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  • AutorenbildFabio Bonolo

Datenchaos Reloaded

Aktualisiert: 18. März

Wie mangelnde Data Governance Copilot ausbremst


In einer Welt, die von Daten angetrieben wird, ist die Qualität dieser Daten entscheidend für den Erfolg jeder KI-Technologie. Dies gilt insbesondere für Copilot for Microsoft 365, der smarte KI-Assistent von Microsoft, der darauf ausgelegt ist, eine komplett neue Arbeitswelt zu erschaffen. Doch was passiert, wenn die zugrundeliegenden Daten nicht den Standards entsprechen? Wenn Duplikate, Inkonsistenzen und veraltete Informationen die Regel statt die Ausnahme sind?


Die Antwort ist einfach: Copilot wird ausgebremst und performt nicht wirklich gut. Wie ein Rennwagen, der auf einer holprigen Strasse fährt, kann auch Copilot sein volles Potenzial nicht entfalten, wenn die Datenqualität mangelhaft ist. Unternehmen, die ihre Datenverwaltung vernachlässigen, riskieren nicht nur die Integrität ihrer Daten, sondern auch die Leistungsfähigkeit von KI-Tools wie Copilot, die auf diese Daten angewiesen sind.


Corona und Teams als schlechtes Beispiel👎🏼


Die vielerorts überhastete Einführung von Microsoft Teams während der Corona-Pandemie ist ein prägnantes Beispiel für die Bedeutung von Governance. Als die Welt ins Homeoffice verlagert wurde, implementierten viele Unternehmen Teams zwar nach bestem Wissen und Gewissen, doch ohne angemessene Governance-Strategien. Es fehlten ein Lifecycle-Management, eine sinnvolle Archivierungsstrategie und klare Richtlinien – dadurch fanden sich leider viele Organisationen in einem Chaos wieder. Die (zu) schnelle Einführung führte zu einer Flut von Teams und Kanälen, unkontrollierten Inhalten und letztendlich zu einer Umgebung, die schwer zu verwalten war.


Es ist an der Zeit, dass wir das Datenchaos in den Griff bekommen und eine solide Grundlage für die Zukunft des Digitalen Arbeitsplatzes schaffen. Denn nur mit einer starken Data Governance können wir sicherstellen, dass Copilot for Microsoft 365 und andere datengetriebene Technologien ihre Versprechen halten und uns in eine effizientere, produktivere Ära führen.



Warum ist Data Governance wichtig für Copilot?💡


Copilot for Microsoft 365 ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um Mitarbeitenden zu helfen, Stunden an Zeit beim Generieren, Zusammenfassen und Suchen von Inhalten zu sparen. Für seine effektive Funktionalität benötigt Copilot jedoch qualitativ hochwertige Daten. Hier spielt Data Governance eine entscheidende Rolle, denn eine hochwertige Datenverwaltung ist die absolute Basis dafür, dass der Rennwagen auf einer Rennstrecke fahren kann. 🏎️


Ich gebe euch die drei aus meiner Sicht wichtigsten Aspekte mit, weshalb eine gute Data Governance so wichtig in Bezug auf die Nutzung von Copilot ist: ⬇️


  1. Qualitätssicherung ✔️ Eine systematische Data Governance stellt sicher, dass die Daten, die Copilot groundet, verlässlich, genau und aktuell sind. Dies ist essentiell, damit die KI präzise Analysen und Vorschläge liefert. Es braucht also eine neue, automatisierte Art des (Daten-)Qualitätsmanagement sozusagen.

  2. Compliance 🔒 In einer Welt strenger Datenschutzgesetze gewährleistet die richtige Datenverwaltung, dass die von Copilot verarbeiteten Daten den rechtlichen Anforderungen entsprechen. Ausserdem sollen Mitarbeitende nur das sehen können, was sie sehen dürfen.

  3. Datenkultur 🙌🏼 Eine starke Data Governance fördert eine Kultur im Unternehmen, die den Wert von Daten erkennt und nutzt. Jeder Mitarbeitende muss verstehen, weshalb eine hohe Datenqualität wichtig ist, damit sie Copilot effektiv einsetzen können. Und mit dem richtigen Change Management schaffen wir es, dass es der einzelne Mitarbeitende nicht nur versteht, sondern auch mit Freude seinen Beitrag dazu leistet! 😉



Wie bringt ihr die Data Governance zum Fliegen?🚀


Die Implementierung einer strukturierten Data Governance in eurem Unternehmen kann eine komplexe Aufgabe sein, die mit sehr viel Aufwand und einem langen Geduldsfaden verbunden ist. Es ist mir aber ein Anliegen, euch ein paar grundlegende Schritte mitzugeben, die euch bei diesem Unterfangen helfen können. Nachfolgend findet ihr eine Visualisierung des Vorgehens, mit den entsprechenden Ausführungen in diesem Artikel. ℹ️





  1. Daten analysieren und verstehen 📈 Beginnt mit einer technischen Bestandsaufnahme aller Datenquellen und Datentypen. Tools wie ShareGate können euch dabei helfen. Dann analysiert bei einer breiten Auswahl eurer Mitarbeitenden die Art und Weise, wie Daten derzeit verwendet werden (also wie Mitarbeitende Daten speichern, verwenden, darauf zusammenarbeiten, und löschen). Wählt dafür Mitglieder für eine «Data-Governance-Gruppe» aus verschiedenen Abteilungen aus, um eine breite Perspektive und Engagement zu gewährleisten. Dieses Team sollte für die Analyse, Entwicklung und Durchsetzung der Data-Governance-Richtlinien verantwortlich sein.

