Was ist Data Governance?
Erklärung, Bedeutung & 5 Schritte zur Umsetzung

Ab einer gewissen Entwicklungsstufe wird das Thema Daten für jedes Unternehmen wichtig – und die Komplexität der modernen Business-Welt sorgt dafür, dass Unternehmen immer früher an diesen Punkt kommen.

Ausgangspunkt

Verantwortliche merken das insbesondere daran, dass ihre eigene Datenqualität mangelhaft ist oder es Unsicherheit in Bezug auf Korrektheit oder Aktualität der Daten gibt. Das wiederum führt schnell zu Ineffizienzen, Verzögerungen, Fehlern und anderen Problemen.

Meist entsteht eine solche Situation, weil der Definition echter Regeln im Umgang mit den relevanten Daten – egal, ob Produkt-, Kunden-, Standort-, Mitarbeiter- oder Wettbewerbsdaten – nicht von Beginn an die notwendige Bedeutung beigemessen wird. Entsprechend beschäftigen sich die Unternehmen mit Data Governance oftmals erst, wenn schon deutliche Probleme in der Datenqualität erkennbar sind.

Abhilfe

Eine Data Governance wirkt diesen Problemen entgegen, indem sie alle Prozesse, Regeln und Verantwortlichkeiten definiert, die im Zusammenhang mit dem Datenmanagement stehen. Dazu gehören sowohl die Anlage der Daten mit festgelegten Benennungsregeln und Wertebereichen als auch ihre Weiterverarbeitung und Anreicherung wie auch ihre Löschung und/oder Archivierung. So kann zum Beispiel zentral dafür gesorgt werden, dass Kundennamen im Customer Service und im E-Commerce demselben Schema folgen, was beispielsweise eine Vernetzung dieser Datenpunkte erheblich erleichtert.

Data Governance umfasst:

• die zentral abgelegte Dokumentation all dieser Regeln und Definitionen.
• alle Technologien und Systeme, auf denen die Datenprozesse aufbauen und die beispielsweise durch Rollen und Rechte und durch Validierungsmechanismen sicherstellen, dass die in der Data Governance festgelegten Richtlinien umgesetzt werden.
• auch die Seite der Organisation: Mitarbeiter haben unterschiedliche Aufgaben und Verantwortungen im Zusammenhang mit der Data Governance und müssen entsprechend geschult und sensibilisiert werden – auch hierfür braucht es klare Strategien.

Das Konzept der Data Governance ist nicht leicht zu fassen. Im Prinzip ist sie wie ein Kodex zu verstehen, nach denen sich alle in einem Ökosystem befindlichen Objekte richten.

Es ist wichtig, dass eine Organisation es schafft, dass jeder Beteiligte versteht, warum es diese Richtlinien braucht und welche Mehrwerte sich aus der Data Governance für die Gesamtorganisation aber auch für seine eigene individuelle Arbeit ergeben.

Damit legt die Data Governance den Grundstein für ein echtes datengetriebenes Unternehmen. Sie ist somit eine Organisation, die diese Regeln und Verhaltensweisen verinnerlicht hat und die die Umsetzung der definierten Prozesse und die Einhaltung der Regeln aus einer intrinsischen Motivation heraus verfolgt.

In einem datengetriebenen Unternehmen basieren sämtliche zentralen Arbeitsabläufe und Entscheidungsprozesse zu 100 Prozent auf glaubwürdigen und aussagekräftigen Daten. Die technologische, prozessuale und organisatorische Struktur eines solchen Unternehmens ermöglicht es Entscheidern, sehr flexibel und schnell auf Veränderungen und Erkenntnisse zu reagieren. Damit ist die Data-driven Company das erklärte Zielbild vieler Unternehmen, die agiler und resilienter werden wollen.

Ein guter Start ist schon gemacht, wenn Unternehmen es vermeiden ihre Daten in unterschiedlichen Systemen wie ERP, CRM und Co. Vorzuhalten. Stattdessen ist es sinnvoll alle Daten und Assets in einem einzigen System als Single Source of Truth zu sammeln und von dort auszuleiten. Eine PIM-Software – am besten in Kombination mit einer DAM-Software – sollte hier das Mittel der Wahl sein.

Eine Data Governance sorgt für ein solides Fundament, auf dessen Basis sich ein Unternehmen nachhaltig entwickeln kann. Gartner schätzt, dass bis 2027 rund 60 Prozent der Unternehmen es nicht schaffen werden, die Potenziale ihrer KI-Use Cases auszuschöpfen. Der Grund dafür wird in erster Linie eine inkonsistente Data Governance sein.

Data Governance ist relevant, da sie eng mit der Realisierung von echtem Business Value verbunden ist:

• Bessere Partnerbeziehungen: Gerade im Kontext von Industrie und Handel ist der Datenaustausch ein wichtiges Thema. Hersteller müssen ihren Handelspartnern verlässliche Produktdaten liefern, damit diese ihre Produkte überhaupt auf den Markt bringen können. Je hochwertiger und umfangreicher der Product Content ist, desto besser ist auch das Vermarktungspotenzial im Einzelhandel – und von höheren Verkaufszahlen profitieren sowohl die Hersteller als auch der Handel.

