Was versteht man unter Data Governance?
Eine wirksame Data Governance bildet das Fundament einer erfolgreichen Datenstrategie. Sie stellt sicher, dass alle organisatorischen, technischen und prozessualen Rahmenbedingungen geschaffen werden, um Daten systematisch zu verwalten und nutzbar zu machen.
Dabei orchestriert ein Data Governance Framework das Zusammenspiel von Menschen, Technologien, Richtlinien und Prozessen. Es legt verbindlich fest, wer welche Daten nutzt, wie diese verarbeitet werden dürfen und welche Qualitätsstandards gelten. Ziel ist es, eine einheitliche und vertrauenswürdige Datenbasis zu schaffen, auf die sich datengetriebene Entscheidungen stützen können.
Für Unternehmen bedeutet das: mehr Sicherheit, Effizienz und Konsistenz im Umgang mit Daten. Mitarbeitende erhalten klare Verantwortlichkeiten und Werkzeuge an die Hand, um Daten verlässlich zu nutzen. So wird Vertrauen aufgebaut – ein zentraler Hebel, um Daten auch im operativen Alltag gewinnbringend einzusetzen.
Nur wenn Daten verantwortungsvoll und zielgerichtet gemanagt werden, lässt sich ihr geschäftlicher Mehrwert voll ausschöpfen. Daher unterliegt auch eine bestehende Data Governance einer kontinuierlichen Weiterentwicklung – abgestimmt auf neue Anforderungen, technologische Innovationen und strategische Ziele.
Ziele und Zweck von Data Governance
Eine durchdachte Data Governance schafft die strukturellen und organisatorischen Grundlagen dafür, dass Unternehmen Daten effizient, gewinnbringend und zugleich sicher nutzen können. Dabei verfolgt sie mehrere zentrale Zielsetzungen, die aufeinander abgestimmt wirken:
Datenqualität sicherstellen
Nur wer über konsistente, vollständige und vertrauenswürdige Daten verfügt, kann fundierte Entscheidungen treffen und eine nachhaltige Datenkultur im Unternehmen etablieren. Eine wesentliche Aufgabe der Data Governance besteht darin, Prozesse zu definieren, die Qualitätsprobleme beim Datenmanagement frühzeitig erkennen und systematisch beheben. So wird die Basis für eine erfolgreiche digitale Transformation gelegt.
Datensicherheit gewährleisten
Durch verbindliche Standards und abgestimmte Maßnahmen schützt die Data Governance die unternehmensweiten Datenbestände vor Verlust, Manipulation oder unautorisierten Zugriffen. Sie schafft klare Regeln im Umgang mit Daten – sowohl für interne Mitarbeitende als auch zur Abwehr externer Bedrohungen. Die Grundlage bilden dabei unternehmensspezifische Compliance-Vorgaben sowie gesetzliche Rahmenwerke wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).
Zugänglichkeit von Daten fördern
Ein datengetriebenes Arbeiten erfordert, dass berechtigte Mitarbeitende jederzeit auf relevante Informationen zugreifen können. Um dies zu ermöglichen, integriert ein effektives Data Governance Framework technische Lösungen wie einen Data Catalog. Dieser hilft Nutzerinnen und Nutzern dabei, benötigte Daten schnell aufzufinden und deren Herkunft transparent nachzuvollziehen – bis hin zur Originalquelle.
Verantwortlichkeiten definieren
Klare Zuständigkeiten sind essenziell, um Daten effektiv zu verwalten und zu pflegen. Die Data Governance legt deshalb konkrete Rollen und Aufgaben fest – von der Datenverantwortung bis zur operativen Umsetzung im Fachbereich. Nur wenn alle Beteiligten wissen, wofür sie verantwortlich sind, kann ein datengetriebenes Unternehmen erfolgreich agieren.
Diese Ziele lassen sich nur erreichen, wenn Prozesse, Rollen, Richtlinien und Technologien über alle Fachbereiche hinweg harmonisch zusammenspielen.
Die zentralen Bausteine einer Data Governance
Ein wirkungsvolles Data Governance Framework bildet das organisatorische Rückgrat für den digitalen Wandel. Es strukturiert das Zusammenspiel aller wesentlichen Bereiche, die für einen verantwortungsvollen und strategischen Umgang mit Daten erforderlich sind. Dabei stehen vier zentrale Bausteine im Fokus:
Prozesse – Was wird gemacht?
Die Data Governance dokumentiert alle relevanten Abläufe im Datenmanagement – von der Erfassung und Pflege bis zur Überwachung und dem Support. Diese Prozesse regeln, wie Daten im Unternehmen genutzt werden, und schaffen eine verlässliche Grundlage für Effizienz, Qualität und Nachvollziehbarkeit.
Rollen – Wer macht was?
