Data Governance vs. Data Management

Zwei Säulen einer erfolgreichen Datenstrategie

In der heutigen datengesteuerten Welt ist der verantwortungsvolle und effiziente Umgang mit Informationen zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil geworden. Unternehmen investieren in Technologien, Tools und Talente, um ihre Daten zu nutzen – und doch bleibt eine häufige Frage bestehen:
Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Data Management – und wie greifen beide ineinander?

Dieser Blog beleuchtet die Unterschiede, die enge Beziehung und die Bedeutung einer integrierten Strategie für nachhaltige Datenqualität, Compliance und Innovationsfähigkeit.

Was ist Data Governance? – Der Bauplan für eine verlässliche Datenkultur

Data Governance ist das strategische Fundament, das bestimmt, wie Daten innerhalb eines Unternehmens verwaltet, genutzt und geschützt werden. Es umfasst Regeln, Verantwortlichkeiten, Prinzipien und Prozesse über den gesamten Lebenszyklus von Daten hinweg – von der Erfassung über Speicherung, Nutzung, Archivierung bis hin zur Löschung.

Data Governance ist also nicht technischer Natur, sondern richtet sich an Menschen und Organisationen, die sicherstellen, dass Daten als strategisches Gut behandelt werden.

Hierfür soll auch auf unseren Blog verwiesen werden: https://address-consulting.com/2025/05/05/data-governance/

Was ist Data Management?

Data Management hingegen ist der operative, technische Prozess, um die Vorgaben aus der Governance praktisch umzusetzen. Es umfasst Tools, Technologien und Fachpersonal, das für die Speicherung, Integration, Qualitätssicherung und Nutzung von Daten verantwortlich ist.

Typische Aufgaben des Data Managements:

Datenintegration: Zusammenführung heterogener Datenquellen (ETL-Prozesse, Pipelines).
Datenqualität & -bereinigung: Validierung, Standardisierung, Dublettenprüfung.
Datenspeicherung: Aufbau und Betrieb von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes.
Datensicherheit & Zugriffskontrolle: Maskierung, Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen.
Archivierung & Löschung: Umsetzung von Aufbewahrungsrichtlinien und rechtssicherer Datenlöschung.

Data Management ist damit der „Bau“ auf Basis des von der Governance vorgegebenen „Bauplans“.

Ein Vergleich, der ins Schwarze trifft: Bauplan vs. Bau

Data Governance ist der Bauplan, der festlegt, was wo und wie gebaut werden soll.
Data Management ist der eigentliche Bauprozess, bei dem das Gebäude nach diesem Plan errichtet wird.

Ohne Bauplan kann gebaut werden – aber unsystematisch, mit hohem Risiko und schlechter Wiederverwendbarkeit. Ohne Bauprozess bleibt der Plan ein theoretisches Konstrukt. Erst das Zusammenspiel macht ein sicheres, funktionales Gebäude – oder eben: eine belastbare Datenstrategie

Gegenüberstellung: Data Governance vs. Data Management

Kategorie	Data Governance	Data Management
Zweck	Strategischer Rahmen & Kontrolle	Operative Umsetzung & Technik
Fokus	Richtlinien, Compliance, Verantwortlichkeiten	Prozesse, Tools, Datenflüsse
Beteiligte	Geschäftsführung, Fachbereiche, Datenschutz	IT, Datenarchitekten, Entwickler, Analysten
Instrumente	Policies, Datenkataloge, Stewardship	ETL, Datenbanken, Qualitätstools, Maskierung
Ziel	Vertrauen, Konsistenz, Regelkonformität	Verfügbarkeit, Effizienz, technische Skalierbarkeit

Warum das Zusammenspiel entscheidend ist

Ein Unternehmen mit klar definierten Data-Governance-Richtlinien, aber ohne Data Management, hat keine technische Umsetzung – und somit keinen praktischen Nutzen.

Ein Unternehmen mit starkem Data Management, aber ohne Governance, arbeitet möglicherweise effizient – aber ohne Sicherheit, Compliance oder Standardisierung.

Nur durch die Integration beider Disziplinen können Unternehmen:

Daten als Vermögenswert behandeln
fundierte Entscheidungen treffen
operative Effizienz steigern
Risiken und Bußgelder vermeiden
Innovationen ermöglichen

Menschen, Policies, Prozesse – Wer macht was?

