So wählen Sie den richtigen Data Catalog passend zu Ihrem Reifegrad

Warum ist es wichtig, ein Werkzeug für Data Governance klug zu wählen?

Trotz wachsenden Drucks durch die Aufsicht tun sich viele Unternehmen weiterhin schwer, wirksame Data Governance umzusetzen. Von den global systemrelevanten Banken (G-SIBs) wurde zum Beispiel erwartet, BCBS 239 bereits 2016 vollständig einzuhalten. Doch mit Stand 2023 hatten nur 2 von 31 geprüften Instituten alle Anforderungen erfüllt, was zeigt, wie schwer die Umsetzung in der Praxis bleibt. Je länger die Compliance aufgeschoben wird, desto größer die Risiken (mehr zu BCBS 239 im Beitrag von Dawiso).

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Diese Lücke spiegelt eine umfassendere Wahrheit: Die meisten heutigen Rahmenwerke für Governance sind zu starr, zu zentralisiert und zu weit weg vom täglichen fachlichen Bedarf. Gartner warnt, dass bis 2027 60 % der Unternehmen den vollen Wert ihrer Investitionen in KI nicht erschließen werden, wegen schwacher und unzusammenhängender Modelle für Governance. Um das zu verhindern, müssen Unternehmen ihren Ansatz überdenken und Governance so entwerfen, dass sie zur richtigen Zeit echte Ergebnisse liefert.

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Und dieser Zeitpunkt ist jetzt.

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Datenkataloge sind das Fundament

Ein moderner Datenkatalog ist der betriebliche Kern wirksamer Data Governance. Er fördert Transparenz, Verantwortung und die Ausrichtung am Geschäft. Ob Sie den Einsatz von KI ausweiten, Anforderungen der Aufsicht erfüllen oder schlicht das Durcheinander in Ihrer Datenumgebung verringern wollen: Ein Datenkatalog ist der Ort, an dem Sie anfangen.

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Warum Unternehmen 2025 Datenkataloge einführen

Im Jahr 2025 sind Datenkataloge zu unverzichtbaren Werkzeugen für Unternehmen geworden, die wachsende Komplexität der Daten, Druck durch Compliance und die Einführung von KI bewältigen. Mehrere wesentliche Treiber bringen Unternehmen dazu, Kataloge zum Fundament ihrer Strategie für Data Governance zu machen:

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1. AI Governance und Vertrauen

Während generative KI und maschinelles Lernen wachsen, brauchen Unternehmen Transparenz bei Trainingsdaten und Eingaben in Entscheidungen. Datenkataloge wie Dawiso unterstützen das, indem sie Lineage verfolgen, Datenqualität sichern und Vertrauen in die Ergebnisse von KI aufbauen.

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2. Datendemokratisierung und Self-Service-Analytics

Fachbereiche erwarten zunehmend unmittelbaren Zugang zu verlässlichen Daten für ihre Entscheidungsfindung. Datenkataloge:

• dienen als zentrale Anlaufstelle, um Datenbestände zu finden, zu verstehen und darauf zuzugreifen.
• enthalten fachlich zugängliche Metadaten, Definitionen und den Zusammenhang der Nutzung.
• ermöglichen sicheren Self-Service, ohne die IT für jede Anfrage einzubinden.

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3. Druck durch Aufsicht und Compliance

Strengere Vorschriften (etwa DSGVO, CCPA, EU AI Act) verlangen von Unternehmen zu wissen:

• wo sensible Daten liegen.
• wer darauf Zugriff hat.
• wie sie durch die Systeme fließen.

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4. Komplexität und Menge der Daten

Unternehmen jonglieren heute mit Daten über hybride Clouds, SaaS-Werkzeuge, Data Lakes und Warehouses hinweg. Ein Katalog liefert eine einheitliche Schicht für den Überblick über Metadaten und verringert Doppelungen und Verwirrung.

