Die 10 wichtigsten Data Governance-Frameworks im Jahr 2025

 In der heutigen datengesteuerten Welt müssen Unternehmen Daten effektiv verwalten, um die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, die Entscheidungsfindung zu optimieren und sensible Informationen zu schützen. Data-Governance-Frameworks spielen eine wichtige Rolle bei der Definition von Prozessen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung von Datenbeständen. Auf dem Weg ins Jahr 2025 stehen Unternehmen mehrere robuste Data-Governance-Frameworks zur Auswahl, die jeweils auf die verschiedenen Herausforderungen der Datenverwaltung zugeschnitten sind.

Was sind Big Data Frameworks?

Big-Data-Frameworks sind Software-Tools oder -Plattformen, die für die effiziente Verarbeitung, Verwaltung und Analyse großer und komplexer Datensätze entwickelt wurden. Diese Frameworks bieten die notwendige Infrastruktur und Fähigkeiten zur Verarbeitung von Daten, die herkömmliche Systeme aufgrund ihres Umfangs, ihrer Geschwindigkeit und ihrer Vielfalt nicht verarbeiten können.

Hauptmerkmale von Big Data Frameworks:

1. Skalierbarkeit: Bewältigung des Datenwachstums und Unterstützung der verteilten Datenverarbeitung.
2. Fehlertoleranz: Bewältigung von Fehlern in einem verteilten System ohne Unterbrechung des Prozesses.
3. Modelle der Datenverarbeitung: Unterstützung für Batch-, Stream- oder Echtzeit-Datenverarbeitung.
4. Integration: Einfache Integration mit anderen Tools, Datenbanken oder Cloud-Plattformen.

Beliebte Big Data-Frameworks:

• Hadoop: Ein weit verbreiteter Rahmen für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen.
• Funke: Bekannt für Echtzeit-Analysen und schnellere Datenverarbeitung.
• Kafka: Ideal für Echtzeit-Datenströme und Nachrichtensysteme.
• Flink: Bietet leistungsstarke Stream- und Batch-Datenverarbeitung.

In diesem Blog werden die 10 wichtigsten Data-Governance-Frameworks für 2025 vorgestellt und ihre Funktionen, Anwendungsfälle und Vorteile erläutert.

Was ist Data Governance?

Unter Data Governance versteht man die Verwaltung und Gewährleistung der Verfügbarkeit, Integrität, Sicherheit und Nutzbarkeit der Daten eines Unternehmens. Dazu gehört die Festlegung von Richtlinien, Prozessen und Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt und konsistent sind und den gesetzlichen Anforderungen entsprechen.

Hauptziele der Data Governance:

1. Qualität der Daten: Pflege genauer, zuverlässiger und konsistenter Daten.
2. Einhaltung der Vorschriften: Sicherstellung der Einhaltung von rechtlichen und regulatorischen Standards wie GDPR, HIPAA und CCPA.
3. Sicherheit: Schutz sensibler Daten vor Verstößen und unbefugtem Zugriff.
4. Erreichbarkeit: Sicherstellen, dass die Daten bei Bedarf für autorisierte Benutzer leicht zugänglich sind.

Komponenten der Data Governance:

• Politiken und Standards: Richtlinien, die vorschreiben, wie Daten zu behandeln sind.
• Rollen und Zuständigkeiten: Klare Verantwortlichkeit für Dateneigentum und -verantwortung.
• Technologie: Tools und Plattformen zur Verwaltung und Überwachung von Data-Governance-Prozessen.

Was sind die wichtigsten Vorteile von Data Governance-Tools?

Data-Governance-Tools bieten erhebliche Vorteile für Unternehmen, da sie die Verwaltung von Datenbeständen rationalisieren und automatisieren. Hier sind die wichtigsten Vorteile:

1. Verbesserte Datenqualität

Gewährleistet Datengenauigkeit, -konsistenz und -zuverlässigkeit, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und betrieblichen Effizienz führt.

2. Einhaltung von Vorschriften

Hilft Organisationen bei der Erfüllung datenbezogener rechtlicher und regulatorischer Anforderungen (z. B. GDPR, HIPAA(CCPA) durch Überwachung und Durchsetzung der Compliance-Richtlinien.

3. Erhöhte Datensicherheit

Schützt sensible Daten durch Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung und verringert so das Risiko von Verstößen und unbefugter Nutzung.

4. Gesteigerte betriebliche Effizienz

Automatisiert Prozesse wie Datenklassifizierung, Nachverfolgung der Historie und Auditing, spart Zeit und Ressourcen und reduziert manuelle Fehler.

