Phase 1: Data Governance Assessment
Wir schaffen Transparenz über den Status quo: Datenlandschaft, Reifegrad, Stakeholder und Quick Wins.
- Ergebnis: Data Governance Readiness Report inkl. Reifegradeinschätzung und priorisierten Handlungsfeldern
Data Governance Beratung für klare Strukturen und bessere Datenqualität
Wir unterstützen Sie dabei, Verantwortlichkeiten, Standards und ein tragfähiges Zielbild für Ihre Data Governance zu entwickeln.
- Klare Verantwortlichkeiten für Daten
- Messbare Datenqualität mit Standards & KPIs
- Transparenz über Datenherkunft & Datenflüsse
Warum Daten als strategische Ressource heute unverzichtbar sind?
In einer Wirtschaft, die zunehmend von Echtzeitentscheidungen, Automatisierung und künstlicher Intelligenz geprägt ist, werden Daten zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal. Doch während viele Unternehmen über enorme Datenmengen verfügen, scheitern sie daran, dieses Potenzial systematisch zu heben.
Die Ursache liegt selten in fehlender Technologie – sie liegt in niedriger Datenqualität und fehlender Klarheit über die Datenverantwortung. Die Lösung ist der Aufbau einer Data Governance Organisation, die Verantwortlichkeiten, Prozesse und Kultur so gestaltet, dass Daten als strategische Ressource gemanagt werden.
Typische Herausforderungen unserer Kunden
Warum scheitern Unternehmen an effizienter Datenorganisation?
Die Vorteile einer datengetriebenen Organisation
So profitieren Sie von unserer Beratung zu Data Governance
Der Weg zur Data Governance Organisation
Schritte zum Erfolg
Phase 2: Zielbild & Strategie
Wir definieren gemeinsam Ihr Data-Governance-Zielbild: Vision, Leitprinzipien, Zielarchitektur (Rollen/Gremien/Prozesse) und eine priorisierte Roadmap.
- Ergebnis: Abgestimmtes Zielbild & Governance-Strategie inkl. Ziel-Architektur Zielarchitektur und Meilenstein-Roadmap
Phase 3: Governance Design
Wir übersetzen das Zielbild in ein praxistaugliches Governance-Design mit klaren Rollen, Gremien, Standards/Prozessen sowie Tooling-Anforderungen.
- Ergebnis: Umsetzungsreifes Governance Operating Model als Basis für die Implementierung
Phase 4: Pilotprojekt Pilotprojekt & Implementierung
Wir pilotieren Data Governance in einer geeigneten Domäne, etablieren Rollen und Kernprozesse, integrieren Tooling und optimieren den Ansatz für den Rollout.
- Ergebnis: Erprobte Blaupause inkl. Lessons Learned für den skalierbaren Rollout
Ziel: Skalierung und Verankerung von Data Governance
In der letzten Phase werden wir Data Governance unternehmensweit ausrollen und nachhaltig verankern:
- Sukzessiver Rollout auf weitere Datendomänen nach priorisierter Roadmap
- Integration in bestehende Managementsysteme (z. B. IKS, Risikomanagement)
- Aufbau von Datenkompetenz in der Breite der Organisation
- Regelmäßige Reviews: Kontinuierliche Weiterentwicklung des Governance-Modells
Warum wir der richtige Beratungspartner für Data Governance sind
- Branchenübergreifende Projekterfahrung in Industrie, Handel, Finanzdienstleistungen und öffentlichem Sektor
- Disziplin-übergreifende Projekterfahrung in Lösungsarchitektur, Enterprise Architecture und Compliance
- Methodische Kompetenz entlang etablierter Frameworks (DMBOK, DCAM) mit pragmatischer Anpassung
- Technologieunabhängige Beratung – wir empfehlen, was zu Ihnen passt, nicht was Provisionen bringt
- Partnerschaftlich: Wir arbeiten mit Ihnen, nicht für Sie. Wissenstransfer ist integraler Bestandteil jedes Projekts.
- Pragmatisch: Wir liefern umsetzbare Ergebnisse, keine PowerPoint-Friedhöfe.
