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

Grafenstein, Max von


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    <subfield code="a">&lt;p&gt;Daten zug&amp;auml;nglich zu machen, zu nutzen und zu teilen wird heute ganz allgemein als wichtiger Baustein f&amp;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&amp;auml;ren, Plattformen und Datentreuh&amp;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&amp;ouml;nnen, sind wir in der Lage, unterschiedliche Data Governance-Modelle zu vergleichen und auf die Frage hin bewerten, welche Modelle in welchen Kontexten &amp;bdquo;erfolgreich&amp;rdquo; sind. Hierf&amp;uuml;r muss man zun&amp;auml;chst kl&amp;auml;ren, was Data Governance &amp;bdquo;erfolgreich&amp;ldquo; macht und was die besonderen Herausforderungen dabei sind. Das vorliegende Discussion Paper fasst die Ergebnisse der bisherigen HIIG-Forschungsprojekte &amp;ldquo;Data Governance: Definition einer gemeinsamen Forschungsgrundlage&amp;rdquo; sowie &amp;ldquo;Data Governance: Reconciling conflicting interests in data - a research framework&amp;rdquo; zusammen.&lt;/p&gt;</subfield>
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