Data Governance
Starke Datenkultur, klares Datenmodell
So wird Ihre Datenlandschaft wertschöpfend
Ordnung, Sicherheit und Effizienz entstehen durch ein klares Governance Operating Model und eine gelebte Datenkultur. So wird Ihre Datenlandschaft verlässlich, steuerbar und wertschöpfend.
Daten sind der Schlüssel für die digitale Zukunft von Unternehmen und der öffentlichen Hand
Wenn Sie Datenqualität, Datenschutz und Compliance sichern wollen, laden Sie jetzt unseren Guide zu Data Governance herunter.
Warum Data Governance der Schlüssel zur Lösung Ihrer größten Datenprobleme ist
Viele Unternehmen kämpfen mit unklaren Verantwortlichkeiten, fragmentierten Datenquellen und fehlender Transparenz. Compliance-Anforderungen wachsen, Abteilungen arbeiten unterschiedlich, Datenqualität schwankt – und Entscheidungen werden unsicher.
Vom Datendickicht zur klaren Steuerung
Mit einem ganzheitlichen Data Governance Ansatz definieren Sie Rollen wie Data Owner und Data Steward, etablieren ein zentrales Metadaten Management und schaffen über Datendomänen-Modellierung ein einheitliches Verständnis. So wird Ihre Datenstrategie tragfähig, compliance-sicher und zukunftsfähig.
Keine klare
Datenverantwortung
Unklarheit über Datenzuständigkeiten führt zu Doppelarbeit und Risiken. Klare Rollenmodelle mit Data Ownern und Data Stewards schaffen Verlässlichkeit.
Fehlende Transparenz
über Datenflüsse
Ohne nachvollziehbare Herkunft und Nutzung bleiben Datenrisiken unentdeckt. Data Catalogs und Metadaten-Management schaffen vollständige Transparenz.
Uneinheitliche
Datenstandards
Unterschiedliche Abteilungen arbeiten oft mit unterschiedlichen Definitionen. Einheitliche Datendomänen-Modelle und verbindliche Standards schaffen Konsistenz.
DAS WICHTIGSTE
IN KÜRZE
Ihr Fahrplan zur datengetriebenen Organisation
Struktur, Sicherheit und Effizienz halten Einzug in Ihre Datenwelt – von der Vision bis zur operativen Umsetzung.
- Klare Rollen: Data Owner & Data Steward sorgen für Verantwortung und Qualität
- Transparente Herkunft: Metadaten Management & Data Catalog schaffen Nachvollziehbarkeit
- Einheitliche Strukturen: Datendomänen-Modellierung sorgt für Konsistenz
- Compliance-Sicherheit: Governance schützt vor Datenschutz- und Prüfungsrisiken
- Mehr Effizienz: Weniger Zeitverlust, bessere Datenverfügbarkeit, höhere Data Literacy
Strategische Zukunftssicherung
Data Governance ist ein Enabler für skalierbare Geschäftsmodelle und nachhaltiges Wachstum.
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Klarer Wettbewerbsvorteil
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Schnellere Entscheidungsfindung
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Stärkere Innovationsfähigkeit
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Compliance-Sicherheit
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Investitionsschutz
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Transparente Steuerungskennzahlen
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Unternehmensweite Datenkultur
Stabile Architektur
Klare Governance ist das Fundament für jede skalierbare Systemlandschaft.
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Konsistente Schnittstellenstandards
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Einheitliche Metadaten-Struktur
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API- und Integrationsfähigkeit
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Weniger technische Schulden
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Transparente Datenflüsse
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Schnelleres Onboarding neuer Systeme
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Zukunftssichere IT-Architektur
Effizienz und Risikokontrolle
Governance reduziert Risiken und erhöht die Planungs- und Prognosefähigkeit.
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Kostenkontrolle durch Datenklarheit
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Audit-Sicherheit
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Geringere Compliance-Risiken
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Effiziente Budgetnutzung
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Verlässliche Kennzahlen
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Weniger Rework und Fehlerkosten
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Bessere Investitionsentscheidungen
Sicherheit und Umsetzungskraft
Von der Modellierung bis zur Berechtigungskontrolle – Governance gibt Klarheit.
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Klare Rollen- und Rechteverwaltung
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Transparente Data Lineage
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Einheitliche Datendomänen
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Automatisierte Data Catalogs
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Einhaltung von Datenschutzvorgaben
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Weniger operative Störungen
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Höhere Servicequalität
Bedienbarkeit und Kontrolle
Governance macht Daten verständlich und nutzbar.
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Einfacher Zugang zu relevanten Daten
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Einheitliche Begriffe und Definitionen
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Geringerer Suchaufwand
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Klare Ansprechpartner
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Verständliche Datenquellen
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Höhere Analysequalität
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Schnellere Umsetzung von Projekten
Workshops & Trainings
praxisnah, inspirierend, wirksam
Unsere Workshops und Sessions bringen Sie schnell von der Analyse zur Umsetzung

Data Strategy Kick-off
Starten Sie Ihre Data Governance-Initiative mit klaren Verantwortlichkeiten und Meilensteinen.

Data Vision & Zielbild
Erarbeiten Sie eine klare Roadmap für Ihre Data Governance-Strategie.

Architektur-Blueprint
Erstellen Sie ein nachhaltiges Zielarchitektur-Design für Datenintegration und -verwaltung.

Data Governance Design
Entwickeln Sie Ihr Governance Operating Model mit klaren Rollen, Prozessen und Standards.

