Roadmap für die Einführung von Power BI: Governance

Hinweis

Dieser Artikel ist Teil der Roadmapreihe für die Einführung von Power BI. Eine Übersicht über die Reihe finden Sie unter Roadmap für die Einführung von Power BI.

Data Governance ist ein umfassendes und komplexes Thema. In diesem Artikel werden wichtige Konzepte und Überlegungen beschrieben. Es werden wichtige Aktionen identifiziert, die bei der Einführung von Power BI zu ergreifen sind, aber der Artikel ist keine umfassende Referenz für Data Governance.

Wie vom Data Governance Institute definiert, ist Data Governance „ein System von Entscheidungsrechten und Verantwortlichkeiten für informationsbezogene Prozesse, das gemäß vereinbarten Modellen ausgeführt wird, die beschreiben, wer welche Aktionen mit welchen Informationen wann ausführen kann, unter welchen Umständen und mit welchen Methoden“.

Der Begriff Datengovernance ist eine falsche Bezeichnung. Der Hauptfokus für die Governance liegt nicht auf den Daten selbst. Der Fokus liegt auf der Steuerung , was Benutzer mit den Daten tun. Anders ausgedrückt: Der eigentliche Schwerpunkt liegt auf der Regelung des Verhaltens von Personen, um sicherzustellen, dass Organisationsdaten gut verwaltet werden.

Wenn es um Self-Service Business Intelligence geht, besteht das Hauptziel der Governance darin, ein ausgewogenes Gleichgewicht zu erreichen:

• Benutzerermächtigung: Ermöglichen Sie der internen Benutzercommunity, innerhalb der erforderlichen Leitplanken produktiv und effizient zu sein.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Halten Sie die branchenspezifischen, staatlichen und vertraglichen Vorschriften des Unternehmens ein.
• Interne Anforderungen: Halten Sie sich an die internen Anforderungen der Organisation.

Das optimale Gleichgewicht zwischen Kontrolle und Befähigung unterscheidet sich je nach Organisation. Es unterscheidet sich wahrscheinlich auch zwischen verschiedenen Geschäftseinheiten innerhalb einer Organisation. Mit einer Plattform wie Power BI werden Sie am erfolgreichsten sein, wenn Sie ebenso viel Wert auf die Befähigung von Benutzern wie auf die Verdeutlichung der praktischen Umsetzung innerhalb festgelegter Grenzen legen.

Tipp

Stellen Sie sich Governance als eine Reihe etablierter Leitlinien und formalisierter Richtlinien vor. Alle Governanceleitlinien und -richtlinien sollten mit der Datenkultur ihrer Organisation und den Zielen bei der Einführung in Einklang stehen. Die Governance wird täglich durch Ihre Aktivitäten zur Systemüberwachung (Verwaltung) umgesetzt.

Governancestrategie

Wenn Sie die Data Governance in einer Organisation in Betracht ziehen, beginnen Sie am besten mit der Definition einer Governancestrategie. Wenn Sie sich zuerst auf die strategischen Ziele für die Data Governance konzentrieren, können alle detaillierten Entscheidungen bei der Implementierung von Governancerichtlinien und -prozessen anhand der Informationen zur Strategie getroffen werden. Die Governancestrategie wird wiederum durch die Datenkultur der Organisation definiert.

Governanceentscheidungen werden mit dokumentierten Anleitungen, Richtlinien und Prozessen implementiert. Zu den Zielen für die Verwaltung einer Self-Service-BI-Plattform, wie Power BI, gehören:

• Befähigung der Benutzer im gesamten Unternehmen, Daten zu nutzen und Entscheidungen zu treffen, innerhalb der festgelegten Grenzen.
• Benutzerfreundlichkeit zu verbessern durch klare und transparente (und möglichst reibungslose) Anleitungen, welche Aktionen aus welchen Gründen und in welcher Form zulässig sind
• sicherzustellen, dass die Datennutzung für die Anforderungen des Unternehmens geeignet ist
• Sicherstellen, dass die Verantwortlichkeiten für Inhalte und deren Verwaltung klar sind. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Inhaltsbesitz und -verwaltung.
• Konsistenz und Standardisierung der Arbeit mit Daten organisationsübergreifend zu verbessern
• das Risiko von Datenlecks und des Missbrauchs von Daten zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie im Artikel zu Informationsschutz und Verhinderung von Datenverlusten .
• gesetzliche, branchenspezifische und interne Anforderungen für die ordnungsgemäße Verwendung von Daten zu erfüllen

Tipp

Eine gut umgesetzte Data Governance-Strategie erleichtert es mehr Benutzern, mit Daten zu arbeiten. Wenn Governance aus der Perspektive der Befähigung von Benutzern betrachtet wird, folgen Benutzer eher den dokumentierten Prozessen. Entsprechend werden die Benutzer auch zu einem vertrauenswürdigen Partner.

Governance-Erfolgsfaktoren

Governance wird nicht gut aufgenommen, wenn sie mit Aufträgen von oben nach unten umgesetzt wird, die sich mehr auf Kontrolle als auf Befähigung konzentrieren. Governance für Power BI ist in folgenden Fällen am erfolgreichsten:

