Data Governance – Der Leitfaden für die Praxis

Von der Theorie zur Praxis

Widersprüchliche Berichte, unklare Zuständigkeiten bei Stammdaten und endlose Diskussionen über die „richtige“ Zahl – viele Unternehmen kämpfen mit diesen Herausforderungen. Data Governance bietet einen strukturierten Rahmen für den professionellen Umgang mit Daten.

Das qualitätsorientierte Framework

Die Expertinnen stellen ihr Framework mit drei Ebenen vor: Die strategische Ebene mit Datenstrategie und Datenprinzipien, die organisatorische Ebene mit Rollen, Gremien und Datenkultur sowie die Ebene der Informationssysteme mit Datenkatalogen und technischer Infrastruktur.

Datenqualität und KI

Ein zentrales Thema: Wie macht man Datenqualität messbar? Die Autorinnen zeigen konkrete Werkzeuge von Scorecards bis zu Regelwerken. Zudem beleuchten sie die versteckten Kosten schlechter Datenqualität und die wachsende Bedeutung von Data Governance für KI-Anwendungen.

Erste Schritte und typische Fehler

Für Entscheider, die mit Data Governance starten möchten, geben die Expertinnen konkrete Empfehlungen für die ersten Schritte – und warnen vor typischen Anfängerfehlern.