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Data Governance: Grundlagen für die Weiterentwicklung von Analyse- und KI-Ökosystemen
Lesen Sie dieses E-Book, um mehr darüber zu erfahren, wie Sie durch grundlegende Prinzipien Analyse- und KI-Ökosysteme im Rahmen von Data Governance weiterentwickeln.
Die meisten Unternehmen verfügen heute bereits über ein Data-Governance-Framework – doch viele erkennen, dass die bisherigen Ansätze für die datengesteuerte und KI-gestützte Welt von heute nicht mehr ausreichen. Da Unternehmen zunehmend auf Daten und Analysen setzen, um Business Intelligence, Innovation und Automatisierung voranzutreiben, müssen Governance-Programme weiterentwickelt werden, um messbaren Mehrwert zu liefern. Insbesondere KI-Initiativen erhöhen die Anforderungen: Modelle, die auf unvollständigen, verzerrten oder unzureichend definierten Daten basieren, können unzuverlässige Ergebnisse erzeugen und das Unternehmen ethischen oder regulatorischen Risiken aussetzen.
Eine starke Data Governance stellt sicher, dass die Daten, die für Analysen und KI-Systeme genutzt werden, präzise, konsistent und transparent sind – und gibt der Unternehmensführung die Gewissheit, dass die gewonnenen Erkenntnisse verlässlich sind. Selbst bei bewährten Programmen profitieren Unternehmen davon, die Grundlagen regelmäßig zu überprüfen. Kann Ihr Unternehmen folgende Fragen eindeutig beantworten: „Nutze ich die richtigen Daten?“ und „Kann ich der Qualität meiner Daten vertrauen?“ Diese grundlegenden Fragen zeigen, ob Ihr Governance-Framework für aktuelle Herausforderungen optimal aufgestellt ist. Die folgenden sechs Fragen bieten einen praxisorientierten Ansatz, um Ihre Vorgehensweise zu bewerten und zu optimieren. So wird sichergestellt, dass Ihr Governance-Programm auch bei sich wandelnden Datenökosystemen und Geschäftsanforderungen weiterhin nachhaltigen Mehrwert liefert.
6 Schlüsselfragen zur Bewertung der Leistungsfähigkeit Ihres Data-Governance-Programms
- Was bedeuten die Daten?
- Kann ich diesen Daten vertrauen?
- Wie finde ich sie?
- Woher stammen die Daten?
- Bedeuten sie für alle dasselbe?
- An wen kann ich mich wenden?
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Data Governance: Grundlagen für die Weiterentwicklung von Analyse- und KI-Ökosystemen
Mission impossible?
Herausforderungen in der Data Governance erfolgreich meistern
Die meisten Unternehmen verfügen heute bereits über ein Data-Governance-Framework – doch viele erkennen, dass die Ansätze, die vor einigen Jahren noch ausreichten, den Anforderungen einer datengesteurten und KI-gestützten Welt nicht mehr gerecht werden. Da Unternehmen zunehmend auf Daten und Analysen setzen, um Business Intelligence, Innovation und Automatisierung voranzutreiben, müssen Governance-Programme weiterentwickelt werden, um messbaren Mehrwert zu liefern. Insbesondere KI-Initiativen erhöhen die Anforderungen: Modelle, die auf unvollständigen, verzerrten oder unzureichend definierten Daten basieren, können unzuverlässige Ergebnisse erzeugen und das Unternehmen ethischen oder regulatorischen Risiken aussetzen.
Eine starke Data Governance stellt sicher, dass die Daten, die für Analysen und KI-Systeme genutzt werden, präzise, konsistent und transparent sind – und gibt der Unternehmensführung die Gewissheit, dass die gewonnenen Erkenntnisse verlässlich sind. Selbst bei bewährten Programmen profitieren Unternehmen davon, die Grundlagen regelmäßig zu überprüfen. Kann Ihr Unternehmen folgende Fragen eindeutig beantworten: „Nutze ich die richtigen Daten?“ und „Kann ich der Qualität meiner Daten vertrauen?“ Diese grundlegenden Fragen zeigen, ob Ihr Governance-Framework für aktuelle Herausforderungen optimal aufgestellt ist. Die folgenden sechs Fragen bieten einen praxisorientierten Ansatz, um Ihre Vorgehensweise zu bewerten und zu optimieren. So wird sichergestellt, dass Ihr Governance-Programm auch bei sich wandelnden Datenökosystemen und Geschäftsanforderungen weiterhin nachhaltigen Mehrwert liefert.