• Das schlankeste Governancemodell, das die erforderlichen Ziele erreicht, wird verwendet.
• Governance wird iterativ verfolgt und beeinträchtigt die Produktivität nur unerheblich.
• Ein Bottom-up-Ansatz zum Formulieren von Governancerichtlinien wird immer dann verwendet, wenn dies praktikabel ist. Das Center of Excellence (COE) und/oder das Data Governance-Team beobachtet erfolgreiche Verhaltensweisen, die innerhalb einer Geschäftseinheit auftreten. Das COE ergreift dann Maßnahmen, um auf andere Bereiche der Organisation hochzuskalieren.
• Governanceentscheidungen werden gemeinsam mit Eingaben aus verschiedenen Geschäftseinheiten definiert, bevor sie umgesetzt werden. Obwohl manchmal bestimmte Anweisungen erforderlich sind (insbesondere in stark regulierten Branchen), sollten Aufträge die Ausnahme und nicht die Regel sein.
• Governanceanforderungen werden gegen Flexibilität und die Fähigkeit, produktiv zu sein, abgewogen.
• Governanceanforderungen können im Rahmen des regulären Workflows der Benutzer erfüllt werden, was es den Benutzern erleichtert, das Richtige möglichst reibungslos auf die richtige Weise zu tun.
• Die Antwort auf neue Datenanforderungen lautet nicht standardmäßig „Nein“, sondern „Ja und“ mit eindeutigen, einfachen, transparenten Regeln für die Governanceanforderungen für Datenzugriff, -nutzung und -freigabe.
• Für Benutzer, die Zugriff auf Daten benötigen, besteht der Anreiz, dazu normale Kanäle zu nutzen und Governanceanforderungen zu erfüllen, anstatt sie zu umgehen.
• Governanceentscheidungen, -richtlinien und -anforderungen, die Benutzer befolgen müssen, entsprechen den Datenkulturzielen der Organisation sowie anderen vorhandenen Data Governance-Initiativen.
• Entscheidungen, die sich darauf auswirken, was Benutzer tun können – und nicht – werden nicht allein von einem Systemadministrator getroffen.

Einführung von Governance in Ihre Organisation

Es gibt drei Hauptmethoden für die zeitliche Steuerung, die Organisationen bei der Einführung von Power BI-Governance für eine Organisation einsetzen.

Die Methoden im obigen Diagramm umfassen Folgendes:

Methode	Verfolgte Strategie
	Zuerst Rollout für Power BI ausführen, dann Governance einführen: Power BI wird Benutzern in der Organisation allgemein als neues Self-Service-BI-Tool zur Verfügung gestellt. Zu einem späteren Zeitpunkt wird dann die Governance in Angriff genommen. Diese Methode priorisiert Agilität.
	Zuerst Governance vollständig planen, dann Rollout für Power BI ausführen: Governance wird umfassend geplant, bevor Benutzern erlaubt wird, Power BI zu verwenden. Diese Methode priorisiert Kontrolle und Stabilität.
	Iterative Governanceplanung mit Rollouts von Power BI in Phasen: Zu Beginn erfolgt nur eine ausreichende Governanceplanung. Anschließend wird ein Rollout von Power BI iterativ in Phasen für einzelne Teams ausgeführt, während iterative Governanceverbesserungen stattfinden. Diese Methode priorisiert Agilität und Governance gleichermaßen.

Wählen Sie die 1. Methode aus, wenn Power BI bereits für Self-Service-Szenarios verwendet wird und Sie bereit sind, effizienter zu arbeiten.

Wählen Sie die 2. Methode aus, wenn Ihre Organisation bereits über einen bewährten Governanceansatz verfügt, der problemlos um Power BI erweitert werden kann.

Wählen Sie Methode 3 aus, wenn Sie eine Balance der Steuerungsflexibilität haben möchten. Dieser ausgewogene Ansatz ist für die meisten Organisationen und Szenarios die beste Wahl.

1\. Methode: zuerst Rollout von Power BI ausführen

Die 1. Methode priorisiert Agilität und Geschwindigkeit. Sie ermöglicht Benutzern den schnellen Einstieg in die Erstellung von Lösungen. Diese Methode wird eingesetzt, wenn Power BI Benutzern in der Organisation allgemein als neues Self-Service-BI-Tool zur Verfügung gestellt wurde. Schnelle Fortschritte und einige Erfolge werden erzielt. Zu einem späteren Zeitpunkt wird dann die Governance in Angriff genommen, in der Regel, um eine nicht akzeptable Unordnung zu beseitigen, da der Self-Service-Benutzerkreis nicht genügend Anleitungen erhalten hat.

Vorteile:

• Dies ist der schnellste Einstieg
• Kompetente Benutzer können schnell Dinge erledigen.
• Schnelle Fortschritte werden erzielt.

Nachteile:

• Es gibt einen höheren Aufwand für die Einrichtung von Governance, sobald Power BI in der Organisation überwiegend verwendet wird.
• Es gibt Widerstand von Self-Service-Benutzern, die aufgefordert werden, ihre Arbeit zu ändern.
• Self-Service-Benutzer müssen die Dinge selbst herausfinden und ihr bestes Urteilsvermögen verwenden.

Weitere mögliche Nachteile finden Sie im Abschnitt Governanceherausforderungen weiter unten.

2\. Methode: zuerst detaillierte Governanceplanung

Die 2. Methode priorisiert Kontrolle und Stabilität. Sie stellt den Gegenpol zur 1. Methode dar. Die 2. Methode umfasst eine weitreichende Planung der Governance vor dem Rollout von Power BI. Diese Situation tritt höchstwahrscheinlich ein, wenn die Implementierung von Power BI von der IT geleitet wird. Sie tritt wahrscheinlich auch ein, wenn die Organisation in einer stark regulierten Branche tätig ist oder wenn ein Data Governance Board vorhanden ist, das erhebliche Voraussetzungen und Anforderungen erzwingt.

Vorteile:

• Sie sind besser darauf vorbereitet, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
• Sie sind besser darauf vorbereitet, die Benutzercommunity zu unterstützen.

Nachteile:

• Enterprise BI wird gegenüber Self-Service-BI bevorzugt.
• Der Benutzerkreis kann erst später Mehrwert erzielen und die Entscheidungsfindung verbessern.
• Die Methode leistet schlechten Angewohnheiten und Problemumgehungen Vorschub, wenn es erst sehr spät möglich ist, Daten für die Entscheidungsfindung zu nutzen.

3\. Methode: iterative Governance mit Rollouts

Mit der 3. Methode wird ein Gleichgewicht zwischen Agilität und Governance angestrebt. Dies ist ein ideales Szenario, bei dem die Governance vorab in einem Umfang geplant wird, der gerade ausreicht. Die Governance wird im Laufe der Zeit häufig und kontinuierlich iterativ verbessert, parallel zu Power BI-Entwicklungsprojekten, die einen Mehrwert liefern.

