Viele Organisationen investieren in Datenplattformen und KI, kämpfen aber mit Silos, unklaren Verantwortlichkeiten, Intransparenz bei Datenherkünften und wachsendem Compliance-Druck. Policies existieren auf dem Papier, der operative Betrieb hinkt hinterher: Datenqualität bleibt schwankend, Zugriffe sind schwer zu steuern, Modelle sind nicht auditierbar. Das bremst Use Cases und erhöht Risiko.
Hier geraten Unternehmen in der Data & AI Governance ins Straucheln:
- Policies existieren, werden aber nicht im Alltag gelebt.
- Datenqualität schwankt – kritische Entscheidungen basieren auf unsicheren Werten.
- Zugriffsrechte sind unklar, sensible Daten bleiben ein Risiko.
- Modelle laufen produktiv, sind aber weder transparent noch auditierbar.
- Compliance-Anforderungen werden nur reaktiv erfüllt – mit hohem Aufwand.
Um Daten und KI wirklich wertschöpfend einzusetzen, braucht es eine Governance, die Prinzipien in Praxis übersetzt: mit klaren Verantwortlichkeiten, messbarer Qualität und Strukturen, die Innovation ermöglichen statt bremsen.
