Warum Data Governance dein BI–Fundament ist

Benjamin Auer23.2.2026

Vom Reporting Tool zur verlässlichen Steuerungsgrundlage.

Inhalt

Was bedeutet Data Governance in BI konkret?
Governance–Strategie: Rollen, Regeln, Prozesse
Datenqualität und Compliance in BI
Self–Service BI steuern ohne Wildwuchs
Best Practices: 5 Schritte zum Governance–Framework
Die wichtigsten Tools für deine Data Governance in BI
Fazit

Das Wichtigste in Kürze

Data Governance ist das Fundament der BI, da sie Vertrauen in die Zahlen schafft und verhindert, dass gleiche Begriffe unterschiedliche Bedeutungen haben.
Sie wirkt als Produktivitätshebel, indem sie Abstimmungszeit und Fehlentscheidungen reduziert und dadurch BI skalierbar macht.
Drei Kernbereiche machen Data Governance konkret: die Festlegung einer gemeinsamen „Wahrheit“ (Strategie), klare Rollen und Change-Prozesse (Betrieb) und sichere Nutzung durch Standards (Nutzung).

BI kann heute fast jedes Team: Dashboards bauen, Datenquellen anbinden, KPIs visualisieren. Das Problem entsteht nicht bei der Technik, sondern bei der Frage: Kannst du den Zahlen vertrauen – und trefft ihr damit die gleichen Entscheidungen? Genau hier wird Data Governance zum Fundament.

Ohne Governance passiert in BI schnell das Gleiche wie in vielen Excel–Welten: gleiche Begriffe, unterschiedliche Bedeutungen. "Umsatz", "aktive Kund*innen" oder "Conversion" werden je nach Bereich anders berechnet. Dann hast du nicht ein Reporting–Problem, sondern ein Steuerungsproblem. Diskussionen drehen sich um Definitionen, nicht um Maßnahmen.

Data Governance löst das, indem sie Regeln schafft, die BI skalierbar machen:

Einheitliche Begriffe und Kennzahlen: Was zählt wann und warum?
Verlässliche Datenquellen: Welche Daten sind "offiziell" und welche nur explorativ?
Klare Verantwortlichkeiten: Wer entscheidet über Definitionen, Qualität und Freigaben?

Der Nutzen ist messbar: weniger Zeit für Abstimmungen, weniger Fehlentscheidungen, mehr Tempo in Optimierung und Planung. Vor allem wird BI damit anschlussfähig für Self–Service: Wenn Teams eigenständig auswerten sollen, brauchen sie Leitplanken, sonst entsteht Wildwuchs aus Schatten–Dashboards und widersprüchlichen Reports.

Ich sehe Data Governance deshalb nicht als Bürokratie, sondern als Produktivitätshebel. Sie sorgt dafür, dass BI nicht nur hübsch aussieht, sondern zuverlässig wirkt: ein gemeinsamer Blick auf die Realität – als Grundlage für Budgetentscheidungen, Forecasts und Prioritäten.

Was bedeutet Data Governance in BI konkret?

Wenn du "was ist Data Governance in BI?" beantworten willst, hilft ein Blick auf drei Ebenen. Governance ist der Rahmen, der dafür sorgt, dass BI nicht nur Daten zeigt, sondern verlässlich steuert. Es geht um Standards, Verantwortlichkeiten und Entscheidungen darüber, wie Daten genutzt werden dürfen und sollen.

1) Strategie–Ebene: Was ist "wahr"?

Hier wird festgelegt, welche Kennzahlen und Begriffe gelten. Das klingt banal, ist aber der Kern: Was zählt als Umsatz? Wann ist ein Kunde "aktiv"? Welche Filter sind erlaubt? Dazu gehören KPI–Definitionen, Berechnungslogiken, gemeinsame Dimensionen sowie Regeln für eine "Single Source of Truth". Ziel ist, dass Teams nicht dieselben Fragen unterschiedlich beantworten, nur weil sie andere Datenquellen oder Formeln nutzen.

2) Betriebsebene: Wer trägt Verantwortung?

Governance funktioniert nur, wenn Ownership klar ist. Typisch ist eine Rollenlogik:

Data Owner*in verantwortet eine Daten–Domäne oder zentrale KPIs und entscheidet bei Zielkonflikten.
Data Stewardship hält Definitionen aktuell, moderiert Abweichungen und sorgt dafür, dass Standards im Alltag gelebt werden.
BI/IT setzt technische Leitplanken um: Modelle, Zugriffe, Dokumentation, Automatisierung.