Vorteile:

• Governance und Benutzerproduktivität erhalten die gleiche Priorität.
• Die Methode fördert eine Denkweise, bei der der Lernprozess im Vordergrund steht.
• Ermuntert iterative Releases für Benutzergruppen in Phasen

Nachteile:

• Es ist ein hohes Maß an Kommunikation erforderlich, um mit agilen Governancemethoden erfolgreich zu sein.
• Dieses Maß an Agilität erfordert zusätzliche Disziplin, um Dokumentation und Training auf dem aktuellen Stand zu halten.
• Die Einführung neuer Governanceleitlinien und -richtlinien führt zu oft dazu, dass die Arbeit der Benutzer in gewissem Umfang unterbrochen wird.

Weitere Informationen zur Planung im Vorfeld finden Sie im Artikel Vorbereiten der Migration zu Power BI.

Governanceherausforderungen

Wenn Ihre Organisation Power BI ohne Governanceansatz oder strategische Richtung implementiert hat (wie oben in der 1. Methode beschrieben), kann es zahlreiche Herausforderungen geben, die Aufmerksamkeit erfordern. Abhängig von ihrem Ansatz und dem aktuellen Zustand können einige der folgenden Herausforderungen für Ihre Organisation gelten.

Herausforderungen bei der Strategie

• Fehlen einer kohärenten Data Governance-Strategie, die auf die Geschäftsstrategie ausgerichtet ist
• Fehlende Unterstützung der Geschäftsleitung für die Verwaltung von Daten als strategische Ressource
• Unzureichende Planung der Einführung für die Weiterentwicklung der Einführung und des Reifegrads von BI und Analysen

Herausforderungen bei Personen

• Keine zwischen zentralisierten Teams und Geschäftseinheiten abgestimmten Prioritäten
• Keine benannten Experten mit ausreichendem Fachwissen und Enthusiasmus in den Geschäftsbereichen, um die Ziele der Einführung in der Organisation zu fördern
• Fehlendes Bewusstsein für bewährte Self-Service-Methoden
• Widerstand gegen das Befolgen neu eingeführter Governanceleitlinien und -richtlinien
• Doppelter Aufwand in Geschäftseinheiten
• Fehlende klare Verantwortlichkeit, Rollen und Zuständigkeiten

Herausforderungen bei Prozessen

• Fehlende klar definierte Prozesse, was zu Unordnung und Inkonsistenzen führt
• Fehlende Standardisierung oder Wiederholbarkeit
• Unzureichende Fähigkeit, zu kommunizieren und Erkenntnisse zu teilen
• Fehlende Dokumentation und übermäßige Abhängigkeit von persönlich weitergegebenem Wissen
• Unfähigkeit zur Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzanforderungen

Herausforderungen bei der Datenqualität und -verwaltung

• Überangebot an Daten und Berichten
• Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten
• Fehlendes Vertrauen in die Daten, insbesondere für Self-Service-Inhalte
• Inkonsistente Berichte, die ohne Datenüberprüfung erstellt werden
• Wertvolle Daten, die nicht verwendet werden oder schwer zugänglich sind
• Fragmentierte, isolierte und duplizierte Datasets
• Kein Datenkatalog, Inventar, Glossar oder keine Datenherkunft
• Datenbesitz und Stewardship unklar

Herausforderungen bei Qualifikationen und Datenkompetenz

• Unterschiedlich stark ausgeprägte Fähigkeit, Daten effektiv zu interpretieren, zu erstellen und mit ihnen zu kommunizieren
• Unterschiedliche Ebenen technischer Skillsets und Qualifikationslücken
• Fehlende Fähigkeit zum sicheren Verwalten von Datendiversität und -volumen
• Unterschätzung der Komplexität der Entwicklung und Verwaltung von BI-Lösungen während des gesamten Lebenszyklus
• Kurze Beschäftigungsdauer mit kontinuierlichen Personalverschiebungen und -wechseln
• Schritt halten mit den Änderungen bei Clouddiensten

Tipp

Ihre aktuellen Herausforderungen – und Ihre Stärken – zu identifizieren ist für eine ordnungsgemäße Governanceplanung von entscheidender Bedeutung. Es gibt keine einzelne einfache Lösung für die oben aufgeführten Herausforderungen. Jede Organisation muss das richtige Gleichgewicht und den richtigen Ansatz finden, um die Herausforderungen zu bewältigen, die für sie am wichtigsten sind. Die oben genannten Herausforderungen helfen Ihnen, zu ermitteln, wie sie sich auf Ihre Organisation auswirken können, sodass Sie überlegen können, welche Lösung für Ihre Gegebenheiten die richtige ist.

Governanceplanung

Einige Organisationen haben Power BI ohne Governanceansatz oder klare strategische Ausrichtung implementiert (wie oben in Methode 1 beschrieben). In diesem Fall kann der Aufwand, mit der Governanceplanung zu beginnen, entmutigend sein.

Wenn es derzeit in Ihrer Organisation kein formales Governancegremium gibt, ist der Schwerpunkt Ihrer Governanceplanung und -implementierung weiter gefasst. Wenn jedoch ein Data Governance Board in der Organisation vorhanden ist, liegt Ihr Schwerpunkt in erster Linie auf der Integration mit vorhandenen Methoden und deren Anpassung an die Ziele für Self-Service-BI und Enterprise BI.

Wichtig

Governance ist ein großes Unterfangen, und es ist nie vollständig erledigt. Durch die unablässige Priorisierung und Iteration von Verbesserungen lässt sich der Umfang besser verwalten. Wenn Sie Ihre Fortschritte und Leistungen Woche für Woche und Monat für Monat nachverfolgen, werden Sie im Laufe der Zeit über die Auswirkungen verblüfft sein. Die Reifegrade am Ende jedes Artikels in dieser Reihe können Ihnen helfen, zu beurteilen, wo Sie sich gerade befinden.

Als Nächstes werden einige potenzielle Aktivitäten und Ausgaben bei der Governanceplanung beschrieben, die möglicherweise für Sie nützlich sind.

