Für Qualität, Compliance und Vertrauen in Ihre Daten
Wenn Daten als verlässliche Grundlage für Entscheidungen dienen, Prozesse effizient laufen und jede:r in der Organisation weiß, wofür sie oder er datenverantwortlich ist – dann wirkt Data Governance.
Klare Rollen, definierte Standards und gelebte Verantwortlichkeiten schaffen die Basis für datengetriebene Unternehmen, in denen Vertrauen, Transparenz und Compliance selbstverständlich sind.
Der Weg dorthin ist jedoch für viele Unternehmen herausfordernd. Unterschiedliche Datenquellen, uneinheitliche Begriffe, unklare Zuständigkeiten und fehlende Qualitätskontrollen führen oft dazu, dass Datenverfügbarkeit und -nutzung mit Unsicherheit und Reibungsverlusten verbunden sind.
Wenn Reports widersprüchlich sind, regulatorische Anforderungen wachsen oder datenbasierte Projekte ins Stocken geraten, zeigt sich: Es fehlen verbindliche Strukturen im Datenmanagement.
Data Governance liefert genau diesen Ordnungsrahmen – strukturell, prozessual und kulturell. Dabei geht es nicht um Kontrolle, sondern um Klarheit und Zusammenarbeit.
noventum begleitet Unternehmen dabei, Governance nicht nur konzeptionell zu denken, sondern wirksam zu verankern – mit einem bewährten Vorgehensmodell, praxisnahen Rollenmodellen, integrativer Prozessgestaltung und Fingerspitzengefühl für Kultur und Change.
Data Governance, Data Management & Co. – was gehört wohin?
Data Governance wird häufig mit anderen Disziplinen verwechselt – z. B. Data Management, Data Stewardship oder Master Data Management.
Data Governance ist der Ordnungsrahmen: Sie definiert Spielregeln, Rollen und Standards im Umgang mit Daten.
Data Management ist die operative Umsetzung – etwa Speicherung, Integration und Bereitstellung von Daten.
MDM (Master Data Management) sorgt für einheitliche Stammdaten – z. B. zu Kunden oder Produkten.
Data Stewardship bezeichnet operative Rollen zur Pflege und Überwachung von Datenbeständen.
Governance gibt die Richtung vor – Management und Stewardship führen sie aus. noventum verbindet alle Elemente zu einem praxistauglichen Gesamtansatz. Wir setzen auf Best Practices, die sich in zahlreichen Projekten bewährt haben.
Wenn Daten zur Belastung werden
Ihre Herausforderungen
Viele Unternehmen verfügen über riesige Datenmengen – doch es fehlt an klaren Regeln und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit diesen Daten. Das führt nicht nur zu Ineffizienzen, sondern gefährdet auch strategische Entscheidungen. Typische Herausforderungen sind:
Unklare Zuständigkeiten
Niemand fühlt sich wirklich verantwortlich für Datenqualität, -pflege oder -nutzung. Die Folge: Aufgaben werden nicht erledigt oder mehrfach bearbeitet – mit hohem Zeit- und Ressourcenaufwand.
Uneinheitliche Definitionen
Begriffe und Kennzahlen wie „Mitarbeiteranzahl“ oder „Umsatz“ werden in verschiedenen Abteilungen unterschiedlich interpretiert. Das erschwert die Vergleichbarkeit, verzerrt Analysen und erschüttert das Vertrauen in Reports.
Kommunikationsprobleme zwischen Fachbereichen und IT
Fachabteilungen benötigen schnelle, zielgerichtete Auswertungen – IT-Abteilungen fokussieren auf Systeme, Sicherheit und Infrastruktur. Ohne gemeinsame Sprache kommt es zu Missverständnissen und ineffizienten Abstimmungen.
Zweifel an der Aussagekraft von Berichten
Wenn unklar ist, wie Daten zustande gekommen sind oder welche Quelle sie haben, werden Reports infrage gestellt – selbst wenn sie korrekt sind.