  2. Data-Governance-Strategie entwickeln 📃 Basierend auf eurem Verständnis der Daten, erstellt ihr eine klare Strategie, die Ziele, Richtlinien, Standards und Verfahren für die Datenverwaltung festlegt. Im Kontext einer effektiven Data-Governance-Strategie sind drei Schlüsselaspekte von besonderer Bedeutung: Erstens ist die Etablierung von einheitlichen Datendefinitionen und -standards unerlässlich. Legt Formate, Terminologien und Klassifikationen (z.B. in Form von Tags) fest. Zweitens spielt das Stammdatenmanagement eine zentrale Rolle, da es sicherstellen soll, dass alle Geschäftsbereiche auf genaue und aktuelle Informationen zugreifen können. Drittens ist die klare Zuweisung von Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenpflege entscheidend, um die Datenqualität und -sicherheit zu garantieren. Definiert «Daten-Owner», die für die Qualität der Daten verantwortlich sind und interne Champions, welche das Wissen zur Datenpflege ins Unternehmen tragen.

  3. Daten mit Labels und Klassifizierungen versehen 🏷️ Die korrekte Kennzeichnung und Klassifizierung von Daten ist ein wesentlicher Bestandteil einer effektiven Data Governance. Durch das Labeling werden Daten mit Tags versehen, während eine Klassifizierung die Daten in Kategorien einordnet und so deren Analyse und Verwaltung erleichtert. Diese Prozesse sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Daten gemäss den Compliance-Anforderungen und Geschäftsregeln aufbewahrt oder gelöscht werden. Darüber hinaus unterstützt eine klare Datenklassifizierung die Suche und Wiederherstellung von Informationen, was die Effizienz steigert und der Performance des Copilot nur zugute kommt.

  4. Auf SharePoint als Datenbasis setzen ✔️ SharePoint spielt eine entscheidende Rolle bei der Sicherstellung einer hohen Datenqualität, die für die optimale Funktionalität von Copilot unerlässlich ist. Durch die Zentralisierung von Daten in SharePoint könnt ihr eine einheitliche Sicht auf eure Informationen schaffen. Nebst den klassischen Dokumentbibliotheken, in denen Office-Dokumente und PDFs abgelegt werden, sind SharePoint-Listen perfekt geeignet, um Informationen zu Sammeln und zu Verpacken, was die Datenorganisation stark vereinfacht. Die Plattform unterstützt auch das Archivieren von Inhalten, wodurch redundante oder veraltete Daten entfernt werden, die sonst die Leistung von Copilot beeinträchtigen könnten.

  5. Microsoft Purview für das Datenmanagement nutzen 💡 Wenn ihr besonders viele Daten in eurer Organisation habt, ist ein Lifecycle-Management-Tool für SharePoint ein unverzichtbarer Bestandteil einer guten Data-Governance-Strategie. Mit solch einem Tool könnt ihr sicherstellen, dass eure Daten nicht nur aktuell und relevant bleiben, sondern auch Compliance-Anforderungen erfüllen. Microsoft Purview Data Lifecycle Management ist eine solche Lösung. Es ermöglicht euch, die Daten in eurer SharePoint-Umgebung effektiv zu verwalten, indem es den gesamten Lebenszyklus von Inhalten überwacht – von der Erstellung bis zur endgültigen Löschung. Damit könnt ihr Inhalte schnell identifizieren und konservieren, während nicht mehr benötigte Inhalte automatisch gelöscht werden, um Risiken und Haftung zu minimieren. Die Kernfunktionen des Tools umfassen Aufbewahrungsrichtlinien, eine zentrale Datensatzverwaltung, automatisierte Datenrichtlinien und Compliance-Analysen. Durch die Implementierung von Purview Data Lifecycle Management könnt ihr eine hohe Qualität eurer Daten in SharePoint sicherstellen, was wiederum die Leistungsfähigkeit von Copilot optimiert.

  6. Investiert in Change, Adoption und in die Betriebsorganisation 💫 Ich habe es zuvor im Artikel schon angetönt: Mit dem richtigen Change Management könnt ihr Mitarbeitende in eine neue Datenkultur führen, in der sie einen wichtigen Beitrag zur nachhaltigen Datenqualität leisten können. Holt jede einzelne Person ab, kommuniziert das «Why», seid auf Ängste und Widerstände vorbereitet und verwandelt selbst die grössten Kritiker zu Fürsprechern. Sorgt dafür, dass das Wissen zur richtigen Datenkuratierung breit und tief im Unternehmen ausgeweitet wird, bietet Roadshows und Workshops an. Und zu guter Letzt solltet ihr regelmässige Quality-Checks etablieren, um die Wirksamkeit eurer Data-Governance-Strategie sicherzustellen.


Mein Fazit🗣️


Zusammenfassend ist Data Governance nicht nur eine Vorbereitung, sondern eine Notwendigkeit für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung von Copilot for Microsoft 365. Sie bildet das Rückgrat, das die Integrität, Sicherheit und Nutzbarkeit der Daten gewährleistet, auf denen KI-Tools wie Copilot aufbauen. Ich weiss, eine gute Governance ist mit grossem Aufwand verbunden, doch das soll euch nicht an eurem Fortschritt hindern! Versucht, diese Governance-Prinzipien anzuwenden, damit ihr auch wirklich das volle Potenzial von Copilot ausschöpfen und einen echten Wettbewerbsvorteil in der digitalen Landschaft erzielen könnt! 🚀

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