Was ist Data Governance? Definition & Best Practices

Strukturierte Daten, klare Regeln

Die Digitalisierung in Unternehmen erzeugt jede Menge Daten, die oft nicht genutzt werden. Oft ist die Datenqualität nicht ausreichend oder es ist gar nicht klar, welche Daten vorhanden sind. Viele Mitarbeitende wissen zudem auch nicht, was sie mit ihnen anfangen können. Das führt zu Unsicherheiten und dazu, dass Entscheidungen nicht datenbasiert getroffen werden können. Um das angehen zu können, braucht es eine strategische Planung, auch Data Governance genannt.

Typische Probleme beim Umgang mit Daten sind:

• Daten liegen in unterschiedlichen Anwendungen und Fachbereichen.
• Mehrere Versionen derselben Information existieren parallel.
• Verantwortlichkeiten für Daten sind nicht eindeutig geregelt.
• Mitarbeitende wissen nicht, welche Daten verlässlich sind.
• Qualitätsstandards unterscheiden sich von Abteilung zu Abteilung.
• Zugriffsrechte und Prozesse sind historisch gewachsen.
• Daten können deshalb nur eingeschränkt für Analysen, Automatisierung oder KI genutzt werden.

Die Folge: Entscheidungen werden langsamer, Daten müssen mehrfach geprüft werden und wichtige Informationen bleiben ungenutzt. Data Governance schafft dafür einen organisatorischen Rahmen.

Doch was umfasst Data Governance und wie kann es im Unternehmen oder der Öffentlichen Verwaltung umgesetzt werden?

Das Wichtigste in Kürze

• Data Governance definiert Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten – von der Erfassung über die Nutzung bis zur Archivierung.
• Sie hilft Unternehmen und öffentlichen Verwaltungen dabei, Datenqualität, Datensicherheit, Compliance und Entscheidungsfähigkeit zu verbessern.
• Eine erfolgreiche Data-Governance-Strategie beginnt nicht mit einem neuen Tool, sondern mit klaren Verantwortlichkeiten, verbindlichen Standards und messbaren Zielen.
• Für die Einführung empfiehlt es sich, mit einem überschaubaren Datenbereich zu starten und Data Governance anschließend schrittweise auf weitere Prozesse und Fachbereiche auszuweiten.

Was ist Data Governance? Definition & Übersetzung

Unter Data Governance versteht man alle Prozesse, Rollen, Richtlinien und Standards, die eine verantwortungsvolle und effektive Nutzung der Daten ermöglichen. So wird festgelegt, wer für welche Datenbereiche verantwortlich ist, wie die Daten verarbeitet werden und wie die Datenqualität sichergestellt wird. Zusammengefasst lässt sich sagen, dass Data Governance dafür sorgt, dass Daten korrekt, sicher und regelkonform behandelt werden.

Data Governance ist zudem Bestandteil der Compliance und schafft die Voraussetzungen, um gesetzliche Anforderungen wie z.B. dem Data Governance Act der EU zu erfüllen.

Data Governance legt fest:

• wer für bestimmte Daten verantwortlich ist
• wer Daten erstellen, verändern und freigeben darf
• wie Daten gespeichert und verarbeitet werden
• welche Qualitätsstandards gelten
• wie Daten dokumentiert werden
• wie lange Daten aufbewahrt werden dürfen und müssen
• wie Compliance-Anforderungen eingehalten werden

Warum ist Data Governance für Unternehmen wichtig?

In der ÖV und auch in Unternehmen gibt es oft je nach Abteilung unterschiedliche Lösungen und Verantwortlichkeiten sind oft unklar. Ohne gemeinsame Regeln entstehen dabei oft widersprüchliche Auswertungen. Data Governance setzt genau dort an und ermöglicht:

• die Minimierung von Risiken durch mehr Datensicherheit
• eine eindeutige Zuweisung von Verantwortlichkeiten
• interne Regelungen für die Datennutzung und klare Verantwortlichkeiten
• die Erhöhung des Datenwerts durch verbesserte Datenqualität
• eine effizientere Verwaltung und optimierte Prozesse
• Kostenreduktion
• mehr Entscheidungssicherheit da die Daten verlässlicher sind

Zusätzlich fördert Data Governance ein gemeinsames Verständnis von Daten und darüber, welche Daten für welche Entscheidungen verwendet werden können.