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5. Bedarf an Wirtschaftlichkeit im Betrieb

Datenteams verbringen unverhältnismäßig viel Zeit damit:

• wiederkehrende Fragen zu Daten zu beantworten.
• Unstimmigkeiten in Berichten zu beheben.
• den Zusammenhang um Datensätze herum neu aufzubauen.

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Kataloge senken diesen Aufwand, indem sie Datenbestände auffindbar, dokumentiert und wiederverwendbar machen.

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6. Unterstützung für das Denken in Datenprodukten

Data Mesh und Strategien rund um Datenprodukte gewinnen an Boden. Kataloge erleichtern es, wiederverwendbare Datenbestände mit klar dokumentierter Verantwortung, SLAs und Nutzungsbedingungen zu bestimmen, zu regeln und zu teilen.

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7. Druck, den ROI aus Investitionen in Daten zu belegen

Führungskräfte wollen Ergebnisse. Ein gut geregelter, durchsuchbarer Katalog hilft Teams, Daten schneller zu finden und zu nutzen, sie mit Zielen des Geschäfts zu verbinden und den Wert von Analyseplattformen und Datenpipelines zu messen.

Wie wählen Sie den richtigen Datenkatalog?  

Bei all den Angeboten am Markt verlangt die Wahl des am besten passenden Datenkatalogs einen klaren Blick auf den Bedarf Ihres Unternehmens.  Bedenken Sie diese wesentlichen Punkte:

Einen aktuellen Überblick über die Werkzeuge selbst, mit Namen, finden Sie in unserem Leitfaden zu den Datenkatalog-Werkzeugen für 2026. Dieser Beitrag widmet sich der Entscheidung hinter dem Werkzeug, also dem Abgleich Ihrer Wahl mit dem Stand, an dem Ihr Unternehmen heute ist.

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1. Passung zu Ihrem konkreten Bedarf

Beginnen Sie damit, Ihre gegenwärtige Lage und Ihre Ziele einzuschätzen. Fangen Sie gerade erst an, eine Kultur der Data Governance aufzubauen, oder wollen Sie ein bestehendes Rahmenwerk ausweiten? Manche Plattformen widmen sich technischen Metadaten und Lineage, andere betonen Zusammenarbeit und fachlich zugängliches Wissensmanagement. Bedenken Sie außerdem, wie gut sich das Werkzeug in Ihre bestehende Datenlandschaft fügt.

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Fragen Sie sich:

• Brauche ich eine umfassende Plattform aus einer Hand oder etwas Spezialisierteres?
• Richtet sich die Lösung an ein technisches Publikum, an Fachbereiche oder an beide?
• Wie groß ist mein Datenteam, und wie viele Menschen werden das Werkzeug nutzen?
• Fügt es sich reibungslos in unsere heutigen Werkzeuge und Datenpipelines?

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2. Budget und Mittel

Plattformen für Data Governance werden üblicherweise nach der Zahl der Anbindungen und nach der Zahl der Nutzer (oder „Lizenzen“) bepreist. Es ist wichtig, Funktionsumfang und Bezahlbarkeit auszubalancieren, besonders wenn Sie am Anfang Ihres Weges in der Governance stehen. Kleinere Teams und Unternehmen profitieren womöglich von leichtgewichtigen Lösungen aus einer Hand, die ihnen helfen, von niedriger zu mittlerer Reife zu kommen, ohne übermäßigen Aufwand.  

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Fragen Sie sich:

• Wie viele aktive Lizenzen und Leselizenzen brauche ich?
• Wachsen die Preise fair mit unserer Teamgröße mit?
• Suchen wir eine skalierbare Lösung? Wollen wir klein anfangen und später wachsen?

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3. Einfache Bedienung und Akzeptanz

Selbst das mächtigste Werkzeug ist nutzlos, wenn es für Ihr Team zu komplex ist. Achten Sie auf Plattformen mit eingängigen Oberflächen, klarer Dokumentation und einem reibungslosen Einstieg. Gerade für Unternehmen, die gerade erst anfangen, kann eine zu große Investition in eine Plattform nach hinten losgehen, wenn Nutzer sich schwertun, sich einzubringen.  