5. Erleichtert die Zusammenarbeit

Förderung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit durch Festlegung von Rollen, Zuständigkeiten und Arbeitsabläufen für die Verwaltung und Nutzung von Daten.

6. Bessere Entscheidungsfindung

Bereitstellung hochwertiger, gut verwalteter Daten, auf die man sich bei Analysen, Prognosemodellen und strategischer Planung verlassen kann.

7. Datenintegration und Benutzerfreundlichkeit

Optimiert die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und erleichtert so den Zugriff und die Nutzung innerhalb des Unternehmens.

8. Überprüfbarkeit und Transparenz

Führt detaillierte Aufzeichnungen über die Datennutzung und -änderungen, um Transparenz zu schaffen und Audits zu vereinfachen.

Welches sind die 10 wichtigsten Data Governance Frameworks im Jahr 2025?

Data-Governance-Rahmenwerke bieten einen strukturierten Ansatz für die Verwaltung von Daten als strategisches Gut. Sie legen Richtlinien, Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten fest, um Datenqualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Im Jahr 2025 zeichnen sich die folgenden Data-Governance-Frameworks durch ihre Effektivität und Anpassungsfähigkeit an moderne Herausforderungen aus:

1. DAMA-DMBOK (Data Management Body of Knowledge)

Übersicht

DAMA-DMBOK ist eines der umfassendsten Rahmenwerke, das sich auf bewährte Verfahren für das Datenmanagement konzentriert. Der Schwerpunkt liegt auf einem breiten Spektrum von Data-Governance-Bereichen, darunter Architektur, Qualität und Sicherheit.

Hauptmerkmale:

• Bietet einen klaren Rahmen für Data-Governance-Rollen und -Prozesse.
• Enthält Leitlinien für die Verwaltung von Daten und das Datenlebenszyklusmanagement.
• Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Datenqualität und der Einhaltung von Vorschriften.

Anwendungsfall:

Ideal für Unternehmen, die einen umfassenden Ansatz für die Verwaltung von Unternehmensdaten suchen.

2. COBIT (Control Objectives for Information and Related Technologies)

Übersicht

Ursprünglich für die IT-Governance entwickelt, wird COBIT zunehmend auch für die Data Governance eingesetzt. Es stimmt IT- und Geschäftsziele aufeinander ab und stellt sicher, dass Daten effektiv verwaltet werden, um den Wert zu steigern.

Hauptmerkmale:

• Bietet einen strukturierten Ansatz für die Erstellung von Richtlinien und das Risikomanagement.
• Bietet Tools für die Leistungsüberwachung und Prüfungsbereitschaft.
• Integriert sich in andere Standards wie ITIL und ISO/IEC 38500.

Anwendungsfall:

Empfohlen für Unternehmen mit komplexen IT-Umgebungen.

3. Das CMMI-Datenmanagement-Reifegradmodell (DMMM)

Übersicht

Das CMMI DMMM ist ein reifebasiertes Rahmenwerk, das die Fähigkeiten des Datenmanagements bewertet und im Laufe der Zeit verbessert.

Hauptmerkmale:

• Konzentriert sich auf die kontinuierliche Verbesserung der Data-Governance-Praktiken.
• Bietet einen klaren Fahrplan, um die Reife der Data Governance zu verbessern.
• Der Schwerpunkt liegt auf der Integration von Data Governance in Geschäftsprozesse.

Anwendungsfall:

Nützlich für Organisationen, die ihr Angebot schrittweise verbessern wollen Datenverwaltung Fähigkeiten.

4. ISO/IEC 38505 (Normen für die Datenverwaltung)

Übersicht

Diese Norm ist Teil der ISO/IEC 38500-Reihe, die sich auf die Steuerung von IT-gestützten Unternehmensinvestitionen konzentriert. Sie befasst sich speziell mit Data Governance.

Hauptmerkmale:

• Bietet globale Standards für Richtlinien und Verfahren zur Datenverwaltung.
• Förderung von Transparenz und Verantwortlichkeit bei der Datenverwaltung.
• Bietet einen risikobasierten Ansatz für die Datenverwaltung.

Anwendungsfall:

Geeignet für Unternehmen, die Wert auf die Einhaltung internationaler Normen legen.

5. Das DCAM (Data Capability Assessment Model)

Übersicht

DCAM wurde vom Enterprise Data Management Council (EDMC) entwickelt und ist ein führender Rahmen für die Bewertung von Datenverwaltungsfunktionen.

Hauptmerkmale:

• Der Schwerpunkt liegt auf Datenqualität, Risikomanagement und Compliance.
• Bietet Benchmarks für die Messung der Wirksamkeit von Data Governance.
• Richtet die Data-Governance-Bemühungen an den Unternehmenszielen aus.

