Warum ich seit über 15 Jahren für echte Datenindustrialisierung kämpfe

Data Governance – der schlafende Riese unserer Zeit – ist nicht weniger als der Architekt einer zukunftsfähigen, datenindustrialisierten Welt. Seit über 15 Jahren widme ich mich intensiv und voller Leidenschaft diesem Thema, obwohl viele mich damals für verrückt hielten, mich mit einem vermeintlich unpopulären Thema auseinanderzusetzen. Als Advisory Board Member der DATAGOVKON setze ich mich aktiv dafür ein, das Bewusstsein für seine strategische Bedeutung zu schärfen. Bereits damals war für mich klar: Wie soll eine datengetriebene Industrialisierung erfolgreich sein, wenn belastbare Standards und verbindliche Architekturen fehlen?

Die Folgen fehlender Governance: Fragmentierte Landschaften und Datenchaos

In vielen Unternehmen offenbaren sich heute die Folgen dieser strategischen Vernachlässigung deutlich: massive Aufwände bei der Datenvor- und Aufbereitung, ineffiziente Datensilos und historisch gewachsene, fragmentierte IT-Landschaften, die oft stark an lokale Bedürfnisse angepasst wurden, während die tatsächlichen Bedürfnisse der Kunden häufig vernachlässigt wurden. Anpassungen an lokale Bedürfnisse und ein kurzfristiger Fokus auf interne Optimierungen haben dazu geführt, dass selten eine kohärente, geschweige denn kundenzentrierte Datenstrategie verfolgt wurde. Digitale Initiativen verpuffen allzu oft im Dickicht dieser strukturellen Schwächen.

Künstliche Intelligenz im Spannungsfeld mangelhafter Governance

Besonders dramatisch zeigt sich die Situation bei der Integration moderner Technologien wie künstlicher Intelligenz und insbesondere AI-Agenten: Statt nahtloser Einbindung und Skalierung kämpfen Unternehmen mit Inkonsistenzen, mangelhaften Schnittstellen und unklaren Verantwortlichkeiten. Das Potenzial der KI bleibt somit weit hinter den Erwartungen zurück. Dabei könnten End to End prozessorientierte KI-Systeme zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden – vorausgesetzt, es existiert eine solide Governance-Struktur, die klare Leitlinien, Verantwortlichkeiten und Prozesse vorgibt.

Warum isolierte Innovationen nicht genügen

Isolierte Innovationsinseln in Labs oder einzelnen Unternehmensbereichen lösen diese tief verwurzelten strukturellen Probleme nicht. Es stellt sich vielmehr die Frage, ob aus diesen punktuellen Initiativen jemals eine echte, adaptierbare Gesamtstrategie hervorgegangen ist, die den strukturellen Anforderungen einer datenindustrialisierten Welt gerecht wird. Stattdessen braucht es eine ganzheitliche, klar adaptierbare und pragmatisch operationalisierbare Daten- und KI-Strategie.

Data Governance als Fundament der Datenfabrik

Genau hier zeigt Data Governance ihre wahre Stärke: Sie verknüpft die Dimensionen Technologie, Prozesse, Organisation und Recht zu einem ganzheitlichen und belastbaren Ordnungsrahmen. Sie ist der unverzichtbare Masterplan, der aus unstrukturierten Datensammlungen echte Datenfabriken entstehen lässt, die kontinuierlich Mehrwert erzeugen.

Lernen von der Automobilindustrie: Standardisierung als Schlüssel

Ein Blick in die Automobilindustrie illustriert diese Dynamik eindrucksvoll: Würde jeder sein Fahrzeug individuell und von Hand bauen, wäre Mobilität niemals zur Massenware geworden. So verhält es sich auch mit Daten. Solange Unternehmen keinen standardisierten und effizienten Umgang mit Daten etablieren, bleibt eine effektive Nutzung der Ressource Daten für viele ein teurer Luxus, der kaum nachhaltige Wettbewerbsvorteile schafft. Ohne Data Governance werden Unternehmen langfristig den Anschluss verlieren – lokal und global.

Jetzt handeln: Data- und AI-Governance gemeinsam denken

Doch es gibt eine greifbare Chance: Unternehmen, die heute konsequent in Data Governance investieren und diese strategisch in ihrer Unternehmenskultur und ihren Prozessen verankern, legen die Grundlage für nachhaltige Skalierbarkeit, Effizienz und Innovationsfähigkeit. Aktuell stehen wir an einem entscheidenden Wendepunkt: Die Ära der künstlichen Intelligenz fordert uns dazu auf, Governance neu zu denken – als integrierte Einheit von Data- und AI-Governance. Es reicht nicht aus, die Fehler der Vergangenheit zu erkennen; wir müssen daraus lernen und sicherstellen, dass wir sie nicht bei der Implementierung von KI wiederholen.

Fazit: Der schlafende Riese muss erwachen

Die Integration von Data Governance und AI-Governance ist der entscheidende Hebel, um den nächsten Schritt auf der Evolutionsleiter der digitalisierten Wirtschaft zu meistern. Nur so erreichen wir echte Skalierbarkeit, systematische Innovation und eine nachhaltige Wertschöpfung aus Daten und KI – nicht nur für einzelne Pilotprojekte, sondern für die gesamte Unternehmenslandschaft. Die Zeit zu handeln ist jetzt, denn der schlafende Riese muss erwachen.

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