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.
Doch was umfasst Data Governance und wie kann es im Unternehmen oder der Öffentlichen Verwaltung umgesetzt werden?
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.
Warum Data Governance?
In der ÖV und auch in Unternehmen gibt es oft je nach Abteilung unterschiedliche Lösungen und Verantwortlichkeiten sind oft unklar. Data Governance setzt genau dort an und ermöglicht:
- die Minimierung von Risiken durch mehr Datensicherheit
- 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.
Data Governance hilft dabei Daten gezielt auszuwerten
Bereiche der Data Governance
- Prozesse: Definierte Abläufe und Data Governance Prozesse rund um Datenerfassung, Speicherung, Qualitätssicherung, Nutzung und Archivierung.
- 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
- Richtlinien und Standards: Regeln zur Datennutzung, Qualitätsanforderungen und Sicherheitsvorgaben.
- Technologie: Tools für Datenverarbeitung, Überwachung, Katalogisierung, Qualitätssicherung – z. B. Data Catalogs, Monitoring-Tools oder Governance-Plattformen.
Unterschied Data Governance und Data Management
Data Governance ist kein Datenmanagement, sondern ein zentraler Bestandteil davon. Hier sind die Unterschiede:
| Legt Richtlinien, Rollen, Verantwortlichkeiten, Standards fest | Setzt diese Regeln operativ um |
| Regelt das „Was“ und „Warum“ | Regelt das „Wie“ |
| Fokus: Steuerung, Kontrolle, Qualität und Compliance | Fokus: technische Implementierung, Betrieb und Verarbeitung |
| Organisatorische Perspektive | Operativ-technische Perspektive |
Vor- und Nachteile von 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
Nachteile
- Erfordert kulturelles Umdenken
- Anfangs hoher organisatorischer Aufwand
- Ohne Förderung oder Management-Support schwer durchsetzbar
- Potenziell höhere IT-Kosten zu Beginn
Best Practices für erfolgreiche Data Governance
Um Data Governance in Deiner Organisation umzusetzen, solltest Du folgende Best Practice Tipps befolgen:
- Klein anfangen: Piloten nutzen, Fähigkeiten schrittweise ausbauen.
- Unterstützung im Unternehmen suchen: Stakeholder und Mitarbeitende früh einbeziehen.
- Business Case erstellen: Nutzen, Ziele, Kosten & Zeitplan klar formulieren.
- Fortschritt messen: KPIs beobachten, Projektstatus dokumentieren.
- Automatisierung nutzen: Für Data Quality Checks, Metadatenmanagement oder Monitoring.
- Zentralen Datenkatalog einführen: Als Single Source of Truth für das gesamte Unternehmen.
- Projekte erstelle: 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
Data Governance Framework: Wie setzt Du es um?
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
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. Fehlende Standards, historisch gewachsene IT-Strukturen und föderale Zuständigkeiten führen jedoch häufig zu Dateninseln und unklaren Verantwortlichkeiten.
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
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
👉 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?
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.