Strategie

Wichtige Aktivitäten:

• Bewerten Sie den aktuellen Zustand der Datenkultur, Einführung und BI-Methoden.
• Führen Sie eine Reihe von Sitzungen zum Sammeln von Informationen durch, um den gewünschten zukünftigen Zustand, die strategische Vision, Prioritäten und Ziele für Datenkultur, Einführung und BI-Methoden zu definieren. Achten Sie darauf, die Einführungsziele für Power BI einzubeziehen, wie in der Reihe zum Power BI-Einführungsframework vorgeschlagen. Sie sind ein nützlicher Ansatz, wenn Sie noch nicht über eine strukturierte Methode zum Sammeln von Informationen verfügen.
• Überprüfen Sie den Schwerpunkt und den Umfang des Governanceprogramms.
• Identifizieren Sie vorhandene laufende Bottom-Up-Initiativen.
• Identifizieren Sie unmittelbare Schwachpunkte, Probleme und Risiken.
• Informieren Sie die Führungskräfte über Governance, und stellen Sie sicher, dass die Unterstützung durch die Geschäftsleitung ausreicht, um das Programm zu unterstützen und zu verbessern.
• Klären Sie, wo Power BI in die allgemeine Daten- und Analysestrategie für die Organisation passt.
• Bewerten Sie interne Faktoren, z. B. die Bereitschaft der Organisation, Reifegrade und die wichtigsten Herausforderungen.
• Bewerten Sie externe Faktoren wie Risiken, Gefährdungen, regulatorische und rechtliche Anforderungen – einschließlich regionaler Unterschiede.

Wichtige Ergebnisse:

• Geschäftsszenario mit Kosten-Nutzen-Analyse
• Genehmigte Governanceziele, Schwerpunkt und Prioritäten, die mit den wichtigsten Geschäftszielen in Einklang stehen
• Plan für kurzfristige Ziele und Prioritäten. Dies sind schnelle Erfolge.
• Plan für langfristige und zurückgestellte Ziele und Prioritäten
• Erfolgskriterien und messbare Key Performance Indicators (KPIs)
• Bekannte Risiken, die mit einem Risikominderungsplan dokumentiert sind
• Plan für die Erfüllung branchenspezifischer, behördlicher, vertraglicher und regulatorischer Anforderungen, die sich auf BI und Analysen in der Organisation auswirken
• Förderungsplan

Personen

Wichtige Aktivitäten:

• Richten Sie ein Governance Board ein, und identifizieren Sie wichtige Beteiligte.
• Bestimmen Sie den Schwerpunkt, den Umfang und eine Reihe von Zuständigkeiten für das Governance Board.
• Festlegen eines Kompetenzzentrums
• Bestimmen Sie den Schwerpunkt, den Umfang und eine Reihe von Zuständigkeiten für das COE.
• Definieren von Rollen und Zuständigkeiten
• Bestätigen Sie, wer autorisiert ist, Entscheidungen zu treffen, Genehmigungen zu erteilen und Widerspruch einzulegen.

Wichtige Ergebnisse:

• Satzung für das Governance Board
• Satzung für das COE
• Personalplan
• Rollen und Zuständigkeiten
• Verantwortlichkeits- und Entscheidungsfindungsmatrix
• Kommunikationsplan
• Issuemanagementplan

Richtlinien und Prozesse

Wichtige Aktivitäten:

• Analysieren Sie unmittelbare Schwachpunkte, Probleme, Risiken und Bereiche, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
• Priorisieren Sie Datenrichtlinien, die nach Wichtigkeit behandelt werden sollen.
• Identifizieren Sie vorhandene Prozesse, die gut funktionieren und formalisiert werden können.
• Legen Sie fest, wie neue Datenrichtlinien kommuniziert werden.
• Entscheiden Sie, in welchem Umfang Datenrichtlinien sich unterscheiden oder für verschiedene Gruppen angepasst werden können.

Wichtige Ergebnisse:

• Prozess zur Definition, Genehmigung, Kommunikation und Pflege von Datenrichtlinien und Dokumentationen
• Plan für die Anforderung gültiger Ausnahmen und Abweichungen von dokumentierten Richtlinien

Projektverwaltung

Die Implementierung des Governanceprogramms sollte als eine Reihe von Projekten geplant und verwaltet werden.

Wichtige Aktivitäten:

• Legen Sie eine Zeitskala mit Prioritäten und Meilensteinen fest.
• Identifizieren Sie verwandte Initiativen und Abhängigkeiten.
• Identifizieren Sie vorhandene Bottom-Up-Initiativen und koordinieren Sie Ihre Arbeit mit ihnen.
• Erstellen Sie einen iterativen Projektplan, der auf die Priorisierung auf hoher Ebene ausgerichtet ist.
• Holen Sie eine Budgetgenehmigung ein und sichern Sie die Finanzierung.
• Schaffen Sie eine konkrete Möglichkeit zum Nachverfolgen des Fortschritts.

Wichtige Ergebnisse:

• Projektplan mit Iterationen, Abhängigkeiten und Sequenzierung
• Rhythmus für Retrospektiven mit Schwerpunkt auf kontinuierlichen Verbesserungen

Wichtig

Der Umfang der oben aufgeführten Aktivitäten, die nützlich sein werden, variiert je nach Organisation erheblich. Wenn Ihre Organisation nicht über vorhandene Prozesse und Workflows zum Erstellen dieser Ausgabetypen verfügt, finden Sie einige hilfreiche Ressourcen in den Branchenleitfäden im Artikel mit der Zusammenfassung der Roadmap.

Governancerichtlinien

Entscheidungskriterien

Alle Governanceentscheidungen sollten mit den festgelegten Zielen für die Einführung in der Organisation in Einklang stehen. Sobald die Strategie klar ist, müssen mehr taktische Governanceentscheidungen getroffen werden, die sich auf die täglichen Aktivitäten der Self-Service-Benutzercommunity auswirken. Diese Arten von taktischen Entscheidungen korrelieren direkt mit den Datenrichtlinien, die erstellt werden.

