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Data Governance (Datenverwaltung)

oder auch Daten-Governance, Datenverwaltung

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Data Governance umfasst die Regeln und Zuständigkeiten dafür, wie Daten in einer Organisation entstehen, benutzt, geschützt und gelöscht werden. Der Begriff ist älter als die KI und stammt aus der Datenverwaltung großer Betriebe.

Data Governance (Datenverwaltung)

Die Regeln und Zuständigkeiten dafür, wie Daten in einer Organisation entstehen, benutzt und gelöscht werden.
Beispiel: „Die Data Governance klärte zuerst die einfachste Frage: Wem gehört welcher Datenbestand?“

Was allgemein dazugehört: ein Verzeichnis der Bestände, je Bestand eine zuständige Person, Festlegungen zu Qualität, Zugriff, Aufbewahrung und Löschung, dazu ein einheitliches Begriffsverständnis.

Bei KI kommen drei Fragen hinzu: Welche Bestände dürfen ins Training, welche in eine Wissensbasis, und woher stammt das Material, siehe Data Provenance.

Warum KI die Anforderungen erhöht

Weil Daten plötzlich an Stellen landen, für die sie nie gedacht waren. Ein Dokument, das jahrelang in einem Ordner lag, wird in eine Wissensbasis aufgenommen und ist danach über eine Suche für jeden Mitarbeiter sichtbar. Ohne eine Festlegung zu Zugriff und Zweck entstehen auf diesem Weg Zugänge, die niemand beschlossen hat.

Was in kleinen Betrieben davon bleibt

Die vier wichtigsten Punkte. Eine Liste der Bestände, je Bestand eine zuständige Person, eine Angabe zur Löschfrist und eine Festlegung, was in KI-Werkzeuge hineindarf. Das passt auf eine Seite und beantwortet die Fragen, die in Projekten tatsächlich aufkommen; alles Weitere ist Sache größerer Häuser.

Wie es mit dem Datenschutz zusammenhängt

Es ist weiter gefasst. Der Datenschutz regelt personenbezogene Daten und ist Pflicht; diese Verwaltung umfasst auch Betriebsgeheimnisse, Messreihen und Inhalte, bei denen niemand betroffen ist, und sie ist freiwillig. In der Praxis liefert die eine die Grundlage für die andere: Das Verzeichnis der Verarbeitungen ist der Anfang der Liste.

Woran es im Alltag scheitert

An der Zuständigkeit. Regeln aufzuschreiben ist schnell erledigt, eine Person je Bestand zu benennen nicht, weil damit Verantwortung verbunden ist. Ohne diese Benennung bleibt das Papier wirkungslos, und genau daran erkennt man, ob eine Organisation die Sache ernst meint.

Siehe auch:

Data Provenance (Datenherkunft)

Die dokumentierte Herkunft der Daten, mit denen ein KI-Modell trainiert oder gefüttert wird.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Datenschutz bei KI-Tools

Die Frage, welche personenbezogenen Daten in ein KI-Werkzeug dürfen und auf welcher Grundlage.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Trainingsdaten

Die Beispiele, aus denen ein KI-Modell seine Regeln ableitet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Inventar

Eine Liste aller KI-Systeme, die in einem Unternehmen im Einsatz sind, samt Zweck und Verantwortung.

#Künstliche Intelligenz (KI)

KI-Richtlinie (AI Policy)

Die schriftliche Hausregel, welche KI-Werkzeuge mit welchen Daten wofür benutzt werden dürfen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Annotation (Trainingsdaten)

Das Versehen von Trainingsdaten mit der Angabe, was darauf zu sehen oder zu lesen ist.

#Künstliche Intelligenz (KI)