Data Governance

Data Governance umfasst die Richtlinien, Prozesse und Standards, die bestimmen, wie Daten in einem Unternehmen gesammelt, gespeichert, genutzt und geschützt werden. Im KI-Zeitalter wird Data Governance zur strategischen Notwendigkeit.

Der Grundsatz: Ohne klare Regeln darüber, wer auf welche Daten zugreifen darf, wie die Datenqualität sichergestellt wird und wie Compliance-Anforderungen eingehalten werden, scheitern KI-Projekte — nicht an der Technologie, sondern an den Daten.

Die Kernelemente: Datenqualitätstandards (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität). Zugriffskontrollen (wer darf was sehen und verwenden?). Datenherkunft (Data Lineage — woher kommen die Daten, wie wurden sie transformiert?). Datenschutz (DSGVO-Konformität, Anonymisierung, Löschfristen). Datenklassifikation (öffentlich, intern, vertraulich, streng vertraulich).

Für KI-spezifische Anforderungen erweitert sich Data Governance um zusätzliche Dimensionen: Welche Daten dürfen für Modelltraining verwendet werden? Wie wird sichergestellt, dass keine personenbezogenen Daten im Modell „gespeichert" werden? Wer verantwortlich, wenn ein Modell diskriminierende Entscheidungen trifft, die auf verzerrten Trainingsdaten basieren?

Der EU AI Act verstärkt den Druck: Hochrisiko-KI-Systeme müssen lückenlose Dokumentation der Trainingsdaten vorweisen. Data Governance ist damit nicht mehr nur Best Practice, sondern regulatorische Pflicht.

Organisatorisch manifestiert sich Data Governance oft in der Position des Chief Data Officer (CDO) und in Data-Governance-Committees, die Standards setzen und deren Einhaltung überwachen.