Wie Governanceentscheidungen getroffen werden, hängt von Folgendem ab:

• Wer besitzt und verwaltet den BI-Inhalt? Im Artikel Inhaltsbesitz und -verwaltung wurden drei Arten von Strategien vorgestellt: geschäftsorientierte Self-Service-BI, verwaltete Self-Service-BI und Unternehmens-BI. Wer den Inhalt besitzt und verwaltet, hat erheblichen Einfluss auf die Governanceanforderungen.
• Welchen Umfang hat die Übermittlung der BI-Inhalte? Im Artikel Inhaltsübermittlungsbereich wurden vier Bereiche für die Übermittlung von Inhalten vorgestellt: persönliche BI, Team-BI, Abteilungs-BI und Unternehmens-BI. Der Umfang der Übermittlung hat erhebliche Auswirkungen auf die Governanceanforderungen.
• Was ist der Bereich der betroffenen Person? Die Daten selbst, einschließlich ihrer Vertraulichkeitsstufe, sind ein wichtiger Faktor. Einige Datendomänen erfordern grundsätzlich strengere Kontrollen. Beispielsweise sollten personenbezogene Informationen oder Daten, die Vorschriften unterliegen, strengeren Governanceanforderungen unterliegen als weniger sensible Daten.
• Werden die Daten und/oder die BI-Lösung als kritisch betrachtet? Wenn Sie ohne diese Daten nicht leicht eine fundierte Entscheidung treffen können, beschäftigen Sie sich mit kritischen Datenelementen. Bestimmte Berichte und Apps können als kritisch angesehen werden, da sie eine Reihe vordefinierter Kriterien erfüllen. Beispielsweise werden die Inhalte an Führungskräfte übermittelt. Vordefinierte Kriterien für das, was als kritisch angesehen wird, helfen jedem, klare Erwartungen zu haben. Kritische Daten unterliegen in der Regel strengeren Governanceanforderungen.

Tipp

Unterschiedliche Kombinationen der oben genannten vier Kriterien führen zu unterschiedlichen Governanceanforderungen für Power BI-Inhalte.

Wichtige Power BI-Governanceentscheidungen

Wenn Sie Ihre Ziele untersuchen und wie oben beschrieben stärker taktisch ausgerichtete Data Governance-Entscheidungen treffen, ist es wichtig, die höchsten Prioritäten zu bestimmen. Die Entscheidung, worauf Sie sich konzentrieren möchten, kann schwierig sein.

Die folgende Liste enthält Elemente, die Sie bei der Einführung von Governance für Power BI priorisieren können:

• Empfehlungen und Anforderungen für Besitz und Verwaltung von Inhalten.
• Empfehlungen und Anforderungen für den Inhaltsübermittlungsbereich
• Empfehlungen und Anforderungen für die Inhaltsverteilung und -freigabe mit Kollegen sowie für externe Benutzer, z. B. Kunden, Partner oder Anbieter
• Wie Benutzer mit regulierten Daten und hochsensiblen Daten arbeiten dürfen
• Erlaubte Verwendung von ungeprüften Datenquellen, die der IT-Abteilung unbekannt sind
• Wenn manuell verwaltete Datenquellen wie Excel oder Flatfiles zulässig sind
• Effektives Verwalten von Arbeitsbereichen
• Wer darf ein Power BI-Administratorsein?
• Anforderungen an Sicherheit, Privatsphäre und Datenschutz sowie zulässige Aktionen für Datasets, die den einzelnen Vertraulichkeitsbezeichnungen zugewiesen sind.
• Zulässige oder unterstützte Verwendung von persönlichen Gateways
• Zulässige oder unterstützte Verwendung des Self-Service-Kaufs von Benutzerlizenzen
• Anforderungen für die Personen, die Datasets zertifizieren dürfen, sowie Anforderungen, die erfüllt werden müssen.
• Verwaltung des Anwendungslebenszyklus für die Verwaltung von Inhalten über den gesamten Lebenszyklus hinaus, einschließlich Entwicklungs-, Test- und Produktionsphasen
• Zusätzliche Anforderungen, die für kritische Inhalte gelten, z. B. Überprüfungen der Datenqualität und Dokumentation
• Anforderungen an die Verwendung standardisierter Stammdaten und allgemeiner Datendefinitionen zur Verbesserung der Konsistenz zwischen Datasets und Berichten
• Empfehlungen und Anforderungen für die Verwendung externer Tools durch fortgeschrittene Inhaltsersteller

Wenn Sie keine Governanceentscheidungen treffen und Entscheidungen nicht gut kommunizieren, beurteilen Personen selbst, wie etwas funktionieren sollte, und dies führt häufig zu inkonsistenten Ansätzen für allgemeine Aufgaben.

Obwohl nicht jede Governanceentscheidung im Voraus getroffen werden muss, ist es wichtig, dass Sie die Bereiche mit dem größten Risiko in Ihrer Organisation identifizieren. Implementieren Sie dann schrittweise Governance-Richtlinien und -Prozesse, die die größte Wirkung erzielen.

Datenrichtlinien

Eine Datenrichtlinie ist ein Dokument, das definiert, was Benutzern erlaubt ist und was nicht. Sie können sie anders benennen, aber das Ziel bleibt dasselbe: Wenn Entscheidungen – wie die im vorherigen Abschnitt erläuterten – getroffen werden, werden sie für die Verwendung und Referenz durch die Benutzercommunity dokumentiert.

Eine Datenrichtlinie sollte so kurz wie möglich sein. Auf diese Weise ist es für Benutzer leicht zu verstehen, was von ihnen verlangt wird.

Eine Datenrichtlinie sollte Folgendes umfassen:

• Richtlinienname, Zweck, Beschreibung und Details
• Spezifische Zuständigkeiten
• Umfang der Richtlinie (organisationsweit oder abteilungsspezifisch)
• Zielgruppe für die Richtlinie
• Richtlinienbesitzer, genehmigende Person und Kontaktperson
• Anfordern einer Ausnahme
• Wie die Richtlinie überwacht und erzwungen wird
• Gesetzliche oder rechtliche Anforderungen, die von der Richtlinie erfüllt werden
• Verweis auf Terminologiedefinitionen
• Verweis auf zugehörige Leitlinien oder Richtlinien
• Gültigkeitsdatum, Datum der letzten Revision und Änderungsprotokoll

Hinweis

Suchen Sie in Ihrem zentralisierten Portal nach Datenrichtlinien, oder verknüpfen Sie sie.