Dazu kommt ein Change–Prozess: Neue Datenquellen, neue Felder, neue KPI–Logiken werden nicht "nebenbei" eingeführt, sondern mit klarer Prüfung, Freigabe, Versionierung und Dokumentation. So bleibt nachvollziehbar, warum sich Zahlen verändern.

3) Nutzungs–Ebene: Wie wird BI sicher skalierbar?

Auf dieser Ebene entscheidet sich, ob Self–Service BI funktioniert oder ob Wildwuchs entsteht. Gute Governance schafft Leitplanken:

Zertifizierte Datensätze als empfohlene Basis für Reports – in der Praxis nutze ich dafür oft ein Medallion–Schema: Bronze–Datensätze bilden Rohdaten ab, Silber–Datensätze sind bereinigt und vereinheitlicht, Gold–Datensätze sind fachlich modelliert und für Reporting freigegeben.
Namensregeln und Metadaten, damit Nutzer*innen verstehen, was sie sehen.
Qualitätschecks und Monitoring, damit Fehler früh auffallen und zugeordnet werden können.
Rechtekonzepte, die Zugriff ermöglichen, ohne sensible Daten zu streuen.

Kurz gesagt: Data Governance in BI verbindet gemeinsame Wahrheit, klare Verantwortung und sichere Nutzung. Damit wird BI vom Reporting–Tool zur Steuerungsgrundlage.

Governance–Strategie: Rollen, Regeln, Prozesse

Eine Governance–Strategie funktioniert nur, wenn klar ist, wer entscheidet, welche Standards gelten und wie Änderungen sauber umgesetzt werden. Damit BI skalierbar bleibt, nutze ich eine einfache Matrix, die Verantwortung und Ablauf sichtbar macht.

Governance–Matrix (Rollen × Regeln × Prozesse)

Bereich	Ziel	Rollen (Ownership)	Regeln/Standards	Prozesse (Ablauf)	Output
KPI-Definitionen	Eine Wahrheit je Kennzahl	Data Owner*in KPI, Data Steward, BI Lead	Glossar, Berechnungslogik, Filterregeln, KPI-Hierarchie	Antrag/Änderung – Review – Freigabe – Versionierung – Kommunikation	Zertifizierte KPI und Doku
Datenquellen	Verlässliche Quellen statt Schatten-Daten	Domain Owner, Data Engineer, Data Steward	"Single Source"-Regel, Source-Ranking (zertifiziert/experimentell)	Onboarding neuer Quelle – Datencheck – Freigabe – Monitoring	Freigegebene Datenquelle
Datenmodelle	Einheitliche Modelle für Reporting	BI/IT, Data Engineer, Data Owner*in Domäne	Naming-Konventionen, Modell-Standards, Join-Logik	Change Request – Impact-Check – Deployment – Rollback-Plan	Standardisiertes Modell
Datenqualität	Fehler früh erkennen und beheben	Data Steward, Data Owner*in, QA/BI Ops	Qualitätskriterien (Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz)	Regel definieren – automatischer Check – Alert – Fix – Postmortem	Qualitäts-Dashboard
Zugriff und Sicherheit	Zugriff nach Bedarf, Schutz sensibler Daten	Security/IT, Data Owner*in, BI Admin	Rollen/Rechte, Zweckbindung, Datenklassifizierung	Request – Genehmigung – Provisioning – Rezertifizierung	Auditierbare Zugriffe
Self-Service BI	Freiheit mit Leitplanken	BI Enablement, Data Steward, Fachbereichslead	Zertifizierte Datasets, Namensregeln, Template-Standards	Enablement – Review-Pfad – Zertifizierung – Community-Routinen	Weniger Wildwuchs
Reporting-Standards	Vergleichbarkeit über Teams	BI Lead, Data Steward, Fachbereich	Visual-Standards, KPI-Set, Aktualisierungszyklen	Release-Zyklus – Review – Veröffentlichung – Feedback	Einheitliche Reports

So nutzt du die Matrix in der Praxis

Starte klein als Leuchtturmprojekt: 5–10 zentrale KPIs, 2–3 Domänen, klare Owner.
Mache Regeln prüfbar: Standards ohne Checks sind Wunschdenken.
Versioniere Änderungen: Jede KPI– oder Modelländerung braucht nachvollziehbare Releases.

