Data-Governance-Gremien
Beispiel ansehen — Data-Governance-GremienStrategische Ausrichtung, taktische Koordination und tägliche Umsetzung verbinden. Entscheidungen auf der niedrigsten Ebene treffen, die dazu befugt und in der Lage ist.
Gremienmitglieder
Höchste Eskalationsinstanz
Über Themen entscheiden, die über das Mandat des Data-Governance-Boards hinausgehen.
Data-Governance-Board
Strategische Data Owner
Richtlinien, Standards und Prioritäten genehmigen. Domänenübergreifende Konflikte, Verantwortungslücken und wesentliche Ausnahmen klären.
Data-Governance-Forum
Taktische Data Owner
Definitionen, Standards, Qualitätserwartungen und Rollenbesetzung koordinieren. Roadmap-Vorschläge und Gremienentscheidungen vorbereiten.
Datenarbeitsgruppen
Data Stewards, Asset Owner und operative Mitwirkende
Metadaten pflegen, Qualität überwachen und Umsetzung koordinieren.
Die Ausrichtung fließt nach unten. Nachweise, geschäftliche Auswirkungen und Entscheidungsanfragen werden nach oben eskaliert.
Datenstrategie, Richtlinie & Standards
Beispiel ansehen — Datenstrategie, Richtlinie & StandardsGeschäftsergebnisse mit gemeinsamen Anforderungen und der täglichen Praxis verbinden.
Datenstrategie
Vision, Entscheidungen, Prioritäten und angestrebte Ergebnisse.
Datenmanagement-Richtlinie
Verantwortung und Anforderungen über den gesamten Datenlebenszyklus.
Datenmanagement-Standards
Einheitliche Anforderungen, Kontrollen und Messgrößen.
Verfahren & Hilfestellungen
Aktivitäten, Vorlagen und Nachweise für die tägliche Arbeit.
12 Standardgruppen in vier Grundlagenbereichen
Die Standardgruppen nach Grundlagenbereich erkunden.
Data Governance 3 Gruppen
- DG-01 Management von Data Governance & DatenverantwortungBeispiel ansehen — Management von Data Governance & Datenverantwortung
- DG-02 Management von Geschäftsdefinitionen & DatenspracheBeispiel ansehen — Management von Geschäftsdefinitionen & Datensprache
- DG-03 Management von Geschäftsprozessen & DatendienstenBeispiel ansehen — Management von Geschäftsprozessen & Datendiensten
Datenqualität 1 Gruppe
- DQ-01 Management von Datenqualität & BeobachtbarkeitBeispiel ansehen — Management von Datenqualität & Beobachtbarkeit
Datenbetrieb 6 Gruppen
- DO-01 Management von Datenplattformen & BIDatenplattformen · In Bearbeitung
- DO-02 Management des DatenbetriebsBeispiel ansehen — Management des Datenbetriebs
- DO-03 DatenarchitekturmanagementBeispiel ansehen — Datenarchitekturmanagement
- DO-04 Management von Datenherkunft & AuswirkungenBeispiel ansehen — Management von Datenherkunft & Auswirkungen
- DO-05 Management von Datenprodukten & geschäftlichen ErkenntnissenDatenprodukte · In Bearbeitung
- DO-06 Management von KI & datenbasierten Entscheidungen
Datenschutz 2 Gruppen
- DP-01 DatenlebenszyklusmanagementBeispiel ansehen — Datenlebenszyklusmanagement
- DP-02 Management von Datenschutz & DatensicherheitBeispiel ansehen — Management von Datenschutz & Datensicherheit
Datenreise
Beispiel ansehen — DatenreiseBeim Geschäftsprozess beginnen. Bedeutung, Verantwortung und Kontrollen sichtbar halten, während Daten erstellt, bewegt, genutzt und außer Betrieb genommen werden.
Datenreise: Von der Quelle zum Ziel
Beispiel ansehen — Datenreise: Von der Quelle zum ZielEine einfache Darstellung des Datenflusses von operativen Quellen bis zur geschäftlichen Nutzung, mit Kontrollen entlang der gesamten Datenreise.
Den fachlichen Kontext festlegen
01 Geschäftsprozesse
Die Geschäftstätigkeit und den Datenbedarf definieren.
02 Datenwörterbuch
Geschäftsbegriffe und Definitionen abstimmen.
03 Datenmodell
Entitäten und Beziehungen beschreiben.
Daten von der Quelle zum Ziel bewegen
04 Quelle
Daten in operativen Systemen erstellen und ändern
05 Analyse & Profiling
Qualitätsprobleme erkennen und beheben
06 Übernahme
Daten in die Datenplattform übernehmen
07 Harmonisierung
Für eine einheitliche Nutzung abstimmen und transformieren
08 Ziel / Nutzung
Daten in Berichten, im Betrieb, in Analysen & KI nutzen
09 Aufbewahrung & Löschung
Daten wie erforderlich aufbewahren; anschließend archivieren oder löschen.
Verantwortung, Katalog und Kontrollen unterstützen die gesamte Datenreise.
Alle neun Schritte der Datenreise ansehen
Geschäftsprozesse
Den Prozess und die Informationsanforderungen verstehen.
