Data Governance Blueprint
Visualisiert Rollen, Prozesse und Verantwortlichkeiten entlang des Datenlebenszyklus
Data Governance: Grundlage für Transparenz und Kontrolle
Ohne klare Regeln, Verantwortlichkeiten und Transparenz bleibt deine Datenlandschaft ungenutzt – und Risiken steigen. Mit einem starken Data Governance Framework sicherst du Datenqualität, Compliance und Vertrauen.
So machen wir Data Governance greifbar, skalierbar und wirksam – für alle Unternehmensbereiche
Unsere Stärke liegt in der Verbindung von strategischer Beratung, technologischer Expertise und praxisnaher Umsetzung. Wir begleiten Unternehmen von der ersten Analyse bis zur nachhaltigen Verankerung von Governance-Strukturen – mit einem klaren Fokus auf Business Value und Nutzerakzeptanz.
Unsere Methodik:
- Modular & skalierbar: Vom Quick Assessment bis zur unternehmensweiten Governance-Initiative.
- Change-orientiert: Governance funktioniert nur, wenn Menschen mitgenommen werden – wir integrieren Stakeholder frühzeitig und fördern Datenkompetenz.
Unsere Tools und Assets:
Data Lineage Map:
Zeigt, wie Daten durch Systeme und Prozesse fließen – für maximale Transparenz und Audit-Sicherheit.
Data Catalog Starter Kit:
Tool-agnostische Vorlage zur Einführung eines unternehmensweiten Datenkatalogs.
Governance KPI Dashboard:
Messbare Erfolgsfaktoren für Governance-Initiativen – von Datenqualität bis Nutzerakzeptanz.
Next Steps
Starte jetzt durch: Data Governance Kick-Off Workshop
Im Workshop erarbeiten wir mit dir, welche Form von Data Governance dein Unternehmen wirklich braucht – nicht als starres Regelwerk, sondern als Grundlage für Vertrauen, Wiederverwendbarkeit und echte Wertschöpfung. Gemeinsam entwickeln wir ein Zielbild und legen die ersten Schritte fest, wie du Governance wirksam und pragmatisch in deine Organisation bringst.
Dein Unternehmen hat bereits Governance-Strukturen etabliert?
Egal, ob du gerade erst startest, deine Strukturen professionalisieren willst oder bereits den nächsten Reifegrad ansteuerst – wir haben das passende Format für dich.
Mit unserem Governance KPI Dashboard kannst du deine Governance-Initiativen nachhaltig steuern und messbar machen. Ideal für Unternehmen, die ihre Governance operationalisieren und skalieren wollen. Unser Governance Framework & Rollenmodell hilft dir dabei Governance-Strukturen nachhaltig zu etablieren. Es ist geeignet für Unternehmen mit wachsender Datenkomplexität und Compliance-Anforderungen
Ausgewählte Referenzen
Industrieunternehmen
Aufbau eines Data Catalogs mit Qlik
Ein international tätiges Industrieunternehmen wollte Transparenz über seine Datenlandschaft schaffen und die Grundlage für eine unternehmensweite Data Governance legen. Die Herausforderung: Daten lagen verteilt in verschiedenen Systemen, ohne zentrale Dokumentation oder klare Zuständigkeiten.
Unsere Lösung: Aufbau eines Data Catalogs auf Basis von Qlik, inklusive Metadatenmodellierung, Rollenvergabe und Governance-Workshops mit den Fachbereichen. Der Catalog dient heute als zentrale Wissensquelle für Datenverantwortliche und Analyst:innen – und bildet die Basis für weiterführende Governance-Maßnahmen wie Data Lineage und Quality Monitoring.
Retail
Einführung eines skalierbaren Data Governance Frameworks
Ein führendes Handelsunternehmen stand vor der Herausforderung, Daten aus über 20 Systemen konsistent und regelkonform zu nutzen. Unterschiedliche Definitionen von KPIs, fehlende Verantwortlichkeiten und mangelnde Transparenz über Datenflüsse führten zu ineffizienten Reportings und strategischen Fehlentscheidungen.
Unsere Lösung: Einführung eines unternehmensweiten Data Governance Frameworks mit klaren Rollen, einem zentralen Data Catalog und automatisierter Data Lineage. Durch gezielte Workshops mit IT, Controlling und Vertrieb konnten Governance-Strukturen nicht nur definiert, sondern auch nachhaltig verankert werden.
Ohne Data Governance verlierst du Kontrolle und Wettbewerbsfähigkeit
Unternehmen, die keine wirksame Data Governance etablieren, riskieren operative Ineffizienzen und wirtschaftliche Nachteile. Ohne klare Verantwortlichkeiten und transparente Datenflüsse sinkt die Datenqualität – mit direkten Folgen für Reporting, Forecasting und strategische Entscheidungen. Projekte im Bereich Business Intelligence, KI oder Automatisierung scheitern, weil die Datenbasis nicht belastbar ist.
