Von Silos zu Self-Service: Data Governance in der KI-Ära

Während sich Unternehmen verstärkt auf die KI konzentrieren, entdecken viele eine unbequeme Wahrheit: Ihr größtes Hindernis ist nicht die Technologie, sondern ihre Data Governance.

Während 79 % der Unternehmensstrategen KI und Analytik als als kritisch einstufen, prognostiziert Gartner, dass 60 % ihre Ziele nicht erreichen werden, weil ihre Governance-Rahmenwerke nicht mithalten können.

Daten-Silos, Ad-hoc-Qualitätspraktiken und reaktive Compliance-Bemühungen schaffen Engpässe, die Innovationen im Keim ersticken und effektiver Data Governance Grenzen setzen. Die Zukunft verlangt nach einem anderen Ansatz: Daten werden als Produkt behandelt, Governance in Datenprozesse eingebettet, die Self-Service einschließen, und dezentralisierte Teams werden gestärkt durch aktive Metadaten und intelligente Automatisierung.

Von Datensilos zu Datenprodukten: Warum der Wandel dringend notwendig ist

Die herkömmlichen Frameworks für Data Governance wurden nicht für die heutige Realität konzipiert. Unternehmen arbeiten mit Hunderten, manchmal Tausenden von Datenquellen: Warehouses in der Cloud, Lakehouses, SaaS-Anwendungen, On-Prem-Systeme und KI-Modelle koexistieren in ausufernden Ökosystemen.

Ohne ein modernes Konzept für die Verwaltung und Steuerung von Daten entstehen immer mehr Silos. Governance wird reaktiv – d. h. nach dem Auftreten von Problemen erzwungen – statt proaktiv zu sein. Und KI-Initiativen geraten ins Stocken, wenn Teams nicht in der Lage sind, vertrauenswürdige, hochwertige Daten so schnell zu finden, wie es das Unternehmen verlangt.

Die Behandlung von Daten als Produkt bietet einen Weg in die Zukunft. Anstatt Daten nur im Silo, als bereichsspezifisches Gut zu verwalten, gehen Unternehmen dazu über, interne und externe Kunden mit wertvollen und vertrauenswürdigen Datenprodukten zu versorgen. Jedes Datenprodukt hat einen Eigentümer und klare Erwartungen an Qualität, Sicherheit und Compliance.

Dieser Ansatz verbindet die Governance direkt mit den Geschäftsergebnissen und sorgt für genauere Analysen, präzisere KI-Modelle und eine schnellere, zuverlässigere Entscheidungsfindung.

Ermöglichung einer bereichsbezogenen Governance: Verteilt, nicht fragmentiert

Um diese Zukunft zu erreichen, muss das traditionelle Governance-Modell überdacht werden. Zentralisierte Governance-Teams allein können mit dem Volumen, der Vielfalt und der Geschwindigkeit der Datenerstellung nicht Schritt halten. Das gilt auch für vollständig dezentralisierte Modelle, bei denen jeder Bereich seine eigenen Standards ohne Abstimmung festlegt.

Die Antwort ist eine föderierte Governance, ein Modell, bei dem die Verantwortung auf die einzelnen Teams verteilt ist, aber durch einen gemeinsamen Framework von Richtlinien, Standards und Kontrollen koordiniert wird.

In einem föderalen Modell:

• Bereichsteams sind für ihre Datenprodukte verantwortlich, von der Dokumentation über die Qualitätssicherung bis hin zur Zugangsverwaltung.
• Zentrale Kontrollorgane legen unternehmensweite Leitplanken fest, überwachen die Einhaltung der Vorschriften und ermöglichen eine bereichsübergreifende Zusammenarbeit.
• Data Intelligence-Plattformen dienen als Bindeglied und sorgen für Transparenz, Automatisierung und Kontext im gesamten Unternehmen.

Dieses Gleichgewicht zwischen Autonomie und Anpassung stellt sicher, dass die Governance mit der Organisation mitwächst, ohne zu einem Engpass für Innovationen zu werden.

Der Aufstieg der aktiven Metadaten und der intelligenten Automatisierung

Aktive Metadaten sind der Treibstoff für eine moderne Governance. Im Gegensatz zu traditionellen Datenkatalogen und Metadaten-Repositorys, die oft statisch und im Silo sind, sind aktive Metadaten dynamisch, werden kontinuierlich aktualisiert und in Geschäftsprozessen operationalisiert.

Durch die Erschließung aktiver Metadaten können Organisationen:

• Automatische Erfassung der AbstammungQualitätsmetriken und Nutzungsmuster über verschiedene Systeme hinweg.
• Durchsetzung von Datenverträgen zwischen Herstellern und Verbrauchern, um gemeinsame Erwartungen zu gewährleisten.
• Intelligente Zugangskontrollen aktivieren basierend auf der Sensibilität der Daten, der Rolle Nutzer und den gesetzlichen Anforderungen.
• Proaktives Erkennen von AnomalienSchemaänderungen und Richtlinienverstöße, bevor sie zu nachgelagerten Problemen führen.

Wenn Governance-Prozesse durch automatisierte Metadaten in Echtzeit unterstützt werden, verlangsamen sie das Geschäft nicht mehr - sie beschleunigen es.