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Fragen Sie sich:

• Welchen Reifegrad hat unsere Data Governance heute?
• Sind wir bereit für eine komplexere Plattform, oder würde eine einfachere Lösung den frühen Einstieg besser tragen?
• Können wir die Einführung mit unseren eigenen Mitteln realistisch stemmen?  
• Ist die Lösung, die wir suchen, nutzerfreundlich, auch für Fachbereiche?

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4. Unterstützung für regulatorische Compliance

Wenn Sie in einer regulierten Branche tätig sind oder mit sensiblen Daten umgehen, sind Fähigkeiten für Compliance ein Muss. Ihr Katalog sollte Ihnen helfen, Datenflüsse zu verfolgen und zu prüfen, Zugriffsrichtlinien durchzusetzen und die Dokumentation an Rahmenwerken wie DSGVO, CCPA oder dem EU AI Act auszurichten.

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Fragen Sie sich:

• Hilft uns das Werkzeug, unsere heutigen Pflichten aus der Aufsicht zu erfüllen?
• Unterstützt es die Klassifizierung von Daten, Audit-Trails und rollenbasierte Zugriffskontrolle?

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Worin unterscheiden sich „die Governance, die wir haben“ (heute) und „die Governance, die wir brauchen“ (Zukunft)?

Ein großer Teil des Scheiterns rührt von veralteten Modellen für Governance her, die dem heutigen Bedarf nicht mehr entsprechen. Herkömmlich war Governance starr, zentralisiert und auf Compliance zuerst ausgerichtet.

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Der Ansatz, bei dem eine Größe allen passt, funktioniert nicht mehr. (Gartner 2024)

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Dieser Ansatz nach dem Muster „eine Größe für alle“ passt sich selten dem fachlichen Zusammenhang an. Regeln werden einheitlich durchgesetzt, selbst wenn Teams, Domänen und Daten stark verschieden sind. Rollen und Zuständigkeiten sind unklar, und die Entscheidungsfindung ist oft vom tatsächlichen Geschäftsbetrieb abgekoppelt.

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In der Folge wird Governance zur Hürde, langsam, bürokratisch und schlecht auf die Strategie abgestimmt.

• Eine Größe für alle: Governance wird einheitlich von einer zentralen Stelle angewandt, ohne sich verschiedenen fachlichen Zusammenhängen anzupassen.
• Geringe Beteiligung der Fachbereiche: Governance gilt oft als Aufgabe der IT oder der Rechtsabteilung, ohne Beitrag aus den Fachbereichen. Diese Trennung bremst die Nutzung und führt zu Regeln, die nicht zur betrieblichen Wirklichkeit passen.
• Kein Blick auf Innovation: Governance gilt als Hürde statt als Stütze für Innovation.
• Eingeschränkte Skalierbarkeit: Zentralisierte, starre Modelle skalieren schlecht, wenn Menge, Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten zunehmen. Sie schaffen Engpässe und machen Governance über verteilte Umgebungen hinweg schwer zu halten.
• Auf Kontrolle ausgerichtet: Starre Regeln haben Vorrang vor Beweglichkeit oder Reaktionsfähigkeit.
• Abgekoppelte Entscheidungsrechte: Rollen und Zuständigkeiten in der Governance sind nicht klar bestimmt oder nicht daran ausgerichtet, wie Entscheidungen tatsächlich getroffen werden.
• Passiv und von Compliance getrieben: Governance reagiert nur und widmet sich vor allem dem Vermeiden von Problemen mit der Aufsicht.

