Katalog
concept#Governance#Daten#Analytics#Sicherheit

Data Governance

Rahmenwerk zur Steuerung von Datenqualität, Zugriff, Verantwortlichkeiten und Compliance in Organisationen.

Data Governance definiert Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Steuerung von Datenqualität, Zugriff und Compliance in Organisationen.
Etabliert
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Organisatorisch
  • Organisation
  • Reif

Technischer Kontext

Datenkataloge und Metadaten-RepositorysIdentitäts- und Zugriffsmanagement (IAM)Datenqualitäts- und Monitoring-Tools

Prinzipien & Ziele

Klare Verantwortlichkeiten (RACI) für Datenrollen definieren.Daten als Produkt behandeln mit Eigentümern und SLAs.Automatisierbare Kontrollen und messbare Qualitätsziele einführen.
Iteration
Unternehmen, Domäne

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Governance wird als Bürokratie wahrgenommen und ignoriert.
  • Unklare Ownership führt zu Verantwortungsdiffusion.
  • Technische Umsetzung unzureichend, Kontrollen lückenhaft.
  • Iterative Einführung mit Pilotdomänen starten.
  • Automatisierung von Kontrollen und Reporting anstreben.
  • Daten als Produkt denken und Produktverantwortliche einsetzen.

I/O & Ressourcen

  • Dateninventar und Metadaten-Register
  • Rechts- und Compliance-Anforderungen
  • Organisatorische Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Governance-Richtlinien und Prozessdokumentation
  • Klassifizierte Datenkataloge und Berechtigungsmodelle
  • Metriken, Reports und Audit-Protokolle

Beschreibung

Data Governance definiert Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Prozesse zur Steuerung von Datenqualität, Zugriff und Compliance in Organisationen. Es schafft klare Ownership-, Klassifizierungs- und Kontrollmechanismen über den Datenlebenszyklus. Implementierung benötigt organisatorische Abstimmung, Rollenbeschreibungen und technische Unterstützung.

✔

  • Verbesserte Datenqualität und Vertrauenswürdigkeit.
  • Reduzierte Compliance- und Haftungsrisiken.
  • Besserer Datenzugang und effizientere Nutzung für Fachbereiche.

✖

  • Aufwand und Kosten für Einführung und laufende Betreuung.
  • Mögliche Verlangsamung von Innovation bei zu starker Zentralisierung.
  • Abhängigkeit von klaren Rollen und organisatorischer Akzeptanz.

  • Datenqualitäts-Score

    Aggregierter Wert aus Vollständigkeit, Genauigkeit und Konsistenz.

  • Compliance-Abweichungen

    Anzahl festgestellter Verstöße gegen Governance-Regeln pro Zeitraum.

  • Time-to-Access

    Durchschnittliche Zeit, bis berechtigte Nutzer auf Daten zugreifen können.

Konzernweite Governance-Richtlinie

Implementierung einer zentralen Policy zur Datenklassifizierung in einem internationalen Konzern.

Domänenorientiertes Governance-Modell

Dezentralisierte Regeln mit klarer Domänenverantwortung zur Beschleunigung von Produkten.

Governance für Self-Service-Analytics

Balance zwischen Datensicherheit und Nutzbarkeit für Fachanwender durch Templates und Guardrails.

1

Governance-Ziele und Scope definieren.

2

Rollenmodell (Owner, Steward, Consumer) etablieren.

3

Policies, Klassifizierung und technische Controls implementieren.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Unstrukturierte Metadatenhaltung ohne eindeutige IDs.
  • Manuelle Prozesse ohne Automatisierungspfade.
  • Veraltete Klassifizierung und fehlende Synchronisation.
fehlende Ownershipmanuelle Prozessetechnische Integration
  • Policy ohne klare Owner führt zu keiner Umsetzung.
  • Nur technische Kontrollen ohne organisatorische Regeln.
  • Governance-Initiative als einmaliges Projekt ohne Betrieb.
  • Zu viele Regeln auf einmal einführen und Überforderung riskieren.
  • Stakeholder nicht früh genug einbinden.
  • Technologie als Ersatz für organisatorische Entscheidungen sehen.
Datenmanagement- und DomänenwissenRechts- und Compliance-VerständnisProzess- und Change-Management-Fähigkeiten
Datenklassifikation und SensitivitätNachvollziehbarkeit und AuditfähigkeitAutomatisierbare Zugriffskontrollen
  • • Rechtliche Rahmenbedingungen und Datenschutzgesetze.
  • • Vorhandene Systemlandschaft und Schnittstellen.
  • • Begrenzte personelle und finanzielle Ressourcen.