So führen Sie Unternehmensdaten-Governance durch

Mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters sind Daten zu einem der wichtigsten Vermögenswerte eines Unternehmens geworden. Unternehmen verlassen sich auf Daten, um Entscheidungen zu treffen, Geschäftsprozesse zu optimieren, Kundenbedürfnisse zu verstehen und Produktinnovationen und Marktwettbewerb zu unterstützen. Angesichts der ständig wachsenden Datenmenge und -vielfalt stehen Unternehmen jedoch vor der Herausforderung, Datenmanagement und -governance zu bewältigen. Ohne eine wirksame Governance können Daten unübersichtlich und von schlechter Qualität werden und sogar potenzielle Sicherheitsrisiken und Compliance-Probleme mit sich bringen. Daher ist die Unternehmensdatenverwaltung besonders wichtig geworden. Sie ist eine Schlüsselmaßnahme zur Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit und zugleich der Grundstein für die Maximierung des Wertes von Datenbeständen.

Unter Data Governance versteht man den organisatorischen Rahmen zur Festlegung von Strategien, Zielen und Richtlinien für die effektive Verwaltung von Unternehmensdaten. Es umfasst die Prozesse, Richtlinien, Organisationen und Technologien, die erforderlich sind, um die Verfügbarkeit, Verfügbarkeit, Integrität, Konsistenz, Überprüfbarkeit und Sicherheit von Daten zu verwalten und sicherzustellen. Im Prozess der Datenverwaltung arbeiten Datenverwaltung und Datenverwaltung eng zusammen. Datenverwaltung bietet einen Rahmen für die Datenverwaltung, um sie an den Geschäftsprioritäten und Interessengruppen auszurichten.

1. Richten Sie ein einheitliches Datenerfassungs-Framework ein

Die Datenerfassung ist der Ausgangspunkt der Datenverwaltung und ein wichtiges Bindeglied zur Sicherstellung der Datenqualität. In modernen Unternehmen stammen Daten aus verschiedenen Quellen wie Websites, mobilen Apps, Sensoren, sozialen Medien usw. Diese Daten liegen häufig in unterschiedlichen Formaten und Formen vor, was die Datenerfassung und -integration vor Herausforderungen stellt.

Herausforderungen bei der Datenerfassung

1. Verschiedene Datenquellen: Unternehmen können Daten aus mehreren Kanälen beziehen, z. B. Website-Zugriffsprotokolle, Daten zum Benutzerverhalten, Verkaufsdaten usw. Diese Daten liegen normalerweise in strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Form vor.

2. Heterogene Datenformate: Datenformate aus verschiedenen Datenquellen können variieren. Beispielsweise werden Daten in einer Datenbank in Tabellenform gespeichert, während Protokolldateien möglicherweise in Textform vorliegen.

3. Riesige Datenmenge: Da die Datenmenge weiter zunimmt, sind herkömmliche Datenerfassungsmethoden möglicherweise nicht in der Lage, die Anforderungen von Unternehmen zu erfüllen, und es müssen effiziente Datenerfassungsmethoden eingeführt werden.

Die Einrichtung eines einheitlichen Datenerfassungsrahmens ist für die Unternehmensdatenverwaltung von entscheidender Bedeutung. Es kann die Probleme verschiedener Datenquellen, heterogener Formate und riesiger Datenmengen effektiv lösen und eine effiziente Datenerfassung und -integration realisieren. Gleichzeitig kann ein einheitliches Datenerfassungs-Framework auch die Effizienz und Genauigkeit der Datenerfassung verbessern und die Datenintegrität und -konsistenz gewährleisten.

spezifische Methoden

1. Wählen Sie geeignete Datenerfassungstools: Unternehmen können Datenerfassungstools auswählen, die ihren eigenen Anforderungen entsprechen, z. B. Open Source Flume, Kafka usw. oder kommerzielle Shence Data, Snowplow usw. Diese Tools können Unternehmen dabei helfen, sich flexibel an verschiedene Datenquellen anzupassen und die globale Datenerfassung effizient abzuschließen.