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Wie moderne Governance aussieht

Moderne Unternehmen brauchen dagegen ein neues Modell für Governance. Eines, das anpassungsfähig, beweglich und auf verschiedenen fachlichen Bedarf zugeschnitten ist. Das heißt, sich zu einem Modell hin zu bewegen, das je nach Zusammenhang mehrere Stile der Governance trägt und Innovation sowohl im Kern des Unternehmens als auch an seinen Rändern fördert. Wirksame Governance muss heute beweglich genug sein, um über verschiedene Teams, Domänen und externe Partner hinweg zu funktionieren, als Teil einer umfassenderen Strategie für Unternehmen und Ökosystem.

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Dieses auf die Zukunft gerichtete Modell betont außerdem, wie wichtig klar bestimmte, verteilte Entscheidungsrechte sind, die formale Zuständigkeit mit echtem fachlichem Wert verbinden. Governance sollte nicht länger nur als Weg gesehen werden, Fehlschläge zu verhindern, sondern als Mittel, um aktiv Gelegenheiten zu erkennen und Risiken zu steuern. Statt auf Compliance ausgerichtet und reagierend zu sein, ist moderne Governance vorausschauend, reaktionsschnell und fester Bestandteil davon, mit Daten Wert zu schaffen.

• Am Zusammenhang ausgerichtete, anpassungsfähige Modelle: Governance nutzt mehrere Stile, zugeschnitten auf fachlichen Bedarf, Datenarten und Risikostufen. Statt eines Ansatzes für alle passt sie sich beweglich an Anwendungsfall, Domäne und Reife der Nutzer an.
• Starke Beteiligung der Fachbereiche: Fachbereiche sind nicht bloß passive Empfänger von Regeln der Governance, sondern gestalten und pflegen sie aktiv mit.  
• Governance, die Innovation ermöglicht: Governance ist so entworfen, dass sie Innovation trägt und beschleunigt, statt sie einzuschränken.
• Skalierbar und bereit für das Ökosystem: Gebaut, um über hybride Umgebungen, Cloud und Partner hinweg zu skalieren und dabei Zusammenarbeit über Grenzen hinweg zu unterstützen.
• Bewegliche und dynamische Rahmenwerke: Sie entwickeln sich fortlaufend mit Geschäft und Technik weiter und tragen neue Plattformen, Datenprodukte, fachliche Prioritäten und Organisationsstrukturen.
• Abgestimmte und verteilte Entscheidungsrechte: Die Entscheidungsbefugnis ist klar bestimmt und liegt bei denen, die den Daten und dem Wert, den sie schaffen, am nächsten sind.  
• Vorausschauend und an Gelegenheiten ausgerichtet: Governance geht über Compliance hinaus und steuert Gelegenheit wie Risiko aktiv. Sie hilft Unternehmen, neue Wertströme zu erkennen, schneller auf Marktveränderungen zu antworten und aufkommende Herausforderungen mit Daten vorwegzunehmen.

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Wesentliche Fähigkeiten, die Sie von einer Plattform für Data Governance erwarten sollten

Die richtige Plattform zu wählen heißt sicherzustellen, dass sie sowohl den heutigen Bedarf an Governance als auch die Komplexität von morgen trägt. Das sind die unverzichtbaren Fähigkeiten einer modernen Lösung für Data Governance:

• Katalogisierung von Daten: Die Kernfunktion, um Metadaten zu bündeln, Fachbegriffe zu verknüpfen und das Auffinden von Daten zu tragen.
• Management der Datenqualität: Werkzeuge, um Richtigkeit, Vollständigkeit und Einheitlichkeit von Daten zu überwachen, zu bewerten und zu verbessern.
• Data Lineage und Wirkungsanalyse: Der Überblick, woher Daten kommen, wie sie sich verwandeln und wie sie genutzt werden.
• Datenverantwortung und Stewardship: Rollenbasierte Zugriffskontrolle, Zuweisung von Verantwortung und Fähigkeiten für Zusammenarbeit.
• Verwaltung von Richtlinien: Die Möglichkeit, Regeln und Standards der Governance über den Lebenszyklus der Daten hinweg zu bestimmen, durchzusetzen und zu überwachen.
• Sicherheit und Compliance: Eingebaute Werkzeuge, um sensible Daten einzustufen, Zugriff zu steuern und die Ausrichtung an der Aufsicht sicherzustellen.
• Zusammenarbeit und Dokumentation: Unterstützung für das Festhalten von Wissen, den Aufbau eines Glossars und die Einbindung in Abläufe.