- Nachhaltig: Unser Ziel ist Ihre Unabhängigkeit – Governance, die ohne uns funktioniert und Ihnen Tag für Tag Mehrwert bringt.
Was Sie bekommen
- Klare Roadmap mit Quick Wins
- Maßgeschneidertes Operating Model
- Change-Management-Begleitung
- EA-Integrationskompetenz
- Erfahrene Berater
Was das für Sie bedeutet
- Schnelle Sichtbarkeit des Mehrwerts
- Passung zu Ihrer Kultur und Struktur
- Nachhaltige Verankerung statt Strohfeuer
- Konsistenz mit Ihrer Gesamtarchitektur
- Keine Lernkurve auf Ihre Kosten
Ihr nächster Schritt: Gemeinsam starten
Der Aufbau einer datengetriebenen Organisation ist eine Reise – und jede Reise beginnt mit dem ersten Schritt. Wir bieten Ihnen drei Einstiegsmöglichkeiten:
Ihr Ansprechpartner für Data Governance
Ihr Ansprechpartner für Data Governance
Kai-Uwe Schäfer
Telefon: 0336 31 40 30 11
E-Mail: info@trusted-advisor.com
Lassen Sie uns ins Gespräch kommen!
In einem unverbindlichen Erstgespräch können wir uns Ihre Herausforderungen anschauen und gemeinsam erste Lösungsansätze definieren.Häufige Fragen rund um
Data Governance Consulting
Data Governance ist das Framework aus Regeln, Rollen und Prozessen, das sicherstellt, dass Daten im Unternehmen als wertvolles Asset behandelt werden. Es geht nicht um IT-Kontrolle, sondern darum, Verantwortlichkeiten festzulegen, damit Daten vertrauenswürdig, verfügbar und sicher sind. Ziel ist es, die Datenqualität nachhaltig zu steigern und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Die Verantwortung wird meist durch Rollen wie Data Owners und Data Stewards definiert. Während der Data Owner strategisch über die Nutzung und Freigabe von Datensätzen entscheidet, kümmert sich der Data Steward operativ um die Qualität und Definitionen im Alltag. Eine klare RACI-Matrix hilft dabei, Silo-Denken aufzubrechen und Zuständigkeiten über Abteilungsgrenzen hinweg zu klären.
Data Governance ist eine Business-Disziplin, keine reine IT-Aufgabe, da die Fachabteilungen den Kontext der Daten am besten verstehen. Die IT stellt zwar die Infrastruktur und Tools bereit, aber nur das Business kann definieren, was ein "korrekter" Datensatz ist. Ohne die Einbindung der Fachbereiche bleiben technische Lösungen oft wirkungslos für die Geschäftsziele.
Der Erfolg lässt sich an Kennzahlen wie der Reduzierung von Datenfehlern, schnelleren Durchlaufzeiten bei Analysen oder geringeren Kosten für die Datenbereinigung messen. Auch qualitative Faktoren wie das gestiegene Vertrauen der Nutzer in die Reports spielen eine große Rolle. Regelmäßige Audits und Reifegradmodelle helfen dabei, den Fortschritt des Programms objektiv sichtbar zu machen.
Data Governance ist das Fundament für jede KI-Strategie, da Modelle nur so gut sind wie die Daten, mit denen sie trainiert werden ("Garbage in, Garbage out"). Sie stellt sicher, dass die Datenherkunft nachvollziehbar ist und keine verzerrten oder unvollständigen Informationen genutzt werden. Nur durch saubere Governance lassen sich KI-Ergebnisse reproduzieren und ethische sowie rechtliche Standards einhalten.
Der Aufwand ist überschaubar, wenn man den klassischen „Big Bang“-Ansatz vermeidet und stattdessen bottom-up mit konkreten Business-Cases startet. Anstatt monatelang theoretische Regelwerke für das gesamte Unternehmen zu entwerfen, implementiert man Methoden und Software direkt dort, wo sie sofortigen Mehrwert liefern – etwa bei der Bereinigung von Kundendaten für eine Marketingkampagne. Sukzessive wird das Governance-Framework individuell ausgebaut.
