Ihr Governance-Stack ist keine Governance-Plattform. Und hier ist der Grund, warum das wichtig ist.

Die meisten Unternehmen bauen eine fragmentierte Governance-Architektur nicht bewusst auf. Das geschieht schrittweise. Ein Katalog wird hinzugefügt, um die Auffindbarkeit zu verbessern. Nach einem Audit kommt ein Lineage-Tool zum Einsatz. Beobachtbarkeit später, um Qualitätsprobleme zu lösen. Datenverträge entstehen, wenn Teams Datenprodukte einführen. Für sich genommen ist jede dieser Anschaffungen sinnvoll. Zusammen bilden sie jedoch einen Governance-Stack, der nach wie vor Schwierigkeiten hat, die Governance konsequent durchzusetzen.

Die Vielzahl der Tools ist nicht das größte Problem. Selbst wenn die gesamte Infrastruktur vollständig eingerichtet ist, kann die Stack-Lösung keine durchgängige Governance gewährleisten. Eine im Katalog definierte Richtlinie wird in der Pipeline nicht automatisch durchgesetzt. Eine von Ihrem Datenteam erstellte Qualitätsregel wird nicht automatisch zu einem Vertrauenssignal, das Ihre Geschäftsanwender erkennen können. Bei jedem Übergang zwischen den Tools kommt die Governance stillschweigend zum Erliegen.

Laut einer Studie von BARC aus dem Jahr 2026 liegt die Akzeptanz von Datenprodukten bei 69 % der Unternehmen – ein Anstieg gegenüber 48 % im Jahr 2024 –, wobei 93 % der selbsternannten „Data Leaders“ einen operativen Einsatz angeben. Die Akzeptanz von Datenverträgen liegt mit 61 % nur geringfügig dahinter, und 41 % der Unternehmen, die unternehmensweit Verträge einsetzen, haben bereits ODCS zur Gewährleistung der Interoperabilität standardisiert. Die meisten Ihrer Wettbewerber sind bereits auf dem besten Weg dorthin, unabhängig davon, ob sie dies offiziell festgehalten haben oder nicht.

Governance funktioniert nur, wenn Richtlinien einmalig definiert und überall durchgesetzt werden. Jede zusätzliche Übergabe erschwert dies. Der Unterschied wird deutlich, wenn man betrachtet, wie Governance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg definiert, durchgesetzt und umgesetzt wird.

Eine einheitliche Plattform statt mehrerer Produkte mit einem gemeinsamen Logo

Actian Data Intelligence-Plattform basiert auf einem einfachen Prinzip: Governance sollte einmalig definiert und über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg konsequent durchgesetzt werden. Jede Komponente – von der Vertragserstellung bis Beobachtbarkeit – läuft auf einem gemeinsamen, föderierten Wissensgraphen, wodurch vier unterschiedliche Arbeitsbereiche von Grund auf integriert bleiben, anstatt auf benutzerdefinierte Integrationen oder zukünftige Roadmap-Versprechen angewiesen zu sein.

Governance beginnt mit der Festlegung von Richtlinien

Governance lässt sich nicht konsequent durchsetzen, wenn Richtlinien nur in der Dokumentation existieren. Wir definieren Richtlinien, Kontrollen und Überwachungsregeln direkt in der Plattform, während die „Item Lifecycle Policies“ Geschäftsdefinitionen durch strukturierte Entwurfs-, Überprüfungs- und Genehmigungsworkflows leiten. Das Ergebnis ist ein wiederholbarer Governance-Prozess anstelle einer Flut von E-Mails und Genehmigungsanfragen. Überwachungsanalysen und die Beobachtbarkeit liefern dann kontinuierlich den Nachweis, dass die Richtlinien eingehalten werden, und verschaffen Führungskräften einen klaren Überblick über die Compliance, ohne dass sie sich in aller Eile auf das nächste Audit vorbereiten müssen. 