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Warum die meisten Lösungen Ihren Bedarf nicht treffen

Bis 2027 werden 80 % der Vorhaben zur Governance von Daten und Analyse scheitern. Nicht wegen schlechter Werkzeuge oder Strategien, sondern weil es keine echte Dringlichkeit gibt, sie zum Laufen zu bringen. Das sagt Gartner voraus.

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Viele Unternehmen behandeln Data Governance wie irgendein anderes Routinevorhaben. Doch ohne eine echte Krise, etwa einen größeren Datenabfluss, eine Strafe der Aufsicht oder einen geschäftlichen Fehlschlag, fehlen ihnen der Antrieb und die Rückendeckung der Führung, um wirkliche Veränderung voranzutreiben.

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Nach dem Gartner-Analysten Saul Judah müssen Unternehmen entweder auf eine echte Krise antworten oder ein Gefühl der Dringlichkeit erzeugen (eine „herbeigeführte Krise“), um Governance voranzubringen. Ohne das kommen die Bemühungen oft ins Stocken oder verlieren den Fokus.

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Das Problem kann auch daher rühren, dass ein zu komplexes Werkzeug gewählt wurde, dessen Einführung und Akzeptanz lange dauert. Wenn etwas zu lange dauert, sinkt meist der Antrieb. Es hilft, rasch Ergebnisse zu sehen.

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Sehen wir genauer hin.

Die meisten Plattformen für Data Governance am heutigen Markt sind für Unternehmen entworfen, die bereits eine ausgereifte Governance haben, üblicherweise Stufe 3 oder höher auf der Skala der Reife im Umgang mit Daten.

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Diese Plattformen sind für große Unternehmen mit etablierten Teams für Governance, komplexen Anforderungen der Aufsicht und jahrelanger Erfahrung mit Daten gebaut. Doch hier liegt das Problem: Die meisten Unternehmen sind noch nicht dort. Die Mehrheit steht noch am Anfang ihres Weges in der Data Governance, und die Komplexität dieser Werkzeuge arbeitet oft gegen sie.

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Viele dieser Einführungen scheitern, weil die Software für den frühen Einstieg zu komplex ist. Unternehmen brauchen Werkzeuge, die ihnen helfen, schnell und einfach eine grundlegende Schicht für Governance aufzubauen. Trägt das Werkzeug diesen ersten Schritt nicht mit Einfachheit und Anpassungsfähigkeit, kommt das Vorhaben wahrscheinlich ins Stocken.

Was Dawiso zum besten Werkzeug für Data Governance in der modernen Datenlandschaft macht

A) Eine einheitliche Plattform, gebaut für die moderne Datenlandschaft

Während Daten in jedem Geschäftsprozess wichtiger werden, brauchen Unternehmen ein Management von Metadaten, das Governance aus mehreren Blickwinkeln trägt. Genau das leistet Dawiso, indem es verbindet:

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1. Data Catalog und Data Governance

Diese Säule trägt die Grundprinzipien Verantwortung, Zugänglichkeit und Vertrauen. Dazu gehört, Datenverantwortung, Rollen im Stewardship, Nutzungsrichtlinien, Einstufungen und Zugriffsrechte zu führen. Ein fachlich ausgerichteter Datenkatalog sorgt dafür, dass Menschen im ganzen Unternehmen verstehen, welche Daten es gibt, was sie bedeuten und wie sie verantwortungsvoll zu nutzen sind.

