Unser Ansatz | Data & AI Governance

Daten und KI brauchen mehr als Technologie

Viele Unternehmen investieren in moderne Datenplattformen, Microsoft Fabric, Microsoft Purview, Copilot und KI-Anwendungsfälle. Doch Technologie allein schafft noch keine vertrauenswürdigen Daten, keine verantwortungsvolle KI-Nutzung und keine skalierbaren Entscheidungsstrukturen.
Die eigentliche Herausforderung liegt häufig nicht im Tool, sondern in der Organisation.

Typische Situationen sind:

Kennzahlen werden unterschiedlich interpretiert.

Datenverantwortung ist informell vorhanden, aber nicht klar mandatiert.

KI-Ideen entstehen dezentral, aber Review- und Entscheidungswege fehlen.

Datenqualitätsprobleme sind bekannt, aber Eskalation und Accountability bleiben
unklar.

Kataloge, Metadaten und Lineage sind technisch vorhanden, aber noch nicht im Business verankert.

Fachbereiche arbeiten an denselben Themen, aber nicht immer nach demselben Entscheidungsmodell.

Daten- und KI-Initiativen starten mit hoher Dynamik, verlieren aber an Wirkung, sobald Ownership, Priorisierung oder Umsetzung unklar werden.

Richtung

Warum wird gesteuert?
Welche Daten und KI-Anwendungsfälle müssen überhaupt gesteuert werden?

Ohne diese Antworten entsteht Governance auf Vorrat: Regeln für alles, Wirkung für nichts.

Verantwortung und Erlaubnis

Wer trägt Verantwortung?
Wer darf entscheiden?
Welche Nutzung ist erwünscht?
Wo braucht es Leitplanken?

Ohne diese Antworten werden Entscheidungen informell getroffen – und bei Widerspruch nicht getragen.

Wirksamkeit im Alltag

Wie werden Entscheidungen dokumentiert, kommuniziert und umgesetzt?
Wie bleibt Governance im Alltag wirksam?

Ohne diese Antworten bleibt ein Konzept, das korrekt ist und niemanden erreicht.

Drei Perspektiven, drei Arten von Entscheidungen

Governance wird dort wirksam, wo festgelegt ist, wie Entscheidungen über Daten und KI tatsächlich getroffen werden. Das betrifft drei Ebenen gleichzeitig: die fachliche, die organisatorische und die technische. Sie zu benennen ist der einfache Teil – entscheidend ist, welche Fragen in jeder von ihnen konkret beantwortet werden müssen und woran eine Organisation merkt, dass die Antwort fehlt.

Prinzipien, Verantwortlichkeiten, Definitionen, Entscheidungsrechte und Eskalationswege bilden die Grundlage für vertrauenswürdige Daten und verantwortungsvolle KI-Nutzung.
Konkret entschieden wird: welche Begriffe verbindlich definiert sind, wer eine Definition ändern darf, wer Datenqualität verantwortet, ab wann eskaliert wird.
Erkennbar, wenn sie fehlt: dieselbe Kennzahl existiert in mehreren Varianten – und niemand kann verbindlich entscheiden, welche gilt.

Rollen, Gremien, Review-Strukturen und Governance-Prozesse regeln, wer beteiligt ist, wie Entscheidungen getroffen werden und wie Governance im Alltag funktioniert.
Konkret entschieden wird: welches Gremium in welcher Frequenz was entscheidet, wie neue Anwendungsfälle aufgenommen werden, wer Ausnahmen genehmigt und wie lange sie gelten.
Erkennbar, wenn es fehlt: Entscheidungen entstehen in Einzelgesprächen und sind zwei Wochen später nicht mehr auffindbar.

Microsoft Fabric, Microsoft Purview und verwandte Plattformen machen Governance sichtbar und skalierbar – über Kataloge, Glossare, Metadaten, Lineage, Klassifikation, Data Products und technische Leitplanken.
Konkret entschieden wird: welche Governance Domains und Data-Product-Strukturen gelten, welche Metadaten Pflicht sind und welche Leitplanken technisch erzwungen statt dokumentiert werden.
Erkennbar, wenn sie fehlt: Ownership existiert auf Folien, aber nicht im Katalog – Governance bleibt Handarbeit und skaliert nicht.

