Daten führen statt verwalten: Mit Data Governance zur belastbaren Entscheidungsgrundlage

Der Blick in den Alltag zeigt, die Realität im Datenmanagement ist oft deutlich weniger glänzend als die Strategiepräsentationen. Bevor wir über Lösungen wie Data Governance sprechen, lohnt sich daher ein ehrlicher Blick auf die typischen Pain Points, die in der täglichen Arbeit mit Daten immer wieder auftreten.

Typische Pain Points im Datenmanagement

In der Praxis sehen wir immer wieder ähnliche Herausforderungen:

• Unklare Zuständigkeiten: Niemand weiß so genau, wer für welche Daten verantwortlich ist.
• Redundante und widersprüchliche Daten: Das gleiche Attribut existiert mehrfach in unterschiedlichen Systemen – mit unterschiedlichen Werten.
• Fehlende Transparenz: Es ist unklar, wo welche Daten liegen, wie gut sie sind und wie sie durch die Systemlandschaft „wandern“.
• Ad-hoc-Exporte und manuelle Workarounds: Für jeden Kunden, jedes Reporting werden wieder neue Excel-Listen „handgeschnitzt“.
• Regulatorische Anforderungen treffen unvorbereitet auf das Unternehmen: Neue Gesetze (z. B. Verpackungsverordnung, digitale Produktpässe, GS1-Anforderungen) erzeugen akuten Druck.
• Chaos bei Strukturänderungen: Attribute werden „mal schnell“ angelegt, Wildwuchs entsteht, niemand dokumentiert sauber.
• Schlechte Ausgangsbasis für KI und Analytics: Daten sind nicht verlässlich genug, um belastbare Analysen oder KI-Ansätze aufzusetzen.

Genau hier setzt Data Governance an.

Was ist Data Governance und was leistet sie konkret?

Kurz gesagt: Data Governance ist der organisatorische und technische Rahmen, mit dem ein Unternehmen seine Daten bewusst steuert, statt sie nur „irgendwie zu verwalten“.

Sie umfasst:

• Rollen und Verantwortlichkeiten (z. B. Data Owner, Data Steward, CDO)
• Regeln, Richtlinien und Standards für den Umgang mit Daten
• Prozesse und Workflows, wie Daten erzeugt, gepflegt, geprüft und verteilt werden
• Werkzeuge, insbesondere Datenkataloge für Metadatenmanagement
• Qualitätsmanagement und Reporting, um Datenqualität messbar zu machen und zu verbessern

Der entscheidende Punkt: Data Governance macht aus Daten ein gemanagtes Gut, das gezielt für Entscheidungen, Services und neue Geschäftsmodelle genutzt werden kann und nicht ein Nebenprodukt von IT-Systemen.

Wie Data Governance die Pain Points adressiert

Die eingangs beschriebenen Probleme lösen sich nicht „magisch“, aber sie werden mit Data Governance systematisch bearbeitet:

• Transparenz statt Datenblindflug
  Durch einen zentralen Datenkatalog wird klar sichtbar:
  • Welche Attribute gibt es?
  • Wo entstehen sie (Quellsystem)?
  • Wer ist verantwortlich?
  • In welche Zielsysteme und Kanäle fließen sie?
• Klare Verantwortlichkeiten statt Zuständigkeitsdiffusion
  Rollen wie Data Owner und Data Steward sorgen dafür, dass:
  • Anforderungen an Daten klar formuliert werden,
  • Freigaben nachvollziehbar sind,
  • Konflikte strukturiert gelöst werden.
• Strukturierte Änderungen statt Wildwuchs
  Neue Attribute, Klassifikationen und Exporte entstehen nicht mehr „nebenbei“, sondern:
  • werden zentral erfasst,
  • fachlich und technisch geprüft,
  • auf Redundanzen getestet
  • und sauber dokumentiert.
• Bessere Datenqualität statt „wird schon passen“
  Datenqualitätsregeln werden:
  • zunächst global definiert (z. B. für Kundendaten, Produktdaten),
  • dann auf Systeme und Attribute heruntergebrochen
  • und möglichst nah an der Datenquelle geprüft.
• Regulatorische Anforderungen ohne Panik
  Neue Gesetze oder Kundenanforderungen führen nicht mehr zum Alarmmodus, sondern:
  • werden als „neue Ausgabekanäle“ in die Data Governance integriert,
  • Attribute gemappt, Lücken identifiziert,
  • Verantwortliche und Prozesse festgelegt.
• Fundament für KI und Analytics
  Nur mit:
  • sauberen Definitionen,
  • nachvollziehbaren Datenflüssen,
  • belastbarer Qualität sind datengetriebene Entscheidungen und KI-Ansätze wirklich erfolgversprechend.

