Data Universe - Data, Information, Knowledge powered by TDWI

„Chat with your Enterprise Data“ eine Vision, die Self Service Analytics auf ein neues Level heben könnte. Statt lange nach passenden Datensätzen zu suchen, stellt man eine Frage und die Antwort mit den relevanten Daten wird mir einfach ausgespielt. In dieser Episode von TDWI Data Universe spricht Claudia Koschtial mit Dr. Simon Harrer darüber, wie solche Ansätze auch für Data Governance genutzt werden können. Denn in dezentralen Datenlandschaften mit vielen Datenprodukten, Contracts und Policies wird es zunehmend schwierig, alle Regeln und Nutzungskontexte im Blick zu behalten. Ein Prototyp zeigt, wie Large Language Models Governance-Regeln, Data Contracts und Nutzungszwecke analysieren können, um erste Entscheidungsempfehlungen zu geben – etwa bei der Frage, ob ein Datensatz für einen bestimmten Zweck verwendet werden darf. Eine Episode über „Chat with your Enterprise Data“, über den Wandel vom Datenkatalog zum Datenmarktplatz und darüber, wie KI und menschliche Urteilskraft gemeinsam Data Governance skalierbar machen.

Datenprodukte funktionieren nur dann, wenn Vertrauen vorhanden ist. Doch Vertrauen entsteht nicht durch gute Absichten – sondern durch klare Vereinbarungen. In dieser Episode von TDWI Data Universe spricht Dr. Simon Harrer über die Rolle von Data Contracts im Kontext von Data Mesh und Datenprodukten. Wenn viele Parteien Daten anbieten und konsumieren, braucht es verbindliche Regeln für Qualität, Sicherheit und Transparenz. Genau hier setzen Data Contracts an: Sie definieren Erwartungen klar, schaffen Planungssicherheit und machen Verantwortung sichtbar. Spannend ist dabei: Der größte „Schmerz“ liegt selten im akuten Problem, sondern in der fehlenden Zukunftssicherheit. Standardisierte Data Contracts – inzwischen in einer weiterentwickelten Default-Version – ermöglichen nicht nur Transparenz, sondern auch Automatisierung. Dabei geht es weniger um Vertragsstrafen als um Kultur. Data Contracts sind kein Bürokratiemonster, sondern ein Instrument, von dem Produzenten, Konsumenten und Plattform-Teams gleichermaßen profitieren. Eine Episode über Verbindlichkeit als Grundlage für Skalierung – und warum im Data Mesh am Ende der Contract „Recht hat“.

Data Governance entsteht nicht durch Regeln allein – sondern durch Pflege, Verantwortung und gemeinsames Verständnis. In dieser Episode sprechen wir mit Kiomi Soledad Spriestersbach über den Aufbau wirksamer Data Governance bei der Lufthansa Group – und warum sich dieser Prozess erstaunlich gut mit Backkunst und Gartenarbeit vergleichen lässt. Aus einer zentralen Perspektive heraus werden viele dezentrale Organisationseinheiten verbunden. Dabei hat sich vor allem eines verändert: das Verständnis von Datenprodukten. Datenqualität, Metadaten und klare Rollen sind heute entscheidend, um Daten nutzbar, vertrauenswürdig und sicher bereitzustellen – insbesondere bei großen Mengen personen- und technikbezogener Daten. Die zentrale Botschaft: Daten sind kein reines IT-Thema. Gute Data Governance entsteht dort, wo Fachlichkeit und Technik gemeinsam Verantwortung übernehmen. Ziel ist nicht Perfektion, sondern angemessene Qualität im jeweiligen Kontext. Unterschiedliche Anwendungsfälle brauchen unterschiedliche Standards – insbesondere mit Blick auf KI als Treiber für hochwertige Daten. Eine Episode über Rahmen statt Regeln, über Teilen statt Verstecken – und darüber, warum man Daten genauso bewusst pflegen (und auch entsorgen) sollte wie in einem Garten.

Business Intelligence scheitert selten an Tools – sondern an fehlender Klarheit über Rollen, Verantwortung und Zusammenarbeit. In dieser Episode von TDWI Data Universe spricht Mirjam Cohrs (Director Group BI & Data Strategy, Bilfinger SE) über die Rolle von Business Intelligence Competence Centern (BICC) und warum BI häufig „zwischen den Stühlen“ landet. Mirjam zeigt, wie ein BICC dann wirksam wird, wenn es als strategisches Bindeglied zwischen Fachbereichen, IT und Management agiert: mit klarer Vision, Governance und einem Gesamtüberblick über laufende und geplante Initiativen. Dabei geht es nicht um Zentralisierung um jeden Preis, sondern um ein bewusstes Zusammenspiel: zentrale, geprüfte Datenbasis – kombiniert mit dezentraler fachlicher Logik. Ein zentrales Thema ist der Umgang mit Schattenreporting, das oft aus gut gemeintem Self Service entsteht. Statt Daten-Downloads und paralleler Eigenlösungen setzt Group BI auf geprüfte Daten aus den ERP-Systemen, bereitgestellt über eine zentrale Plattform. Eine Episode über BI als Stabsfunktion, über Verantwortung statt Silos – und darüber, wie Datenorganisation echte Entscheidungsfähigkeit ermöglicht.