Was KI an der Governance verändert

KI verändert nicht das Prinzip von Governance, aber ihre Anforderungen. Klassische Datenrichtlinien beantworten nicht, wer einen KI-Anwendungsfall freigibt, welche Nutzung erwünscht ist und wie ein Ergebnis geprüft wird, das sich nicht reproduzierbar nachrechnen lässt. KI-Adoption entwickelt sich zudem meist schneller als die organisatorischen Strukturen dahinter. Sie erweitert den Gegenstand der Steuerung, verschärft bestehende Anforderungen und bringt Risiken mit, für die klassische Datenrichtlinien keine Prüflogik haben.

Risiko sitzt im Anwendungsfall, nicht im Datensatz

Dieselben Daten sind im Report unkritisch und im generativen Use Case heikel. Klassifiziert werden muss die Nutzung, nicht nur die Quelle.

Nachrechnen funktioniert nicht mehr

Ergebnisse sind nicht reproduzierbar. Geprüft werden Verfahren, Datenbasis und Kontrolle statt der einzelnen Zahl.

Neue Governance-Objekte

Modelle, Prompts und Outputs brauchen Ownership, Freigabe und Lebenszyklus. Für Datensätze und Reports existieren diese Konventionen, für KI-Artefakte nicht.

Neue Fehlerklassen

Verzerrung, erfundene Inhalte und ungeklärte Rechte an Outputs sind Risiken, für die klassische Datenqualitätsregeln keine Prüflogik haben.

Verantwortung ohne Nachvollziehbarkeit

Die verantwortliche Person hat die Herleitung nicht selbst erzeugt und kann sie oft nicht rekonstruieren. Das macht benannte Accountability wichtiger, nicht unwichtiger.

Zugriff ist geregelt, Nutzung nicht

Wer Daten sehen darf, ist meist geklärt. Was er damit tun darf, nicht. Es braucht eine Baseline: erlaubt, erwünscht, untersagt – und wer Ausnahmen genehmigt.

Bestehendes sichtbar machen,
statt Bürokratie aufzubauen

Unser Ansatz verbindet bewährte Frameworks wie DAMA und DCAM mit einem nicht-invasiven Governance-Verständnis. Wir beginnen dort, wo Verantwortung, Wissen und Datenarbeit bereits existieren. Viele Organisationen haben längst Menschen, die Daten definieren, erzeugen, prüfen, verwenden oder erklären.
Diese bestehende Verantwortung machen wir sichtbar, benennen sie klar und überführen sie in ein skalierbares Betriebsmodell – statt der Organisation ein zusätzliches Bürokratiesystem überzustülpen. So entsteht Governance, die getragen wird, statt aufgezwungen zu werden.

Alles rund um Data Governance

Definitionen, Rollen und Datengrundsätze: was Data Governance ausmacht, wie der Einstieg gelingt und welchen Nutzen sie bringt.

Unser Vorgehen

Die 4 Bausteine Governance Discovery, Governance Foundation, Data & AI Operating Model und Platform Enablement – einzeln nutzbar oder als Gesamtpfad.

Data Governance Framework

Data Governance organisiert den Umgang mit Daten von Anfang bis Ende – das Framework zeigt, wie es funktioniert.

Workshops

Master Data Governance

So etablieren Sie Data Governance erfolgreich in Ihrem Unternehmen

Unsere Workshops bieten Ihnen eine umfassende Einführung in die Welt der Data Governance und helfen Ihnen, die Kontrolle über Ihre Daten zu übernehmen. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre bestehenden Prozesse optimieren möchten – wir haben das passende Angebot für Sie:

Data Governance Discovery

Umfassende Einführung in das Thema Data Governance

Data Governance Ready

Entwicklung des Business Cases & Konzept

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Unsere Kompetenzen

AI

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Business Processes

Development

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Kennzahlen werden unterschiedlich interpretiert.