Anwendungsfall:

Bevorzugt von Finanzinstituten und stark regulierten Branchen.

6. NIST Data Governance Framework

Übersicht

Der Rahmen des National Institute of Standards and Technology (NIST) legt den Schwerpunkt auf Sicherheit und Datenschutz bei der Datenverwaltung.

Hauptmerkmale:

• Der Schwerpunkt liegt auf Datensicherheit, Datenschutz und Risikomanagement.
• Dazu gehören Richtlinien für den Umgang mit sensiblen Daten und die Einhaltung von Gesetzen wie GDPR.
• Fördert die Datenintegrität und die ethische Datennutzung.

Anwendungsfall:

Ideal für Organisationen, die vertrauliche Daten verwalten, z. B. im Gesundheitswesen oder bei Behörden.

7. Die Cloud-Datenmanagement-Fähigkeiten des EDM-Rates (CDMC)

Übersicht

Das CDMC-Rahmenwerk befasst sich mit der Datenverwaltung in Cloud-Umgebungen und gewährleistet die Datenintegrität und -konformität über Cloud-Plattformen hinweg.

Hauptmerkmale:

• Deckt Cloud-spezifische Data-Governance-Herausforderungen wie Multi-Cloud-Management ab.
• Gewährleistet die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen in Cloud-Konfigurationen.
• Bietet Tools für Datenklassifizierung, Abstammung und Zugriffskontrolle.

Anwendungsfall:

Perfekt für Unternehmen, die zu Cloud-Ökosystemen migrieren oder in diesen arbeiten.

8. FAIR-Datengrundsätze

Übersicht

Die FAIR-Grundsätze (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) bieten einen leichtgewichtigen Rahmen, der sich darauf konzentriert, Daten besser nutzbar und gemeinsam nutzbar zu machen.

Hauptmerkmale:

• Der Schwerpunkt liegt auf der Auffindbarkeit und Interoperabilität von Daten.
• Der Schwerpunkt liegt auf der Wiederverwendbarkeit von Daten durch eine angemessene Dokumentation der Metadaten.
• Unterstützt Initiativen für offene Daten und Datenzusammenarbeit.

Anwendungsfall:

Nützlich für akademische Forschung und offene Datenprojekte.

9. Das Gartner Enterprise Information Management (EIM) Framework

Übersicht

Das EIM-Framework von Gartner konzentriert sich auf die Ausrichtung der Datenverwaltung an den Geschäftsergebnissen und strategischen Zielen.

Hauptmerkmale:

• Befasst sich sowohl mit Data Governance als auch mit Informationsmanagement.
• Bereitstellung von Tools zur Bewertung des geschäftlichen Nutzens von Data Governance-Bemühungen.
• Der Schwerpunkt liegt auf der Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit für große Organisationen.

Anwendungsfall:

Empfohlen für Unternehmen mit komplexen, sich entwickelnden Data-Governance-Anforderungen.

10. HITRUST CSF (Gemeinsamer Sicherheitsrahmen)

Übersicht

HITRUST CSF ist ein sicherheitsorientiertes Rahmenwerk, das auf die Datenverwaltung im Gesundheitswesen zugeschnitten ist, aber auch auf andere Branchen anwendbar ist.

Hauptmerkmale:

• Kombiniert Anforderungen an Data Governance und Datensicherheit.
• Gewährleistet die Einhaltung von Gesundheitsvorschriften wie HIPAA.
• Bietet einen robusten Rahmen für den Schutz sensibler Daten.

Anwendungsfall:

Weit verbreitet im Gesundheitswesen, aber für jede Organisation mit strengen Datensicherheitsanforderungen geeignet.

Warum sind Data Governance Frameworks im Jahr 2025 so wichtig?

Angesichts zunehmender gesetzlicher Anforderungen und der explosionsartigen Zunahme des Datenvolumens gewährleisten Data-Governance-Rahmenwerke:

• Einhaltung der Vorschriften: Organisationen erfüllen rechtliche und regulatorische Standards.
• Datenqualität: Genaue und zuverlässige Daten für die Entscheidungsfindung.
• Risikomanagement: Eindämmung von Datenmissbrauch und Datenschutzverletzungen.
• Betriebseffizienz: Rationalisierte Datenverwaltungsprozesse.

Die Wahl des richtigen Rahmens

Welches Framework für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt von Ihrer Branche, dem Datenvolumen, den gesetzlichen Anforderungen und den strategischen Zielen ab. Unternehmen können die Frameworks auch kombinieren, um einen maßgeschneiderten Ansatz für Data Governance zu erhalten.