Ein zentrales Element jeder Data Governance ist die klare Zuordnung von Aufgaben. Dafür definiert das Framework spezifische Rollen, wie etwa Data Steward, Product Owner oder Data Architect. Diese Rollen werden mit konkret benannten Personen besetzt, die für bestimmte Aspekte der Datenverwaltung verantwortlich sind. Auf diese Weise wird das Datenmanagement nicht nur strukturiert, sondern auch personell verankert.
Richtlinien – Wie wird es gemacht?
Effizienz und Einheitlichkeit im Umgang mit Daten entstehen nur dann, wenn klare Regeln gelten. Deshalb umfasst die Data Governance verbindliche Richtlinien und Standards, die sich sowohl an gesetzlichen Vorgaben (z. B. DSGVO) als auch an internen Anforderungen orientieren. Sie definieren, wie Prozesse durchzuführen und wie Rollen auszufüllen sind – und stellen damit sicher, dass Daten verantwortungsvoll genutzt werden.
Technologie – Womit wird es gemacht?
Nicht zuletzt definiert die Data Governance die technologische Basis für das Datenmanagement. Dazu zählen Systeme zur Verarbeitung, Analyse und Überwachung von Daten – einschließlich eines Data Catalogs, der eine zentrale Übersicht über vorhandene Datenbestände bietet. Diese Technologien bilden die infrastrukturelle Grundlage für datengetriebenes Arbeiten und müssen zuverlässig in die bestehende IT-Landschaft integriert werden.
Diese vier Bausteine müssen in jeder Organisation parallel betrachtet und dauerhaft aufeinander abgestimmt werden. Nur so gelingt es, eine tragfähige Data Governance zu etablieren, die auch zukünftigen Anforderungen gerecht wird. Als erfahrene Partner begleiten wir von DATA MART Sie dabei, die einzelnen Komponenten strategisch auszurichten und nachhaltig miteinander zu verknüpfen.
Schritte zum Aufbau einer effektiven Data Governance
Der Aufbau einer leistungsfähigen Data Governance ist weit mehr als ein technisches Projekt – es handelt sich um einen umfassenden organisatorischen Veränderungsprozess. Um datengetriebene Initiativen erfolgreich umzusetzen, muss dieser Change strukturiert geplant und eng an den strategischen Geschäftszielen des Unternehmens ausgerichtet werden.
1. Analyse des Ist-Zustands und Zieldefinition
Am Anfang steht eine gründliche Bestandsaufnahme der vorhandenen Datenstrukturen, Prozesse und Verantwortlichkeiten. Parallel dazu wird eine langfristige Vision formuliert, die die digitale Ausrichtung des Unternehmens widerspiegelt. Diese Vision dient als Leitbild für alle weiteren Maßnahmen und stellt sicher, dass die Data Governance auf die unternehmerischen Ziele einzahlt.
2. Aufbauorganisation: Rollen und Verantwortlichkeiten festlegen
Ein zentrales Element beim Aufbau ist die Definition klarer Rollen und Zuständigkeiten. Je nach Unternehmensstruktur können dabei zentrale oder dezentrale Modelle zum Einsatz kommen – oft auch eine Kombination aus beidem. Wichtig ist, dass alle Beteiligten wissen, welche Aufgaben sie im Datenmanagement übernehmen und wie sie zum Zielbild beitragen.
3. Prozesse, Richtlinien und Standards etablieren
Anhand der geschaffenen Strukturen werden nun die Prozesse entwickelt, die den Umgang mit Daten im Alltag regeln – etwa zur Speicherung, Nutzung und Absicherung von Informationen. Einheitliche Richtlinien sorgen dabei für eine reibungslose Umsetzung, minimieren Risiken und fördern die Effizienz der Datennutzung in allen Abteilungen.
4. Monitoring, KPIs und Dokumentation einführen
Um Fortschritte messbar zu machen, werden Verfahren zur kontinuierlichen Beobachtung und Bewertung der Datenprozesse etabliert. Dashboards und definierte KPIs liefern transparente Einblicke in Datenqualität und Datenschutz. Ergänzend dokumentieren klar definierte Standards alle relevanten Abläufe, um deren Einhaltung dauerhaft sicherzustellen.
5. Technologische Infrastruktur definieren
Abschließend wird die technologische Basis geschaffen. Hierzu zählen Tools für Datenmanagement, Analyse und Governance – inklusive Data Catalogs, Monitoring-Tools oder Plattformen zur Datenklassifikation. Die Auswahl erfolgt stets in enger Abstimmung mit den fachlichen Anforderungen und bestehenden Systemlandschaften.
6. Mitarbeitende einbeziehen und Kommunikation stärken
Der wichtigste Erfolgsfaktor bleibt jedoch der Mensch. Der organisatorische Wandel gelingt nur, wenn Mitarbeitende aktiv eingebunden und kontinuierlich informiert werden. Formate wie Newsletter, Intranet-Beiträge, Q&A-Sessions oder Townhall Meetings schaffen Transparenz, fördern Vertrauen und unterstützen den Aufbau einer unternehmensweiten Datenkultur.