2. Entwickeln Sie eine Datenerfassungsstrategie: Unternehmen müssen eine Datenerfassungsstrategie formulieren, die auf Geschäftsanforderungen und Datenmerkmalen basiert. Berücksichtigen Sie die Bedeutung und Sensibilität der Daten und legen Sie die Häufigkeit und Methode der Erfassung fest, um die Aktualität und Genauigkeit der Datenerfassung sicherzustellen.

3. Datenbereinigung und -konvertierung: Nach der Datenerfassung müssen Datenbereinigung und -konvertierung durchgeführt werden, um die Daten in ein einheitliches Format und eine einheitliche Struktur für die anschließende Datenintegration und -analyse zu konvertieren.

4. Überwachung und Verwaltung der Datenerfassung: Richten Sie ein Überwachungssystem für die Datenerfassung ein, um den Status und die Qualität der Datenerfassung in Echtzeit zu überwachen. Im Falle eines Erfassungsfehlers oder einer Datenanomalie erfolgt eine zeitnahe Bearbeitung und Reparatur.

2. Überwachung und Verwaltung der Datenqualität

Datenqualität ist eines der Kernelemente der Unternehmensdatenverwaltung. Unter Datenqualität versteht man den Grad der Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Gültigkeit von Daten. Wenn die Datenqualität des Unternehmens nicht dem Standard entspricht, können alle auf diesen Daten basierenden Entscheidungen falsch sein und dazu führen, dass das Unternehmen falsche strategische und geschäftliche Entscheidungen trifft. Daher ist die Einrichtung eines Überwachungs- und Managementsystems für die Datenqualität ein wichtiger Schritt zur Sicherstellung des Datenwerts.

Herausforderungen bei der Überwachung der Datenqualität

1. Unkontrollierbare Datenquellen: Unternehmensdaten können aus mehreren Abteilungen und unterschiedlichen Systemen stammen. Die Vielfalt der Datenquellen macht es schwierig, die Qualität der Daten zu kontrollieren.

2. Fehlende Datenqualitätsstandards: In Unternehmen fehlen häufig klare Datenqualitätsstandards und -indikatoren, was die Bewertung und Überwachung der Datenqualität erschwert.

3. Änderungen der Datenqualität: Datenqualität ist ein dynamischer Prozess. Die Datenqualität kann sich im Laufe der Zeit ändern und erfordert eine Überwachung und Verwaltung in Echtzeit.

spezifische Methoden

1. Datenqualitätsstandards entwickeln: Unternehmen müssen klare Datenqualitätsstandards und -indikatoren wie Datengenauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz usw. entwickeln, um die Datenqualität bewerten und überwachen zu können.

2. Datenqualitätsbewertung: Verwenden Sie Tools zur Datenqualitätsbewertung, um Daten regelmäßig zu bewerten, um zu überprüfen, ob die Daten den Datenqualitätsstandards entsprechen, und um Datenqualitätsprobleme rechtzeitig zu erkennen.

3. Echtzeit-Datenüberwachung: Richten Sie ein Echtzeit-Datenüberwachungssystem ein, um Daten in Echtzeit zu überwachen, Datenanomalien und Qualitätsprobleme zu erkennen und Frühwarnmeldungen rechtzeitig zu senden.

4. Abnormale Datenverarbeitung: Eine abnormale Datenqualität erfordert eine rechtzeitige Verarbeitung und Reparatur. Unternehmen können ein spezielles Datenqualitätsteam einrichten, das für die Reparatur und Verwaltung der Datenqualität verantwortlich ist.

5. Datenqualitätsbericht: Erstellen Sie regelmäßig Datenqualitätsberichte, um dem Management den Datenqualitätsstatus und Verbesserungen zu melden und Unternehmen dabei zu helfen, Änderungen und Trends in der Datenqualität zu überwachen.

3. Datenbestandsverwaltung

Datenbestände gehören zu den wichtigsten Vermögenswerten eines Unternehmens und bilden die Grundlage für die Unterstützung seiner Geschäftstätigkeit. Data Asset Management ist eine umfassende Verwaltungsmethode, die das Sammeln, Organisieren, Klassifizieren, Teilen, Schützen und Nutzen von Daten umfasst, mit dem Ziel, den Wert der Daten zu maximieren.

