Data Governance: Die Basis für eine erfolgreiche KI-Strategie

In unserer digitalen Welt gewinnen Daten zunehmend an Bedeutung – besonders im Kontext von Künstlicher Intelligenz (KI). Eine solide Data Governance ist essenziell, um Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit von Daten sicherzustellen. In unserem Webinar am 07.02.2025 haben wir zusammen mit unserem Experten Alireza Rostami die Grundlagen, Best Practices und konkrete Umsetzungsschritte für Data Governance in Unternehmen erörtert. In diesem Blogbeitrag fassen wir die wichtigsten Erkenntnisse zusammen. Eine Aufzeichnung des Webinars finden Sie auf unserem Youtube-Kanal hier.

 

Warum ist Data Governance wichtig?

Wie unser Speaker treffend formulierte:

„Daten sind das neue Öl.“

Unternehmen generieren, speichern und analysieren täglich große Mengen an Daten – doch ohne eine strategische Steuerung verlieren diese Daten schnell an Wert. Data Governance sorgt dafür, dass Daten:

• Qualitativ hochwertig und aktuell sind
• Effizient genutzt werden, um den Unternehmenserfolg zu steigern
• Sicher und datenschutzkonform verwaltet werden, insbesondere mit Blick auf Regularien wie den EU AI Act

Fehlende Klarheit über Verantwortlichkeiten führt oft dazu, dass niemand sich wirklich um die Datenqualität kümmert. Das kann fatale Folgen haben: von fehlerhaften Reports über ineffiziente Entscheidungsprozesse bis hin zu Compliance-Verstößen.

Data Governance im Unternehmenskontext

Ein zentrales Element der Datenstrategie ist die Verzahnung von IT und Business. IT-Teams verwalten die technischen Systeme, während Business-Teams geschäftsrelevante Entscheidungen treffen. Data Governance nimmt hier eine Brückenfunktion ein und sorgt dafür, dass die Daten den Unternehmenszielen dienen.

Grundsätzlich lassen sich zwei Ansätze unterscheiden:

• Defensive Datenstrategie: Fokus auf Datenschutz, Compliance und Risikomanagement (z.B. in Banken oder im Gesundheitswesen)
• Offensive Datenstrategie: Nutzung von Daten als Wettbewerbsvorteil, z. B. zur Optimierung von Geschäftsmodellen oder für KI-getriebene Innovationen

In jedem Fall muss eine Data Governance-Strategie individuell angepasst werden.

Die wichtigsten Rollen in der Data Governance

Ein häufiges Problem in Unternehmen ist die fehlende Zuständigkeit für Daten. Hier setzt das Data Governance-Rollenmodell an:

CDO (Chief Data Officer)

Strategisch verantwortlich für die gesamte Data Governance

 

Data Owner (Datenverantwortliche je Geschäftsbereich)

Hat die Hoheit über "seine" Daten und trifft relevante Entscheidungen

 

Data Steward (operative Datenverantwortliche)

Stellen Datenqualität und Konsistenz sicher

Quelle: In Anlehnung an Weber, Kristin: Data Governance-Referenzmodell. Organisatorische Gestaltung des unternehmensweiten Datenqualitätsmanagements. Bamberg, 2009, Seite 106

 

Unser Experte Alireza Rostami betont:

„Jede Dateninitiative sollte Top-Down gestartet werden. Ohne Unterstützung aus der Unternehmensführung wird Data Governance nicht erfolgreich sein.“

 

Datenqualität als Schlüssel zur erfolgreichen KI-Nutzung

Eine effektive Data Governance muss sich auch mit der Datenqualität beschäftigen. Die sechs zentralen Dimensionen von Datenqualität sind:

• Vollständigkeit
• Konsistenz
• Eindeutigkeit
• Gültigkeit
• Korrektheit
• Aktualität

Falsche oder unvollständige Daten können gravierende Folgen haben – insbesondere, wenn KI-Systeme auf diesen basieren. Artikel 10 des EU AI Act schreibt daher klare Standards für Datenqualität in KI-Anwendungen vor.

Eine Kombination aus Regeln, Tools und Schulungen hilft dabei, die Datenqualität nachhaltig zu verbessern. Technologie allein reicht nicht aus – auch das Mindset im Unternehmen muss sich ändern.

So starten Unternehmen mit Data Governance

Der Einstieg in Data Governance kann komplex erscheinen, aber mit einer systematischen Roadmap lässt sich der Prozess effizient umsetzen:

1. Analyse & Strategie

• Wo stehen wir heute? (Status quo)
• Welche Daten sind unternehmenskritisch?
• Welche Ziele verfolgen wir mit unserer Data Governance?

2. Konzeption & erste Umsetzung

• Rollen definieren
• Richtlinien entwickeln
• Pilotprojekt (Proof of Concept) durchführen

3. Skalierung & kontinuierliche Verbesserung

• Schrittweise Erweiterung auf weitere Geschäftsbereiche
• Regelmäßige Datenqualitätskontrollen
• Verbesserungen iterativ einführen

Fazit: Data Governance ist kein einmaliges Projekt – sondern ein langfristiger iterativer Prozess

Der Weg zu einer nachhaltigen Data Governance erfordert klare Strukturen, Verantwortlichkeiten und Change Management. Digitale Transformation und KI-gestützte Innovationen sind nur dann erfolgreich, wenn die zugrunde liegenden Daten zuverlässig und gut organisiert sind.

 

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