Wachsende Compliance-Anforderungen
Datenschutz, interne Kontrollsysteme, regulatorische Vorgaben: Die Anforderungen steigen kontinuierlich. Ohne zentrale Übersicht wird es schwer, diese rechtskonform und effizient zu erfüllen.estützter Entscheidungen oft nicht ausreichend entwickelt.
Stillstand bei Datenprojekten
Ohne übergreifende Governance fehlt die Struktur für datengetriebene Projekte. Initiativen bleiben in der Konzeptphase stecken oder scheitern an fehlender Abstimmung.
Ihr Schlüssel zur Compliance
Data Governance schafft Sicherheit
Daten sind nicht nur ein unternehmerisches Asset – sie sind auch ein rechtliches Risiko. Unternehmen bewegen sich heute in einem dichten Geflecht regulatorischer Anforderungen, das nationale, europäische und internationale Dimensionen umfasst. Eine professionelle Data-Governance-Strategie ist daher nicht nur ein Beitrag zur Effizienz – sie ist ein elementarer Baustein rechtskonformen Handelns.
Eine wirksame Data Governance stellt sicher, dass gesetzliche Anforderungen nicht nur auf dem Papier erfüllt, sondern operativ umgesetzt werden. Sie schafft Strukturen, Prozesse und Verantwortlichkeiten, die Unternehmen befähigen, datenschutz- und datensicherheitsrechtlichen Verpflichtungen systematisch und effizient nachzukommen.
So wird aus regulatorischem Druck ein Wettbewerbsvorteil.
Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO)
Die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verlangt von Unternehmen, personenbezogene Daten sicher, transparent und zweckgebunden zu verarbeiten. Verstöße gegen die DSGVO können mit empfindlichen Bußgeldern von bis zu 20 Millionen Euro oder 4 % des weltweiten Jahresumsatzes sanktioniert werden.
Beitrag der Data Governance:
Klare Verantwortlichkeiten durch definierte Rollen (z. B. Data Owner, Data Steward).
Nachvollziehbare Datennutzung und Zugriffskontrolle.
Dokumentierte Verarbeitungstätigkeiten und eindeutige Datenherkunft (Data Lineage).
Definition und technische Umsetzung von Lösch- und Archivierungsregeln (Data Lifecycle Management).
GoBD und HGB – Ordnungsmäßigkeit der Buchführung
Die Grundsätze zur ordnungsmäßigen Führung und Aufbewahrung von Büchern, Aufzeichnungen und Unterlagen in elektronischer Form sowie zum Datenzugriff (GoBD) sowie das Handelsgesetzbuch (HGB) verpflichten Unternehmen zur nachvollziehbaren, vollständigen und revisionssicheren Speicherung geschäftsrelevanter Daten.
Beitrag der Data Governance:
Sicherstellung der Unveränderbarkeit und Vollständigkeit von Daten.
Regelkonformes Archivierungskonzept, das auch digitale Systeme umfasst.
Steuerung des Zugriffs- und Berechtigungsmanagements.
Dokumentation von Änderungshistorien (Audit Trails).
IT-Sicherheitsgesetz (IT-SiG) & KRITIS-Verordnung
Das deutsche IT-Sicherheitsgesetz und die KRITIS-Verordnung verpflichten Betreiber kritischer Infrastrukturen, angemessene organisatorische und technische Maßnahmen zur IT-Sicherheit umzusetzen. Auch andere Unternehmen unterliegen je nach Sektor branchenspezifischen Anforderungen.
Beitrag der Data Governance:
Identifikation und Schutz von kritischen Datenflüssen.
Etablierung eines kontinuierlichen Datenrisikomanagements.
Einbindung von Sicherheitsrichtlinien in das Data-Governance-Framework.
Förderung eines datenbezogenen Sicherheitsbewusstseins in der Organisation.
EU Data Governance Act & Data Act
Mit dem Data Governance Act (DGA) und dem Data Act schafft die EU einen neuen Ordnungsrahmen für den sicheren, transparenten und vertrauenswürdigen Datenaustausch im Binnenmarkt – sowohl zwischen Unternehmen als auch mit öffentlichen Stellen.