Zielbild: Wie gute Data Governance im Unternehmen aussieht

Ein Unternehmen, in dem Data Governance etabliert ist, verfügt über eine klare Datenstrategie, die den Wert der Daten ausdrücklich benennt und festhält, welche Entscheidungen künftig auf dieser Grundlage getroffen werden sollen. Die vorhandenen Daten sind in nachvollziehbare Domänen gegliedert – etwa Produkt-, Kunden-, Lieferanten- oder Stammdaten –, denen jeweils Verantwortlichkeiten und passende Systeme zugeordnet sind. Jeder weiß, wo welche Daten liegen, in welcher Qualität sie vorliegen und zu welchen Zwecken sie genutzt werden. Datenprozesse sind bewusst gestaltet: Vom Erfassen und Anreichern über die fachliche und technische Freigabe bis zur Verteilung in Ausgabekanäle wie Webshop, Datenblätter, Kundenexporte, BI-Reports oder KI-Anwendungen sind die Abläufe definiert und werden gelebt.

Strukturänderungen an Datenmodellen, etwa neue Attribute oder Klassifikationen, entstehen nicht mehr spontan und unkoordiniert, sondern durchlaufen einen geregelten Governance-Prozess: Anforderungen werden gesammelt, fachlich und technisch bewertet, auf Redundanzen geprüft, priorisiert und anschließend transparent kommuniziert, sodass allen Beteiligten klar ist, was sich geändert hat und wer künftig wofür verantwortlich ist.

Lieferantendaten werden nicht mehr „irgendwie übernommen“, sondern über standardisierte Onboarding-Prozesse integriert; der Umgang mit neuen regulatorischen Anforderungen, wie Verpackungsverordnung oder digitaler Produktpass, erfolgt kontrolliert und planbar, weil das Unternehmen seine Datenlandschaft kennt und Änderungen strukturiert einarbeiten kann. Kurz: Das Zielbild guter Data Governance ist eine Organisation, die ihre Daten als strategisches Asset begreift, die eigene Datenlandschaft kennt, bewusst steuert und dadurch in der Lage ist, verlässliche, zukunftsfähige Entscheidungen und Services auf Basis dieser Daten zu realisieren.

Der Datenkatalog als zentrales Tool

Ein Datenkatalog ist in der Praxis eines der wichtigsten Werkzeuge der Data Governance. Er verwaltet die Metadaten zu den Attributen eines Unternehmens:

• Name, Beschreibung, Typ
• Quellsystem
• Verantwortliche Rolle
• Zielsysteme und Exporte
• Zugehörige Prozesse und Prüfregeln

Anfangs lässt sich ein Datenkatalog durchaus in Excel oder einer Datenbank aufbauen, später wandert er oft in spezialisierte Data-Governance-Software. Wichtig sind die Funktionen:

• Nachschlagen & Vermeiden von Redundanzen
  Bevor ein neues Attribut angelegt wird, wird geprüft: Gibt es das schon?
• Data Lineage (Datenherkunft und -verwendung)
  Auf einen Blick ist erkennbar:
  • Wo entsteht ein Attribut?
  • Über welche Schnittstellen und Systeme läuft es?
  • In welchen Kanälen wird es verwendet?
• Zentrale Definition von Qualitäts- und Compliance-Regeln
  Anforderungen werden:
  • im Katalog gesammelt,
  • mit Attributen verknüpft,
  • in Systeme überführt.
• Zusammenspiel mit Prozessen
  • Wer pflegt welches Attribut in welchem Prozessschritt?
  • Diese Verknüpfung macht schnell sichtbar, wo es Doppelpflege oder Lücken gibt.

Damit wird der Datenkatalog zu einer Art „Nachschlagewerk und Steuerzentrale“ des Datenmanagements.

Fazit: Warum Data Governance unverzichtbar geworden ist

In Großunternehmen ist Data Governance längst Standard. Im Mittelstand ist das Thema häufig noch unterentwickelt, obwohl die Anforderungen ähnlich komplex sind. Ohne Data Governance steigen die Kosten und Risiken im Datenmanagement früher oder später exponentiell.

Gründe, warum Data Governance heute unverzichtbar ist:

• Daten sind strategisches Asset – ohne bewusste Steuerung bleibt ihr Potenzial weitgehend ungenutzt.
• Regulatorik nimmt zu – spontane Insellösungen sind kein tragfähiger Umgang mit Compliance-Anforderungen.
• Systemlandschaften werden heterogener – ERP, PIM, MDM, CRM, DAM, Webshops, Portale, KI-Tools müssen orchestriert werden.
• Kundenansprüche an Daten steigen – von sauberen Produktdaten bis zu individuellen Exports und Self-Service-Portalen.
• Wettbewerbsvorteile entstehen durch Daten – wer strukturierte, verlässliche Daten hat, kann schneller reagieren und innovieren.

Kurz: Data Governance ist kein „Nice-to-have“, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor im Datenmanagement.

Autor

Michael Irmen
SDZeCOM GmbH & Co. KG – Senior Business Consultant

Tel.: +49 7361 594-344
E-Mail: m.irmen@sdzecom.de