Im Folgenden finden Sie drei Beispiele für allgemeine Datenrichtlinien, die Sie priorisieren können:

Richtlinie	Beschreibung
Datenbesitzrichtlinie	Gibt an, wann ein Besitzer für ein Dataset erforderlich ist und welche Zuständigkeiten der Datenbesitzer hat, z. B. Unterstützung von Kollegen, die den Inhalt anzeigen, Aufrechterhalten der entsprechenden Vertraulichkeit und Sicherheit und Sicherstellen der Konformität.
Datenzertifizierungsrichtlinie (Endorsement Policy)	Gibt den Prozess an, der zum Zertifizieren eines Datasets befolgt wird. Die Anforderungen können z. B. folgende Aktivitäten umfassen: Prüfung der Datengenauigkeit, Datenquellen- und Herkunftsüberprüfung, technische Überprüfung des Datenmodells, Sicherheitsüberprüfung und Dokumentationsüberprüfung.
Datenklassifizierungs- und -schutzrichtlinie	Gibt Aktivitäten an, die pro Klassifizierung (Vertraulichkeitsstufe) zulässig und nicht zulässig sind. Die Richtlinie sollte z. B. folgende Aktivitäten angeben: zulässige Freigabe für externe Benutzer (mit oder ohne NDA), Verschlüsselungsanforderungen und die Möglichkeit zum Herunterladen des Datasets. Manchmal wird sie auch als Datenverarbeitungsrichtlinie oder Datennutzungsrichtlinie bezeichnet. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Informationsschutz für Power BI .

Achtung

Eine umfangreiche Dokumentation kann zu einem falschen Gefühl führen, dass alles unter Kontrolle ist, was zu Selbstzufriedenheit führen kann. Der Grad der Zusammenarbeit zwischen dem COE und der Benutzercommunity ist eine Möglichkeit, sicherzustellen, dass Governanceleitlinien und -richtlinien eingehalten werden. Überwachungsaktivitäten sind ebenfalls wichtig.

Umfang der Richtlinien

Governanceentscheidungen sind in der gesamten Organisation nur selten 1:1 geeignet. Soweit praktikabel, ist es ratsam, mit standardisierten Richtlinien zu beginnen und dann bei Bedarf Ausnahmen zu implementieren. Eine klar definierte Strategie für die Handhabung von Richtlinien für zentralisierte und dezentralisierte Teams erleichtert die Entscheidung, wie Ausnahmen behandelt werden sollen.

Vorteile von organisationsweiten Richtlinien:

• Viel einfacher zu verwalten und zu pflegen
• Größere Konsistenz
• Umfasst mehr Anwendungsfälle
• Insgesamt weniger Richtlinien

Nachteile von organisationsweiten Richtlinien:

• Unflexibel
• Weniger Eigenständigkeit und Befähigung

Vorteile von abteilungsspezifischen Richtlinien:

• Erwartungen sind klarer, wenn sie auf eine bestimmte Gruppe zugeschnitten sind
• Anpassbar und flexibel

Nachteile von abteilungsspezifischen Richtlinien:

• Mehr zu verwaltende Arbeit
• Weitere Richtlinien, die isoliert sind
• Potenzial für widersprüchliche Informationen
• Schwierig, eine breitere Skalierung in der gesamten Organisation zu ermöglichen

Tipp

Das richtige Gleichgewicht zwischen Standardisierung und Anpassung für die Unterstützung von Self-Service-BI in der gesamten Organisation zu finden, kann eine Herausforderung darstellen. Wenn Sie jedoch mit Organisationsrichtlinien beginnen und auf Ausnahmen achten, können Sie schnell bedeutende Fortschritte erzielen.

Personal und Verantwortlichkeit

Die Organisationsstruktur für die Data Governance variiert zwischen Organisationen erheblich. In größeren Organisationen gibt es möglicherweise ein Data Governance-Büro mit dedizierten Mitarbeitern. Einige Organisationen verfügen über ein Data Governance Board, einen Rat oder einen Lenkungsausschuss mit zugewiesenen Mitgliedern, die aus verschiedenen Geschäftseinheiten kommen. Je nach Umfang des Data Governance-Gremiums innerhalb der Organisation kann es ein Führungsteam geben, das von einem funktionalen Team von Personen getrennt ist.

Wichtig

Unabhängig davon, wie das Governancegremium strukturiert ist, ist wichtig, dass es eine Person oder Gruppe mit ausreichendem Einfluss auf Data Governance-Entscheidungen gibt. Diese Person sollte über die Autorität verfügen, diese Entscheidungen organisationsübergreifend durchzusetzen.

Gegenseitige Kontrolle

Bei der Governanceverantwortlichkeit geht es um gegenseitige Kontrolle.

Ab dem unteren Rand umfassen die Ebenen im obigen Diagramm Folgendes:

Level	Beschreibung
	Operativ – Geschäftseinheiten: Die 1. Ebene ist die Grundlage eines gut geführten Systems, das Personen innerhalb der Geschäftseinheiten umfasst, die ihre Arbeit ausführen. Self-Service-BI-Ersteller haben eine große Verantwortung im Zusammenhang mit der Dokumenterstellung, Veröffentlichung, Freigabe, Sicherheit und Datenqualität. Self-Service-BI-Kunden sind auch für die ordnungsgemäße Verwendung von Daten verantwortlich.
	Taktisch – Unterstützende Teams: Die 2. Ebene umfasst mehrere Gruppen, die die Arbeit der Benutzer in den Geschäftseinheiten unterstützen. Zu den unterstützenden Teams gehören das COE, Enterprise BI, das Data Governance-Büro und andere Hilfsteams. Zu den Hilfsteams können IT, Sicherheit, Personalwesen und die Rechtsabteilung gehören. Eine Änderungskontrollkarte ist ebenfalls enthalten.
	Taktisch – Audit und Compliance: Die 3. Ebene umfasst interne Audit-, Risikomanagement- und Complianceteams. Diese Teams bieten Anleitungen zu den Stufen 1 und 2. Sie sorgen bei Bedarf auch für die Durchsetzung.
	Strategisch – Executive Sponsor und Lenkungsausschuss: Die oberste Ebene umfasst die Überwachung der Strategie und Prioritäten auf Ebene der Geschäftsleitung. Auf dieser Ebene werden alle eskalierten Probleme behandelt, die auf niedrigeren Ebenen nicht gelöst werden konnten. Daher ist es wichtig, dass Personen über ausreichende Autorität verfügen, um bei Bedarf Entscheidungen treffen zu können.

