Data Governance
Transparenz statt Datensilo-Blindflug
Verstehen, wie Ihre Daten wirklich fließen
In vielen Organisationen ist die Datenlandschaft historisch gewachsen. Pipelines laufen stabil, Reports liefern Zahlen, und dennoch fällt es schwer, Abhängigkeiten sauber zu benennen. Feldherkünfte sind unklar, KPI-Logiken stecken im Code, und Änderungen an einer Stelle haben unerwartete Auswirkungen an anderer Stelle.
Das führt weniger zu technischen Problemen als zu operativer Unsicherheit. Was dabei häufig fehlt, ist ein gemeinsames, belastbares Verständnis darüber, wie Datensilos überwunden werden können, wo Daten herkommen, wie sie verändert werden und wofür sie verwendet werden dürfen.
Wir unterstützen Teams dabei, Data Lineage und Governance als festen Bestandteil ihrer Datenarchitektur zu etablieren – ob auf bestehenden Strukturen aufbauend oder grundlegend neu konzipiert, auch unter Beibehalt vorhandener Tools.
Data Lineage als Teil der Architektur
Wir verstehen Data Lineage nicht als nachträgliche Beschreibung, sondern als architektonisches Element. Ziel ist es, Datenflüsse durchgängig sichtbar zu machen – von der Quelle über Transformationen bis hin zur Nutzung in Analytics, Reporting oder operativen Prozessen.
Dabei betrachten wir sowohl technische Abhängigkeiten als auch fachliche Bedeutungen. Tabellen, Felder und Pipelines werden mit Kontext angereichert, sodass klar wird, welche Rolle sie im Gesamtsystem spielen. So entsteht eine transparente Grundlage zur Beantwortung regulatorischer Anforderungen und Lineage wird zugleich zum Fundament für Betrieb, Weiterentwicklung und die Zusammenarbeit zwischen Teams.
Eine Governance, die Anwender nicht ausbremst
Governance funktioniert nur, wenn sie in den Arbeitsalltag passt. Deshalb setzen wir auf passgenaue Regeln, klare Verantwortlichkeiten und eine enge Kopplung an bestehende Workflows.
Im Fokus stehen:
- Klar definierte Data Ownerships
- Verständliche Qualitäts- und Freigaberegeln
- Governance dort, wo Daten entstehen und genutzt werden
- Kollaboration
Das Ziel ist nicht Kontrolle um der Kontrolle willen, sondern Verlässlichkeit und Wartbarkeit.
Nachvollziehbare Analytics statt Blackbox-KPIs
Spätestens im Reporting zeigt sich, ob Transparenz wirklich vorhanden ist. Wenn Kennzahlen nicht mehr erklärbar sind oder bei jeder Rückfrage neu interpretiert werden müssen, geht Vertrauen verloren. Sowohl bei Fachbereichen als auch innerhalb der Datenteams.
Durch die Verknüpfung von Lineage, Metadaten und fachlichen Definitionen sorgen wir dafür, dass KPIs verständlich bleiben. Herkunft, Berechnungslogik und Abhängigkeiten sind sichtbar, wodurch sich Abstimmungen reduzieren und Analysen stabiler werden.
Offen statt tool-getrieben
Wir arbeiten plattform- und herstellerunabhängig. Governance entsteht für uns nicht durch ein zusätzliches Tool, sondern durch saubere Architektur, Metadaten und Verantwortlichkeiten.
Besonders in Open-Source- und hybriden Umgebungen setzen wir auf:
Integration statt Parallelwelten
Erweiterbarkeit statt Lock-in
Governance als Fähigkeit,
nicht als Produkt
Für Teams, die Verantwortung für Daten tragen
Unser Ansatz richtet sich an Data Engineers, Analytics Engineers, BI-Teams und Plattform-Verantwortliche, die nicht nur funktionierende Pipelines betreiben, sondern ihre Datenlandschaft bewusst gestalten wollen. Überall dort, wo Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und saubere Weiterentwicklung wichtig sind, entfaltet Data Lineage in Kombination mit Governance ihren Mehrwert.
Jetzt Data Governance mit einem Datenkatalog umsetzen
DataHub ist eine Open-Source-Plattform für modernes Metadaten-Management und Data Governance. Sie ermöglicht die Verfolgung von Data Lineage, das Profiling von Datensätzen und die Definition von Data Contracts.