Beitrag der Data Governance:
Transparente Datenfreigabeprozesse und -richtlinien.
Klare Regelung von Datenhoheit, Rechten und Pflichten.
Governance-Strukturen für interorganisationales Datenmanagement.
Unterstützung beim Aufbau vertrauenswürdiger Datenräume (Data Spaces).
Weitere relevante Standards und Normen
ISO/IEC 27001 (Informationssicherheitsmanagement)
ISO 8000 (Datenqualität)
BCBS 239 (Risikoaggregation und Berichterstattung im Bankensektor)
Beitrag der Data Governance:
Integration von Qualitäts- und Sicherheitsstandards in Datenprozesse.
Revisionssichere Umsetzung von Regelwerken und Reportingpflichten.
Vorbereitung auf Zertifizierungen und Audits durch lückenlose Dokumentation.
Architektur und Tools für die Praxis
Technologische Aspekte der Data Governance
Effektive Data Governance benötigt mehr als nur Regeln und Verantwortlichkeiten – sie braucht technologische Fundamente. Moderne Datenlandschaften sind komplex, verteilt und hochdynamisch. Nur durch die Kombination klarer Governance-Strukturen mit den richtigen Technologien lassen sich Daten zuverlässig steuern, schützen und wertschöpfend einsetzen.
Data Lakes & Data Lakehouses
Data Lakes sind zentrale Speicherorte, in denen strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen in ihrem Rohformat abgelegt werden. Sie bieten Unternehmen die Möglichkeit, große Datenmengen flexibel vorzuhalten und später für Analysezwecke aufzubereiten.
Data Governance im Kontext von Data Lakes bedeutet:
Definition von Zugriffsrechten und Rollenmodellen innerhalb des Lake.
Kontrolle der Datenqualität und Datenherkunft (Data Lineage).
Einhaltung von Lösch-, Archivierungs- und Verschlüsselungsrichtlinien.
Einsatz von Data Catalogs zur systematischen Erschließung des Datenbestands.
Data Lakehouses erweitern dieses Konzept, indem sie die Offenheit von Data Lakes mit der Struktur und Performanz klassischer Data Warehouses verbinden – ideal für unternehmensweites Self Service BI mit Compliance-Fokus.
Data Mesh – dezentrale Datenverantwortung
Data Mesh ist ein modernes Architekturparadigma, das Dezentralität, Domänenverantwortung und Daten als Produkt in den Mittelpunkt stellt. Fachbereiche übernehmen dabei Verantwortung für „ihre“ Daten und stellen diese über standardisierte Schnittstellen bereit.
Data Governance im Data Mesh:
Definierte Verantwortlichkeiten (Data Owners, Data Stewards) in den Domänen.
Einheitliche Qualitätsstandards und SLAs für alle Datenprodukte.
Governance-übergreifende Koordination, um Interoperabilität und Compliance sicherzustellen.
Automatisierte Validierungen, Monitoring und Data Contracts.
Tools zur Unterstützung der Data Governance
Ausgewählte Tools und ihre Governance-Relevanz:
Microsoft Purview
Anwendungsbereich: Data Cataloging, Data Lineage, Policy Management Nutzen: Vollständige Transparenz über Datenbestände, Zugriffskontrolle, Regelmanagement
Collibra
Anwendungsbereich: Data Governance Plattform Nutzen: Zentrale Plattform für Rollen, Regeln, Data Stewardship und Data Quality
Anwendungsbereich: Stammdatenmanagement Nutzen: Zentrale Pflege und Validierung von Stammdaten mit Integration in SAP-Landschaften
Azure Data Factory & Azure DevOps
Anwendungsbereich: Datenintegration + Prozesssteuerung Nutzen: Automatisierung von Datenpipelines, kontinuierliche Implementierung von Governance-Regeln
Technologie als Ermöglicher von Governance
Ohne technologische Unterstützung bleibt Data Governance ein Papiertiger. Erst durch die Einbettung in skalierbare Architekturen wie Data Lakehouse oder Data Mesh und durch die intelligente Nutzung moderner Tools lässt sich Governance effizient, transparent und auditierbar umsetzen – und wird damit zur tragenden Säule einer datengetriebenen Unternehmenssteuerung.