Herausforderungen beim Daten-Asset-Management

1. Daten sind verstreut und isoliert: Unternehmensdaten sind in der Regel auf verschiedene Systeme und Abteilungen verteilt, und es mangelt an effektiven Verbindungskanälen zwischen den Daten, was dazu führt, dass Daten nicht kommunizieren und austauschen können.

2. Schwierigkeiten bei der Datenfreigabe: Da sich Daten, an denen unterschiedliche Abteilungen und Geschäftsanforderungen beteiligt sind, normalerweise in unterschiedlichen Datenquellen befinden, sind die gemeinsame Nutzung und der Austausch von Daten zu einem großen Problem geworden.

3. Datensicherheitsrisiken: Unternehmensdaten sind potenziellen Sicherheitsrisiken wie Datenlecks, Datenverlust usw. ausgesetzt und es müssen entsprechende Maßnahmen zu ihrem Schutz ergriffen werden.

spezifische Methoden

1. Liste der Datenbestände: Erstellen Sie eine umfassende Liste der Datenbestände, einschließlich Datenquelle, Datenklassifizierung, Datenqualität, Datensicherheit und anderer Informationen. Durch die Bestandsaufnahme von Datenbeständen können Unternehmen ihre Datenbestände vollständig verstehen und effektiv verwalten.

2. Datenkarte: Erstellen Sie eine Datenkarte, identifizieren und klassifizieren Sie Datenbestände und stellen Sie Referenzen für die gemeinsame Nutzung und Verbreitung von Daten bereit. Datenkarten können Unternehmen dabei helfen, den Fluss und die Nutzung von Daten zu verstehen und den potenziellen Wert von Daten zu entdecken.

3. Datenaustauschplattform: Richten Sie eine Datenaustauschplattform ein, um Datenaustausch- und Datenaustauschdienste bereitzustellen. Über die Datenfreigabeplattform können verschiedene Abteilungen und Unternehmen problemlos Daten austauschen und die Datenkommunikation und -freigabe realisieren.

4. Datensicherheitsgarantie: Richten Sie einen Mechanismus zur Datensicherheitsgarantie ein, der Datenverschlüsselung, Rechteverwaltung, Zugriffskontrolle und andere Maßnahmen umfasst. Sorgen Sie für die Datensicherheit bei der Übertragung und Speicherung.

5. Data-Governance-Team: Richten Sie ein dediziertes Data-Governance-Team ein, das für die Verwaltung und Governance von Datenbeständen verantwortlich ist. Das Data-Governance-Team sollte über umfassende Erfahrung in der Datenverwaltung und -governance verfügen und in der Lage sein, die Implementierung des Data-Asset-Managements effektiv voranzutreiben.

4. Datensicherheit und Compliance

Mit dem kontinuierlichen Anstieg des Datenvolumens und der umfassenden Ausweitung der Datenanwendungen haben Fragen der Datensicherheit und Compliance bei Unternehmen und Aufsichtsbehörden immer mehr Aufmerksamkeit erregt. Datenlecks und Datensicherheitsvorfälle können zu erheblichen finanziellen Verlusten und Reputationsverlusten für Unternehmen führen. Daher ist die Einrichtung eines Datensicherheits- und Compliance-Systems eine wichtige Maßnahme zur Gewährleistung der Sicherheit von Unternehmensdaten.

Herausforderungen im Bereich Datensicherheit und Compliance

1. Risiko von Datenlecks: Unternehmen sind dem Risiko von Datenlecks wie Hackerangriffen, Fehlern von Mitarbeitern usw. ausgesetzt und müssen entsprechende Maßnahmen ergreifen, um diese zu verhindern.

2. Anforderungen an die Daten-Compliance: Das Land hat immer höhere Anforderungen an die Datensicherheit und den Schutz der Privatsphäre, und Unternehmen müssen relevante Vorschriften und Standards einhalten.

3. Risiken Dritter: Bei der Zusammenarbeit mit Dritten können die Daten des Unternehmens potenziellen Risiken ausgesetzt sein und es muss sichergestellt werden, dass die Datensicherheitsmaßnahmen der Drittorganisation den Anforderungen entsprechen.

