Ihre Herausforderungen

• Niemand kann verbindlich sagen, wem welche Daten gehören und wer über ihre Nutzung entscheidet.
• Klassifizierung, Verzeichnis der Bearbeitungstätigkeiten und Archivierung werden in getrennten Listen geführt.
• KI-Vorhaben stocken, weil Ownership, Klassifizierung und Datenqualität ungeklärt sind.
• Datenschutzgesetz und branchenspezifische Vorgaben verlangen Nachweise, die heute mühsam zusammengesucht werden.

Was Sie erhalten

• Eine Datenlandkarte mit Geschäftsobjektmodell, gepflegt im EAM-Werkzeug und vernetzt mit Prozessen und Applikationen.
• Ein Rollenmodell mit Data Owner, Data Steward und einem Gremium mit klaren Entscheidkompetenzen.
• Eine Kategorisierung und Klassifizierung mit Regeln, welche Daten wohin dürfen, zum Beispiel in die Cloud.
• Ein Verzeichnis der Bearbeitungstätigkeiten, das aus den Geschäftsobjekten entsteht.
• Eine Weisung Data Governance und eine Roadmap mit Bezug zu Ihrer Datenplattform und Ihren KI-Vorhaben.

Worauf es ankommt

Data Governance gehört zur Unternehmensarchitektur. Klassifizierung, Owner, Aufbewahrungsfristen und Bearbeitungszwecke hängen als Merkmale an den Geschäftsobjekten. So entsteht eine einzige gepflegte Grundlage, auf die Architektur, Informationssicherheit, Datenschutz und Compliance zugreifen. Wir gehen iterativ vor und vertiefen dort, wo ein konkretes Vorhaben es braucht, etwa eine Cloud-Migration oder eine Datenplattform. Die Fachbereiche arbeiten von Anfang an mit, denn Verantwortung für Daten lässt sich nicht verordnen.

Mögliches Ergebnis

Für Ihre Kerndomänen sind Geschäftsobjekte, Owner und Schutzbedarf geklärt. Ein Data Council entscheidet über Nutzung und Zugriff, und neue KI-Vorhaben starten auf einer geprüften Datengrundlage.

Ihre Optionen, neutral bewertet

Unser Framework lehnt sich an DAMA-DMBOK, CMMI und DCAM an. Für Datenlandkarte und Klassifizierung kennen wir die gängigen Werkzeuge wie LUY, LeanIX, Ardoq, ADOIT oder Microsoft Purview. An keinem Anbieter verdienen wir.