Was sind die Schlüsselelemente eines Data Governance Frameworks?

Um die Vorteile der Data Governance in vollem Umfang nutzen zu können, benötigen Unternehmen einen soliden Rahmen. Dieser Rahmen bildet das Rückgrat für die Verwaltung von Datenbeständen und stellt sicher, dass die Governance-Richtlinien im gesamten Unternehmen einheitlich befolgt werden. Ein effektiver Data-Governance-Rahmen umfasst mehrere wichtige Elemente, die sicherstellen, dass Daten ordnungsgemäß verwaltet und optimal genutzt werden:

1. Richtlinien für die Datenverwaltung

Die Grundlage eines starken Data-Governance-Rahmens sind klare und umfassende Richtlinien. Diese Richtlinien legen fest, wie Daten zu behandeln, zu speichern, auf sie zuzugreifen und sie gemeinsam zu nutzen sind, und sorgen für Konsistenz und Compliance im gesamten Unternehmen.

2. Verwaltung der Daten

Die Benennung spezieller Datenverwalter ist unerlässlich. Diese Personen sind für die Implementierung und Aufrechterhaltung von Governance-Praktiken, die Gewährleistung der Datenqualität und die Vermittlung zwischen der IT-Abteilung und den Geschäftsbereichen zuständig.

3. Datenqualitätsmanagement

Das Datenqualitätsmanagement umfasst die Festlegung von Standards für die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten. Regelmäßige Bewertungen der Datenqualität und Bereinigungsmaßnahmen tragen zur Aufrechterhaltung hoher Standards bei und ermöglichen eine bessere Entscheidungsfindung.

4. Datenkatalogisierung

Ein zentraler Datenkatalog hilft Unternehmen bei der Verwaltung und Verfolgung von Datenbeständen, einschließlich Metadaten, Herkunft und Verwendung. Dadurch wird es für die Benutzer einfacher, die benötigten Daten zu finden und zu verstehen, was die Transparenz und Zugänglichkeit verbessert.

5. Verwaltung des Lebenszyklus von Daten

Die Verwaltung des Datenlebenszyklus stellt sicher, dass die Daten von der Erstellung über die Speicherung und Archivierung bis hin zur Löschung ordnungsgemäß behandelt werden. Durch die Festlegung von Protokollen wird sichergestellt, dass die Daten relevant und sicher bleiben und den Vorschriften entsprechen.

6. Datensicherheit und Datenschutz

Protecting sensitive data is crucial. Implementing robust security measures such as encryption, access controls, and regular audits ensures that data is secure and compliant with regulations like GDPR and CCPA. For expert legal guidance on data protection laws, a data privacy lawyer can help you address regulatory challenges and safeguard sensitive information.

7. Datenintegration

Um Silos aufzubrechen und die Zusammenarbeit zu verbessern, sorgt die Datenintegration für einen reibungslosen Datenfluss zwischen Systemen und Abteilungen. Integrationswerkzeuge und -techniken ermöglichen eine konsistente und genaue gemeinsame Nutzung von Daten im gesamten Unternehmen.

8. Leistungsmetriken und Überwachung

Die Festlegung von KPIs (Key Performance Indicators) und regelmäßigen Überwachungsprozessen hilft bei der Bewertung der Wirksamkeit des Data-Governance-Rahmens. Eine kontinuierliche Leistungsbewertung ermöglicht eine laufende Verbesserung und Anpassung an sich ändernde Anforderungen.

Herausforderungen bei der Implementierung eines Data Governance Frameworks

Die Implementierung eines Data-Governance-Rahmens ist zwar von entscheidender Bedeutung, bringt aber auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich, die Unternehmen bewältigen müssen, um erfolgreich zu sein:

1. Kultureller Widerstand

Es kann schwierig sein, die Beteiligten für Data Governance zu gewinnen. Die Mitarbeiter sträuben sich möglicherweise gegen Änderungen an ihren Arbeitsabläufen oder betrachten Data Governance als zusätzliche Belastung. Um diesen Widerstand zu überwinden, bedarf es einer starken Führung, einer klaren Kommunikation der Vorteile und der Förderung einer Kultur, die der Datenintegrität Priorität einräumt.

2. Ressourcenzuteilung

Der Aufbau und die Pflege eines Data-Governance-Rahmens erfordert viel Zeit, qualifiziertes Personal und Technologie. Unternehmen stehen oft vor der Herausforderung, diese Ressourcen zuzuweisen, ohne andere wichtige Abläufe zu stören.

