Data Governance
Data & Cloud Services
Kurz erklärt
Data Governance beschreibt alle Regeln, Verantwortlichkeiten und Prozesse, die sicherstellen, dass Unternehmensdaten zuverlässig, nachvollziehbar und für Entscheidungen nutzbar sind.
Dabei geht es nicht primär um Technologie, sondern um die Frage, wie Daten im Unternehmen verwaltet werden und wer die Verantwortung dafür trägt. Data Governance sorgt dafür, dass alle Beteiligten dieselben Kennzahlen verstehen, dieselben Daten nutzen und darauf vertrauen können, dass diese Daten korrekt sind.
Warum ist Data Governance relevant?
Viele Unternehmen investieren heute erhebliche Summen in Datenplattformen, Analytics-Lösungen oder Künstliche Intelligenz. Trotzdem erleben Fachbereiche häufig dieselben Probleme: Der Vertrieb berichtet andere Umsatzzahlen als das Controlling. Führungskräfte erhalten unterschiedliche Kennzahlen aus verschiedenen Reports. Bei wichtigen Entscheidungen wird mehr über die Richtigkeit der Daten diskutiert als über die eigentlichen Geschäftsinhalte.
Die Ursache liegt meist nicht in der eingesetzten Technologie, sondern in fehlenden Spielregeln für den Umgang mit Daten. Wenn nicht eindeutig definiert ist, was beispielsweise unter Umsatz, Kunde oder Auftrag verstanden wird, entstehen automatisch unterschiedliche Interpretationen. Hinzu kommt häufig, dass niemand genau weiß, wer für bestimmte Daten verantwortlich ist oder welche Datenquelle als führend betrachtet werden sollte.
Genau hier setzt Data Governance an. Sie schafft einen Rahmen, der dafür sorgt, dass Daten über Abteilungsgrenzen hinweg konsistent genutzt werden können. Dadurch steigt nicht nur die Datenqualität, sondern vor allem das Vertrauen in Reports, Analysen und Entscheidungen.
Besonders wichtig wird dieses Thema aktuell im Zusammenhang mit modernen Datenplattformen und KI. Unternehmen möchten Datenprodukte aufbauen, Self-Service-Analysen ermöglichen oder KI-Agenten einsetzen. All diese Ansätze funktionieren jedoch nur dann zuverlässig, wenn die zugrunde liegenden Daten nachvollziehbar, konsistent und vertrauenswürdig sind.
Deshalb gilt heute oft: Die größte Herausforderung bei Datenprojekten ist nicht die Technologie, sondern die Organisation der Datenverantwortung.
Wie unterstützt die celver AG?
Viele Unternehmen verbinden Data Governance zunächst mit umfangreichen Richtlinien, Governance-Gremien oder langwierigen Organisationsprojekten. In der Praxis sehen wir jedoch häufig, dass bereits wenige klar definierte Regeln einen erheblichen Unterschied machen können.
Deshalb verfolgt die celver AG einen pragmatischen Ansatz. Wir unterstützen Unternehmen dabei, die für ihre Situation passende Governance-Struktur zu entwickeln, ohne unnötige Bürokratie zu schaffen.
Im Mittelpunkt stehen dabei Fragen wie: Wer ist für welche Daten verantwortlich? Welche Kennzahlen werden unternehmensweit genutzt? Welche Datenquellen gelten als verbindlich? Wie wird Datenqualität gemessen? Und wie können neue Themen wie Data Products, Analytics oder KI auf einer belastbaren Datengrundlage aufgebaut werden?
Dabei betrachten wir Governance immer im Zusammenhang mit der bestehenden Datenlandschaft. Moderne Plattformen wie Microsoft Fabric, SAP Business Data Cloud, SAP Datasphere oder Databricks bieten viele technische Möglichkeiten zur Umsetzung von Governance. Entscheidend ist jedoch zunächst ein gemeinsames Verständnis darüber, wie Daten im Unternehmen genutzt und verantwortet werden sollen.
Unser Ziel ist es, Daten zu einem vertrauenswürdigen Fundament für Unternehmenssteuerung, Analytics und KI zu machen.
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Häufig gestellte Fragen
Nicht unbedingt. Viele Unternehmen erzielen bereits große Verbesserungen durch klar definierte Verantwortlichkeiten, gemeinsame Kennzahlendefinitionen und transparente Datenstandards.
Die Verantwortung sollte dort liegen, wo das fachliche Wissen vorhanden ist. Vertrieb verantwortet Vertriebsdaten, Finance die Finanzdaten und HR die Personaldaten. Die IT stellt dabei die technische Grundlage bereit.
Künstliche Intelligenz liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn die zugrunde liegenden Daten korrekt, vollständig und nachvollziehbar sind. Schlechte Daten führen häufig zu schlechten KI-Ergebnissen.
Data Quality beschreibt die Qualität der Daten selbst. Data Governance beschreibt die Regeln und Verantwortlichkeiten, die sicherstellen sollen, dass diese Datenqualität dauerhaft erreicht und erhalten wird.
Data Products benötigen klare Verantwortlichkeiten, Qualitätsstandards und Zugriffsregeln. Deshalb bildet Data Governance die organisatorische Grundlage für erfolgreiche Data-Product-Initiativen.
Vertrauen entsteht durch Transparenz. Wenn Herkunft, Verantwortlichkeiten und Berechnungslogiken unklar sind, werden selbst technisch korrekte Analysen häufig hinterfragt.