6 Key questions to help identify the strength of your data governance program
Warum sind diese Daten wichtig?
Bedeuten sie für alle dasselbe?
Woher stammen die Daten?
Kann ich diesen Daten vertrauen?
Wie finde ich sie?
An wen kann ich mich wenden?
Warum sind diese Daten wichtig?
Unabhängig davon, wie ausgereift Ihr Governance-Framework ist, sollte regelmäßig überprüft werden, ob es auf die wirklich relevanten Daten ausgerichtet ist. Nicht alle Daten in Ihrem Unternehmen erfordern die gleiche Aufmerksamkeit. Effektive Data Governance beginnt und entwickelt sich kontinuierlich weiter, indem die Daten identifiziert werden, die wirklich relevant sind: Informationen, die geschäftliche Initiativen vorantreiben, KPIs unterstützen und personenbezogene Daten (PII) enthalten.
Wenn der Fokus der Governance auf diesen geschäftskritischen Daten liegt, entsteht eine Grundlage für präzises Reporting und verlässliche Erkenntnisse. Teams können klar aufzeigen, wie Daten zu Geschäftsergebnissen beitragen, und ihren Wert überzeugend belegen. Wenn Governance-Maßnahmen auf sämtliche Datensätze ausgeweitet werden, wird die Komplexität erhöht, ohne einen messbaren Mehrwert zu schaffen.
Eine konsequente Governance geschäftskritischer Daten stärkt zugleich Sicherheit und Compliance. Das Verständnis darüber, wo sich sensible Daten befinden, wer sie nutzt und wie sie sich über Systeme hinweg bewegen, ermöglicht es Ihnen, geeignete Richtlinien für Schutz und Zugriff zu definieren und durchzusetzen. So wird zudem sichergestellt, dass die Kennzahlen, die strategische Entscheidungen steuern, präzise, konsistent und vollständig sind.
KI fügt dieser Herausforderung eine neue Dimension hinzu. Da Unternehmen zunehmend auf KI- und Machine-Learning-Modelle setzen, muss die Qualität und Governance der Daten, die diese Modelle speisen, ebenso sorgfältig sichergestellt werden wie bei traditionellen Datenquellen. Modelle – und die zugrunde liegenden Daten – entwickeln sich kontinuierlich weiter. Ohne klare Kontrolle können selbst geringfügige Veränderungen in der Datenqualität oder -bedeutung die Modellleistung, das Vertrauen und den geschäftlichen Mehrwert beeinträchtigen.
Eine neu ausgerichtete Governance-Strategie unterstützt Sie dabei, das Wesentliche effektiv zu steuern. Wenn Unternehmen Daten priorisieren, die Geschäftsergebnisse vorantreiben und KI-Modelle unterstützen, reduzieren sie Risiken, stärken die Nachvollziehbarkeit und schaffen langfristiges Vertrauen in den Wert ihrer Daten.
Bedeuten sie für alle dasselbe?
Selbst bei einem etablierten Governance-Programm können Daten von verschiedenen Personen unterschiedlich interpretiert werden. Ein Marketinganalyst betrachtet Daten als Muster im Kundenverhalten, während ein Datenbankingenieur sie als Felder und Tabellen versteht. Führungskräfte konzentrieren sich darauf, wie diese Daten mit Geschäftsergebnissen und KPIs verknüpft sind. Diese Perspektiven sind nachvollziehbar, führen jedoch ohne ein gemeinsames Verständnis zu Reibungen, Unklarheiten und uneinheitlichen Ergebnissen.
Fachabteilungen und IT-Teams sprechen beim Thema Daten oft unterschiedliche Sprachen. Technische Anwender denken in Kategorien wie Datenquellen und Transformationen, während geschäftliche Anwender Wert auf Bedeutung und Kontext legen. Ein betriebsinternes Glossar schließt diese Lücke. Es definiert die Datensprache im gesamten Unternehmen, strukturiert Begriffe und stellt sicher, dass alle einheitliche Definitionen verwenden. Erfasst werden auch Synonyme und unterschiedliche Verwendungsweisen von Begriffen, um Inkonsistenzen in Berichten und Systemen zu vermeiden.
