- Data Governance ist die Grundlage für erfolgreiche datengetriebene Strategien und den sicheren Einsatz von KI und Machine Learning.
- Sie sorgt für klare Verantwortlichkeiten, hohe Datenqualität und Transparenz im gesamten Datenlebenszyklus.
- Moderne Tools wie Collibra, Atlan oder Ataccama unterstützen Unternehmen dabei, Governance-Prozesse effizient umzusetzen und zu automatisieren.
- Entscheidend ist jedoch der Mensch: Nur durch Bewusstsein, Schulung und eine gelebte Kultur der Datenverantwortung kann Data Governance nachhaltig wirken.
- DATA MART Consulting begleitet Unternehmen seit über 25 Jahren dabei, Data Governance ganzheitlich zu etablieren, technologisch, organisatorisch und kulturell.
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.
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.
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.
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.
Eine erfolgreiche Data-Governance-Strategie lebt von den richtigen Werkzeugen. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Datenqualität, Transparenz und Verantwortlichkeiten im gesamten Datenlebenszyklus sicherzustellen. Bei DATA MART setzen wir auf Lösungen, die sich in bestehende BI- und Datenlandschaften integrieren lassen und die tägliche Arbeit mit Daten vereinfachen.
Collibra
Collibra gilt als eine der führenden kommerziellen Plattformen im Bereich Data Governance und Data Cataloging. Sie unterstützt Unternehmen bei der Definition, Verwaltung und Einhaltung von Datenrichtlinien sowie bei der Förderung einer unternehmensweiten Data Literacy. Dank einer breiten Integrationslandschaft und rollenbasierten Workflows ist Collibra besonders für große Organisationen geeignet, die eine skalierbare Governance-Lösung suchen.
Atlan
Atlan steht für moderne, kollaborative Data Governance. Die Plattform legt den Fokus auf Teamarbeit und Self-Service, ideal für Unternehmen, die ihre Datenkultur stärken und den Austausch zwischen Fachbereichen fördern möchten. Besonders im Jahr 2025 wird Atlan häufig als innovativer Ansatz für agile Governance-Strukturen genannt.
Ataccama
Ataccama kombiniert Data-Governance-Funktionen mit leistungsstarken Tools zur Datenqualitätsprüfung. Diese Kombination ermöglicht es, Datenprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie in Berichte oder Analysen einfließen. Als „Tool to watch“ wird Ataccama besonders von Unternehmen geschätzt, die eine enge Verbindung zwischen Governance und Data Quality anstreben.
Apache Atlas
Für Organisationen, die auf Open-Source- oder Big-Data-Umgebungen setzen, ist Apache Atlas eine bewährte Lösung. Das Tool bietet umfassende Metadatenverwaltung und Datenherkunftsnachverfolgung (Data Lineage), zentrale Elemente einer konsistenten Data-Governance-Architektur.
Data Hub
Data Hub ist eine offene Plattform für Metadatenmanagement, die ursprünglich von LinkedIn entwickelt wurde. Sie ermöglicht es Unternehmen, ihre Datenlandschaft zentral zu dokumentieren, Abhängigkeiten transparent zu machen und Datenflüsse nachzuvollziehen. Besonders geschätzt wird Data Hub für seine modulare Architektur, die Integration in moderne Data Stacks (z. B. Snowflake, dbt, Airflow) sowie seine starke Community-Unterstützung. Damit eignet sich Data Hub sowohl für technisch orientierte Data-Teams als auch für Organisationen, die auf ein offenes, erweiterbares Governance-Framework setzen.
Künstliche Intelligenz und Machine Learning versprechen enorme Effizienzgewinne, doch ohne solide Data Governance bleiben viele Projekte weit hinter ihren Möglichkeiten zurück. In der Praxis konzentrieren sich Unternehmen häufig auf die Entwicklung von Algorithmen, vernachlässigen jedoch die Datenbasis, auf der diese Modelle aufbauen. Genau hier entscheidet sich der Erfolg, denn ohne saubere, dokumentierte und nachvollziehbare Daten kann keine KI verlässliche Ergebnisse liefern.
In der Welt von KI und ML reicht ein reaktiver Ansatz längst nicht mehr aus. Moderne Data Governance muss proaktiv, integriert und intelligent automatisiert sein, um den stetig wachsenden Datenmengen und -quellen gerecht zu werden.
Ein zentraler Aspekt ist die Datenqualität. Nur wenn Daten konsistent, vollständig und aktuell sind, können Machine-Learning-Modelle Muster korrekt erkennen und Entscheidungen zuverlässig unterstützen. Ergänzend dazu spielen Datenkataloge und Data Lineage eine Schlüsselrolle: Sie dokumentieren, woher Daten stammen, wie sie verarbeitet werden und in welchen Prozessen sie eingesetzt werden. So entsteht Transparenz, die Grundlage für Vertrauen in KI-Ergebnisse.
Data Governance ist dabei keine reine IT-Aufgabe. Sie muss als gemeinsame Verantwortung von Business- und Datenteams verstanden werden. Nur wenn Fachanwender aus Bereichen wie Finanzen, Marketing oder Produktion in die Governance-Prozesse eingebunden sind, entsteht Akzeptanz und ein nachhaltiger Nutzen.
Durch den Einsatz von KI-gestützter Automatisierung lassen sich Datenqualitätsregeln heute automatisch generieren und menschliche Arbeit deutlich reduzieren. Zentrale Regelrepositories und API-Integrationen unterstützen zudem eine effiziente und skalierbare Umsetzung von Governance-Prozessen.
Ein weiterer Erfolgsfaktor liegt in der Ursachenbeseitigung. Echte Data Governance bedeutet, Datenfehler an der Quelle zu beheben, nicht erst in Berichten oder ETL-Strecken. Nur so lässt sich langfristig ein hohes Maß an Datenintegrität sichern.
Mit Blick auf die Zukunft verschmelzen Data Governance, KI und Automatisierung zunehmend. Sprachschnittstellen und intelligente Assistenzsysteme werden die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine im Datenmanagement vereinfachen. Routinetätigkeiten lassen sich automatisieren, während sich Mitarbeitende auf strategische Aufgaben konzentrieren können.