Die Frage Was sind Aufgaben eines Data-Governance-Managers? zielt darauf ab, die beruflichen Verantwortlichkeiten, strategischen Ziele und operativen Tätigkeiten dieser Rolle in deutschen Unternehmen klar zu beschreiben.
In Zeiten, in denen Daten als Kapital gelten, verbindet die Data Governance Manager Rolle IT, Fachbereiche und Compliance. Sie sorgt dafür, dass Daten verantwortungsvoll, sicher und nutzbar verwaltet werden.
Der Data-Governance-Manager trägt Data-Governance-Verantwortlichkeiten wie die Definition von Richtlinien, das Management von Datenqualität und die Einhaltung von DSGVO und BSI-Grundschutz.
Typische Data-Governance-Aufgaben erfordern Kenntnisse in Datenmanagement Deutschland, Datenschutzrecht, Prozessdesign und Werkzeuge wie Data Catalogs, Metadata Repositories und IAM-Lösungen.
Dieser Artikel gliedert sich in strategische Aufgaben, operative Verantwortlichkeiten sowie Zusammenarbeit, Kommunikation und Schulung. So erhält IT-Management, Compliance und HR eine praxisnahe Orientierung für Stellenbilder und Initiativen.
Was sind Aufgaben eines Data-Governance-Managers?
Die Rolle bündelt Strategie, Prozesse und Kommunikation rund um Unternehmensdaten. Der Data-Governance-Manager gestaltet Richtlinien, überwacht deren Umsetzung und sorgt für einheitliche Standards. Er arbeitet eng mit IT, Recht, Fachbereichen und dem Management zusammen.
Überblick über die Rolle und Bedeutung
Ein Data-Governance-Manager definiert Regeln zur verantwortungsvollen Nutzung von Daten. Die Bedeutung Data Governance zeigt sich, wenn verlässliche Daten als Entscheidungsgrundlage dienen. Durch klare Prozesse reduziert die Organisation Risiken bei Datenschutzverletzungen und fehlerhaften Informationen.
Die Rolle stellt Schnittstellen zu Data Stewards, Data Engineers und zur Geschäftsführung her. Damit entsteht eine abgestimmte Steuerung von Datenflüssen und eine transparente Dokumentation von Verantwortlichkeiten.
Kernziele: Datenqualität, Compliance und Vertrauen
Der Fokus liegt auf messbarer Datenqualität. Standards für Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz werden eingeführt. Regelmäßige Data-Quality-Checks und passende Tools sorgen für Kontrolle.
Daten-Compliance ist ein zentrales Ziel. Der Data-Governance-Manager stellt sicher, dass DSGVO, BSI-Anforderungen und branchenspezifische Vorgaben eingehalten werden. Dokumentation von Verarbeitungsschritten schafft Nachvollziehbarkeit.
Datenvertrauen entsteht durch Transparenz. Metadaten, Data Catalogs und klare Verantwortlichkeiten machen Daten nachvollziehbar und stärken das Vertrauen von Fachbereichen sowie externen Stakeholdern.
Abgrenzung zu verwandten Rollen wie Data Steward und Chief Data Officer
Data-Governance vs. Data Steward trennt strategische und operative Aufgaben. Data Stewards pflegen konkrete Datenobjekte und kümmern sich um tägliche Qualitätsmaßnahmen. Der Data-Governance-Manager definiert Richtlinien und überwacht deren Einhaltung.
CDO Aufgaben umfassen die Gesamtverantwortung für die Datenstrategie auf C-Level. Der Data-Governance-Manager berichtet häufig an den CDO oder arbeitet eng mit ihm zusammen, um Governance-Richtlinien in die Strategie zu integrieren.
- Data Engineers: technische Umsetzung von Datenpipelines.
- Datenschutzbeauftragte: rechtliche Beratung und Kontrolle.
- Data Stewards: operative Umsetzung und Qualitätspflege.
Strategische Aufgaben und Governance-Frameworks
Ein Data-Governance-Team setzt strategische Prioritäten, die das Unternehmen nachhaltig stärken. Die Aufgaben reichen von klaren Datenrichtlinien bis zur Auswahl eines passenden Data-Governance-Frameworks für die Organisation.
Entwicklung und Pflege von Datenrichtlinien
Datenrichtlinien regeln Klassifizierung, Aufbewahrung, Archivierung und Löschung. Sie definieren Zugriff und Nutzung, damit Compliance und Datenschutz eingehalten werden.
Solche Policies integrieren Anforderungen der DSGVO und Sicherheitsvorgaben. Regelmäßige Überprüfungen sorgen dafür, dass Regeln an Gesetzesänderungen und technologische Entwicklungen angepasst werden.
Einführung und Anpassung von Data-Governance-Frameworks (z. B. DMBOK, COBIT)
Die Auswahl eines Frameworks wie DMBOK oder COBIT schafft eine strukturierte Basis für Verantwortlichkeiten. DMBOK adressiert Data Management Best Practices, COBIT fokussiert IT-Governance.
Anpassungen erfolgen je nach Unternehmensgröße und Branche. Rollen, Gremien und Prozesse werden definiert, etwa ein Steering Committee oder ein Data Governance Board.
Implementierung folgt typischen Schritten: Reifegradassessments, Gap-Analysen, Pilotprojekte und anschließende Skalierung.
Roadmap für Datenstrategie und Priorisierung von Initiativen
Die Datenstrategie Roadmap ordnet Projekte nach kurzfristigem Nutzen und langfristigem Wert. Quick Wins schaffen sofort sichtbaren Nutzen, mittelfristige Projekte verbessern Datenqualität, langfristige Vorhaben bauen eine zentrale Datenplattform auf.