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Datenqualität und Compliance in BI

BI liefert nur dann Mehrwert, wenn zwei Grundlagen stimmen: Zahlen müssen belastbar sein und Daten müssen kontrolliert genutzt werden. Data Governance verbindet beides, weil Qualität und Compliance in der Praxis immer zusammenwirken: Schlechte Qualität führt zu falschen Entscheidungen, fehlende Compliance zu unnötigen Risiken.

Datenqualität: von "wir glauben" zu "wir prüfen"

Für Datenqualität nutze ich feste Prüfdimensionen, die sich in BI–Setups zuverlässig überwachen lassen.

Zuerst zählt Vollständigkeit: Fehlen Werte, Events oder Dimensionen, kippen Kennzahlen.
Danach kommt Konsistenz: Zeiträume, Währungen, Aggregationen und Zuordnungen müssen in allen Reports identisch sein.
Aktualität entscheidet, ob BI operativ steuerbar bleibt oder nur rückblickend erklärt.
Genauigkeit entsteht durch stabile Definitionen und versionierte Berechnungen. Eindeutigkeit verhindert Dubletten und widersprüchliche IDs, die Segmente, Funnels und Forecasts verfälschen.

Wichtig ist die Umsetzung im Alltag: Für jeden Datensatz und idealerweise auch für jede KPI definiere ich klare Qualitätskriterien (z. B. Lieferfrequenz, gültige Wertebereiche, Pflichtfelder, Toleranzen). Diese Regeln bilden einen Data Contract zwischen Fachbereich und Datenbetrieb. Die Kriterien werden regelmäßig geprüft, Abweichungen erzeugen einen Alert, und die Behebung ist einer Rolle zugeordnet. Später lässt sich das über ein Skript automatisieren, das die Data–Contract–Regeln kontinuierlich testet.

Lesetipp: Auf der Suche nach dem richtigen Business-Intelligence-Konzept für dein Unternehmen? Alles, was du wissen musst, haben wir für dich zusammengefasst.

Compliance: Zugriff, Zweck und Nachvollziehbarkeit

Compliance bedeutet in BI nicht "langsamer werden", sondern klarer regeln, wer was darf. Zugriff erfolgt rollenbasiert nach Bedarf, nicht nach Wunsch. Daten werden zweckgebunden genutzt, damit Analysen nachvollziehbar bleiben. Änderungen an KPIs, Modellen oder Zugriffsrechten müssen dokumentiert und auditierbar sein. Sensible Felder werden klassifiziert und – je nach Risiko – maskiert oder in getrennten Bereichen verarbeitet.

Ergebnis: Vertrauen und Skalierung

Wenn Qualität messbar ist und Compliance als Routine läuft, sinken KPI–Diskussionen, Risiken werden kontrollierbar und Self–Service BI wird möglich, ohne Wildwuchs oder Vertrauensverlust.

Self–Service BI steuern ohne Wildwuchs

Self–Service BI ist ein Produktivitätshebel, solange Teams dieselbe Datengrundlage nutzen. Ohne Governance passiert das Gegenteil: Jede Abteilung baut eigene Dashboards, KPIs weichen ab, und am Ende diskutiert ihr Zahlen statt Maßnahmen. Ziel ist deshalb nicht, Self–Service zu bremsen, sondern ihn mit Leitplanken skalierbar zu machen.

Ich trenne dafür klar zwischen "frei explorieren" und "verbindlich berichten".

Für verbindliches Reporting gibt es zertifizierte Datensätze und definierte Kennzahlen z. B. als Gold–Daten Label.
Wer schnell Antworten braucht, kann explorativ arbeiten – idealerweise auf Bronze– und Silber–Datensätzen.
Wichtig ist eine klare Kennzeichnung, dass diese Ergebnisse als explorativ gelten und nicht als offizielle Steuerungsbasis genutzt werden.

Damit das im Alltag funktioniert, braucht es drei Guardrails: Erstens ein konsistentes Namens– und Strukturmodell für Reports, Datenfelder und KPIs, damit Inhalte auffindbar und vergleichbar bleiben. Zweitens ein Rollen– und Rechtekonzept, das Zugriff ermöglicht, aber sensible Daten schützt. Drittens einen leichten Review–Pfad: Neue Kennzahlen oder zentrale Reports werden kurz geprüft, dokumentiert und danach freigegeben.