• Zufriedene Kunden: Auch die Kunden brauchen verlässliche Daten, um überhaupt eine Kaufentscheidung treffen zu können. Weichen die Informationen von der Realität ab, führt das schnell zu Kundenunzufriedenheit, Retouren und Reklamationen.

• Erfolgreicher Markenaufbau: Neben höheren Retourenraten gibt es aber auch langfristig ernsthafte Risiken für den Markenaufbau – schlechte Bewertungen im Onlineshop oder auf den Online-Marktplätzen können der Markenreputation langfristig schaden. Eine effektive, realitätsgetreue und konsistente Produktkommunikation ist das beste Mittel dagegen.

• Mehr Umsatzpotenziale: Wer sich dank solider Data Governance nicht mit Datenqualitätsproblemen in den Ausgabekanälen herumschlagen muss, der kann ohne Weiteres auch weitere neue Sales Channels erschließen und mit hochwertigen Produktdaten versorgen – denn Data Governance sorgt für effiziente und voll kontrollierbare Prozesse.

• Grundlage für BI und Analytics: Analytics- und BI-Tools werden immer beliebter – Statista berichtet, dass der Markt für BI-Software bis zum Jahr 2029 auf 36,46 Milliarden US-Dollar anwachsen wird. Umso größer wird die Bedeutung von qualitativ hochwertigen Daten im Unternehmen – und entsprechend unabdingbar eine starke Data Governance.

Warum aber tun sich Unternehmen Trotz der Bedeutung von Data Governance so schwer damit dieser erfolgreich umzusetzen?

Für eine Data Governance braucht es einen holistischen Gesamtblick auf das Unternehmen, die Organisation sowie die Systemarchitektur. Es ist notwendig

• alle zentralen Datenprozesse
• ihre Datenqualitätsregeln
• sowie sämtliche Verantwortlichen und Beteiligten

transparent zu dokumentieren.

Das allein stellt gerade für größere und komplexere Unternehmen bereits eine nicht zu unterschätzende Herausforderung dar.

Den meisten Verantwortlichen ist auch nicht bewusst, welche Maßnahmen notwendig sind, um die Data Governance in den Verhaltensweisen der Mitarbeitenden zu verankern. Dafür ist ein echtes Change-Management nötig, das an den Grundsätzen der Unternehmenskultur ansetzt.

Wer das nicht als das Transformationsprojekt begreift, das es tatsächlich ist, der wird langfristig immer Schwierigkeiten mit der Durchsetzung der Data Governance haben.

Daraus lassen sich fünf elementare Tipps ableiten, die bei der erfolgreichen Umsetzung einer starken Data Governance helfen:

1. Klares Commitment aus dem Management

Die Etablierung einer echten Data Culture muss aus der Führungsebene heraus getrieben werden. Viele Data Governance-Projekte schlagen fehl, weil den Verantwortlichen der Rückhalt aus der Führung fehlt.

2. Change-Management

Die Mitarbeitenden bilden den Kern für die Umsetzung einer Data Governance. Entsprechend müssen sie durch eine geeignete und transparente Transformationsstrategie an sämtlichen Entwicklungsstufen teilhaben und durch Schulungen und Trainings auf ihre neue Rolle als datenversierte Mitarbeitende vorbereitet werden.

3. Holistischer Gesamtblick

Für die konkrete Ausgestaltung der Data Governance ist es unabdingbar, einen Schritt zurückzugehen und sämtliche Perspektiven zusammenzubringen. Dazu gehören alle Geschäftsbereiche, alle eingesetzten Softwaresysteme und Tools, sämtliche Datenquellen und alle Datenempfänger.

4. Fokus auf die Datenprozesse

Erst von diesem Ausgangspunkt aus können die zentralen Datenprozesse dokumentiert werden – denn meist fokussieren Business Leaders allein auf einzelne Use Cases oder Softwaresysteme und vernachlässigen damit die zahlreichen Auswirkungen auf und Anforderungen von benachbarten Prozessen und Datennutzern.

5. Data Governance ist lebendig

Einmal aufsetzen und die Arbeit ist getan? Nicht bei Data Governance. Jede noch so kleine Änderung in der Systemlandschaft, in den Sales Channels, in der Organisation oder im Partnernetzwerk hat Einfluss auf die Regeln der Data Governance. Das bedeutet, dass es eine kontinuierliche Validierung und Anpassung beziehungsweise Weiterentwicklung des Regelwerks braucht.

Die Etablierung und das Leben von Data Governance ist für die heutigen datengetriebenen Unternehmen eigentlich ein Muss. Gründe, warum sie so bedeutsam ist, gibt es genug. Mit den genannten Tipps sollte es Unternehmen möglich sein, Data Governance im Unternehmen einzuführen und umzusetzen.