Wir starten nicht mit einem fertigen Standardmodell, sondern mit der Frage, welche Governance Ihre Organisation wirklich braucht, um Daten und KI sicher, wertschöpfend und skalierbar zu nutzen. Daraus entsteht ein pragmatischer Pfad in vier Bausteinen: zuerst Klarheit schaffen, dann die Foundation aufbauen, anschließend Entscheidungen, Rollen und Arbeitsweisen operationalisieren und schließlich die Governance technisch wirksam machen. Die Bausteine sind modular – Ihr Einstieg richtet sich nach Ihrer Ausgangslage.
Governance Discovery
Den richtigen Einstieg finden
Unklar ist jedoch oft, wo sie beginnen sollen und welche Themen den größten Nutzen schaffen.
Einordnung der aktuellen Governance-Reife
Identifikation zentraler Pain Points
Klärung relevanter Stakeholder und Treiber
Erste Bewertung von Daten- und KI-bezogenen Anforderungen
Identifikation eines sinnvollen ersten Scopes
Empfehlung für Roadmap und nächste Schritte
Geeignet für:
Für Organisationen, die strukturiert starten, vor einem größeren Programm Executive Alignment brauchen, Analytics/KI/Plattformen skalieren wollen oder Klarheit über den größten Governance-Nutzen suchen.
Governance Foundation
Das minimale, wirksame Governance-Modell schaffen
Eine Governance Foundation definiert die Prinzipien, Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstrukturen, die für den verlässlichen Umgang mit Daten und KI notwendig sind. Ziel ist nicht mehr Bürokratie. Ziel ist mehr Klarheit, Verbindlichkeit und Skalierbarkeit.
Die Foundation schafft ein gemeinsames Verständnis darüber, was gesteuert wird, wer Verantwortung trägt und wie Entscheidungen getroffen werden.
Data & AI Governance Prinzipien
Governance-Scope und Prioritäten
Rollen- und Verantwortungsmodell
Entscheidungsrechte und Eskalationswege
Erste Use-Case- und Priorisierungslogik
Governance-Roadmap
Geeignet für:
Für Unternehmen mit unklarer Datenverantwortung, unterschiedlichen Definitionen in den Fachbereichen oder dem Ziel, Data Products, Analytics und KI auf einem tragfähigen, mitwachsenden Modell zu skalieren.
Data & AI Operating Model
Governance in die tägliche Praxis übersetzen
Governance schafft erst dann Wert, wenn sie im Alltag angewendet wird. Ein Data & AI Operating Model legt fest, wie Daten- und KI-Entscheidungen getroffen, geprüft, umgesetzt und kontinuierlich verbessert werden.
Ein Operating Model ist mehr als ein Organigramm. Es definiert auch, wie Menschen Orientierung bekommen, wie Entscheidungen kommuniziert werden, wie neue Use Cases aufgenommen werden, wie Unsicherheit eskaliert wird und wie Governance im Alltag gelernt und verbessert wird.
Deshalb berücksichtigen wir neben Rollen, Prozessen und Technologien auch Change-Management, Kommunikation, Enablement und Akzeptanz. Governance muss verstanden werden, bevor sie befolgt wird. Und sie muss Nutzen stiften, bevor sie dauerhaft getragen wird.
Governance Boards und Review-Strukturen
Review-Level für KI-Anwendungsfälle
Nutzungsleitlinien und Guardrails
Entscheidungs- und Freigabewege
Lifecycle-Logik für Data Products und KI-Anwendungsfälle
Use-Case Intake und Routing-Logik
Geeignet für:
Für Organisationen, die KI verantwortungsvoll skalieren, klare Entscheidungs- und Review-Pfade brauchen, Governance als Innovations-Enabler etablieren oder die Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen, IT, Data, Security und Compliance verbessern möchten.
Platform Enablement
Governance technisch wirksam machen
Microsoft Purview Katalog- und Glossar-Design
Governance Domains und Data-Product-Strukturen
Metadaten-, Lineage- und Klassifikationskonzepte
Ausrichtung von Microsoft Fabric Workspaces und Domains
Technische Leitplanken für Daten- und KI-Initiativen
Sichtbarkeit von Ownership und Datenqualität
Geeignet für:
Für Unternehmen, die Microsoft Fabric oder Purview nutzen bzw. einführen, Katalog, Glossar und Lineage stärker für Fachbereiche nutzbar machen oder Plattformimplementierung und organisatorische Governance verbinden möchten.
Success Story
360° Überblick mit „One Dashboard“ bei Bründl Sports
Im Rahmen des gemeinsamen Projektes wurde das neue BI System „OneDashboard“ inklusive Live-Ticker entwickelt. Ziel dabei war es, automatisierte und systemübergreifende Auswertungen zu ermöglichen. Dazu wurde ein zentrales Data Warehouse aufgebaut, in dem sämtliche relevante Unternehmensdaten zusammengefasst sind und Auswertungen performant aus einem zentralen Punkt ermöglichen.
Weiterführende Informationen
Alles rund um Data Governance
Definitionen, Rollen und Datengrundsätze: was Data Governance ausmacht, wie der Einstieg gelingt und welchen Nutzen sie bringt.
Unser Ansatz
Daten und KI brauchen mehr als Technologie. Wirksame Governance beginnt in der Organisation – bei Verantwortung, Entscheidungswegen und Definitionen.
Data Governance Framework
Data Governance organisiert den Umgang mit Daten von Anfang bis Ende – das Framework zeigt, wie es funktioniert.
Master Data Governance
So etablieren Sie Data Governance erfolgreich in Ihrem Unternehmen
Data Governance Discovery
Umfassende Einführung in das Thema Data Governance
Data Governance Ready
Entwicklung des Business Cases & Konzept
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