Datenwörterbuch
Geschäftsbegriffe und Definitionen abstimmen.
Datenmodell
Entitäten, Beziehungen und Strukturen definieren.
Erstellen & Ändern
Daten an der Quelle erfassen und aktualisieren.
Analyse & Profiling
Qualitätsmuster, Probleme und Lücken erkennen.
Übernahme
Daten in die erforderlichen Plattformen übernehmen.
Harmonisierung
Für eine einheitliche Nutzung abstimmen, validieren und transformieren.
Nutzung
Daten im Betrieb, im Berichtswesen, in Analysen und KI einsetzen.
Aufbewahrung & Löschung
Gemäß genehmigten Anforderungen archivieren oder löschen.
Datenverantwortung
Beispiel ansehen — DatenverantwortungFachliche Verantwortung, Entscheidungsbefugnisse und tägliche Aufgaben für Daten zuweisen.
Geschäftsdomäne
Strategischer Data Owner
Verantwortet die Domänenausrichtung, geschäftliche Prioritäten und Ressourcen. Trifft Entscheidungen, die strategische Befugnisse erfordern.
Subdomäne oder vereinbarter lokaler Zuständigkeitsbereich
Taktischer Data Owner
Übersetzt die Ausrichtung in abgestimmte Anforderungen und Maßnahmen. Überwacht Standards und Qualitätserwartungen.
Datenentitäten und Datenbestände
Data Steward
Pflegt Definitionen und Metadaten, überwacht die Qualität und koordiniert die Problemlösung.
Unterstützende Rollen kennenlernen
Datenpfleger (Data Maintainer)
Hält Quelldaten aktuell und korrekt. Setzt autorisierte Änderungen um und behebt Probleme an der Quelle.
Datennutzer (Data Customer)
Nutzt Daten für einen genehmigten Zweck, versteht Qualität und Nutzungsbedingungen und meldet vermutete Probleme.
Data Asset Owner
Verantwortet im Rahmen übertragener Befugnisse die Bedeutung und Eignung eines Datensatzes, Geschäftsbegriffs, Berichts, KPI oder eines anderen Datenbestands.
Jede Rolle hat einen definierten Zuständigkeitsbereich und festgelegte Befugnisse. Eine Person kann durch ausdrückliche Benennung mehrere Rollen übernehmen.
Regulatorik & Standards
Vorschriften und Grundsätze, die den DGU-Ansatz zu Data Governance, Verantwortung und Kontrollen prägen.
GDPR · Personenbezogene Daten
EU-Verordnung zum Schutz personenbezogener Daten und der Rechte betroffener Personen, mit Regeln für die Verarbeitung und den Schutz persönlicher Informationen durch Organisationen.
Auf Wikipedia lesenBCBS 239 · Risikodaten
Grundsätze des Basler Ausschusses zur Aggregation und Berichterstattung von Risikodaten bei Banken, unterstützt durch wirksame Governance, Datenqualität und Architektur.
Auf Wikipedia lesenDORA · Digitale Resilienz
EU-Verordnung zur Stärkung der digitalen Resilienz im Finanzsektor durch IKT-Risikomanagement, Vorfallmeldungen, Tests und Überwachung von Drittanbietern.
Auf Wikipedia lesenSOX · Finanzberichterstattung
US-Gesetzgebung zur Verbesserung der Unternehmensberichterstattung und Rechenschaftspflicht, einschließlich Bestätigungen durch die Unternehmensleitung und interner Kontrollen der Finanzberichterstattung.
Auf Wikipedia lesenAI Act · Verantwortungsvolle KI
EU-Verordnung mit einem risikobasierten Ansatz für KI und Anforderungen an Sicherheit, Transparenz, vertrauenswürdige Daten und menschliche Aufsicht.
Auf Wikipedia lesenNIS2 · Cybersicherheit
EU-Richtlinie zur Stärkung der Cybersicherheit in kritischen Sektoren durch Risikomanagement, Meldung von Sicherheitsvorfällen und Verantwortung der Unternehmensleitung.
Auf Wikipedia lesenRegulatorische Perspektiven
Perspektive der EZB
Eine Perspektive auf das Zusammenspiel neuer Technologien, zugrunde liegender Daten und Altsysteme.
Kontext lesen
Der bereitgestellte Screenshot schreibt dieses Zitat Claudia Buch, der Vorsitzenden des Aufsichtsgremiums der EZB, am 22. September 2026 zu: „Neue Technologien können schlechte zugrunde liegende Daten oder fragmentierte Altsysteme nicht ausgleichen.“
BCBS 239: Datenherkunft
Eine kommentierte Interpretation, die Datenherkunft auf Attributebene, Datentransformationen und die Qualität von Risikodaten miteinander verbindet.
Kontext lesen
Der bereitgestellte Screenshot behandelt Abschnitt 3.4 des EZB-Leitfadens vom Mai 2024 zur effektiven Risikodatenaggregation und Risikoberichterstattung. Seine Anmerkungen erläutern die durchgängige Datenherkunft auf Spaltenebene, Transformationslogik und Datenaktualität und enthalten ein Beispiel eines Solidatus-Konnektors.