Data Governance hilft dabei Daten gezielt auszuwerten

Welche Bereiche gehören zur Data Governance?

Eine funktionierende Data-Governance-Struktur mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten besteht typischerweise aus mehreren Ebenen. Dazu gehören beispielsweise:

• Datenerfassung
• Speicherung
• Freigabe
• Änderung
• Qualitätssicherung
• Klassifizierung
• Nutzung
• Archivierung
• Löschung

Welche Rollen und Verantwortlichkeiten braucht Data Governance?

1. Prozesse: Definierte Abläufe und Data Governance Prozesse rund um Datenerfassung, Speicherung, Qualitätssicherung, Nutzung und Archivierung.
2. Rollen und Verantwortlichkeiten: Wer macht was?
   • Lenkungsausschuss (Steering Committee): Überwacht Strategie und Ausrichtung
   • Dateneigentümer (Data Owner): Verantwortlich für Datenbereiche und deren Qualität
   • Data Stewards: Operative Verwaltung und tägliche Pflege
   • Stakeholder: Anwender, die Daten für Geschäftsprozesse nutzen
3. Richtlinien und Standards: Regeln zur Datennutzung, Qualitätsanforderungen und Sicherheitsvorgaben.
4. Technologie: Tools für Datenverarbeitung, Überwachung, Katalogisierung, Qualitätssicherung – z. B. Data Catalogs, Monitoring-Tools oder Governance-Plattformen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Data Management?

Data Governance ist kein Datenmanagement, sondern ein zentraler Bestandteil davon. Hier sind die Unterschiede:

Data Governance legt die Spielregeln fest, Data Management setzt sie im täglichen Umgang mit Daten um. Der Unterschied zwischen Data Governance und Data Management besteht somit vor allem zwischen Steuerung und operativer Umsetzung.

Welche Vor- und Nachteile hat Data Governance?

Da viele Unternehmen und in die Öffentliche Verwaltung oft nicht mit Data Governance vertraut sind, sehen sie oft vor allem die Gefahren und Nachteile. Hier findest Du die Vor- und Nachteile in der Übersicht:

Vorteile

• Effizienzsteigerung in Prozessen
• Innovationskraft durch strukturiert aufbereitete Daten
• Entscheidungssicherheit dank verlässlicher Daten
• Einheitliche Datenbasis im gesamten Unternehmen
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (u. a. Data Governance Act)
• Verbesserter Datenschutz
• Gemeinsames Verständnis von Daten

Langfristig kann eine funktionierende Governance zudem dazu beitragen, den wirtschaftlichen und organisatorischen Wert vorhandener Daten besser zu nutzen.

Was sind Nachteile und Herausforderungen von Data Governance?

• Erfordert kulturelles Umdenken
• Anfangs hoher organisatorischer Aufwand
• Ohne Förderung oder Management-Support schwer durchsetzbar
• Potenziell höhere IT-Kosten zu Beginn

Der größte Fehler besteht deshalb häufig darin, sofort eine umfassende Governance-Struktur für sämtliche Daten aufzubauen.

Welche 7 Best Practices helfen bei erfolgreicher Data Governance?

Um Data Governance in Deiner Organisation umzusetzen, solltest Du folgende Best Practice Tipps befolgen:

1. Klein anfangen: Piloten nutzen, Fähigkeiten schrittweise ausbauen.
2. Unterstützung im Unternehmen suchen: Stakeholder und Mitarbeitende früh einbeziehen.
3. Business Case erstellen: Nutzen, Ziele, Kosten & Zeitplan klar formulieren.
4. Fortschritt messen: KPIs beobachten, Projektstatus dokumentieren.
5. Automatisierung nutzen: Für Data Quality Checks, Metadatenmanagement oder Monitoring.
6. Zentralen Datenkatalog einführen: Als Single Source of Truth für das gesamte Unternehmen.
7. Projekte erstellen: Um Data Governance Schritt für Schritt umzusetzen solltest Du ein eigenes Projekt anlegen, mit dem Du die Fortschritte tracken und eine Struktur erstellen kannst.

In factro kannst Du Deine Projekt visuell abbilden

Welche Bestandteile sollte ein Data Governance Framework enthalten?