Ein gut verwaltetes Glossar verbindet technische Präzision mit geschäftlichem Kontext. Es verknüpft Definitionen mit Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Regeln zur Datenqualität, sodass nachvollziehbar wird, was die Daten darstellen und wie sowie zu welchem Zweck sie verwendet werden. Im Laufe der Zeit sollte das Glossar sich gemeinsam mit dem Unternehmen weiterentwickeln, Bedeutungsänderungen widerspiegeln und Abhängigkeiten zwischen Prozessen aufzeigen.
Stammdatenmanagement (MDM) erweitert diese Abstimmung, indem zentrale Datenbereiche – wie Kunden-, Produkt- oder Standortdaten – systemübergreifend synchronisiert werden. Gemeinsame Definitionen werden in konsistente Datensätze überführt, auf die sich alle verlassen können. Gemeinsam stellen Governance und MDM sicher, dass die Bedeutung der Daten konsistent bleibt – unabhängig davon, wo sie gespeichert sind oder wie sie verwendet werden.
Für Organisationen, die ihre Data-Governance-Programme weiterentwickeln, ist diese Abstimmung von entscheidender Bedeutung. Modelle und Analysen erfordern klar definierte, präzise und synchronisierte Daten, wenn sie verlässlich funktionieren sollen. Wenn Geschäftsterminologien uneinheitlich sind oder Systeme nicht aufeinander abgestimmt werden, übertragen sich diese Inkonsistenzen direkt auf KI-Modelle und führen zu Verzerrungen oder unzuverlässigen Ergebnissen. Eine starke Kombination aus Governance, Glossar und MDM schafft die vertrauenswürdige Datenbasis, auf die sowohl Menschen als auch KI-Systeme angewiesen sind.
Woher stammen die Daten?
Mit zunehmender Reife der Governance-Prozesse ist es entscheidend sicherzustellen, dass die Data Lineage – auch als Datenherkunft bezeichnet – weiterhin klare Transparenz darüber bietet, wo Daten entstehen und wie sie sich verändern. Das Verständnis des Datenflusses von der Quelle bis zur finalen Nutzung ist entscheidend für eine wirksame Data Governance. Unternehmen sehen, woher Daten stammen, wie sie transformiert wurden und wer sie dringend benötigt. Teams werden dabei unterstützt, Datenpipelines zu validieren, Probleme zu beheben und Vertrauen in die Daten sicherzustellen, während sich Systeme weiterentwickeln.
Es gibt zwei grundlegende Ansätze zur Anzeige der Datenherkunft:
- Die direktionale Ansicht verfolgt Daten von ihrem Ursprung bis zu ihrem aktuellen Zustand. Sie zeigt, wo Daten erstellt wurden, wie sie sich durch die Systeme bewegt haben und welche Transformationen oder Zusammenführungen angewendet wurden.
- Die Auswirkungsansicht zeigt auf, wohin sich Daten weiterentwickeln und welche Bereiche von Änderungen betroffen sind. Sie unterstützt Teams dabei, zu erkennen, welche Berichte, Systeme oder Modelle von einem Datensatz abhängen – und welche Auswirkungen Änderungen an diesen Daten haben.
Gemeinsam vermitteln diese Perspektiven ein vollständiges Bild darüber, wie Daten innerhalb der Organisation fließen. Mit zunehmender Komplexität von IT-Umgebungen, die Cloud-Plattformen, Analysetools und KI-Pipelines umfassen, wird die präzise Nachverfolgbarkeit der Datenherkunft noch entscheidender.
Die Datenherkunft richtet sich an zwei zentrale Zielgruppen – technische und geschäftliche Anwender:
- Die technische Datenherkunft konzentriert sich auf die Datenbewegung innerhalb von Systemen, Pipelines und Transformationen. Sie stellt die Genauigkeit und die Behebung von Fehlern sicher.
- Die geschäftliche Datenherkunft verdeutlicht Bedeutung und Kontext: wie Daten Entscheidungen unterstützen, welche Richtlinien sie steuern und wer die Verantwortung dafür trägt. Sie macht komplexe Datenumgebungen verständlich und leichter nutzbar.