So entsteht ein System, in dem Teams eigenständig arbeiten können, ohne dass parallele Wahrheiten entstehen. Self–Service bleibt schnell – und BI bleibt steuerbar.

Best Practices: 5 Schritte zum Governance–Framework

Ein Governance–Framework muss schnell Nutzen liefern, sonst bleibt es Papier. Ich setze es deshalb in fünf Schritten auf, die von Anfang an auf BI–Realität ausgelegt sind: Kennzahlen, Datenprodukte, Self–Service und klare Verantwortlichkeiten.

Schritt 1: Scope festlegen und Erfolg definieren

Starte nicht "unternehmensweit", sondern mit einem klaren Zuschnitt: 1–2 Domänen (z. B. Sales, Marketing, Finance) und 5–10 Kennzahlen, die wirklich steuern. Lege fest, woran Erfolg messbar ist: weniger KPI–Diskussionen, schnellere Report–Erstellung, weniger Datenfehler, höhere Akzeptanz von Self–Service.

Ergebnis: Governance–Zielbild, KPI–Liste, Prioritäten.

Schritt 2: Operating Model aufsetzen (Rollen und Entscheidungswege)

Definiere, wer entscheidet und wer pflegt: Data Owner*in pro Domäne/KPI, Data Stewardship für Definitionen, BI/IT für Umsetzung. Wichtig ist ein klarer Pfad für Änderungen: Antrag, Review, Impact–Check, Freigabe, Release, Kommunikation. Ohne diesen Prozess entsteht Wildwuchs bei jeder neuen Kennzahl.

Ergebnis: Rollenmodell, Freigabepfad, Verantwortlichkeiten.

Schritt 3: Standards und Artefakte bauen, die Teams nutzen

Governance wird erst wirksam, wenn sie greifbar ist. Dazu gehören: KPI–Glossar (Definition, Formel, Filter), zertifizierte Datensätze als Basis für Reports, Namensregeln, klare Report–Struktur, Mindestdokumentation (Datenherkunft, Aktualität, Ownership). Ergänze Datenklassifizierung und Zugriffskonzept, damit sensible Felder sauber gehandhabt werden.

Ergebnis: Glossar, zertifizierte Datasets, Namings, Rechtekonzept.

Schritt 4: Datenqualität operationalisieren

Qualität muss überprüfbar sein. Lege wenige, aber wirksame Regeln fest (Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität, Eindeutigkeit), automatisiere Checks und definiere, wer Alerts bearbeitet. Plane bewusst "Fix–Kapazität" ein: Ohne Zeit für Korrekturen bleibt Monitoring wirkungslos.

Ergebnis: Quality–Regeln, Monitoring, Alert– und Fix–Prozess.

Schritt 5: Pilot, Rollout und Betrieb als Routine

Starte mit einem Pilot–Team, liefere dort schnell sichtbare Verbesserungen und skaliere anschließend über Templates, Enablement und kurze Review–Schleifen. Etabliere feste Routinen: wöchentlich Maßnahmen, monatlich KPI–/Quality–Review, quartalsweise Governance–Update. Gover nance ist kein Projekt, sondern Betrieb.

Ergebnis: Pilot–Playbook, Schulungen, Release–Zyklen, Governance–Rhythmus.

Die wichtigsten Tools für deine Data Governance in BI

Tools ersetzen deine Governance nicht, aber sie machen Standards im Alltag durchsetzbar. Ich baue den Stack entlang der Frage auf: Wo entstehen Daten, wiewerden sie vereinheitlicht und wo werden sie als "offiziell" genutzt?

Ein Baustein fehlt in vielen Setups: die Datenplattform zwischen Quelle und
BI. Entweder liegt sie in einem Data Warehouse, in dem du Marketing-, Produkt- und Controllingdaten zusammenbringst, oder in einer spezialisierten Datenplattform, die vor allem ein bestimmtes Vertical abdeckt. Für ein Warehouse-Setup ist Google Bigquery ein typisches Beispiel. Der Vorteil: Du kannst Marketingdaten, CRM, Finance und Planung in einem Modell zusammenführen. Der Nachteil: Du brauchst mehr Architektur, Modellierung und Betrieb.

