Data Governance: ein zentrales Thema für Marketing-Teams
Seien wir mal ehrlich: „Data Governance“ ist ein Begriff, der einiges an Kopfzerbrechen bereiten kann. Der Begriff taucht gerade im Gespräch um das Thema Datenschutz immer häufiger auf und ist mit anderen Begriffen wie „Master Data Management (MDM)“, „Datalake“ oder auch „Data Steward“ Teil eines Fachjargons, der selbst für viele Marketers auch eine Geheimsprache sein könnte. Doch jenseits der Begrifflichkeiten verweist Data Governance auf eine Überzeugung und eine Herausforderung: Daten sind ein kostbares Gut und als solches verdienen sie eigene Verantwortlichkeiten, Methoden und Organisation.
Daten zu einem Mehrwert machen
Im Zentrum der Data Governance stehen Marketing-Teams, unabhängig davon, ob sie an der Akquisition oder der Kundenbindung arbeiten. Heute mehr denn je, und das aus gutem Grund: Im Zeitalter des Consent Management, der Post-Cookie-Ära und der sogenannten Walled Gardens stehen „First Party“-Daten (Daten, die dem Unternehmen tatsächlich gehören und nicht über Zweit- oder Drittanbieter bezogen werden) im Mittelpunkt aller Aufmerksamkeit. Es geht darum, zu wissen, wie man sie sammelt, anreichert und sinnvoll einsetzt, ohne sie zu verändern. Genau das ist es, worauf es bei der Governance ankommt: die Verwaltung der Verwendung von Daten von dem Moment an, in dem sie gesammelt werden, und während ihres gesamten Lebenszyklus. Das Ziel, das häufig von einem „Chief Data Officer“ unterstützt wird, besteht aus zwei Aspekten: zum einen die gesammelten Daten nutzbar zu machen, und zum anderen dafür zu sorgen, dass ihre Verwendung mit geltenden Datenschutz-Vorschriften übereinstimmt.
Das ist weder in großen Konzernen noch in kleinen und mittelgroßen Organisationen einfach, da Kundendaten in allen Unternehmen zu vielen unterschiedlichen Prozessen beitragen. Data Governance beginnt also hier: mit der Erkenntnis der Unternehmensführung, dass die wichtigsten Daten des Unternehmens (von Kunden, Produkten, Lieferanten, Mitarbeitern) ein zu pflegendes Gut sind. Ohne dieses Engagement im Laufe der Zeit kann es keine wirkliche Governance geben. Ist diese strategische Erkenntnis erst einmal etabliert, kann man sich den Themen der Organisation und der Rollenverteilung widmen.
Modellierung des Datenlebenszyklus
Auch wenn es Modelle und typische Rollen gibt, können sich Unternehmen hier nicht auf ein Universalrezept verlassen. Im Bereich der Data Governance gilt der Merksatz „one size does not fit all“. Es liegt an jeder Organisation zu definieren, wie die Verantwortlichkeiten für Daten zugewiesen werden und wie die Governance gehandhabt wird. Zwischen „Data Owner“ (Verantwortlicher für eine Datenkategorie, z.B. Lieferantendaten) und „Data Steward“ (technischer Datenadministrator) muss jede Organisation das relevanteste Geflecht identifizieren. Eines ist sicher: Das Thema ist nicht allein auf das IT-Team beschränkt. Während die IT-Abteilung natürlich stark in die Governance involviert ist, sind datenaffine Experten gefordert, um sich an der Realität des jeweiligen Fachgebiets zu orientieren.
Marketers und Developer sollten sich also mehr denn je darauf einstellen, wie wichtig die Bildung crossfunktionaler Teams ist, um ein modernes Datenmanagement zu realisieren.
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Data Governance ermöglichen
Diese Experten arbeiten in einer Abteilung oder Task Force zusammen und müssen sich für einen Ansatz entscheiden. Wie werden Daten modelliert? Aus welcher Perspektive? Nach Hauptprozesskategorien? Nach Art der Daten? Durch das Arbeiten mit großen Datenpools? Auch hier gibt es kein allgemeingültiges Rezept, sondern Optionen, die je nach den Eigenschaften der Geschäftstätigkeit zu wählen sind. Wie auch immer das Modell aussieht, es wird in jedem Fall ermöglichen, zu erkennen, wer die Kontrolle über ein Datenelement hat und dessen Lebenszyklus verwaltet, wer es nutzt, wer es anreichert, usw.
Schon im Bereich der Marketingdaten (Audiences, CRM) ist die Komplexität des Themas offensichtlich. Genauso wie die Notwendigkeit, gesetzliche Regelungen zur Data Governance zu treffen. Dennoch müssen Unternehmen in der Lage sein, diese Gesetzgebung in Bezug auf Daten zu konkretisieren, um sie auf einer täglichen Basis umzusetzen. Es ist keine Überraschung, dass eine rechtskonforme Umsetzung von Regelungen es erfordert, einen professionellen Tool-Stack einzusetzen. Einen Mangel an Optionen gibt es dabei nicht: von Master Data Management bzw. Stammdatenmanagement-Lösungen zur Modellierung sogenannter Referenzdaten bis hin zu Datalake-Lösungen, um alle Arten von Daten (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert) zu speichern und dann besser zu nutzen.
Auf dem Weg zu einer datengetriebenen Organisation
Doch das sind bei weitem nicht die einzigen existierenden Lösungen, insbesondere für Nutzer- und Kundendaten, in einer Zeit, in der sich CMP- (Consent Management Platform) und CDP- (Customer Data Platform) Projekte vervielfachen. Im Bereich des Datenmanagements gibt es neben den CMPs und CDPs, weitere Tools wie Data-Warehouses oder Datalake-Lösungen, die jeweils ihre eigenen Vorzüge und Anwendungsfelder haben.
Während es bei einer CDP um die Sammlung, Interpretation und Weiterverarbeitung von hauptsächlich First-Party-Daten geht, sind CMPs das entscheidende Element bei der Einholung des Opt-ins und somit der Erlaubnis für die Sammlung personenbezogener Daten – eine Sammlung, die den Anfangszeitpunkt „T0″ des Datenlebenszyklus markiert. Daher ist die Verknüpfung und Zusammenführung von Consent-Management- und Customer-Data-Lösungen im Rahmen eines CDP-CMP Approaches so wichtig. Durch eine CMP wie TrustCommander gelten bereits die ersten konkreten Regeln der Governance. Was die CDPs betrifft, so ist es ihnen zu verdanken, dass die Zusammenführung, Segmentierung und schließlich die Aktivierung der Daten durchgeführt werden kann. Es ist daher schwierig, ohne klar definierte Spielregeln das Beste aus einer CDP herauszuholen. Das Thema Data Governance ist keineswegs den Methodikern vorbehalten, sondern betrifft alle, die mit Daten arbeiten, und zwar weit über eine Datenabteilung hinaus. Und das ist es vielleicht, was es bedeutet, sich in Richtung einer datengetriebenen Organisation zu bewegen: eine Verankerung der Data Governance im konkreten Alltag.
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