Einbettung von Governance in den Arbeitsalltag

Das ultimative Ziel einer modernen Governance ist es, hochwertige Datenprodukte leicht auffindbar, verständlich und nutzbar zu machen, ohne dass die Nutzer bürokratische Hürden überwinden müssen.

Das bedeutet, dass die Governance in die Self-Service eingebettet werden muss:

• Marktplätze für Unternehmensdaten auf denen Benutzer Datenprodukte mit klaren SLAs und Nutzungsrichtlinien durchsuchen, anfordern und abrufen können.
• Geschäftsglossare die bereichsübergreifend einheitliche Datendefinitionen standardisieren und durchsetzen.
• Interaktive Verlaufsvisualisierungen die Daten von der Quelle bis zu den einzelnen Transformationsstufen in der Pipeline verfolgen.
• Automatisierte Arbeitsabläufe für den Datenzugriff die granulare Sicherheitskontrollen durchsetzen und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten.

In diesem Modell wird die Governance zu einem Ermöglicher und nicht zu einem Hindernis für data-driven Arbeit.

Beobachtbarkeit: Kontinuierliches Vertrauen ermöglichen

Data Observability ist eine wichtige Komponente der Data Governance für KI, da sie die Qualität, Integrität und Transparenz der Daten sicherstellt, die den KI-Modellen zugrunde liegen. Durch die Integration von Beobachtbarkeit können Unternehmen die Fehlerquote der KI reduzieren, die Zeit bis zur Erkenntnis beschleunigen und die Abstimmung des Modellverhaltens aufrechterhalten.

Data Observability verbessert die Datenintelligenz und hilft dabei:

• Sicherstellen, dass qualitativ hochwertige Daten für KI-Modelle verwendet werden Training verwendet werden, indem Datenpipelines kontinuierlich überwacht und Anomalien, Fehler oder Verzerrungen schnell erkannt werden, bevor sie sich auf die KI-Ergebnisse auswirken.
• Schaffung von Transparenz und Nachvollziehbarkeit des Datenflusses und der Datenumwandlungen, was für den Aufbau von Vertrauen, die Einhaltung von Vorschriften und den Nachweis der Verantwortlichkeit in KI-Systemen unerlässlich ist.
• Reduzieren Sie Modellverzerrungen Durch die Überwachung von Datenmustern und -verläufen hilft die Beobachtbarkeit dabei, potenzielle Verzerrungen (Bias) in Datensätzen und Modellergebnissen zu erkennen und zu beseitigen. Dies ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair und ethisch vertretbar sind und keine Diskriminierungen verstetigen.
• Verbessern Sie die Erklärbarkeit von Modellen indem Sie das Verhalten von KI-Modellen leichter verständlich und erklärbar machen, indem Sie Einblicke in die Daten und Funktionen geben, die die Modellvorhersagen beeinflussen.

Bauen für die Zukunft: Anpassungsfähigkeit ist der Schlüssel

Das Tempo des technologischen Wandels - insbesondere in den Bereichen KI, Maschinelles Lernen und Dateninfrastruktur - zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Auch das regulatorische Umfeld entwickelt sich rasant weiter, von GDPR über CCPA bis hin zu neuen KI-spezifischen Rechtsvorschriften.

Um die Nase vorn zu haben, müssen Unternehmen Governance-Frameworks mit Data-Intelligence-Tools aufbauen, die von vornherein flexibel sind:

• Flexible Funktionen zur Anpassung von Governance-Modellen an sich verändernde Geschäftsanforderungen.
• Offene Architekturen die eine nahtlose Verbindung zwischen neuen und alten Systemen ermöglichen.
• skalierbar Automatisierung um wachsende Datenmengen zu bewältigen, ohne dass die Zahl der Mitarbeiter steigt.
• Funktionsübergreifende Zusammenarbeit zwischen Governance-, Technik-, Sicherheits- und Geschäftsteams.

Indem sie die Anpassungsfähigkeit in den Kern ihrer Governance-Strategie einbauen, können Unternehmen ihre Investitionen zukunftssicher machen und Innovationen über Jahre hinweg unterstützen.

Schlussfolgerung: Verwandlung von Governance in einen Wettbewerbsvorteil

Bei der Data Governance geht es nicht mehr nur darum, minimale Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Vielmehr steht die Steigerung des Geschäftswerts und der Aufbau einer Kultur, die „data-driven“ ist, im Vordergrund. Unternehmen, die Daten als Produkt behandeln, Domänen die Verantwortung übertragen und Metadaten in ihren Ökosystemen aktivieren, werden das Tempo für KI-getriebene Innovationen vorgeben. Diejenigen, die sich auf veraltete, zentralisierte Modelle verlassen, werden mit langsamer Entscheidungsfindung, steigenden Risiken und sinkendem Vertrauen zu kämpfen haben. In Zukunft werden Unternehmen führend sein, die Governance in die Struktur der Datenerstellung, -freigabe und -nutzung einbetten und so vertrauenswürdige Daten in einen echten Geschäftsvorteil verwandeln.

Über Nick Johnson

Nick Johnson ist Senior Product Marketing Manager bei Actian und verantwortlich für den Markterfolg von HCL Informix und Actian Zen. Nick Johnson hat sich in seiner Laufbahn der Gestaltung überzeugender Botschaften und Strategien für Datenbanken verschrieben und verfügt über einen reichen Erfahrungsschatz aus seiner Arbeit bei führenden Technologieunternehmen wie Neo4j, Microsoft und SAS.