Die Bedeutung der Einrichtung eines Datensicherheits- und Compliance-Systems

Die Einrichtung eines Datensicherheits- und Compliance-Systems kann Unternehmen dabei helfen, Datenlecks und Datensicherheitsrisiken zu reduzieren und Datensicherheit und Compliance zu gewährleisten. Durch die Einhaltung relevanter Vorschriften und Standards können Unternehmen ihre Datensicherheitsmaßnahmen verbessern und die Datensicherheit und -zuverlässigkeit verbessern.

1. Datenklassifizierung und -klassifizierung: Unternehmensdaten klassifizieren und klassifizieren und entsprechende Sicherheitsmaßnahmen entsprechend der Sensibilität und Wichtigkeit der Daten festlegen.

2. Datenverschlüsselung: Verschlüsseln Sie sensible Daten, um die Datensicherheit bei der Übertragung und Speicherung zu gewährleisten.

3. Autoritätsverwaltung: Richten Sie ein vollständiges Autoritätsverwaltungssystem ein, um den Datenzugriff streng zu kontrollieren und sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf Daten zugreifen und diese bedienen kann.

4. Datensicherung und -wiederherstellung: Richten Sie einen Datensicherungs- und -wiederherstellungsmechanismus ein, um sicherzustellen, dass Daten im Katastrophen- oder Unfallfall rechtzeitig wiederhergestellt werden können.

5. Compliance-Audit: Führen Sie regelmäßig Compliance-Audits zur Datensicherheit durch, um zu überprüfen, ob die Datensicherheitsmaßnahmen den relevanten Vorschriften und Standards entsprechen.

5. Fördern Sie das Bewusstsein für Data Governance

Data Governance ist ein Prozess, an dem alle Mitarbeiter beteiligt sind und der erfordert, dass alle Mitarbeiter im Unternehmen über das Bewusstsein und die Fähigkeit zur Data Governance verfügen. Die Sensibilisierung für Data Governance ist ein wichtiger Faktor, um die erfolgreiche Umsetzung von Data Governance-Strategien sicherzustellen.

Herausforderungen beim Aufbau eines Bewusstseins für Data Governance

1. Schwaches Bewusstsein der Mitarbeiter: Unternehmensmitarbeiter haben möglicherweise ein schwaches Verständnis für Datenverwaltung und mangelndes Bewusstsein für Datensicherheit und Compliance.

2. Unklare Datenverantwortlichkeiten: Möglicherweise mangelt es an einer klaren Aufteilung der Datenverantwortlichkeiten innerhalb des Unternehmens, was zu Unklarheiten bei den Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung führt.

3. Unzureichende Datenschulung: Organisationen mangelt es möglicherweise an relevanten Datenschulungen und Schulungen, um die Datenverwaltungsfähigkeiten der Mitarbeiter zu verbessern.

Die Sensibilisierung für Data Governance kann Unternehmen dabei helfen, eine Data Governance-Kultur zu etablieren, an der sich alle Mitarbeiter beteiligen, das Bewusstsein der Mitarbeiter für Datensicherheit und Compliance verbessern und das Verantwortungsbewusstsein und die Begeisterung der Mitarbeiter für Data Governance wecken.

spezifische Methoden

1. Führen Sie Data-Governance-Schulungen durch: Unternehmen können Data-Governance-Schulungen durchführen, um den Mitarbeitern die Bedeutung, Ziele und Methoden der Data-Governance vorzustellen und das Bewusstsein der Mitarbeiter für Data-Governance zu verbessern.

2. Klären Sie die Verantwortlichkeiten für Daten: Unternehmen müssen die Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung klären, ein dediziertes Datenverwaltungsteam benennen, das für die Datenverwaltung verantwortlich ist, und auch die Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung anderer Abteilungen und Mitarbeiter klären.

3. Richten Sie Kommunikationskanäle für die Datenverwaltung ein: Richten Sie Kommunikationskanäle für die Datenverwaltung ein, ermutigen Sie die Mitarbeiter, Vorschläge und Fragen zur Datenverwaltung zu äußern, und reagieren Sie zeitnah auf das Feedback der Mitarbeiter.

4. Anreizmechanismus für Daten-Governance: Richten Sie einen Anreizmechanismus für Daten-Governance ein, um herausragende Data-Governance-Teams und Einzelpersonen zu loben und zu belohnen und Mitarbeiter zu ermutigen, sich an der Daten-Governance-Arbeit zu beteiligen.

6. Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung

Data Governance ist ein Prozess der kontinuierlichen Verbesserung und Optimierung. Mit der Entwicklung von Unternehmen und Änderungen in Datenanwendungen müssen Data Governance-Strategien und -Maßnahmen kontinuierlich optimiert und verbessert werden.

Die Herausforderung der kontinuierlichen Verbesserung und Optimierung

1. Sich ändernde Datenanforderungen: Mit der Entwicklung des Unternehmensgeschäfts können sich die Datenanforderungen ändern und Strategien und Maßnahmen zur Datenverwaltung müssen rechtzeitig angepasst werden.

2. Technologischer Fortschritt: Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie werden die Methoden und Tools zur Datenverwaltung ständig aktualisiert. Es ist notwendig, neue Technologien weiterzuverfolgen und den Datenverwaltungsprozess zu optimieren.

3. Änderungen der regulatorischen Anforderungen: Nationale und regionale regulatorische Anforderungen an Datensicherheit und Compliance können sich ändern, und Unternehmen müssen ihre Data-Governance-Maßnahmen rechtzeitig anpassen, um neue regulatorische Anforderungen zu erfüllen.

Die Bedeutung kontinuierlicher Verbesserung und Optimierung

Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung können Unternehmen dabei helfen, ihre Data-Governance-Ebene kontinuierlich zu verbessern, sich an sich ändernde Datenanforderungen und regulatorische Anforderungen anzupassen und die Effizienz und Effektivität der Data-Governance zu verbessern.

spezifische Methoden

1. Regelmäßige Data-Governance-Bewertung: Bewerten Sie regelmäßig Data-Governance-Strategien und -Maßnahmen, entdecken Sie Probleme und Mängel und nehmen Sie zeitnah Verbesserungen und Optimierungen vor.

2. Folgen Sie neuen Technologien: Achten Sie auf neue Technologien und Methoden im Bereich Data Governance, führen Sie neue Technologien rechtzeitig ein und wenden Sie sie an und verbessern Sie die Effizienz und Effektivität der Data Governance.

3. Kontinuierliche Optimierung des Datenprozesses: Kontinuierliche Optimierung des Datenprozesses, Vereinfachung des Datenverwaltungsprozesses und Verbesserung der Effizienz und Qualität der Datenverarbeitung.

4. Innovation im Bereich Data Governance: Ermutigen Sie Data-Governance-Teams dazu, innovative Praktiken durchzuführen und effektivere und effizientere Data-Governance-Methoden und -Tools zu finden.

7. Etablieren Sie eine Data-Governance-Kultur

Die erfolgreiche Umsetzung von Data Governance erfordert die Beteiligung und gemeinsame Förderung aller Mitarbeiter. Die Etablierung einer Data-Governance-Kultur ist ein wichtiger Weg, um das Datenbewusstsein und die aktive Beteiligung der Mitarbeiter an der Data Governance zu fördern.

Herausforderungen beim Aufbau einer Data-Governance-Kultur

1. Schwieriger Kulturwandel: Um eine Data-Governance-Kultur zu etablieren, muss ein Unternehmen einen Kulturwandel durchlaufen, der oft ein komplexer und langwieriger Prozess ist.

2. Unzureichendes kulturelles Bewusstsein: Einige Mitarbeiter sind sich der Wichtigkeit und Bedeutung der Datenverwaltung möglicherweise nicht ausreichend bewusst und müssen die Öffentlichkeitsarbeit und Aufklärung stärken.

Die Etablierung einer Data-Governance-Kultur kann dazu führen, dass Mitarbeiter der Verwaltung und Nutzung von Daten mehr Aufmerksamkeit schenken, die Datenqualität und -sicherheit verbessern und bei voller Beteiligung eine Data-Governance-Synergie bilden.

spezifische Methoden

1. Fördern Sie die Bedeutung der Datenverwaltung: Machen Sie den Mitarbeitern durch interne Werbung und Schulung die Bedeutung und Bedeutung der Datenverwaltung näher und fördern Sie das Datenbewusstsein der Mitarbeiter.