Unser Vorgehen
Mit unserem bewährten Vorgehensmodell entwickeln wir gemeinsam eine tragfähige Data-Governance-Struktur, die zu Ihrer Organisation passt. Schritt für Schritt schaffen wir Klarheit über Rollen, Datenverantwortlichkeiten und Steuerungsmechanismen – immer mit dem Ziel, Daten als verlässliche Grundlage für Entscheidungen nutzbar zu machen.
Mit klaren Regeln, Rollen und Verantwortlichkeiten gewinnen Sie:
Vertrauen in Ihre Daten
Effizienz in der Abstimmung
Sicherheit gegenüber Compliance-Vorgaben
Eine tragfähige Grundlage für datenbasierte Projekte
Data Governance wird strategischer Hebel Ihrer digitalen Transformation.
FAQ
Häufige Fragen zu Data Governance
Wie unterscheiden sich Data Governance und Data Management konkret in der operativen Umsetzung?
Data Governance definiert Regeln, Rollen und Richtlinien – den strategischen Rahmen. Data Management ist für die operative Umsetzung dieser Vorgaben zuständig, z. B. bei Datenintegration, Pflege und Bereitstellung.
Welche Rolle spielt Data Governance bei der Einführung von KI-Anwendungen?
Eine vertrauenswürdige KI erfordert Transparenz und Kontrolle: Data Governance sichert dies durch Lineage, Qualitätskontrollen, Zugriffssicherheit und konforme Datenprozesse.
Wie integriert sich ein Data-Governance-Framework in bestehende Unternehmensarchitekturen?
Ein gutes Framework ist anschlussfähig und modular. Es baut auf bestehende Rollen, Prozesse und Systeme auf – und vermeidet Redundanzen durch harmonische Integration.
Was sind typische Risiken bei der Einführung von Data Governance – und wie lassen sie sich vermeiden?
Risiken wie Tool-Fokus ohne Strategie, mangelnde Akzeptanz oder Überdokumentation lassen sich durch ein iteratives Vorgehen, Quick-Wins und Change-Begleitung vermeiden.
Wie messbar ist der Erfolg von Data Governance?
Messgrößen sind u. a.:
Höhere Datenqualität
Geringerer Abstimmungsaufwand
Weniger Projektverzögerungen
Erfüllte Compliance-Anforderungen
Welche Rollen sind für eine effektive Data Governance zwingend notwendig?
Data Owner (inhaltlich verantwortlich),
Data Steward (operativ pflegend),
Governance Board (strategisch steuernd).
Wie lässt sich Data Governance mit agilen Organisationsformen vereinbaren?
Governance ist nicht Kontrolle, sondern klare Spielregeln. Agile Teams profitieren von transparenten Datenzuständigkeiten und standardisierten Formaten, solange diese schlank und adaptiv bleiben.
Welche regulatorischen Entwicklungen (z. B. Data Act, AI Act) beeinflussen aktuell den Bedarf an Data Governance?
Neben der DSGVO verschärfen der EU Data Act, der kommende AI Act und Normen wie ISO 27001/8000 den Druck zur Strukturierung von Datenverantwortung und -zugang.
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Was wäre, wenn man sein Datenmodell einfach fragen könnte: „Warum ist der Deckungsbeitrag von Produktgruppe XYZ so niedrig?“ – und eine fundierte Antwort bekäme? GenAI und Tools wie Claude, Copilot & Co. versprechen genau das. Doch wie gut klappt das wirklich? Und was bedeutet das für Data Experts, Power User und Governance? Ein Erfahrungsbericht zwischen Faszination und Verantwortung von Data & Analytics Experte Marco Nielinger.
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In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
