Data Governance: Framework, Rollen & Best Practices
Wie Sie ein Data-Governance-Framework aufbauen, das Ihre Daten vertrauenswürdig, sicher und DSGVO-konform hält – ohne bürokratischen Overhead.
Was ist Data Governance?
Data Governance ist die Gesamtheit aller Regeln, Prozesse, Rollen und Technologien, die sicherstellen, dass Unternehmensdaten:
- Vertrauenswürdig sind (korrekt, vollständig, aktuell)
- Sicher sind (Zugriffssteuerung, Verschlüsselung)
- Konform sind (DSGVO, Branchenregulierung)
- Auffindbar sind (Datenkatalog, Dokumentation)
- Konsistent sind (einheitliche Definitionen)
Die 5 Säulen der Data Governance
Datenqualität
Regeln für Vollständigkeit, Korrektheit, Konsistenz. Automatisierte Qualitätschecks und Monitoring-Dashboards.
Datenschutz & Security
Zugriffsrechte (Need-to-know), Verschlüsselung, DSGVO-Löschfristen, Anonymisierung, Masking sensibler Daten.
Datenkatalog
Zentrales Verzeichnis aller Datenassets: Was haben wir, wo liegt es, wer ist verantwortlich, was bedeutet es?
Rollen & Verantwortlichkeiten
Data Owner, Data Steward, Data Engineer – klare Zuständigkeiten für jedes Datenobjekt.
Policies & Standards
Benennungskonventionen, Datenklassifizierung, Aufbewahrungsfristen, Qualitätsstandards. Verbindlich und dokumentiert.
Rollen im Data-Governance-Team
| Rolle | Verantwortung | Typisch besetzt durch |
|---|---|---|
| Data Owner | Geschäftliche Verantwortung für Datenobjekte | Fachbereichsleiter (z.B. CFO für Finanzdaten) |
| Data Steward | Operative Qualitätssicherung und Pflege | Fachexperte im Team |
| Data Engineer | Technische Implementierung von Pipelines & Qualitätschecks | IT / BI-Team |
| Chief Data Officer | Strategische Gesamtverantwortung | C-Level (oder BI-Lead im Mittelstand) |
Data Governance pragmatisch starten
Klein anfangen
Nicht das ganze Unternehmen auf einmal. Starten Sie mit den 10-20 kritischsten Datenobjekten (Kundenstamm, Finanzdaten, Produktkatalog).
Definitionen vereinheitlichen
Business Glossary anlegen: Was bedeutet „Umsatz“? „Kunde“? „Marge“? Einheitliche Definitionen → einheitliche Zahlen.
Owner benennen
Für jedes kritische Datenobjekt einen Data Owner definieren. Faustregel: Wer die Daten am meisten nutzt oder erstellt.
Automatisieren
Datenqualitäts-Checks automatisieren, nicht manuell prüfen. Tools: Great Expectations, dbt Tests, Power BI Dataflows.
📚 Dieser Artikel ist Teil unseres Mittelstand-Guides: BI im Mittelstand →
Data Governance aufbauen?
Pragmatisches Governance-Framework für den Mittelstand – ohne bürokratischen Overhead.
Governance-Beratung anfragen →