Wie Automatisierung im Datenkatalog Stunden spart

Was ist automatisierte Data Governance?

Automatisierte Data Governance heißt, wiederkehrende Aufgaben der Governance durch Automatisierung erledigen zu lassen. Die Menge der täglich entstehenden Daten wächst in nie gekanntem Tempo. Nach jüngsten Schätzungen entstehen täglich 402,74 Millionen Terabyte an Daten. Das macht es für Unternehmen schwerer, sie zu steuern, zu kontrollieren und wirksam zu nutzen. Sich allein auf Abläufe von Hand zu stützen ist in dieser Größenordnung nicht mehr realistisch.

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Klassisch haben Governance-Teams die Aufgabe mit Checklisten, Freigaben und Aufsicht von Hand bewältigt. Diese Wege sind nötig, doch sie haben oft den Eindruck erzeugt, Data Governance sei einengend und mehr auf Kontrolle als auf Nutzen gerichtet.

Viel Aufwand fließt weiterhin in wiederkehrende Handarbeit: Objekte kennzeichnen, Verantwortliche zuweisen, Abläufe aktualisieren oder dafür sorgen, dass Merkmale richtig gepflegt sind. Diese Aufgaben sind wesentlich, doch sie kosten wertvolle Zeit und erhöhen die Fehlergefahr, wenn sie uneinheitlich erledigt werden.

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Zu oft verwechseln Analystinnen und Analysten Beschäftigtsein mit Produktivität. Einen Tag mit Prüfungen von Hand, Kopieren und endlosen Aktualisierungen zu füllen mag nach harter Arbeit aussehen, doch es bringt das Geschäft nicht voran. Echte Produktivität in der Data Governance entsteht daraus, Erkenntnisse zu ermöglichen, Entscheidungen zu tragen und Wirkung zu erzielen.

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Mit automatisierter Data Governance befreien Unternehmen ihre Data Stewards und Governance-Gremien von Routineaktualisierungen und geben ihnen mehr Zeit für Strategie, Zusammenarbeit und Entscheidungen auf Datengrundlage. Das Ergebnis ist ein Ablauf der Governance, der nicht nur verlässlicher ist, sondern auch weit besser mitwächst.

Die Grenzen der Handarbeit in der Data Governance

Jeder Data Steward kennt den Frust wiederkehrender Aufgaben. Objekte einzeln kennzeichnen. Zustände im Ablauf von Hand aktualisieren. Dutzenden Begriffen die richtigen Verantwortlichen zuweisen. Kolleginnen und Kollegen hinterherlaufen für Freigaben oder Prüfungen der Compliance.

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Einzeln wirken diese Aufgaben klein, fünf Minuten hier, zehn Minuten dort. Doch über Dutzende Datensätze, Berichte und Dashboards hinweg summieren sich die Stunden rasch. Ehe man sich versieht, frisst Routinearbeit in der Governance einen erheblichen Teil der Woche.

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Ohne Automatisierung sind Unternehmen stark darauf angewiesen, dass Menschen die Regeln der Governance im Kopf haben und befolgen. Das führt häufig zu:

• uneinheitlich aktualisierten Metadaten
• Verzögerungen bei Abläufen und Freigaben
• wiederholten Prüfungen von Datenqualität und Compliance
• weniger Kapazität für Vorhaben auf Datengrundlage

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Anpassbare Automatisierung in Dawiso

Die Automatisierung von Dawiso ist darauf angelegt, wiederkehrende Aufgaben zu beseitigen und Regeln der Governance einheitlich durchzusetzen.  

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Regeln zur Automatisierung folgen einer einfachen Logik: Trigger → Stream → Action.

• Trigger oder Zeitplan: Sie bestimmen, wann eine Regel läuft (etwa ereignisgesteuert, wenn sich ein Objekt ändert, oder täglich um Mitternacht).
• Stream: Filter und Bedingungen grenzen die betroffenen Objekte ein (etwa nur fachliche Begriffe im Zustand Draft).
• Action: Hier liegt der geschäftliche Nutzen. Sie legen fest, was als Nächstes geschieht, etwa Merkmale aktualisieren, Zustände im Ablauf ändern, Benachrichtigungen senden oder Objekte zwischen Bereichen kopieren.