Noch kritischer ist der Verlust an Wettbewerbsfähigkeit: Unternehmen ohne Governance können nicht schnell und datenbasiert auf Marktveränderungen reagieren. Es fehlt die Transparenz über Kundendaten, Produktionsdaten und Finanzdaten – dadurch lassen sich weder fundierte Investitionsentscheidungen treffen noch neue Geschäftsmodelle entwickeln. Während Wettbewerber mit einem Data Governance Framework datengetriebene Produkte, Predictive-Services oder automatisierte Steuerungen auf den Markt bringen, bleibt man selbst im Blindflug. Silos und fehlende Datenintegration verlangsamen Prozesse, Innovationskraft geht verloren und Chancen in Bereichen wie KI oder datenbasierte Services bleiben ungenutzt.
Auch regulatorische Risiken nehmen zu. Ohne dokumentierte Datenflüsse und klare Verantwortlichkeiten drohen Bußgelder, Reputationsschäden und Vertrauensverlust bei Kunden und Partnern.
Wer jetzt nicht handelt, verliert nicht nur Kontrolle über seine Daten – sondern auch über Steuerbarkeit, Innovationsfähigkeit und Zukunftssicherung seines Unternehmens.
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Weitere Beiträge
Fünf Anzeichen für eine fehlende Data Governance
Strukturelle Probleme, fehlende Datenverantwortung und undurchsichtige Prozesse erschweren den Mehrwert aus Unternehmensdaten. Data Governance hilft, typische Stolpersteine auf dem Weg zur datengesteuerten Organisation zu erkennen und zu vermeiden.
Welchen Stellenwert sollte Data Governance für Unternehmen haben und warum?
Das Schlagwort „Data Governance“ ist in aller Munde. Anfang Dezember 2021 haben sich das Europäische Parlament und die Mitgliedsstaaten auf den sogenannten Data Governance Act geeinigt. Höchste Zeit also, sich mit dem Thema genauer auseinanderzusetzen. Der Begriff „Data Governance“ ist…
FAQs zur Umsetzung von Data Governance
Idealerweise sind IT, die entsprechenden Fachbereiche, Datenschutz, Compliance und das Management involviert. Governance funktioniert nur, wenn alle relevanten Stakeholder Verantwortung übernehmen.
Ein typisches Projekt gliedert sich in vier Phasen:
- Analyse der Datenlandschaft
- Definition von Rollen, Regeln und Prozessen
- Auswahl und Einführung geeigneter Tools (z. B. Data Catalog)
- Schulung, Rollout und kontinuierliche Optimierung
Data Governance legt fest, wer was mit Daten tun darf und warum – also die Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten. Data Management beschreibt wie Daten technisch verarbeitet, gespeichert und gepflegt werden.
Nein, ein Data Catalog ist nicht zwingend notwendig – aber in der Praxis fast immer hochgradig sinnvoll. Wir sprechen hier aus Erfahrung.
Ein Data Catalog ist kein Selbstzweck, sondern ein Enabler für Transparenz, Effizienz und Skalierbarkeit in der Datenorganisation. Gerade in Unternehmen mit vielen Datenquellen, komplexen Prozessen oder mehreren Stakeholdern wird es ohne zentrale Übersicht schnell unübersichtlich. Hier einige Überlegungen zur Einordnung:
Wann ist ein Data Catalog unverzichtbar?
- Viele Datenquellen & Systeme: Wenn Daten aus ERP, CRM, BI, Data Lake etc. zusammengeführt werden müssen.
- Unklare Zuständigkeiten: Wenn niemand genau weiß, wer für welche Daten verantwortlich ist.
- Wiederkehrende Fragen: „Was bedeutet diese Kennzahl?“, „Woher kommt dieser Wert?“, „Wer nutzt diese Daten?“
- Regulatorische Anforderungen: DSGVO, ISO 27001, BAIT etc. verlangen oft dokumentierte Datenflüsse und Verantwortlichkeiten.
- Skalierung von Analytics & KI: Ohne dokumentierte Datenbasis wird jedes neue Projekt zum Blindflug.
Wann kommst du (noch) ohne Data Catalog aus?
- Kleine Organisationen mit wenigen Datenquellen und klaren Verantwortlichkeiten.
- Frühe Projektphasen, in denen zunächst Rollen, Prozesse und Datenstrategie definiert werden.
- Proof-of-Concepts, bei denen Governance erst im nächsten Schritt operationalisiert wird.