Die Festlegung von Richtlinien ist nur die halbe Arbeit. Da Metadaten, Governance, Datenherkunft und Qualität auf derselben semantischen Grundlage beruhen, bleiben die Richtlinien konsistent, wenn Daten zwischen Systemen übertragen werden. Governance schafft nur dann einen Mehrwert, wenn Richtlinien überall dort, wo Daten übertragen werden, konsequent durchgesetzt werden. Der föderierte Wissensgraph von Actian und Geschäftsglossar graphbasierte Geschäftsglossar jedem Geschäftsbegriff, Datensatz und jeder Kennzahl eine einzige, geregelte Definition Geschäftsglossar und stellen so sicher, dass „aktiver Kunde“ im dashboard , das dashboard CFO überprüft, und im Modell, das Ihr data science trainiert, dasselbe bedeutet. Intelligente Herkunftsverfolgung (Lineage) verfolgt Änderungen über Domänengrenzen hinweg, bevor sie in die Produktion gelangen, und deckt nachgelagerte Auswirkungen auf, bevor sie Berichte oder Geschäftsentscheidungen beeinträchtigen.

Rollenspezifische Arbeitsbereiche, darunter Explorer, Studio, Data Contract Builder und Data Beobachtbarkeit, ermöglichen es Datenverwalter, Architekten, Analysten und Datennutzern, auf derselben geregelten Grundlage zu arbeiten – über Schnittstellen, die speziell auf ihre jeweiligen Aufgaben zugeschnitten sind. Der Data Steward Agent leitet Zugriffsanfragen und Stewardship-Aufgaben automatisch an die zuständigen Genehmiger weiter, wobei die Mitarbeiter die Kontrolle über jede Governance-Entscheidung behalten. SQL-basierte Datenqualitätsregeln werden einmalig definiert und konsistent auf alle von ihnen unterstützten Pipelines angewendet, wodurch doppelte Logik vermieden und verhindert wird, dass die Governance im Zuge der Systementwicklung ins Wanken gerät.

KI in einem geregelten Kontext

KI ist mittlerweile ein fester Bestandteil von Governance-Plattformen. Führende Plattformen zeichnen sich dadurch aus, dass sie jede Empfehlung auf einen geregelten geschäftlichen Kontext stützen. Plattformweit Maschinelles Lernen oder beschleunigen KI und Maschinelles Lernen unter anderem folgende Aufgaben:

Zusammen sorgen diese Fähigkeiten dafür, dass der manuelle Verwaltungsaufwand Fähigkeiten , während die Verantwortung für Governance-Entscheidungen weiterhin bei den Mitarbeitern liegt.

Vernetzung auf Governance-Ebene

Die Governance versagt, wenn nur ein Teil des Datenbestands sichtbar ist. Die native Konnektivität entscheidet darüber, ob Richtlinien einheitlich über Data Warehouses, Lakehouses, Betriebssysteme und BI-Plattformen hinweg gelten oder an Produktgrenzen enden.

Über 75 native Konnektoren decken On-Premises, Cloud und Hybrid-Quellen ab – von operativen Systemen und ETL-Pipelines im vorgelagerten Bereich bis hin zu BI-Tools, Data Warehouses und Lakehouses im nachgelagerten Bereich. Dank der bidirektionalen Integration mit GRC-Plattformen und anderen Beobachtbarkeit können bestehende Governance-Richtlinien aus Sicherheits- und Compliance-Plattformen wiederverwendet werden, anstatt sie neu erstellen zu müssen.

Entwickelt für diejenigen, die die eigentliche Arbeit leisten – nicht nur für die Architekten

Governance ist nur dann erfolgreich, wenn alle Beteiligten mitwirken.Datenverwalter, Architekten, Ingenieure, Analysten und Geschäftsanwender arbeiten alle auf derselben geregelten semantischen Grundlage, mit rollenspezifischen Schnittstellen, die auf ihre jeweiligen Aufgaben zugeschnitten sind. Ganz gleich, ob jemand Daten nutzt oder die dahinterstehende Architektur entwirft – alle arbeiten mit derselben vertrauenswürdigen Quelle der Wahrheit und sehen dabei nur den Kontext, den sie benötigen.

Wo sich das konkret in einer Woche in Ihrem Unternehmen bemerkbar macht

Der Wert einer einheitlichen Unternehmensführung zeigt sich in der täglichen Arbeit. Betrachten wir vier typische Szenarien:

• Ein Datenzugriffsantrag wird sofort durch eine attributbasierte Richtlinie genehmigt oder abgelehnt, anstatt eine einwöchige Genehmigungskette durchlaufen zu müssen.
• Ein Geschäftsbegriff wird durch einen nachvollziehbaren Lebenszyklus zertifiziert, anstatt nur im Kopf einer einzelnen Person zu existieren. 
• Ein Fachbereichsteam veröffentlicht ein Datenprodukt, dem bereits die Vertragsdaten, die Herkunftsinformationen und die Qualitätsangaben beigefügt sind, und das unmittelbar nach seiner Zertifizierung im Enterprise Data Marketplace verfügbar ist.
• Ein Analyst stellt eine Frage in natürlicher Sprache und erhält eine Antwort, die auf zertifizierten Geschäftsdefinitionen basiert und nicht auf widersprüchlichen Kennzahlen aus verschiedenen Dashboards.