Wichtig

Jeder ist dafür verantwortlich, Richtlinien einzuhalten, um sicherzustellen, dass Organisationsdaten sicher, geschützt und gut als Organisationsressourcen verwaltet werden. Manchmal wird dies als jeder ist ein Data Steward bezeichnet. Damit dies Wirklichkeit wird, beginnen Sie mit den Personen in den Geschäftseinheiten (oben beschriebene 1. Ebene) als Grundlage.

Rollen und Zuständigkeiten

Sobald Sie einen Sinn für Ihre Governancestrategie haben, sollten Rollen und Zuständigkeiten definiert werden, um klare Erwartungen zu schaffen.

Struktur, Rollen (einschließlich Terminologie) und Zuständigkeiten des Governanceteams variieren je nach Organisation stark. Sehr generalisierte Rollen werden in der folgenden Tabelle beschrieben. In einigen Fällen kann dieselbe Person mehrere Rollen übernehmen. Beispielsweise kann der Chief Data Officer (CDO) auch der Executive Sponsor sein.

Rolle	Beschreibung
Chief Data Officer oder Chief Analytics Officer	Definiert die Strategie für die Verwendung von Daten als Unternehmensressource. Überwacht unternehmensweite Governanceleitlinien und -richtlinien.
Data Governance Board	Lenkungsausschuss mit Mitgliedern jeder Geschäftseinheit, die als Domänenbesitzer in der Lage sind, Entscheidungen zur Unternehmensgovernance zu treffen. Sie treffen Entscheidungen im Namen der Geschäftseinheit und im besten Interesse der Organisation. Erteilt Genehmigungen, trifft Entscheidungen, legt Prioritäten fest und gibt die Richtung vor für das Data Governance-Team des Unternehmens und die Arbeitsausschüsse.
Data Governance-Team	Erstellt Governancerichtlinien, Standards und Prozesse. Bietet unternehmensweite Überwachung und Optimierung der Datenintegrität, Vertrauenswürdigkeit, Datenschutz und Benutzerfreundlichkeit. Arbeitet mit dem COE zusammen, um Datenbesitzern und Inhaltserstellern Governanceschulung, Unterstützung und Mentoring zu bieten.
Data Governance-Ausschüsse	Temporäre oder permanente Teams, die sich auf einzelne Governancethemen konzentrieren, z. B. Sicherheit oder Datenqualität.
Change Management Board	Koordiniert die Anforderungen, Prozesse, Genehmigungen und Planungen für Release Management-Prozesse mit dem Ziel, Risiken zu reduzieren und die Auswirkungen von Änderungen an kritischen Anwendungen zu minimieren.
Projektmanagementbüro	Verwaltet einzelne Governanceprojekte und das laufende Data Governance-Programm.
Power BI Executive Sponsor	Fördert die Einführung und die erfolgreiche Verwendung von Power BI. Stellt aktiv sicher, dass Power BI-Entscheidungen konsistent auf Geschäftsziele, Leitprinzipien und Richtlinien organisationsübergreifend abgestimmt sind. Weitere Informationen finden Sie in dem Artikel Executive Sponsorship.
Center of Excellence	Betreut die Community von Erstellern und Kunden, um die effektive Verwendung von Power BI für die Entscheidungsfindung zu fördern. Ermöglicht die abteilungsübergreifende Koordination von Power BI-Aktivitäten, um Methoden zu verbessern, die Konsistenz zu erhöhen und Ineffizienzen zu reduzieren. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Center of Excellence.
Power BI-Champions	Eine Teilmenge von Inhaltserstellern in den Geschäftseinheiten, die die Einführung von Power BI fördern. Sie tragen zum Wachstum der Datenkultur bei, indem sie die Verwendung bewährter Methoden fördern und Kollegen aktiv unterstützen. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Community of Practice.
Power BI-Administratoren	Aufgaben der täglichen Systemüberwachung zur Unterstützung interner Prozesse, Tools und Personen. Übernimmt Überwachung, Auditing und Verwaltung. Weitere Informationen finden Sie im Artikel Systemüberwachung.
IT	Bietet gelegentlich Unterstützung für Power BI-Administratoren für Dienste im Zusammenhang mit Power BI, z. B. Azure Active Directory, Microsoft 365, Teams, SharePoint oder OneDrive.
Risikomanagement	Überprüft und bewertet Datenfreigabe- und Sicherheitsrisiken. Definiert ethische Datenrichtlinien und Standards. Kommuniziert gesetzliche und rechtliche Anforderungen.
Internes Audit	Überwachung der Einhaltung gesetzlicher und interner Anforderungen.
Data Steward	Arbeitet mit dem Governanceausschuss und/oder COE zusammen, um sicherzustellen, dass Organisationsdaten ein akzeptables Datenqualitätsniveau haben.
Alle BI-Ersteller und -Kunden	Halten Richtlinien ein, um sicherzustellen, dass Daten sicher, geschützt und gut als Organisationsressource verwaltet werden.

Tipp

Benennen Sie einen Stellvertreter für jede Person in Schlüsselrollen, z. B. Mitglieder des Data Governance Boards. Der Stellvertreter kann an Besprechungen teilnehmen, wenn die Person nicht verfügbar ist, und bei Bedarf zeitkritische Entscheidungen treffen.