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Dieser flexible Ansatz sorgt dafür, dass sich die Automatisierung auf das Governance-Modell jedes Unternehmens zuschneiden lässt, spart wöchentlich Stunden und hält die Metadaten sauber und verlässlich.

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Automatisierung in der Praxis

Sie bestimmen, wann und wie Regeln greifen, welche Objekte sie betreffen und welche Aktionen folgen. Ob Benachrichtigungen, Änderungen an Zuständen, Zuweisung der Verantwortung oder das Durchsetzen von Regeln für Merkmale: Dawiso passt sich Ihrem Bedarf an Governance an. Statt einer Lösung von der Stange entscheiden Sie, wie die Automatisierung Ihre Abläufe stützt, sodass Governance zugleich mitwächst und auf Ihr Unternehmen zugeschnitten bleibt.

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Aktionen:

1. Benachrichtigung senden
2. Änderungen im Ablauf
3. (genauen) Wert setzen
4. Daten in einen anderen Bereich kopieren

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1. Benachrichtigungen

Bisher: ständig auf Änderungen prüfen oder von Hand erinnern.

Neu: Benachrichtigungen gehen automatisch an die richtigen Personen zur richtigen Zeit.

Beispiel:  

• Wird ein fachlicher Begriff auf „Review“ gesetzt, benachrichtigt Dawiso automatisch den zuständigen Steward zur Freigabe, mit einem eigenen Hinweis.
• Überwachung von SLA-Fristen (Finanzsektor): Finanzinstitute sind auf rechtzeitige Aktualisierungen angewiesen, um interne und aufsichtsrechtliche Berichtsstandards einzuhalten (etwa BCBS 239). Fristen aus Leistungsvereinbarungen (SLA) werden oft verfehlt, ohne dass es jemand bemerkt, was Verstöße gegen die Compliance riskiert. Die Überwachung von SLA-Fristen zu automatisieren sichert die Rechenschaft und erlaubt rasches Gegensteuern.

• Übergang nach Review, wenn die Metadaten vollständig sind (Vertriebsstrategie): Vertriebsteams erstellen und pflegen oft strategische Dokumente, die vor dem Abschluss eine saubere Klassifizierung und Prüfung brauchen. Fehlen die nötigen Metadaten, kann die Freigabe ins Stocken geraten und sich verzögern. Mit dieser Automatisierung wandert das Dokument in den Zustand Review zur Prüfung, sobald alle wesentlichen Felder gefüllt sind (etwa Inhalt, Verantwortung, Labels und Klassifizierung).  

• Freigegebene Objekte nach Kommentaren oder Änderungen wieder öffnen: Werden Merkmale freigegebener Objekte geändert oder kommen neue Kommentare hinzu, sollte das Objekt erneut geprüft werden. Ohne Automatisierung könnten solche Aktualisierungen unbemerkt bleiben und die Datenqualität beeinträchtigen oder undokumentierte Änderungen in vertrauenswürdige Quellen bringen.

Diese Regel sorgt dafür, dass freigegebene Inhalte vertrauenswürdig bleiben und jede Änderung ordentlich geprüft wird, bevor sie wieder angenommen wird.

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2. Änderungen im Ablauf

Bisher: Objekte einzeln von Hand durch die Zustände schieben.

Neu: Objekte rücken automatisch vor, sobald die Bedingungen stimmen.

Beispiel:  

• Sind Beschreibung und Verantwortung gefüllt, setzt Dawiso das Objekt ohne Zutun von Draft auf In Review.
• Auch bedingte Abläufe lassen sich automatisieren, etwa: Geben zwei Prüfende eine Änderung an der Dokumentation frei, wandert der Ablauf automatisch in den Zustand Approved.  

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3. Werte setzen

Bisher: darauf vertrauen, dass alle Regeln für Merkmale einheitlich anwenden.

Neu: Merkmale werden automatisch nach den Regeln der Governance aktualisiert.

Beispiele:

• Wird ein Datenprodukt als Obsolete gekennzeichnet, wechselt sein Merkmal für die Reife von Production auf Deprecated.

• Beim Auslesen einer neuen Datenbank kann Dawiso alle zugehörigen Objekte (Eingangstabellen, Quellobjekte) automatisch als DSGVO-sensibel klassifizieren, wenn eine Tabelle personenbezogene Daten (PII) enthält.