3. Datensilos

Viele Unternehmen kämpfen mit Daten, die abteilungsübergreifend in separaten Silos gefangen sind. Es kann schwierig sein, diese Barrieren zu überwinden und eine nahtlose gemeinsame Datennutzung und -integration zu ermöglichen, aber es ist notwendig, um eine einheitliche Datenumgebung zu schaffen.

4. Komplexes regulatorisches Umfeld

Mit den sich ständig ändernden Datenschutzgesetzen Schritt zu halten, ist eine ständige Herausforderung. Die Einhaltung der verschiedenen Vorschriften erfordert eine kontinuierliche Überwachung und die Fähigkeit, die Governance-Praktiken an die sich ändernden Gesetze anzupassen.

5. Fragen der Datenqualität

Inkonsistente oder unvollständige Daten können die Governance-Bemühungen untergraben. Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind regelmäßige Bewertungen, Standardisierungen und Bereinigungen erforderlich, damit die Integrität über alle Systeme hinweg erhalten bleibt.

6. Grenzen der Technologie

Eine veraltete IT-Infrastruktur oder unzureichende Integrationsmöglichkeiten können die Umsetzung von Data Governance behindern. Die Aufrüstung von Systemen zur Erfüllung von Data-Governance-Anforderungen ist kostspielig und zeitaufwändig, aber für den Erfolg unerlässlich.

7. Skalierbarkeit

Angesichts des wachsenden Datenvolumens ist es eine große Herausforderung sicherzustellen, dass der Governance-Rahmen skalierbar ist, um die wachsenden Datenmengen zu verarbeiten und gleichzeitig die Leistung und die Einhaltung der Vorschriften zu gewährleisten.

8. Änderungsmanagement

Die Einführung eines Data-Governance-Rahmens erfordert ein umfassendes Änderungsmanagement. Dazu gehören die Schulung von Mitarbeitern, die Neugestaltung von Prozessen und die klare Definition von Rollen, um sie an die neue Governance-Struktur anzupassen.

Abschließende Überlegungen

Da Unternehmen der datengesteuerten Entscheidungsfindung weiterhin Priorität einräumen, ist die Auswahl des richtigen Data-Governance-Frameworks von entscheidender Bedeutung. Die hier vorgestellten Frameworks bieten leistungsstarke Tools und Strategien für die Verwaltung, Sicherung und effektive Nutzung von Daten im Jahr 2025. Indem Sie das richtige Framework auf Ihre Geschäftsanforderungen abstimmen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Datenbestände Wachstum und Innovation fördern und gleichzeitig die Einhaltung von Vorschriften und Sicherheit gewährleisten. Carmatec's Data Governance Beratungsdienste Unternehmen dabei helfen, solide Rahmenbedingungen für Datenqualität, Sicherheit, Einhaltung von Vorschriften und Zugänglichkeit zu schaffen, um eine effektive und vertrauenswürdige Datenverwaltung.

Häufig gestellte Fragen

1. Was ist ein Data-Governance-Rahmen?
Ein Data-Governance-Rahmenwerk ist ein strukturierter Ansatz für die Verwaltung der Datenbestände eines Unternehmens, der die Qualität, Sicherheit, Konformität und Zugänglichkeit der Daten gewährleistet. Er umreißt Richtlinien, Rollen und Verfahren für eine effektive Datenverwaltung.

2. Warum ist ein Data-Governance-Rahmen im Jahr 2025 wichtig?

Angesichts wachsender Datenmengen und strengerer Vorschriften hilft ein Data-Governance-Rahmenwerk Unternehmen dabei, die Compliance einzuhalten, sensible Informationen zu schützen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die betriebliche Effizienz zu optimieren.

3. Welche Branchen profitieren am meisten von Data-Governance-Rahmenwerken?

Branchen wie das Gesundheitswesen, der Finanzsektor, der Einzelhandel, die Fertigungsindustrie und der Technologiesektor profitieren erheblich davon, da sie mit großen Mengen sensibler oder regulierter Daten arbeiten, die eine strenge Verwaltung und Sicherheit erfordern.

4. Wie wähle ich den richtigen Data-Governance-Rahmen?

Berücksichtigen Sie Faktoren wie Ihre Branche, gesetzliche Vorschriften, die Komplexität der Daten, die Ziele Ihres Unternehmens und die Abstimmung des Frameworks auf Ihre bestehenden Prozesse und IT-Infrastruktur.

5. Werden mehrere Data-Governance-Rahmenwerke zusammen verwendet?

Ja, Unternehmen kombinieren häufig Rahmenwerke wie GDPR für den Datenschutz und COBIT für die IT-Governance, um mehrere Aspekte der Datenverwaltung effektiv zu behandeln.