Beide Perspektiven sind entscheidend. Technische Teams benötigen detaillierte Informationen, um Systeme zu warten, während Business-Teams klare Einblicke brauchen, um fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Datenherkunft ist entscheidend für Transparenz und verantwortungsbewussten Umgang mit KI. Wenn Unternehmen KI und Machine Learning einsetzen, ist es entscheidend zu wissen, mit welchen Daten ein Modell trainiert wurde, wie diese Daten transformiert wurden und welche Richtlinien für ihre Nutzung gelten. Eine ausgereifte Datenherkunft gewährleistet Nachvollziehbarkeit, die sicherstellt, dass KI-Modelle und die daraus gewonnenen Erkenntnisse erklärbar, prüfbar und vertrauenswürdig sind.
Kann ich diesen Daten vertrauen?
Vertrauen zu sichern ist die Grundlage jeder datengestützten Entscheidung. Dennoch fällt es den meisten Unternehmen schwer, eine einfache Frage zu beantworten: Wie verlässlich sind unsere Daten?
Vertrauen beginnt mit dem Verständnis des Zustands Ihrer Daten. Data-Profiling unterstützt Teams dabei, zu bewerten, ob Daten vollständig, korrekt formatiert und unmittelbar nutzbar sind. Profiling ermöglicht einen ersten Einblick in Struktur, Muster und Anomalien und hilft dabei, Probleme zu erkennen, bevor Daten für Reporting, Analysen oder KI-Anwendungen genutzt werden.
Datenqualität geht einen Schritt weiter, indem sichergestellt wird, dass Daten korrekt, konsistent und frei von Duplikaten sind. Ohne strenge Qualitätskontrollen liefern selbst die besten Dashboards oder KI-Modelle keine verlässlichen Erkenntnisse. Daten von hoher Qualität entstehen nicht zufällig – sie sind das Ergebnis klar definierter Geschäftsregeln, strukturierter Validierungsprozesse und eindeutig zugewiesener Verantwortlichkeiten.
Messung der Datenqualität
Um Datenqualität wirksam zu steuern, benötigen Unternehmen eine Governance, die über reine Erkennung hinausgeht. Moderne Ansätze berechnen Qualitätskennzahlen, verknüpfen sie mit geschäftlichen Definitionen und benachrichtigen Datenverantwortliche, sobald festgelegte Schwellenwerte überschritten werden. Wenn Probleme auftreten, können Anwender auf das Glossar und die Datenherkunft zugreifen, um den Kontext zu verstehen.
Diese Messgröße ist insbesondere für KI und Machine Learning von entscheidender Bedeutung. KI-Modelle sind nur so zuverlässig wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Daten minderer Qualität führen zu verzerrten oder ungenauen Modellen und damit zu fehlerhaften Entscheidungen sowie erhöhten Compliance-Risiken. Kontinuierliche Qualitätsmessung und -überwachung stellen sicher, dass Daten, die die Modelle speisen, präzise, vollständig und aktuell bleiben.
Governance schafft die notwendige Struktur, um dies zu ermöglichen. Sie verknüpft jede Qualitätskennzahl – Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz – mit klaren Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten. Wenn die Datenqualität abweicht, ist klar, wer verantwortlich ist und wie die Korrektur erfolgt.
Analysen in die Data-Governance-Strategie integrieren
Governance verschafft Unternehmen Transparenz über ihre Daten; Analysen machen diese Transparenz direkt nutzbar. Gemeinsam entwickeln sie Governance von einer reinen Compliance-Aufgabe zu einer kontinuierlichen Quelle für Erkenntnisse und Kontrolle weiter.
Analysen stärken Governance durch die automatisierte Erkennung von Anomalien, Risiken und Trends. KI erweitert diese Funktionen durch Predictive Governance: Diese Form der Governance erkennt potenzielle Probleme, identifiziert Verzerrungen und empfiehlt Korrekturmaßnahmen, bevor diese Entscheidungen beeinflussen.
