Verwalten von Berechtigungen in Data Studio wie ein Profi

Bei unserer Arbeit haben wir festgestellt, dass Google Data Studio beides hervorragend beherrscht. Als kostenloses Online-Tool, das öffentliche und private Daten in interaktives Wissen umwandelt, bietet die Plattform eine leistungsstarke Visualisierung von Daten für Teams, ohne die Sicherheit zu vernachlässigen.

Verbesserte Datenvisualisierung mit Google Data Studio

Google Data Studio hilft Menschen beim Verstehen und Verwalten von Daten. Mit der Plattform können Sie:

• Geschäftstrends erkennen: Interagieren Sie mit den Daten in Form von Diagrammen, Karten, Grafiken und Tabellen und nutzen Sie beliebte Funktionen wie Filter und Segmente.
• Budgetdaten in individuelle Berichte umwandeln: Eine voll funktionsfähige Business Intelligence (BI)-Plattform mit anpassbaren interaktiven Dashboards und Berichten.
• Bewerten Sie die Leistung Ihrer Websites und/oder Ihres Unternehmens: Durch die Verknüpfung von Website-Analysen mit Geschäftsdaten können Sie Ausreißer in der Leistung erkennen.
• Analysieren Sie angepasste Daten und finden Sie nützliche Datenpunkte für verschiedene Erfolgskriterien: Die Benutzer können die Daten nach ihren Bedürfnissen manipulieren und haben unterschiedliche Zugriffsrechte.

Darüber hinaus können die Zugriffsberechtigungen mit Hilfe von Google Workspace für das gesamte Unternehmen verwaltet werden. Dashboard-Eigentümer können auch verhindern, dass andere Nutzer ein Dashboard weiter freigeben, und ihre Möglichkeiten für Downloads oder Exporte einschränken, um das Risiko einer unbefugten Datenweitergabe zu verringern.

Obwohl die verschiedenen Zugriffsebenen und Freigabekontrollen verhindern sollen, dass die falschen Personen auf sensible/persönliche Daten zugreifen, kann der Prozess der Freigabe eines Dashboards oder der Einschränkung des Zugriffs auf ein Dashboard im großen Maßstab schwierig zu verwalten sein. Die von Google dokumentierte Lösung zur Personalisierung von Datenergebnissen schlägt vor, mehr Datenquellen zu verwenden und die Mischfunktion zu nutzen, um viele Filter zu erstellen. Es gibt Szenarien, in denen dies machbar ist (vor allem, wenn BigQuery nicht beteiligt ist), aber es könnte Änderungen an der Datenquelle erfordern, die dann aktualisiert werden müssten, wenn sich die Berechtigungen ändern.

Verwaltung komplexer und miteinander verbundener Datenströme

Wenn ein Dashboard mit einer Datenquelle verbunden ist, die von mehreren Personen genutzt wird, möchte der Dashboard-Eigentümer sicherstellen, dass jeder Benutzer nur die Daten sieht, die für ihn relevant sind. Dies ist besonders wichtig, wenn es sich um sensible Daten handelt. Wie kann man also diese Art von Anforderung in einem Dashboard berücksichtigen, das bereits vorhandene Data Studio-Funktionen nutzt?

Die Verwendung eines E-Mail-Filters ist eine Möglichkeit, den Zugriff auf irrelevante oder sensible Daten zu beschränken. Wenn diese Funktion verwendet wird, sucht Data Studio nach der E-Mail-Adresse des Benutzers in der Spalte, die alle Benutzer-E-Mail-Adressen in der Datenquelle enthält, und wenn diese gefunden wird, filtert Data Studio und zeigt nur den relevanten Teil der Daten für diesen Benutzer an. Diese Funktion dient dazu, Daten, die sich direkt auf eine Person beziehen, stärker einzuschränken, was als "Datensicherheit auf Zeilenebene" bezeichnet wird Die Funktion ist für jede Datenquelle verfügbar. Wenn sich die Daten in BigQuery befinden, können Sie mithilfe des E-Mail-Parameters in einer benutzerdefinierten Abfrage nach der E-Mail-Adresse des Benutzers filtern.

Diese Funktion ist jedoch nicht ohne Vorbehalte. Standardmäßig ist die Datensicherheitsfunktion auf Zeilenebene in Szenarien, in denen mehr als eine Person Zugriff auf dieselbe Datenzeile hat, unzureichend. Wenn wir beispielsweise interne Geschäftskennzahlen zu einem Mitarbeiter in Bezug auf eine mehrstufige Organisationsstruktur betrachten, könnte es erforderlich sein, dass ein Manager Zugriff auf die Daten der von ihm geführten Mitarbeiter hat.