Für die Umsetzung brauchst Du ein Framework, das die gesamte Struktur, Strategie und Organisation festhält. Das Framework umfasst:

• Datenumfang: Welche Daten werden geregelt?
• Organisationsstruktur: Rollen, Verantwortlichkeiten
• Datenstandards und Richtlinien
• Prozesse für Qualität, Sicherheit und Compliance
• KPIs und Monitoring
• Rollenmodell und Gremien

Regelmäßige Audits helfen zudem dabei, die Einhaltung sicherzustellen und Optimierungsbedarf aufzudecken.

🧑‍🏫 Weiterbildungen und Data Governance Studium

Du möchtest Dich im Bereich Data Governance weiterbilden? Hier findest Du Schulungen und mehr:

Fraunhofer: Certified Data Scientist – Specialized in Data Management

Haufe Akademie: Data Governance & Datenstrategie

Bitkom Akademie: Chief Data Officer Lehrgang

Wie funktioniert Data Governance in der öffentlichen Verwaltung?

Auch in der öffentlichen Verwaltung gewinnt Data Governance zunehmend an Bedeutung. Behörden verarbeiten große Mengen sensibler Daten, von Meldedaten über Gesundheitsinformationen bis hin zu Finanz- und Infrastrukturdaten. ypische Datenbereiche sind:

• Meldedaten
• Gesundheitsdaten
• Finanzdaten
• Infrastrukturinformationen
• Geodaten
• Antragsdaten
• Personalinformationen

Fehlende Standards, historisch gewachsene IT-Strukturen und föderale Zuständigkeiten führen jedoch häufig zu Dateninseln, unklaren Verantwortlichkeiten und Medienbrüchen.

Durch eine klare Data-Governance-Strategie können Verwaltungen:

• Transparenz und Nachvollziehbarkeit sicherstellen
• rechtliche Vorgaben wie den Data Governance Act, DSGVO oder E-Government-Gesetze zuverlässig erfüllen
• Datenqualität steigern, um moderne digitale Services (z. B. Online-Anträge) effizienter umzusetzen
• Interoperabilität zwischen Behörden und Verwaltungsstufen verbessern
• Verwaltungsprozesse beschleunigen und manuelle Aufwände reduzieren
• Datenherkunft nachvollziehbar zu machen

Data Governance schafft damit die Grundlage für eine moderne, bürgerfreundliche, sichere und effiziente Verwaltung. Sie trägt dazu bei, die Digitalisierung des Staates zu beschleunigen und innovative datenbasierte Lösungen. wie etwa KI-gestützte Entscheidungsunterstützung, verantwortungsvoll einzuführen.

📚 Leseempfehlungen

Wie könnte Data Governance in einer Behörde konkret aussehen?

Zur Veranschaulichung ein praxisnahes Beispiel: Sechs Fachbereiche einer Verwaltung verwenden Bürger- und Adressdaten in vier verschiedenen Fachverfahren. Dabei werden einzelne Adressinformationen mehrfach gepflegt. Data Governance würde zunächst nicht bedeuten, alle vier Systeme zu ersetzen.

Stattdessen könnte die Verwaltung:

• einen verbindlichen Datenverantwortlichen benennen,
• eine eindeutige Quelle für bestimmte Stammdaten festlegen,
• gemeinsame Qualitätskriterien definieren,
• Zugriffsrechte dokumentieren,
• Schnittstellen und Datenflüsse transparent erfassen,
• Abweichungen regelmäßig überprüfen.

👉 Data and AI Governance: How to build a unified governance strategy for your data and AI estate

👉 Deliver Data with Confidence: What is data governance — and why does it matter?

👉 European Data Governance Act

👉 KI-Governance umsetzen

Fazit: Effiziente Datenstrategie durch Data Governance

Data Governance ist die Grundlage für vertrauenswürdige, sichere und hochwertige Daten. Sie ermöglicht datengetriebene Entscheidungen, stärkt die Compliance, erhöht die Effizienz und schafft den organisatorischen Rahmen für nachhaltige Digitalisierung. Unternehmen, die frühzeitig investieren, profitieren langfristig durch mehr Innovationskraft, bessere Datenqualität und Wettbewerbsvorteile.