Data Observability stärkt dieses Vertrauen, indem die Datenqualität über alle Pipelines und Systeme hinweg kontinuierlich überwacht wird. Observability-Tools bieten Echtzeittransparenz in Bezug auf die Aktualität, Vollständigkeit und Genauigkeit von Daten. Wenn Probleme auftreten, können Teams sie schnell erkennen und beheben, sodass die Daten – und die daraus gewonnenen Erkenntnisse – zuverlässig bleiben.
Vorgaben wie die DSGVO und die EU-KI-Verordnung erhöhen die Bedeutung dieser Anforderungen zusätzlich, da sie Transparenz darüber verlangen, wo Daten gespeichert sind, wie sie genutzt werden und wie KI-Systeme trainiert und überwacht werden. In Governance-Frameworks integrierte Analyse- und Observability-Funktionen decken Lücken auf und reduzieren Compliance-Risiken.
Eine KI-gestützte, integrierte Governance-Lösung vereint diese Funktionen – Profiling, Qualitätsmessung, Analysen und Observability – und ermöglicht eine Echtzeitansicht des Vertrauensniveaus innerhalb Ihres gesamten Datenökosystems. Wenn diese Elemente zusammenwirken, erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick über den Zustand ihrer Daten und können diese mit voller Sicherheit nutzen.
Wie finde ich sie?
Unabhängig davon, wie ausgereift ein Governance-Framework ist, haben viele Unternehmen weiterhin Schwierigkeiten, ihre Daten zu identifizieren und zu verstehen. Zu wissen, dass Daten existieren, ist das eine; zu verstehen, welche Bedeutung sie haben, woher sie stammen und ob sie für den vorgesehenen Zweck geeignet sind, ist das andere.
Hier kommt Data Discovery ins Spiel. Ein Datenkatalog bietet ein zentrales Verzeichnis der Datenbestände Ihres Unternehmens – er zeigt, welche Daten vorhanden sind, wo sie gespeichert sind und wie sie mit Geschäftsprozessen verknüpft sind. Er bietet entscheidende Kontextinformationen wie Definitionen, Verantwortlichkeiten, Qualitätsbewertungen und Datenherkunft, damit Anwender beurteilen können, ob ein Datensatz ihren Anforderungen entspricht.
Ein Datenmarkt erweitert die Möglichkeiten der Datenerkennung, indem er kuratierte, hochwertige Datensätze leicht auffindbar und zugänglich macht. Er ermöglicht es Teams, vertrauenswürdige Daten unternehmensweit zu teilen und wiederzuverwenden, während Governance und Kontrolle gewährleistet bleiben. Gemeinsam ermöglichen Katalog und Markt eine schnellere und intuitivere Datenerkennung.
Moderne Discovery-Tools vereinfachen diesen Prozess weiter durch die Nutzung der Suche mit natürlicher Sprache. Dadurch können Anwender Fragen in natürlicher Sprache stellen, etwa „Zeigen Sie mir die Kundenabwanderungsraten für EMEA“ oder „Woher stammen unsere Umsatzprognosedaten?“. KI optimiert diesen Prozess, indem Datenbestände automatisch nach Relevanz, Qualität und Nutzung gekennzeichnet, klassifiziert und priorisiert werden.
Daten zu finden ist nur die halbe Arbeit. Um Vertrauen zu schaffen, müssen Anwender auch den Kontext und den Zweck der Daten verstehen. Deshalb ist die strukturierte Organisation und Definition von Metadaten entscheidend. Governance verknüpft jedes Dataset mit seiner Bedeutung, den geschäftlichen Definitionen und den Datenqualitätsmetriken. So wird sichergestellt, dass die in einem Datenkatalog oder -markt verfügbaren Informationen korrekt, aktuell und mit den Unternehmenszielen abgestimmt sind.
An wen kann ich mich wenden?
In ausgereiften Governance-Umgebungen wird Verantwortlichkeit zum entscheidenden Faktor: Wer besitzt die Daten, und wer trägt die Verantwortung dafür? In vielen Unternehmen lautet die Standardantwort nach wie vor „Fragen Sie die IT“, doch die IT kann weder die geschäftliche Bedeutung noch die Qualitätsstandards oder Richtlinienentscheidungen für jedes einzelne Datenset verantworten. Ohne klare Verantwortlichkeiten bleiben Fragen unbeantwortet, Projekte kommen ins Stocken und Vertrauen geht verloren.