Rationalisierung des internen Datenaustauschs

Anstatt für jeden Mitarbeiter ein Dashboard mit einer personalisierten Datenquelle zu erstellen und dann den Zugang zu diesem Dashboard für jeden einzelnen Mitarbeiter freizugeben, wollte Media.Monks ein Dashboard mit einer Datenquelle erstellen, die alle erforderlichen Daten enthält, und diese auf eine Weise freigeben, die einer Gruppe bestimmter Personen Zugang gewährt. Die vorgeschlagene Lösung basiert auf der Fähigkeit von BigQuery, verschachtelte Felder zu verwenden, und wurde durch die Verwendung von Google Sheets für eine vereinfachte Zugriffsverwaltung weiter verbessert.

Das folgende Beispiel zeigt die Zuordnung zwischen den Eigentümern von Geschäftseinheiten und den Managern verschiedener Ebenen. Dank dieser Zuordnung kann ein direkter Manager auf die Daten aller Mitarbeiter zugreifen, die sich im Bericht unter ihm befinden, sowie auf die Daten einer Person, die zwei Ebenen höher in der Organisationsstruktur angesiedelt ist.

Zunächst ist es wichtig, in einem Google Sheet korrekt festzulegen, wer auf welchen Teil des Datensatzes Zugriff haben soll. Dies kann je nach den fraglichen Daten variieren und sollte vor der Freigabe des endgültigen Dashboards sorgfältig geprüft werden.

Zurückblickend auf das Beispiel wurde "Business Unit Name" als Zuordnungsfeld zwischen der verwendeten Datenquelle und dem Zugriffsverwaltungsblatt identifiziert. Das Feld "BU Owner" wird verwendet, um alle E-Mail-Adressen der Personen aufzulisten, die Zugriff auf die Daten haben sollen. bU Owner" wird zum E-Mail-Feld, wenn ein E-Mail-Filter eingerichtet wird. Besonders interessant an dieser Lösung ist, dass alle Aktualisierungen von Berechtigungen, die über das Zugriffsverwaltungsblatt vorgenommen werden, in Echtzeit funktionieren.

Es sind noch einige technische Schritte erforderlich, um die Lösung zu realisieren. Das Zugriffsmanagement/Berechtigungsblatt muss mit BigQuery verknüpft werden. Außerdem ist eine Datentransformation erforderlich, um aus den angegebenen E-Mail-Adressen ein verschachteltes Feld (Array) zu erstellen, was mit der SQL-Funktion "split" erreicht wird: SELECT bu_name, split(trim(bu_owner), " , " ) bu_owner FROM *Datenquelle einfügen*

Das Ergebnis zeigt den Namen jedes Teams/jeder Geschäftseinheit zusammen mit den entsprechenden E-Mail-Adressen der Benutzer, die Zugriff auf die Daten dieses Teams haben, wie folgt:

Der letzte Schritt besteht darin, die ursprüngliche Datenquelle mit der Tabelle, die das Google Sheet darstellt, zu verknüpfen und sie dann entweder als Ansicht oder als Tabelle zu speichern. Bei komplexeren Abfragen und Situationen ist es ratsam, die Ergebnisse als Tabelle zu speichern, was die Leistung verbessert. Um die Leistung zu steigern und die BI-Engine von BigQuery zu nutzen, sind möglicherweise einige weitere Optimierungen erforderlich.

Das logische Prinzip dabei ist, dass immer nur ein einziger Benutzer auf das Dashboard zugreifen kann. Der Vorteil ist jedoch, dass die Konsistenz der Daten erhalten bleibt, wenn das Feld Business Unit Owner ignoriert wird, da keine Zeilenmultiplikationen stattfinden.

Das Dashboard wird dann mit der Zielentität von BigQuery verbunden. In der Data Studio-Benutzeroberfläche muss der Eigentümer der Datenquelle die Filterfunktion für E-Mail-Adressen aktivieren und "BU Owner" als Filterfeld festlegen. Wenn Sie Änderungen an den Personen vornehmen müssen, die Zugriff auf die Daten einer anderen Person haben, brauchen Sie dies nur im Zugriffsverwaltungsblatt zu tun, da diese Änderungen sofort in der verbundenen Datenquelle übernommen werden.

Effiziente Praktiken für den internen Umgang mit Daten

Die Weitergabe sensibler Daten an die richtigen Personen, insbesondere in einer Organisation mit mehreren Ebenen, ist ein Prozess, der mit äußerster Vorsicht durchgeführt werden sollte. Wie Menschen auf verschiedenen Ebenen Daten für das Unternehmen nutzen, hängt von ihrer Einstellung zu Daten ab - die von einem zentralen Antrieb für das Unternehmen bis hin zu einem Punkt der Verärgerung und Verwirrung reichen kann - was unterstreicht, wie wichtig es ist, Daten für alle, die sie nutzen, zugänglich und verständlich zu machen. Durch die Verbesserung der Datenvisualisierung und die sichere Weitergabe der wichtigsten Daten an die Teammitglieder ist es nur eine Frage der Zeit, bis Daten zur Priorität werden. Ich warte sehnsüchtig auf diesen Tag.