Prioritäten werden nach Geschäftswert, Risiko, rechtlicher Dringlichkeit und Umsetzungsaufwand gesetzt. Das Governance-Board entscheidet über Freigabe und Ressourcen.
Metriken und KPIs zur Messung des Governance-Erfolgs
Governance KPIs zeigen Fortschritt und Wirksamkeit. Beispiele sind Prozentanteil qualitätsgeprüfter Datensätze, Anzahl Datenschutzvorfälle oder Zeit zur Behebung von Datenproblemen.
Metriken Datenqualität werden in Dashboards zusammengeführt und regelmäßig an das Management berichtet. Benchmarks und Reifegradmodelle unterstützen die Bewertung des Fortschritts.
Operative Verantwortlichkeiten und Prozesse
Im operativen Alltag stellt sich die Data-Governance als praktisches Steuerungsinstrument dar. Sie verbindet Richtlinien mit konkreten Abläufen, um Daten sicher, nutzbar und compliant zu halten. Der Schwerpunkt liegt auf Umsetzung statt auf reiner Strategie.
Datenklassifizierung und Metadaten-Management
Ein einheitliches Schema zur Datenklassifizierung sorgt für klare Regeln zu Zugriff und Schutz. Typische Klassen sind öffentlich, intern, vertraulich und streng vertraulich.
Ein Metadata Repository oder Data Catalog wie Collibra, Alation oder Apache Atlas dokumentiert Herkunft, Verantwortliche und Bedeutung der Daten. Automatisches Scannen und manuelle Pflege durch Data Stewards ergänzen sich.
Das Metadaten-Management macht Daten auffindbar und reduziert Risiken bei Migrationen. Die Kombination aus Datenklassifizierung und gepflegten Metadaten ist zentral für nachvollziehbare Prozesse.
Prozesse zur Sicherstellung von Datenqualität und Datenintegrität
Datenqualität Prozesse beginnen mit klaren Validierungsregeln. Regeln umfassen Duplikaterkennung, Standardisierung und regelmäßiges Data-Cleansing.
Profiling- und Monitoring-Tools wie Talend, Informatica oder Great Expectations überwachen kontinuierlich Qualität und liefern Alerts bei Auffälligkeiten. Fachbereiche arbeiten bei der Ursachenanalyse zusammen, um nachhaltige Fehlerbehebungen zu erreichen.
Rollen- und Berechtigungsmanagement sowie Zugriffskontrollen
Ein feingranulares Rollenmodell nach dem Least-Privilege-Prinzip reduziert Risiken. Regelmäßige Reviews und definierte Onboarding-/Offboarding-Prozesse halten Berechtigungen aktuell.
Integration mit Identity- und Access-Management-Systemen wie Azure AD oder Okta schafft zentrale Steuerung. Logging und Audit-Funktionen dokumentieren Zugriffe.
Für sensible Daten sind zusätzliche Maßnahmen wie Pseudonymisierung, Verschlüsselung und Zugriffstokens empfehlenswert. Solche Zugriffskontrollen sind Teil der täglichen operativen Data-Governance.
Incident-Management und Eskalationsprozesse bei Datenproblemen
Klare Prozesse für Erkennung, Meldung, Priorisierung und Behebung von Vorfällen sind notwendig. Typische Fälle sind Datenverlust, Datenkorruption und Datenschutzverletzungen.
Der Data-Governance-Manager koordiniert Incident-Management Daten, bindet IT, Security, Recht und betroffene Fachbereiche ein und sorgt für transparente Kommunikation ans Management.
Lessons-Learned-Runden und Anpassungen der Richtlinien nach Vorfällen stärken die Resilienz. Externe DSB oder Datenschutzdienstleister können bei Bedarf Fachwissen und Standards bereitstellen, was sich in der Praxis oft als hilfreich erweist.
Für weiterführende Hinweise zur Governance-Aufgabe und Compliance bietet sich eine ergänzende Lektüre an: Wer ist verantwortlich für Datenschutz im Unternehmen
Zusammenarbeit, Kommunikation und Schulung
Ein effektives Stakeholder-Management bildet die Basis eines Governance-Netzwerks. Data Governance Board, Data Stewards, Fachbereichsrepräsentanten sowie IT-Sicherheits- und Datenschutzbeauftragte sollten regelmäßig in Workshops und Steering-Meetings zusammenkommen. Diese Treffen dienen der Priorisierung, Eskalation und gemeinsamen Entscheidungsfindung.
Kommunikation Data Governance braucht klare, wiederkehrende Botschaften zu Zielen, Nutzen und Verantwortlichkeiten. Intranet-Beiträge, Newsletter und Town-Halls sowie konkrete Use Cases und Quick Wins erhöhen die Akzeptanz. Ein strukturierter Kommunikationsplan hilft, Management Buy-in zu sichern und bereichsübergreifende Unterstützung zu fördern.
Change Management setzt auf praktische Maßnahmen wie Schulungsprogramme, Champions-Netzwerke und begleitende Prozesse. Data-Governance-Schulung sollte zielgruppenspezifisch gestaltet sein: Führungskräfte erhalten Governance-Überblick, Fachexperten Training zu Data Stewardship, Endanwender lernen sichere Datennutzung und Meldeprozesse für Vorfälle.
Langfristig zielt die Förderung von Data Literacy auf eine messbare Verbesserung der Datenkompetenz im Unternehmen. Ein internes Kompetenzzentrum oder etablierte Anbieter wie Collibra und Alation sowie Online-Learning-Plattformen unterstützen dabei. Sichtbare Führungssponsorships, messbare Trainingsziele und ein pragmatischer Mix aus Technik, Recht und Organisation sichern den Erfolg.