Deshalb muss Verantwortlichkeit in jeder Phase ein grundlegendes Prinzip wirksamer Governance bleiben. Datenverantwortung legt fest, wer für die Nutzung, Verwaltung und den geschäftlichen Wert von Daten im gesamten Unternehmen verantwortlich ist.
Jedes Data-Governance-Programm basiert auf dem Zusammenspiel von drei zentralen Rollen:
- Dateneigentümer tragen die Verantwortung für die geschäftliche Nutzung der Daten. Sie treffen die endgültigen Entscheidungen zu Definitionen, Richtlinien und Zugriffsrechten und stellen sicher, dass die Daten mit den strategischen Zielen und den Compliance-Anforderungen übereinstimmen.
- Data Stewards sichern Datenqualität und Compliance. Sie wenden Geschäftsregeln an, überwachen die Nutzung und stellen sicher, dass Daten systemübergreifend korrekt und konsistent bleiben.
- Datenverwalter verwalten die technische Seite – sie speichern, übertragen und sichern Daten und gewährleisten den Betrieb der unterstützenden Systeme.
Gemeinsam bilden diese Rollen eine durchgängige Verantwortungskette. Eigentümer geben die strategische Richtung vor, Data Stewards sichern die Datenqualität, und Verwalter gewährleisten Sicherheit und Verfügbarkeit. Governance-Tools wie Glossare, Kataloge und Lineage-Ansichten machen diese Verantwortlichkeit transparent. Anstatt zu raten, an wen man sich wenden muss, können Datenverbraucher genau sehen, wer für einen Datensatz verantwortlich ist, wer dessen Richtlinien durchsetzt und wer Fragen zu seiner Bedeutung oder Verwendung beantworten kann.
Was spricht für Precisely?
Unabhängig davon, ob Ihr Unternehmen ein Data-Governance-Programm aufbaut oder ein bestehendes optimiert – Precisely unterstützt Sie dabei, Governance in ein vernetztes, KI-fähiges System zu transformieren, das messbaren geschäftlichen Mehrwert liefert.
Precisely ist weltweit führend im Bereich Datenintegrität und stellt sicher, dass 12.000 Kundenunternehmen in über 100 Ländern – darunter 95 der Fortune 100 – Zugang zu genauen und konsistenten Daten haben. Die Data-Governance-Lösungen von Precisely schaffen und stärken unternehmensorientierte Frameworks, die Organisationen dabei unterstützen, ihre geschäftskritischen Daten mit höherer Transparenz und Effizienz zu identifizieren, zu verstehen und zu verwalten.
Der KI-gestützte Data-Governance-Service innerhalb der Precisely Data Integrity Suite bietet ein benutzerfreundliches, SaaS-basiertes Framework, um Governance-Initiativen aufzubauen oder zu optimieren. Er ermöglicht Teams, unternehmensweit geschäftskritische Daten schnell zu identifizieren, deren Vertrauenswürdigkeit sicherzustellen und sie effektiv zu nutzen – mit kurzer Implementierungszeit und intuitiver Konfiguration. Er verfügt über ein flexibles Metamodell, das die Einführung beschleunigt und sich an unterschiedliche Anwendungsfälle anpasst.
Über die Data Integrity Foundation wird der Service nahtlos mit anderen Services der Data Integrity Suite – wie den Data Quality- und Data Observability-Services – verbunden, um eine einheitliche Sicht auf den Zustand und die Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten. Automatisierte Metadaten-Erfassung sowie KI/ML-gestützte Verschlagwortung, Klassifizierung und Beziehungszuordnung steigern die Produktivität und fördern die teamübergreifende Zusammenarbeit.
Mit Precisely können Organisationen in jeder Phase ihrer Data-Governance-Strategie Vertrauen aufbauen, Verantwortlichkeiten stärken und das volle Potenzial ihrer Daten ausschöpfen. Das Ergebnis ist ein integrierter, skalierbarer Weg zu Datenintegrität – so können Sie Risiken minimieren, Erkenntnisse optimieren und Ihren KI-Initiativen die vertrauenswürdigen Daten bereitstellen, die sie für den Erfolg benötigen.
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