheiden, welche Daten gespeichert werden und welche nicht.

Verantwortung kann unterschiedlich vergeben bzw. übernommen werden. Für die Zwecke dieser Darstellung relevant scheinen mir zwei Unterscheidungen:

• Rechenschaft (engl. „accountability“) als Management-Verantwortung einer Entscheiderin oder eines Entscheiders zu allen für die Daten-Domäne relevanten Themen. Die Person mit „accountability“ entscheidet formal und ist letztlich auch Eskalationsinstanz, falls andere Rollen/Personen innerhalb der Daten-Domäne einen Konflikt nicht alleine lösen können.
• Zuständigkeit (engl. „responsibility“) ist dann die Verantwortung für die Durchführung aller notwendigen bzw. definierten Tätigkeiten innerhalb der Daten-Domäne. Während die zuständige Person bspw. die Anbindung externer Daten zur Anreicherung und Qualitätsverbesserung durchführt bzw. die Daten beschafft, wir die Management-Ebene mit Rechenschafts-Verantwortung die Entscheidung treffen, welcher Datenanbieter für die externen Daten beauftragt wird.

Werden diese zwei Verantwortlichkeiten noch um „beratend“ und „informiert“ (engl. „consulted“ und „informed“) erweitert, ergibt sich mit den Anfangsbuchstaben der englischen Begriffe das so genannte „RACI-Schema“. Mit diesem Schema könnten Aufgaben gemäß der dafür definierten Verantwortlichkeiten bewertet werden. Je Aufgabe gibt es eine Person oder Rolle mit Rechenschaft („accountability“) und idealerweise auch nur eine Person/Rolle mit Zuständigkeit („responsibility“); Beratung und Information können mehrere Personen/Rollen haben. Mehr Details zum RACI-Schema sind bspw. in Wikipedia zu finden.

Über eine RACI-Zuordnung werden somit die Verantwortungen für alle in unserem Fall für Data Governance relevanten Aufgaben übersichtlich festgelegt. Für diese Zuordnung von R, A, C und I werden nun Personen oder abstrakt Rollen benötigt. Welche Rollen sind nun vorzusehen? Um dies näher betrachten zu können, ist zunächst eine Unterscheidung in verschiedene Ebenen der Verantwortlichkeiten sinnvoll.

Ebenen der Verantwortlichkeiten

Wir unterscheiden zunächst vier Ebenen, beginnend von der strategischen Betrachtung bis hin zur Anwender-Ebene.

Strategische Ebene

Die strategische Ebene ist im Management-Bereich der Organisation anzusiedeln. Entweder gibt es eine im Vorstand oder der Geschäftsleitung direkt verantwortliche Person oder der gesamte Vorstand oder die gesamte Geschäftsleitung ist für die Festlegung von Zielen, Richtung und Prioritäten für Datenthemen und Data Governance sowie die finale Entscheidung bei Konflikten zuständig. Die strategische Ebene benennt auch die weiteren Rollen zumindest der direkt darunter liegenden Ebene

Taktische Ebene

Auf der taktischen Ebene ist vor allem die Verantwortung für die Daten-Domänen angesiedelt. Für Daten-Domänen wie „Kunde“ oder „Material“ müssen fachliche und inhaltliche Vorgaben gemacht und Entscheidungen getroffen werden. Dies erfordert dann auch das Setzen von Prioritäten, das Definieren und Finanzieren von Projekten sowie das Eskalationsmanagement bei Konflikten zu Themen innerhalb der Daten-Domäne.

Zusätzlich ist auf dieser Ebene auch die generelle inhaltliche und konzeptionelle Verantwortung für Data Governance an sich angesiedelt. Hierzu wird i. d. R. die Rolle des Data Governance Managers definiert und besetzt.

Operative Ebene

Operative Tätigkeiten und Verantwortungen sind jeweils innerhalb einer Daten-Domäne zu etablieren. Dabei geht es dann um konkrete inhaltliche Themen wie die Definition von Datenstrukturen und Festlegung der Inhalte. Weiterhin ist Ableitung von Datenqualitätsvorgaben und -Regeln zur Messung und Verbesserung der Datenqualität wichtig.

Anwender-Ebene

Die Anwender-Ebene schließlich umfasst alle Personen und Rollen, die Anwender oder Produzenten von Daten sind. Dies können Sachbearbeiterinnen und Sachbearbeiter für die Stammdaten oder auch IT-Administratoren für die genutzten Software-Systeme sein.

Vorschlag eines Rollen-Modells

Aus dieser Ebenen-Unterteilung der Verantwortlichkeiten wird nun ein Rollenmodell abgeleitet bzw. wir definieren Rollen und ordnen diese den Ebenen zu.

• Data Executive: Die strategische Ebene wird durch die Rolle „Data Executive“ besetzt bzw. – da nur eine Rolle auf dieser Ebene direkt angesiedelt ist – gebildet. Die Rolle kann von einem Vorstands- oder Geschäftsführungsmitglied besetzt werden. Oder es gibt gar eine oder einen „Chief Data Officer“ (CDO) oder „Chief Digital Officer“ (ebenfalls CDO). Oftmals wird hier auch die bzw. der CIO zugeordnet – weil Daten = IT und damit IT-Bereich.
• Data Owner: Die Data Owner als rechenschaftspflichtige Rollen auf der taktischen Ebene übernehmen die Verantwortung für Daten-Domänen.
• Data Governance Manager: Neben den Data Ownern ist weiterhin die Ausprägung einer Rolle „Data Governance Manager“ auf der taktischen Ebene sinnvoll, siehe Ausführungen oben.
• Lead Data Steward: Auf der operativen Ebene verantwortlich (als Zuständigkeit) ein (oder mehrere) Lead Data Stewards je Daten-Domäne die Inhalte und Struktur der Datenelemente der Daten-Domäne. „Lead DS“ sind darüber hinaus zuständig für die Planung und Durchführung von Aufgaben und Projekten „in der Daten-Domäne“ – sowohl inhaltlich als auch bzgl. der Ressourcen (Mitarbeiter, Hardware, Software, Budget). Und schließlich steuern sie die Local Data Stewards, sofern vorhanden.
• (Local) Data Stewards: Lokale Data Stewards bzw. (falls die Organisationsstruktur keine Verteilung sinnvoll erscheinen lässt) „normale“ Data Stewards unterstützen die bzw. den Lead Data Steward in spezifischen Themen oder vertreten eine lokale bzw. für den Organisationsbereich relevante Sichtweise.

Dieses Modell der Data Governance-Rollen kann nun beliebig verfeinert oder vereinfacht werden. In jedem Fall lässt sich sagen, dass mindestens die Rollen

• Data Executive
• Data Owner (mehrere)
• Data Governance Manager

unerlässlich sind, um überhaupt mit Data Governance loslegen zu können.

Fragestellungen wie bspw. „Eine bzw. einen Lead Data Steward je Daten-Domäne oder mehrere?“ sind jeweils im Details zu bewerten und zu entscheiden. Vielleicht mache ich dazu später einen Blog-Beitrag…

Wofür ich auf jeden Fall einen Blog-Beitrag machen werde: Was ist Daten-Domäne? Ich habe in diesem Beitrag hier sehr oft diesen Begriff verwendet, eine Definition aber (hoffentlich elegant) umschifft. Stay tuned, kommt in einem der nächsten Blog-Beiträge…