Bewährt im Unternehmensmaßstab

Lufthansa Cargo hat mehr als 100 Datenquellen zusammengeführt und über 4.100 Mitarbeitern Self-Service geregelten Self-Service ermöglicht. Die Groupe BPCE, eine global systemrelevante Bank, hat 30 Plattformen nativ miteinander verbunden, mehr als 1.000 wöchentlich aktiven Nutzern Self-Service ermöglicht und über 80.000 zertifizierte Geschäftsbegriffe geregelt. Dadurch konnte die für den bisherigen Katalog erforderliche Middleware von Drittanbietern entfallen, und es wurden keinerlei IT-Support-Tickets generiert.

Warum dies umso wichtiger wird, je mehr KI ins Spiel kommt

Wenn Unternehmen den Einsatz von Self-Service und KI ausweiten, muss die Governance entsprechend skalieren, ohne dabei fragmentiert zu werden. Jeder Datennutzer – sei es ein Mensch oder eine KI – ist auf Richtlinien angewiesen, die einmalig definiert und unternehmensweit einheitlich durchgesetzt werden.

Die Data Intelligence Platform von Actian vereint Data Contract Builder, Item Lifecycle Policies, Smart Lineage und Data Beobachtbarkeit, um die Governance über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg zu definieren, durchzusetzen und kontinuierlich zu überwachen. Ein Data Steward Agent automatisiert darüber hinaus Routineaufgaben, indem er Assets klassifiziert, Genehmigungsvorgänge weiterleitet und Verstöße gegen Richtlinien aufdeckt, bevor diese in die Produktion gelangen. Das Ergebnis ist eine einheitliche Governance, die sich über operative Pipelines, Analysen und KI skalieren lässt, ohne zusätzlichen Verwaltungsaufwand zu verursachen.

Wenn Vertrauen in die Plattform integriert ist, verbringen Geschäftsanwender weniger Zeit mit der Überprüfung von Zahlen, Entwickler weniger Zeit mit der Untersuchung von nachgelagerten Problemen und KI-Systeme liefern Antworten, die auf einem konsistenten geschäftlichen Kontext basieren. Auf diese Weise entfalten Datenprodukte ihren vollen Wert. Datenprodukte machen Daten nicht nur leichter auffindbar. Sie geben Unternehmen das Vertrauen, sie für Entscheidungen in großem Maßstab zu nutzen.

Die entscheidende Frage, die Sie sich vor Ihrer nächsten Vertragsverlängerung stellen sollten

Es geht nicht um die Frage: „Verfügt dieser Anbieter über einen Katalog, ein Vertragstool, ein Herkunftsdiagramm und etwas KI?“ Das tun mittlerweile fast alle. Wenn Sie das nächste Mal eine Governance-Plattform bewerten, zählen Sie nicht die Funktionen. Fragen Sie stattdessen, ob die Governance einmalig definiert und überall durchgesetzt wird. Wenn jede Funktion von Integrationen zwischen separaten Produkten abhängt, wird die Governance irgendwann ins Wanken geraten. In der einen Architektur wandert die Governance mit den Daten mit. In der anderen muss die Governance jedes Mal neu eingerichtet werden, wenn Daten die Grenze zu einem anderen Tool überschreiten. Letztendlich wird die Governance zu etwas, das Teams manuell pflegen müssen, anstatt dass die Plattform sie automatisch durchsetzt.

Sehen Sie sich die Data Intelligence Platform in Aktion an und finden Sie heraus, welche Version Sie derzeit nutzen.

Über den Autor

Über Thaise Skogstad

Thaise Skogstad ist Product Marketing Director bei Actian und leitet das Produktmarketing für die Data Intelligence Platform. Sie bringt Erfahrung in den Bereichen Produktmarketing, Datenmanagement, Analytik und KI mit, die sie in verschiedenen Positionen bei Great Expectations, data.world, Anaconda und 3M gesammelt hat. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten und Analytik zu nutzen, um geschäftliche Erfolge zu erzielen.