• Standardbeschreibung ergänzen: Wer neue Objekte anlegt, schiebt die Dokumentation oft weit nach hinten. Um leere Felder zu vermeiden und die Sichtbarkeit zu verbessern, lassen sich eine Standardbeschreibung und ein Label zur Nachverfolgung sofort setzen.

• Die Verantwortung lässt sich nach Domäne zuweisen, sodass alle Begriffe eines Bereichs automatisch die richtige Verantwortung tragen.
• Interne Vorgaben zur Nummerierung der Dokumentation lassen sich durchsetzen und erzeugen Kennungen wie CZ-18-08-2025-001.

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4. Daten zwischen Bereichen kopieren

Bisher: dasselbe Objekt für verschiedene Teams oder Sparten mehrfach anlegen.

Neu: Objekte werden automatisch dorthin kopiert, wo sie gebraucht werden.

Beispiel: Wird ein Objekt in einem globalen Bereich angelegt, kopiert Dawiso es automatisch in alle einschlägigen Bereiche der Sparten, damit alles einheitlich bleibt.

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Weitere Funktionen in Dawiso für automatisierte Data Governance

Automatisierung in Dawiso beschränkt sich nicht auf die genannten einstellbaren Regeln. Viele weitere Funktionen der Plattform helfen ebenfalls, Handarbeit zu beseitigen und Abläufe der Governance wirtschaftlich zu halten. Diese Möglichkeiten greifen mit der anpassbaren Automatisierung ineinander und lassen Ihnen die Wahl, wie weit Sie die Automatisierung treiben wollen.

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1. Automatisch erzeugte interaktive Data Lineage

Lineage von Hand zu verfolgen ist langsam, komplex und fehleranfällig. Dawiso parst SQL automatisch und baut daraus interaktive Lineage-Diagramme, die ein vollständiges Bild der Datenflüsse geben, ohne dass jemand von Hand zuordnen müsste. Besonders wertvoll ist das in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, wo Lineage für den Nachweis der Compliance entscheidend ist.

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Beispiel: Will ein Nutzer aus den Fachbereichen einen Datensatz ändern, sorgt sich aber um die nachgelagerte Wirkung, zeigt die automatisch erzeugte Lineage sofort, welche Dashboards, Berichte oder Tabellen davon abhängen, ohne dass die Entwicklung gefragt werden muss.

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2. Automatische Verknüpfung über die Dokumentation hinweg

Die automatische Verknüpfung in Dawiso verbindet Begriffe, KPIs und Objekte sofort über Ihre gesamte Dokumentation hinweg. Jeder definierte Begriff, der im Text vorkommt, wird unterstrichen und mit seinem Glossareintrag oder dem zugehörigen Objekt verknüpft. Dabei erkennt sie sogar Varianten und schlägt die richtige Verknüpfung von selbst vor.

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Beispiel: Nennen Sie einen KPI in Ihrem Bericht, und Dawiso verknüpft ihn mit seiner offiziellen Definition im Business Glossary. Ein Klick gibt den vollen Zusammenhang, ganz ohne Verknüpfen von Hand.

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3. Automatische Einordnung von Daten im Datenmodell

Große Datenbestände zu ordnen kostet oft Tage an Sortierarbeit von Hand. Die KI-gestützte Erzeugung von Domänen in Dawiso wertet Namenskonventionen und Muster in den Metadaten aus und fasst Tabellen und Spalten automatisch zu sinnvollen Gruppen zusammen.

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Beispiel: Spalten wie Customer_Id, ClientId und CustomerIdentification werden als Teil der Domäne „Customer ID“ erkannt, was Personentage an Handarbeit spart und das Modell einheitlich hält.

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4. KI-gestütztes Schreiben

Dokumentation zu erstellen und zu pflegen kann zäh sein. Die KI-Werkzeuge von Dawiso (Help Me Write und AI Summary) erzeugen und schärfen Definitionen, Beschreibungen und Zusammenfassungen in natürlicher Sprache.

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Beispiel: Mitwirkende können Begriffe für das Business Glossary oder Definitionen für Berichte sofort entwerfen, die Schreibblockade überwinden und Ton und Stil über die Plattform hinweg einheitlich halten.

5. Vererbung von Beziehungen

Verantwortung und Betreuung müssen nicht Objekt für Objekt gesetzt werden. In Dawiso können Beziehungen zwischen Nutzern und Objekten automatisch nach unten durchgereicht werden.