Use Case Discovery
Identifizieren Sie die wertvollsten Anwendungsfälle für Ihr Unternehmen.

Datenkompetenz & Datenkultur-Training
Stärken Sie unternehmensweit Data Literacy und Verantwortungsbewusstsein.
Von der Analyse zur Umsetzung – in klaren Schritten mit nachhaltiger Wirkung
Schritt 1
Zielbild & Rollen definieren
Wo stehen wir? Welche Ziele verfolgen wir? Wer trägt Verantwortung?
Schritt 2
Use Cases priorisieren
Was bringt den größten Mehrwert? Welche Probleme lösen wir zuerst?
Schritt 3
Datenkompetenz aufbauen
Data Literacy-Trainings für nachhaltige Akzeptanz
Schritt 4
Domänen strukturieren
Einführung von Data Steward, Data Owner, Rechtemodellen
Schritt 5
Architektur aufbauen
Data Catalogs, Metadaten Management, APIs & Schnittstellen
Schritt 6
Governance verankern
Steuerung, Change, kontinuierliche Weiterentwicklung

Data Governance beginnt nicht mit Tools – sondern mit Verantwortung.
„In über 15 Jahren Beratung rund um Data Strategy und Governance habe ich eines immer wieder gesehen: Unternehmen scheitern nicht an der Technik, sondern an unklaren Verantwortlichkeiten und mangelndem Vertrauen in ihre Daten.
Unser Ansatz ist deshalb bewusst praxisnah, skalierbar und auf Ihre Organisation zugeschnitten – damit Governance nicht zur Bürokratie, sondern zum echten Enabler wird.“
Mag. Roland Strilka
Principal Consultant
Data Governance - Vertiefen Sie Ihr Wissen.
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FAQ: Alles, was Sie über Data Governance wissen müssen
Data Governance sorgt für Transparenz, Sicherheit und klare Verantwortlichkeiten im Umgang mit Daten. Unsere FAQs geben einen Überblick über die wichtigsten Aspekte und Best Practices.
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Data Governance beschreibt die Festlegung von Verantwortlichkeiten, Regeln und Prozessen rund um den Umgang mit Daten. Sie gewährleistet Qualität, Compliance und Vertrauen und bildet damit die Basis für datengestützte und risikoarme Entscheidungen.
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Zu Data Governance gehören Rollen wie Data Owner und Data Steward, Prozesse für Qualitätssicherung, Sicherheit und Compliance sowie Strukturen für Zugriff, Audits und Richtlinien. Gemeinsam sorgen sie für einen konsistenten und kontrollierten Datenfluss.
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Mit Data Governance steigen Datenqualität und Effizienz, während Risiken sinken. Dadurch werden bessere Analysen und fundierte Entscheidungen möglich – und es ergeben sich direkte Vorteile bei Umsatzsteigerung, Kostenkontrolle und Innovation.
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Data Governance ist kein einmaliges Projekt, sondern ein fortlaufendes Programm. Nur durch kontinuierliche Anpassung, Pflege und Schulung lässt sich ein nachhaltiger Erfolg sicherstellen.
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Data Governance definiert Richtlinien, Standards und Verantwortlichkeiten, während Data Management die praktische Umsetzung übernimmt – etwa bei Speicherung, Integration oder Pflege der Daten.
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Der Data Owner trägt Verantwortung für Strategie, Governance und Compliance, während der Data Steward die Datenqualität innerhalb der Prozesse überwacht, validiert und pflegt.
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Häufige Gründe für das Scheitern sind fehlendes Commitment des Managements, unklare Rollen, schwache Prozesse, geringe Akzeptanz im Unternehmen und mangelnde Messbarkeit der Ergebnisse.
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Eine Data-Governance-Strategie formuliert Ziele, Rollen und verbindliche Regeln. Beginnen sollte man mit Stakeholder-Workshops, einem Dateninventar, der Priorisierung wichtiger Domänen sowie Pilotprojekten, die durch KPIs messbar gemacht werden.
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Das kostenlose Whitepaper der roosi GmbH liefert praxisnahe Data-Governance-Best-Practices für Unternehmen.
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Effektive Richtlinien umfassen Regeln zu Datenklassifikation, Zugriff, Verarbeitung und Aufbewahrung. Sie sollten klar, verständlich und umsetzbar sein, zentral versioniert werden und durch Tools für Audits und Compliance-Reporting unterstützt sein.
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Die Qualität der Daten lässt sich steigern durch Standardisierung, Validierung, Bereinigung, Monitoring und eindeutige Ownership. Starten Sie bei geschäftskritischen Bereichen, automatisieren Sie Prüfregeln und schaffen Sie Feedback-Loops mit den Fachbereichen.
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Nur hochwertige Daten ermöglichen zuverlässige Analysen, effiziente Prozesse und geringere Kosten. Sie bilden die Grundlage für Innovation und KI-Anwendungen – schlechte Datenqualität führt dagegen durch den GIGO-Effekt zu fehlerhaften Ergebnissen und hohen Verlusten.
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Häufige Ursachen sind Dubletten, unvollständige Einträge, uneinheitliche Formate, fehlende Validierung sowie unstrukturierte oder mehrsprachige Daten.
Meist entstehen diese Probleme durch uneinheitliche Prozesse, verteilte Datenquellen oder manuelle Eingaben.
Data Mesh: Der Schlüssel zur modernen Datenarchitektur
Die Bedeutung von Data Governance für den Schutz sensibler Daten
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