1. Menschen

Data Owner & Fachbereiche: Verantwortlich für Dateninhalte, Begriffsdefinitionen, Prozesse.
Data Stewards: Überwachen die Datenqualität, führen Maßnahmen zur Korrektur durch.
IT-Teams: Zuständig für Infrastruktur, Datenarchitektur, Umsetzung von Zugriffskontrollen.
Recht & Compliance: Überwachen Datenschutzanforderungen und regulatorische Vorgaben.
Governance Boards: Koordinieren, priorisieren und lösen Interessenskonflikte.

2. Richtlinien & Regeln

Policies (Was): z. B. „Personenbezogene Daten dürfen nur mit Einwilligung verwendet werden.“
Regeln (Wie): z. B. „Bei der Registrierung müssen Einwilligungsoptionen erfasst werden.“

3. Metriken & Kennzahlen

Technische KPIs: z. B. Dublettenquote, Datenvollständigkeit, Maskierungsgrad.
Geschäftsmetriken: z. B. Days Sales Outstanding (DSO), Kundenabwanderung.

Beispiel:
Wenn Adressdaten unvollständig sind, verzögert sich der Rechnungsversand – was zu höheren DSO-Werten führt. Diese wirken sich negativ auf die Bonität des Unternehmens aus.

Technologische Umsetzung:
Tools & Methoden

Im Data Management:

Profiling & Qualitätsprüfung: Erkennen fehlerhafter oder unvollständiger Daten.
Cleansing & Standardisierung: Automatisierte Korrektur und Vereinheitlichung.
Integration & Master Data Hubs: Zusammenführung und Konsolidierung aus verschiedenen Quellen.
Maskierung & Verschlüsselung: Schutz sensibler Daten auf Basis von Governance-Vorgaben.
Archivierung & Löschung: DSGVO-konforme Speicherung und automatische Löschung nach Fristen.

Im Data Governance:

Data Catalogs: Dokumentation von Datenbeständen und -verwendungen.
Business Glossare: Einheitliche Begriffswelten über Abteilungen hinweg.
Policy Engines: Automatisierte Durchsetzung von Richtlinien.
Change Tracking: Wer hat was wann geändert?

Praxisbeispiel: Online-Shop

Ein Online-Shop möchte seine Marketingkampagnen personalisieren:

Data Governance definiert: „Kundendaten dürfen nur mit ausdrücklicher Zustimmung für Werbung genutzt werden.“
Data Management implementiert: Beim Checkout werden Einwilligungen erfasst, Daten maskiert gespeichert, nicht berechtigte Nutzer erhalten nur anonymisierte Datensätze.

Fünf Vorteile einer integrierten Datenstrategie

Regulatorische Compliance
Klare Richtlinien und automatisierte Umsetzung helfen bei der Einhaltung gesetzlicher Anforderungen (z. B. DSGVO, CCPA, BCBS 239).
Höhere Datenqualität
Durch automatische Prüfungen, Standardisierung und zentrale Steuerung steigen Vollständigkeit, Konsistenz und Relevanz der Daten.
Kosteneffizienz
Weniger Redundanzen, klar strukturierte Datenflüsse und automatisierte Prozesse reduzieren Aufwände und Fehlerkosten.
Schnellere Innovation
Teams können auf zuverlässige Daten zugreifen, um neue Produkte schneller zu testen und zu verbessern.
Bessere Entscheidungsgrundlage
Durch verlässliche, qualitätsgesicherte Daten können Entscheidungen datenbasiert und risikominimiert getroffen werden.

Fazit

Data Governance und Data Management sind zwei Seiten derselben Medaille. Governance definiert die Regeln, Management führt sie aus. Unternehmen, die beides strategisch verzahnen, profitieren von höherer Datenqualität, verbesserter Compliance, effizienteren Prozessen – und letztlich von besseren Ergebnissen.

Im Zeitalter von KI, Big Data und datengetriebenen Geschäftsmodellen ist diese integrierte Sichtweise nicht optional – sie ist überlebenswichtig.

Nächste Schritte für Unternehmen

Governance-Richtlinien definieren – gemeinsam mit Business & IT.
Technische Umsetzung sicherstellen – mit skalierbaren Tools & Data Stewardship.
Daten als strategisches Asset etablieren – in allen Geschäftsbereichen.
Transparenz schaffen – mit klaren Verantwortlichkeiten, Rollen und KPIs.
Kultur fördern – datenbasierte Entscheidungen als Standard etablieren.

Tipp: Unternehmen, die Governance und Management in Einklang bringen, schaffen die Basis für KI-Projekte, Machine Learning und Automatisierung – mit Vertrauen, Sicherheit und Mehrwert.