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Beispiel: Weisen Sie einer Domäne im Business Glossary eine Verantwortung zu, und derselbe Steward gilt automatisch für alle Begriffe darunter, ohne Wiederholung von Hand.

6. Massenbearbeitung

Statt Einträge einzeln zu aktualisieren, lassen sich in Dawiso Änderungen unmittelbar aus der Übersichtstabelle auf ganze Gruppen von Objekten anwenden.

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Beispiel: Mehrere Begriffe auswählen und ihren Status in einem Zug auf Approved setzen, statt Dutzende Schritte zu gehen.

7. Kluges Filtern

Filter passen sich in Dawiso dynamisch an und bieten nur die Auswahl, die nach den vorherigen Entscheidungen noch sinnvoll ist.

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Beispiel: Wenn Sie die Verantwortung nur innerhalb des Marketingteams zuweisen wollen, schlägt der nächste Filterschritt nur Kolleginnen und Kollegen aus dem Marketing vor, nicht das ganze Unternehmen.

8. Automatische Nachbearbeitung nach dem Laden

Nachdem Metadaten übernommen wurden, kann Dawiso automatische Nachbearbeitungsschritte ausführen, um Merkmale, Abläufe oder Beziehungen zu aktualisieren, ohne dass jemand von Hand prüfen muss.

9. Data Factory Automation (DFA)

Für anspruchsvolle Fälle tragen Dawiso Packages die Automatisierung bis auf die Ebene der Datenbank. Vorbereitete SQL-Skripte lassen sich an Ladevorgänge binden und lösen bestimmte Aktionen aus, sobald die Übernahme abgeschlossen ist.  

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Beispiel: Nachdem neue Daten geladen wurden, kann ein Skript Zustände im Ablauf aktualisieren, Merkmale füllen oder Objekte nach festgelegten Regeln verbinden. Das verlangt zwar Erfahrung mit Dawiso beim Einrichten, erlaubt aber eine sehr genau zugeschnittene Automatisierung unmittelbar in der Datenbankschicht.

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Warum Automatisierung die Zukunft der Data Governance ist

Da Unternehmen mehr Daten erzeugen und steuern als je zuvor, sind Abläufe der Governance von Hand nicht mehr tragfähig. Je mehr Menschen sich merken, aktualisieren und von Hand durchsetzen müssen, desto größer werden die Gefahr von Widersprüchen und Fehlern und die vergeudete Zeit.

Automatisierung in der Data Governance löst das, weil wiederkehrende Aufgaben verlässlich und in großem Maßstab erledigt werden. Von einstellbaren regelbasierten Abläufen über automatisch erzeugte Lineage und KI-gestützte Dokumentation bis zur Massenbearbeitung gibt Dawiso Ihnen die Werkzeuge, Governance wirtschaftlich zu halten, ohne die Kontrolle zu verlieren.

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Indem sie die Last der Aktualisierungen von Hand verringert, erlaubt die Automatisierung Analystinnen, Stewards und Fachbereichen, sich auf das zu richten, worauf es ankommt: die Datenqualität zu heben, die Compliance zu sichern und Erkenntnisse zu liefern. Das Ergebnis ist eine Governance, die widerspruchsfrei ist, gemeinsam getragen wird und im ganzen Unternehmen mitwächst.

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Mit Dawiso macht Automatisierung Sie nicht „bequem“, sie macht Sie effizient. Und in der Data Governance ist Effizienz der Schlüssel dazu, die Praxis auszuweiten, ohne unnötigen Aufwand aufzubauen.

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Automatisierung der Data Governance: weiterführende Beiträge

Techniken der Data Lineage. Was ist Data Lineage, und welche Methoden der Extraktion nutzen wir?

Dawiso 2025.5 LTS: Update bringt klügere Automatisierung

Dawiso Business Glossary

Dawiso Data Catalog

Dawiso Interactive Data Lineage

KI-gestützte Funktionen von Dawiso

Schwierigkeiten in der klassischen Datenmodellierung und die Lösungen von Dawiso

Tutorials zur Automatisierung

Regeln zur Automatisierung

Dokumentation zu Packages

Nutzerdokumentation Dawiso 2025.5 LTS

Dokumentation zum Datenmodell