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  4. Data Governance oder die Schiedsrichter auf dem Dataspielfeld | Tiankai Feng
Ist Data Governance wirklich so trocken wie der Begriff klingt?
Und warum ist sie eigentlich für eine saubere Datenarbeit
unerlässlich?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck
Your Data“ mit Tiankai Feng, Senior Director, Product Data
Governance bei Adidas.

Die beste Analogie für Data Governance sind die Schiedsrichter
beim Sport. Sie regelt den grundlegenden Umgang mit Daten. Wie,
warum und wofür werden Daten im Unternehmen erfasst und wofür
werden sie verwendet.

Das Ziel: Ganz klar. Maximale Transparenz über die Daten.

Nur wenn ich weiß wie Daten entstanden sind, dann kann ich sie
auch korrekt interpretieren. Angefangen von Business Analytics
bis zu komplexen AI Algorithmen, wenn die Datenqualität nicht
stimmt, werden falsche Entscheidungen getroffen.

Damit genau das nicht passiert haben die Mitarbeiter*innen im der
Data Governance Werkzeuge wie einen Data Catalog, Data Flows oder
Data Lineage. So zeigen sie auf wie der Stammbaum von Daten
aussieht und welches es überhaupt gibt.

Doch auch hier stellt Tiankai fest: Wir haben alle technischen
Mittel um es umzusetzen, aber es menschelt. Daher ist einer der
wichtigsten Teile der Arbeit: Changemanagement. Wenn die
Mitarbeitenden verstehen, warum sie gewisse Regeln einhalten
müssen oder Dinge anders erfassen müssen, dann sind sie eher
bereit es zu tun. Im Idealfall erleichtert es sogar ihre Arbeit.

Wie so oft klingt das Grundlagenthema Data Governance trocken und
sperrig. Aber wenn dein Fundament nicht steht, wackelt dein Haus.
Und es ist gar nicht so unsexy wie der Name vermuten lässt. Auch
hier kann man sich mit gesundem Menschenverstand und
Fingerspitzengefühl dem Thema nähern.

Der Beitrag von Jessica zu AI Bias:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7070281600961261568/

Profile:

Zum LinkedIn-Profil von Tiankai:
https://www.linkedin.com/in/tiankaifeng/

Zum LinkedIn-Profil von Christian:
https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

Unf*ck Your Data auf Linkedin:
https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data

Buchempfehlung:

Buchempfehlung von Tiankai: Disruptive Data Governanve – Laura
Madsen

Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen:
https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

Hier findest Du Unf*ck Your Data:

Zum Podcast auf Spotify:
https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

Zum Podcast auf iTunes:
https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019

Zum Podcast auf Google:

https://podcasts.google.com/feed/aHR0cHM6Ly9mZWVkcy5jYXB0aXZhdGUuZm0vdW5mY2steW91ci1kYXRhLw?ep=14

Zum Podcast auf Deezer:
https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6

Kontakt:

E-Mail: christian@uyd-podcast.com

Timestamps:

00:00 Intro

01:44 Tiankai stellt sich vor

02:45 Data Governance regelt den Umgang mit Daten im Unternehmen

03:35 Die Schiedrichter auf dem Dataspielfeld überwachen die
Einhaltung

04:43 Daten werden für andere Zwecke verwendet, als die für die
sie erfasst wurden

07:12 Data Governance sichert die richtige Verwendung von Daten

08:10 Der Data Calalog stellt als Werkzeug eine hohe Transparenz
her

09:37 Die Data Lineage als Stammbaum der Daten

11:37 Der Katalog macht technische Schlüssel lesbar und
verständlich

12:12 Data Governance ist ein People Business und
Changemanagement

15:36 Externe und Interne Faktoren bestimmen die Anforderungen

17:15 Die Datenqualität wird durch Data Governance erhöht

19:19 Verantwortliche AI geht nicht ohne Governance auf die
Datenbasis

20:23 Data Governance stellt die technische Datenqualität sicher

22:47 Die Grundlagenarbeit muss erledigt sein, sonst wackelt das
Data Gebäude

24:15 Ohne Data Governance entstehen manuelle Umwege und hohe
Kosten

25:26 Der Reifegrad der Data Governance schwankt zwischen den
Industrien

27:40 Die Schiedsrichter haben das meisten Wissen über die Daten

28:45 Zwei Fragen an Tiankai
Episode melden

„Data Governance oder die Schiedsrichter auf dem Dataspielfeld | Tiankai Feng“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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