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2. Technischer Data Catalog und Lineage

Während Governance von Richtlinien spricht, widmet sich der technische Katalog Struktur und Bewegung. Er umfasst die Übernahme von Metadaten, das Verfolgen von Datenflüssen und Transparenz auf Systemebene. Data Lineage zeigt, wie Daten von der Quelle bis zum Dashboard wandern, und hilft Nutzern, Fehler zu suchen und nachzuverfolgen und Vertrauen in die Ergebnisse aufzubauen.

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3. Wissensmanagement und der Entwurfsprozess für Daten

Diese dritte Schicht wird oft übersehen und hält das „Warum“ hinter den Daten fest. Sie erlaubt Teams, Fachbegriffe zu dokumentieren, Logik zu erklären, Annahmen zu teilen und Strukturen gemeinsam zu entwerfen. Dieses Wissen ist wesentlich, um neue Teammitglieder einzuarbeiten, Definitionen abzustimmen und Einheitlichkeit über Domänen hinweg zu halten.

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Im Zentrum dieser drei Fähigkeiten liegt die eigentliche Stärke einer Plattform aus einer Hand: die Möglichkeit, Governance, technische Infrastruktur und das Teilen von Wissen in einer einzigen Umgebung zu verbinden. Statt Nutzer durch mehrere Werkzeuge zu schicken oder sie mit uneinheitlicher Dokumentation ringen zu lassen, strafft eine einheitliche Lösung die Zusammenarbeit, erhöht die Produktivität und baut Vertrauen zwischen technischen und fachlichen Teams auf.

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B) Dawiso passt zu jeder Größe

Dawiso passt zu großen Unternehmenskunden, zum Mittelstand und auch zu jungen Unternehmen ohne jede Erfahrung mit Data Governance. Anders als viele Werkzeuge bietet Dawiso eine umfassende Lösung ohne unnötige Komplexität. Es ist so entworfen, dass es sowohl für fortgeschrittene Unternehmen als auch für Einsteiger funktioniert. Es ist schnell eingeführt, nutzerfreundlich und beweglich und hilft Ihnen, rasch echte Ergebnisse zu sehen.

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C) Bezahlbar, zugänglich und für Zusammenarbeit gebaut

Data Governance sollte kein Luxus sein. Mit Dawiso können sich Unternehmen jeder Größe eine leistungsfähige Plattform leisten, die alle dazu einlädt, von Analystinnen bis zu Führungskräften im Fachbereich, zu einem gemeinsamen Verständnis beizutragen. Echte Datendemokratisierung heißt gemeinsamer Zugang, gemeinsames Wissen und gemeinsamer Erfolg.  

Wenn Sie den vollständigen Vergleich sehen möchten, besuchen Sie unseren umfassenden Leitfaden zum Vergleich von Datenkatalogen.

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Ist es klug, mit der Investition in Data Governance zu warten?

Nein. Je später Sie anfangen, desto komplexer wird Ihre Datenumgebung und desto schwerer ist sie aufzuräumen. Früh zu beginnen gibt Ihnen die Gelegenheit, grundlegende Standards zu setzen, Zuständigkeiten zu klären und künftiges Durcheinander zu vermeiden.

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Bauen Sie Ihre ersten Inhalte rasch auf, ohne sich um lange Einführungszeiten zu sorgen. Fangen Sie mit einer kleinen Gruppe von Unterstützern an, Ihren frühen Nutzern. Richten Sie sich auf deren konkreten Bedarf, erkennen Sie, wo der Wert liegt und wie Sie ihn wirksam treffen. Beginnen Sie damit, Ihre Datensätze zu scannen und Begriffe in ein Business Glossary und in die Dokumentation zu übernehmen. Die Gemeinschaft können Sie später erweitern.

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Selbst eine leichtgewichtige Struktur für Governance, heute begonnen, ist besser als ein fortgeschrittenes Werkzeug, das zu spät eingeführt wird. Während Ihr Unternehmen wächst, wächst auch Ihre Reife in der Governance. Und mit dem richtigen Fundament wird dieses Wachstum schneller, glatter und sicherer.

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