Wenn es schneller gehen soll, nutzen viele Teams Plattformen, die stark auf Marketing- und Plattformdaten ausgelegt sind. Dafür passen Anbieter wie Funnel oder Adverity. Hier liegt die Stärke in Konnektoren, Vereinheitlichung und schneller Aktivierung. Die Grenze ist häufig dort erreicht, wo du über Marketing hinausgehen willst: Controlling- oder ERP-Daten passen oft nicht sauber ins gleiche Modell, weil die Tools auf Marketing-Use-Cases optimiert sind. Dann brauchst du entweder ein Warehouse als Zentrale oder eine zusätzliche Integrationsschicht.

Auf der BI- und Reporting-Ebene hilft die Einordnung über Business-Intelligence-Plattformen. Für eine schlanke Dashboard-Schicht ist Looker Studio ein gängiger Einstieg. Wenn Power-BI-Setups dominieren, entscheidet die Verteilung und Pflege von Datenprodukten – dafür passt der Kontext rund um die Power BI App. Für Erwartungsabgleich nutze ich außerdem Business-Intelligence-Trends und den Vergleich Beste Business Intelligence Tools.

Governance wird oft schon vor dem Dashboard gewonnen oder verloren – bei Tagging, Events und Consent. Für Tag- und Datensteuerung ist Tealium ein relevanter Baustein. Für Produkt- und Funnel-Analysen lohnt sich Amplitude. Wenn Web-Analytics mit starkem Datenschutzfokus gefragt ist, sind etracker Analytics und DYMATRIX Web Analytics passende Optionen. Für die Einwilligungslogik und saubere Messketten passt Consent Management.

Für Attributions- und Budgetentscheidungen kann tracify sinnvoll sein. Wenn du Commerce-Kennzahlen stärker auf Profitabilität und Wiederkauf ausrichten willst, passt minubo.

Mein Praxismaßstab: Tools sind governance-tauglich, wenn sie zertifizierte Datensätze unterstützen, Rechte sauber abbilden und Änderungen nachvollziehbar machen. Als Fundament dazu passen Datenmanagement und – wenn du Governance iterativ wie ein Produkt weiterentwickeln willst – Innovationsentwicklung-Tools.

Fazit

Data Governance in BI ist kein Zusatzprojekt, sondern die Voraussetzung dafür, dass Reports wirklich steuerungsfähig sind. Ohne klare Definitionen, Ownership und Freigaben entstehen unterschiedliche Wahrheiten – und BI wird zur Diskussionsfläche statt zur Entscheidungsgrundlage.

Wenn du Governance pragmatisch aufsetzt, wirkt sie sofort: zentrale KPIs werden eindeutig, Datenqualität wird messbar, Zugriffe sind nachvollziehbar und Self–Service bleibt möglich, ohne dass Wildwuchs entsteht. Der größte Hebel liegt nicht im Tool, sondern im Betrieb: klare Rollen, einfache Standards, kurze Release–Zyklen und feste Routinen für Qualität und Änderungen.

Mein Maßstab ist simpel: Governance ist dann erfolgreich, wenn Teams weniger über Zahlen streiten und schneller bessere Entscheidungen treffen.

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Autor*In

Benjamin Auer

Benjamin Auer konnte sich innerhalb eines Jahrzehnts als Spezialist für digitale Transformation und Online-Marketing einen Namen machen. Während seiner Laufbahn übte der erfahrene Stratege mehrere Führungsrollen aus; unter anderem als Geschäftsführer, Head of Marketing und Interim CMO, wo er sein Talent für die Restrukturierung von Geschäftsmodellen sowie die Optimierung von Marketingkanälen unter Beweis stellte. Benjamin kann mit seinem tiefgreifenden Verständnis für Data Science und Marketing-Technologien Unternehmen entscheidend voranbringen und deren Wettbewerbsfähigkeit stärken. Seine Expertise in der Führung und Entwicklung von Teams, gepaart mit einer präzisen und datenbasierten Webanalyse, ermöglichte es ihm, nachhaltige Erfolge in der Steigerung von Effizienz und Rentabilität zu erzielen. Benjamin ist ein Visionär, der innovative Strategien mit operativer Exzellenz verbindet, um die digitale Landschaft maßgeblich mitzugestalten.

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