Personen sitzen am Tisch und arbeiten am Laptop und Tablet gemeinsam an einem Dokument

Warum Data Governance wichtig ist

Es gibt in der Regel zwei Hauptgründe, warum sich Unternehmen mit Data Governance beschäftigen sollten: Compliance und Datenqualität.

Zum einen geht es um die Einhaltung von Gesetzen und Richtlinien, insbesondere beim Umgang mit personenbezogenen Daten im Rahmen der DSGVO. Mit möglichen Bußgeldern in Millionenhöhe ist die Motivation groß, die eigene Datenlandschaft konform zu halten.

Zum anderen steht die wertstiftende Nutzung von Daten im Fokus – also die Umsetzung von Data Analytics, Business Intelligence oder Künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, das Unternehmen in eine datengetriebene Organisation zu transformieren, die Entscheidungen auf Basis von Fakten trifft und neue datenbasierte Produkte und Dienstleistungen entwickelt.

Daten sind in diesem Zusammenhang ein echtes Wirtschaftsgut (Asset). Sie müssen gepflegt, geschützt und strukturiert werden, um ihren Wert zu entfalten. Schlechte Datenqualität führt hingegen schnell zu falschen Ergebnissen – ganz nach dem Prinzip: Garbage in, garbage out.

Data Governance und Data Management

Wie hängen Data Governance und Data Management zusammen?
Der Autor John Ladley beschreibt es treffend: Beide sind zwei Seiten derselben Medaille.

Das Data Management kümmert sich um die tägliche Arbeit mit Daten – also das Sammeln, Speichern, Teilen und Schützen.
Die Data Governance hingegen definiert die Regeln, nach denen diese Tätigkeiten ablaufen, und sorgt dafür, dass sie eingehalten werden.

Kurz gesagt:
Data Management macht die Arbeit, Data Governance gibt die Richtung vor.
Damit entsteht eine klare Trennung der Verantwortlichkeiten – ähnlich einer Gewaltenteilung.

Wie du Data Governance im Unternehmen verankerst

Die Vorteile einer funktionierenden Data Governance liegen auf der Hand:

  • Hohe Datenqualität als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen

  • Geringere Kosten bei der Datenaufbereitung

  • Bessere Nutzung vorhandener Analytics-Ressourcen

  • Aktives Risikomanagement im Unternehmen

Wichtig ist dabei zu verstehen, dass Data Governance kein Projekt mit Anfang und Ende ist, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Es geht darum, Strukturen zu schaffen und das Verhalten im Umgang mit Daten langfristig zu verändern.

Dafür gibt es bewährte Frameworks, die als Leitfaden dienen können. Sie helfen dabei, Strategie, Design, Implementierung und Betrieb zu planen. Trotzdem gilt: Es gibt kein Standardrezept. Jedes Unternehmen hat unterschiedliche Voraussetzungen, Ziele und Datenlandschaften. Eine gute Data Governance braucht daher eine individuelle Analyse und Fingerspitzengefühl.

Auch im Umfang können sich Initiativen stark unterscheiden. Manche Unternehmen starten mit einer einzelnen Datendomäne – zum Beispiel Kundendaten – andere etablieren Governance im Rahmen eines neuen Systems oder übergreifend für alle Unternehmensdaten.

Das Ergebnis einer erfolgreichen Initiative ist nicht zwangsläufig eine neue Abteilung, sondern klar definierte Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse für Governance und Management. Entscheidungen werden häufig in einem Data-Governance-Committee getroffen, an das die jeweiligen Data Owner und Data Stewards berichten.

Der entscheidende Erfolgsfaktor

Technologie ist selten das Hauptproblem. Tools wie Datenkataloge oder Governance-Plattformen sind hilfreich, aber nicht ausschlaggebend. Der wahre Erfolgsfaktor liegt im Change Management – also in der Art, wie du Mitarbeitende mitnimmst, Verantwortlichkeiten verankerst und eine datenbewusste Unternehmenskultur aufbaust.