Überlegungen und wichtige Aktionen

Checklist - Überlegungen und wichtige Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um Ihre Governanceinitiativen zu erstellen oder zu stärken:

• Richten Sie Ziele und Leitprinzipien aus: Bestätigen Sie, dass die übergeordneten Ziele und Leitprinzipien der Datenkulturziele klar dokumentiert und kommuniziert werden. Stellen Sie sicher, dass die Ausrichtung für alle neuen Governancerichtlinien oder Richtlinien vorhanden ist.
• Verstehen Sie, was gerade passiert: Stellen Sie sicher, dass Sie genau verstehen, wie Power BI derzeit für Self-Service-BI und Enterprise BI verwendet wird. Dokumentieren Sie Möglichkeiten zur Verbesserung. Dokumentieren Sie außerdem Stärken und bewährte Methoden, bei denen eine Formalisierung hilfreich wäre.
• Setzen Sie Prioritäten für neue Governance-Richtlinien und -Vorschriften: Damit Sie die Prioritäten für neu zu erstellende Leitlinien oder Richtlinien festlegen können, wählen Sie einen wichtigen Schwachpunkt, eine Anforderung mit hoher Priorität oder ein bekanntes Risiko für eine Datendomäne aus. Dies sollte einen erheblichen Vorteil haben und kann mit einem vertretbaren Aufwand erreicht werden. Wenn Sie die ersten Governancerichtlinien implementieren, wählen Sie etwas aus, das Benutzer wahrscheinlich unterstützen werden, da die Änderung geringe Auswirkungen hat oder weil sie genügend Motivation für eine Änderung besitzen.
• Erstellen Sie einen Zeitplan zum Überprüfen von Richtlinien: Bestimmen Sie den Rhythmus, in dem Datenrichtlinien neu ausgewertet werden. Bewerten Sie neu, und passen Sie sie an, wenn sich die Anforderungen ändern.
• Entscheiden Sie, wie Sie Ausnahmen behandeln: Bestimmen Sie, wie Konflikte, Probleme und Anforderungen für Ausnahmen zu dokumentierten Richtlinien behandelt werden.
• Grundlegendes zu vorhandenen Datenressourcen: Vergewissern Sie sich, dass Sie wissen, welche wichtigen Datenressourcen vorhanden sind. Erstellen Sie bei Bedarf ein Inventar des Besitzes und der Herkunft. Denken Sie daran, dass Sie nicht steuern können, was Sie nicht wissen.
• Prüfen Sie Executive Sponsorship:Vergewissern Sie sich, dass Sie Unterstützung und ausreichende Aufmerksamkeit von Ihrem Executive Sponsor sowie von den Führungskräften der Geschäftseinheiten haben.
• Vorbereiten eines Aktionsplans: Schließen Sie die folgenden Schlüsselelemente ein:
  • Anfängliche Prioritäten: Wählen Sie jeweils eine Datendomäne oder Geschäftseinheit aus.
  • Zeitskala: Arbeiten Sie in Iterationen, die lang genug sind, um einen bedeutenden Fortschritt zu erzielen, aber kurz genug, um sie regelmäßig anzupassen.
  • Schnelle Erfolge: Konzentrieren Sie sich auf konkreten, taktischen und inkrementellen Fortschritt.
  • Erfolgsmetriken: Erstellen Sie messbare Metriken, um den Fortschritt zu bewerten.

Reifegrade

Mit den folgenden Reifegraden können Sie den aktuellen Status Ihrer Governanceinitiativen bewerten:

Level	Status der Power BI-Governance
100: Anfänglich	Aufgrund einer fehlenden Governanceplanung sind die bewährten Datenverwaltungsmethoden und informellen Governancemethoden, die eingesetzt werden, zu stark von der Beurteilung und dem Erfahrungsstand von Einzelpersonen abhängig. Es besteht eine erhebliche Abhängigkeit von persönlich weitergegebenem Wissen.
200: Repeatable (Wiederholbar)	Bestimmte Bereiche der Organisation haben sich gezielt um die Standardisierung, Verbesserung und Dokumentation ihrer Datenverwaltungs- und Governancemethoden bemüht. Es gibt einen anfänglichen Governanceansatz. Inkrementelle Fortschritte werden gemacht.
300: Defined (Definiert)	Eine vollständige Governancestrategie mit Fokus, Zielen und Prioritäten wird umgesetzt und umfassend kommuniziert. Für die wichtigsten Prioritäten (Problempunkte oder Chancen) werden spezifische Governancerichtlinien und Richtlinien implementiert. Sie werden aktiv und konsequent von Den Benutzern verfolgt. Rollen und Zuständigkeiten sind klar definiert und dokumentiert.
400: Capable (Fähig)	Alle Prioritäten der Power BI-Governance sind auf die Unternehmens- und Geschäftsziele abgestimmt. Ziele werden regelmäßig neu bewertet. Es gibt Prozesse zum Anpassen von Richtlinien für dezentralisierte Geschäftseinheiten oder zum Behandeln gültiger Ausnahmen von Standard-Governancerichtlinien. Es ist klar, wo Power BI in die allgemeine BI-Strategie für die Organisation passt. Power BI-Aktivitätsprotokoll- und API-Daten werden aktiv analysiert, um Power BI-Aktivitäten zu überwachen. Proaktive Maßnahmen werden basierend auf den Daten ausgeführt.
500: Efficient	Regelmäßige Überprüfungen von KPIs oder OKRs bewerten messbare Governanceziele. Iterativer, kontinuierlicher Fortschritt hat Priorität. Agilität und die Umsetzung kontinuierlicher Verbesserungen aus den gewonnenen Erkenntnissen (einschließlich der Skalierung von Methoden, die sich bewährt haben) haben für das COE oberste Priorität. Power BI-Aktivitätsprotokoll- und API-Daten werden aktiv genutzt, um die Einführung und die Governance-Bemühungen zu informieren und zu verbessern.

Nächste Schritte

Im nächsten Artikel der Reihe „Roadmap für die Einführung von Power BI“ erfahren Sie mehr über Mentoring und Benutzerbefähigung.