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Kurzpapier: Data Governance. Ein Framework zur Erfassung "erfolgreicher" Data Governance-Modelle

Grafenstein, Max von


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{
  "publisher": "Zenodo", 
  "DOI": "10.5281/zenodo.6327345", 
  "language": "deu", 
  "title": "Kurzpapier: Data Governance. Ein Framework zur Erfassung \"erfolgreicher\" Data Governance-Modelle", 
  "issued": {
    "date-parts": [
      [
        2021, 
        12, 
        15
      ]
    ]
  }, 
  "abstract": "<p>Daten zug&auml;nglich zu machen, zu nutzen und zu teilen wird heute ganz allgemein als wichtiger Baustein f&uuml;r nachhaltiges Wachstum und Wohlstand anerkannt. Entsprechend arbeiten Akteure in verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen an ihren je eigenen Digitalisierungs-, Daten- und Smart City-Strategien. Data Governance wird dabei als elementare Voraussetzung erkannt. Geht man ins Detail, findet man sich jedoch schnell mit einer Wolke aus Begriffen wie Data Pools and Data Lakes, Intermedi&auml;ren, Plattformen und Datentreuh&auml;ndern konfrontiert. Selten bzw. nur unter Schwierigkeiten findet man heraus, wie die dahinter stehenden Data Governance-Strukturen konkret beschaffen sind. Doch erst wenn wir diese Strukturen anhand eines Frameworks konsistent beschreiben k&ouml;nnen, sind wir in der Lage, unterschiedliche Data Governance-Modelle zu vergleichen und auf die Frage hin bewerten, welche Modelle in welchen Kontexten &bdquo;erfolgreich&rdquo; sind. Hierf&uuml;r muss man zun&auml;chst kl&auml;ren, was Data Governance &bdquo;erfolgreich&ldquo; macht und was die besonderen Herausforderungen dabei sind. Das vorliegende Discussion Paper fasst die Ergebnisse der bisherigen HIIG-Forschungsprojekte &ldquo;Data Governance: Definition einer gemeinsamen Forschungsgrundlage&rdquo; sowie &ldquo;Data Governance: Reconciling conflicting interests in data - a research framework&rdquo; zusammen.</p>", 
  "author": [
    {
      "family": "Grafenstein, Max von"
    }
  ], 
  "type": "article", 
  "id": "6327345"
}
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