DATA GOVERNANCE

Data Governance ist kein Regelwerk.

Sie ist ein Betriebssystem.

Unsichtbar, solange sie funktioniert.

Schmerzhaft, sobald sie fehlt.

In vielen Organisationen wird Data Governance erst dann entdeckt, wenn etwas schiefläuft:

• wenn Daten nicht erklärbar sind,
• wenn ihre “Inhaberschaft” umstritten / ungeklärt ist,
• wenn Auditor:innen unangenehme Fragen stellen,
• wenn neue Gesetze wie der EU AI Act und der seit 12.09.2025 geltende Data Act die Bühne betreten,
• wenn KI-Systeme plötzlich autonom Entscheidungen treffen, die niemand verantworten will.

Ich betrachte Data Governance nicht als eigenes Projekt –sondern als Querschnittsdisziplin (cross-cutting concerns), die jedes datengetriebene Vorhaben tragen muss. Und zwar von Anfang an.

Compliance by design.

Ob Cloud, KI, Analytics oder Plattformbau:

Ohne Data Governance wird aus Wertschöpfung schnell ein Risikospiel mit hohem Einsatz.

WARUM DATA GOVERNANCE HEUTE ANDERS IST

Data Governance war früher ein “Excel-Problem”.

Heute ist sie ein Rechts-, Architektur- und Führungsproblem oder besser – Herausforderung.

Mit DSGVO, Data Governance Act, Data Act und AI Act ist klar:

Governance ist keine freiwillige Ordnung mehr, sie ist nachweispflichtig.

Und sie endet nicht bei Datenschutz.

Sie umfasst Datenqualität, Rollen, Prozesse, Tooling, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und vor allem:

Entscheidungsfähigkeit unter Unsicherheit.

MEIN ZUGANG

Ich komme nicht aus der klassischen „Data Office“-Ecke.

Ich komme aus Architektur, Cloud, KI – und aus dem Recht.

Deshalb entwerfe ich Data Governance nicht als theoretisches Zielbild,

sondern als arbeitsfähige Struktur, die:

• regulatorisch tragfähig ist

• technisch anschlussfähig bleibt

• organisatorisch akzeptiert wird

• und wirtschaftlich Sinn ergibt

Aktuell arbeite ich unter anderem bei der GIZ an einer weltumspannenden Datenplattform,

bei der Data Governance keine Randnotiz ist,

sondern Voraussetzung für Zusammenarbeit über Länder-, Organisations- und Rechtsgrenzen hinweg.

REIFEGRAD STATT GLAUBENSFRAGEN

Ich arbeite bewusst mit Reifegradmodellen, nicht mit Absolutheitsansprüchen.

Nicht jede Organisation braucht sofort Stufe 5.

Aber jede Organisation muss wissen, wo sie steht –

und welche Risiken sie bewusst eingeht.

Reifegradfortschritte sind für mich:

• von reaktivem Datenchaos
• hin zu erklärbarer, steuerbarer Datennutzung
• mit klaren Verantwortlichkeiten und belastbaren Nachweisen

ROLLEN, DIE NICHT AUF DEM PAPIER STERBEN

Data Governance scheitert selten an der Technik.

Sie scheitert an unklaren Rollen.

Data Owner, Data Stewards, AI Officer, Data Trustee.

Diese Rollen existieren nicht, damit Organigramme hübscher werden.

Sie existieren, weil EU-Recht sie erzwingt.

Ich helfe dabei, Rollen so zu definieren, dass sie im Alltag funktionieren:

• mit klaren Aufgaben
• realistischen Kompetenzen
• und echter Verantwortung

Nicht jeder braucht ein neues Gremium.

Aber jeder braucht Klarheit darüber, wer entscheiden darf und wer nicht. Oder wie es ein Data Scientist mal in einem meiner Workshops zum Thema Data Governance gesagt hat (u.a. für GFU, hier: https://www.gfu.net/s3711):

“Bei uns gibt es das Problem, dass niemand weiß, wer für die Daten zuständig ist, die wir verarbeiten sollen.”

DATENQUALITÄT ALS RECHTSPFLICHT

Spätestens mit dem AI Act ist klar:

Datenqualität ist kein „Nice to have“ mehr.

Sie ist eine Zulassungsvoraussetzung.

Repräsentativität, Vollständigkeit, Aktualität, Bias-Kontrolle – das sind keine Buzzwords, sondern Kriterien, an denen Systeme künftig gemessen werden.

Ich behandle Datenqualität deshalb nicht isoliert, sondern als integrierten Bestandteil von Governance:

• mit messbaren Regeln
• Quality Gates
• Monitoring
• und dokumentierten Entscheidungen

Nicht perfekt.

Aber erklärbar. Und verteidigungsfähig.

TOOLS SIND HILFSMITTEL – KEINE RETTER

Data Catalogs, Business Data Dictionaries, Compliance-Tools:

Sie können viel helfen.

Aber sie ersetzen keine Entscheidungen.

Ich berate Tool-Strategien immer aus der Architektur heraus:

• interoperabel statt proprietär
• auditierbar statt bequem
• anschlussfähig statt glänzend

Technologie ist ein Enabler.

Governance entsteht woanders: in Köpfen, Prozessen und Verantwortlichkeiten.

CHANGE MANAGEMENT: DER UNBEQUEME TEIL

Data Governance verändert Macht.

Wer Zugriff hat.

Wer entscheidet.

Wer erklären muss.

Deshalb scheitert sie oft leise, nicht selten passiv-agressiv, durch Widerstand, Ignoranz oder Rückzug.

Ich arbeite bewusst mit Change-Mechaniken, die Governance nicht als Kontrolle “verkaufen” (Angst wirkt gut in Diktaturen aber abschreckend und damit belegschaftsreduzierend bei intrinsisch motivierten Menschen ),

sondern als Möglichkeitsraum:

• für bessere Entscheidungen
• für vertrauenswürdige KI
• für echte Zusammenarbeit

Governance, die niemand versteht, wird umgangen.

KURZ GESAGT

Ich baue Data Governance für Organisationen,

die Daten nutzen wollen, ohne sich später dafür zu rechtfertigen.

Nicht maximal.

Sondern angemessen.

Nicht dogmatisch.

Sondern tragfähig.

Wenn Sie Data Governance nicht als Pflichtübung sehen, sondern als Voraussetzung für verantwortungsvolle Wertschöpfung, dann sind wir wahrscheinlich auf derselben Seite.