2. Schaffen Sie Anreize für das Data-Governance-Verhalten: Richten Sie einen Anreizmechanismus für die Data-Governance ein, um Mitarbeiter zu loben und zu belohnen, die sich aktiv an der Data-Governance beteiligen, und um Mitarbeiter zu ermutigen, sich an der Data-Governance-Arbeit zu beteiligen.

3. Halten Sie regelmäßig Data-Governance-Aktivitäten ab: Halten Sie regelmäßig Data-Governance-bezogene Aktivitäten ab, wie etwa Data-Governance-Wissenswettbewerbe, Data-Governance-Erfahrungsaustauschtreffen usw., um das Bewusstsein der Mitarbeiter für die Teilnahme an Data-Governance zu schärfen.

4. Etablieren Sie eine Datenaustauschkultur: Ermutigen Sie Mitarbeiter, Datenanalysen und Anwendungserfahrungen auszutauschen, fördern Sie den Datenaustausch und die Verbreitung und schaffen Sie eine Datenaustauschkultur.

8. Kontinuierliche Überwachung und Bewertung

Data Governance ist ein kontinuierlicher Prozess, der eine kontinuierliche Überwachung und Bewertung der Wirksamkeit und Wirksamkeit der Data Governance, eine rechtzeitige Identifizierung von Problemen sowie Anpassungen und Verbesserungen erfordert.

Herausforderungen der kontinuierlichen Überwachung und Bewertung

1. Die Wirkung von Data Governance ist schwer zu messen: Die Wirkung von Data Governance stellt sich nicht über Nacht ein und lässt sich nur schwer mit einfachen Indikatoren messen.

2. Schwierigkeiten bei der Bewertung der Datenverwaltung: Die Bewertung der Wirksamkeit der Datenverwaltung erfordert eine umfassende Berücksichtigung mehrerer Faktoren, einschließlich Datenqualität, Datensicherheit und Datennutzungseffizienz.

Kontinuierliche Überwachung und Bewertung können Unternehmen dabei helfen, Data-Governance-Probleme rechtzeitig zu erkennen, Data-Governance-Strategien und -Maßnahmen zu optimieren und die kontinuierliche Wirksamkeit der Data-Governance sicherzustellen.

spezifische Methoden

1. Richten Sie ein Daten-Governance-Indikatorsystem ein: Richten Sie ein Daten-Governance-Indikatorsystem ein, das Datenqualitätsindikatoren, Datensicherheitsindikatoren, Datennutzungseffizienzindikatoren usw. umfasst, um die Wirksamkeit der Datengovernance zu bewerten.

2. Führen Sie regelmäßige Data-Governance-Bewertungen durch: Bewerten Sie regelmäßig die Data-Governance, vergleichen Sie Data-Governance-Indikatoren und analysieren Sie die Auswirkungen und die Wirksamkeit der Data-Governance.

3. Entwickeln Sie einen Verbesserungsplan: Formulieren Sie basierend auf den Ergebnissen der Data-Governance-Bewertung entsprechende Verbesserungspläne, um Data-Governance-Strategien und -Maßnahmen zu optimieren.

4. Kontinuierliches Feedback und Verbesserung: Überwachen Sie kontinuierlich die Wirksamkeit der Datenverwaltung, geben Sie zeitnahes Feedback zu Problemen und Verbesserungen und stellen Sie eine kontinuierliche Verbesserung der Datenverwaltung sicher.

Zusammenfassen

Im Zuge der digitalen Transformation sehen sich Unternehmen mit steigenden Datenmengen und komplexen Datenanwendungsanforderungen konfrontiert. Sie müssen ein einheitliches Data-Governance-Framework etablieren und Data-Governance-Strategien festlegen und umsetzen. Durch den Data-Governance-Prozess mit umfassender Beteiligung und kontinuierlicher Verbesserung können Unternehmen den Wert der Daten voll ausschöpfen, die Effizienz der Datennutzung verbessern und die nachhaltige Entwicklung von Unternehmen nachhaltig unterstützen. Data Governance ist nicht nur eine technische Arbeit, sondern auch ein Kultur- und Managementkonzept. Nur durch die Etablierung eines korrekten Data Governance-Konzepts können Daten wirklich zur strategischen Ressource und zentralen Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens werden.