Data Lakes im Griff: Mit Governance zum Geschäftserfolg

Mary Hartwell
vor 4 Tagen
3 Min. Lesezeit

Was ist eigentlich ein Data Lake?

Ein Data Lake ist ein größerer, zentraler Speicher für Daten aller Art – man kann ihn sich wie ein riesiges digitales Lagerhaus vorstellen. Dort werden strukturierte Daten (z. B. Rechnungen, Kundendaten) ebenso abgelegt wie unstrukturierte Daten (z. B. E‑Mails, Sensordaten oder Bilder).

Der Vorteil: Alles liegt an einem Ort. Die Gefahr: Ohne Ordnung verwandelt sich der Data Lake schnell in einen sogenannten Data Swamp – chaotisch, unübersichtlich und schwer nutzbar. Ohne ein durchdachtes Konzept für Data Lake Governance droht genau dieser Kontrollverlust.

Mit Data Lake Governance entfalten Daten ihren Wert – Teams gewinnen durch strukturierte Analysen verlässliche Entscheidungsgrundlagen.

Team analysiert Datenvisualisierungen mit Diagrammen – Data Lake Governance sorgt für klare Struktur und verlässliche Datenqualität. — Daten entfalten nur mit klarer Governance ihren Wert: Teams gewinnen durch strukturierte Datenanalysen verlässliche Entscheidungsgrundlagen.

Warum Data Lake Governance wichtig ist

Data Lake Governance – auch die Anwendung von Data-Governance-Prinzipien speziell auf Data Lakes – bedeutet, klare Regeln und Verantwortlichkeiten für den Umgang mit Daten festzulegen:

Wer darf welche Daten nutzen?
Wie werden Daten geprüft und beschrieben?
Wie stellen wir sicher, dass ein Begriff wie «Kunde» in allen Abteilungen dasselbe bedeutet?

Man kann Governance mit Hausregeln in einer Wohngemeinschaft vergleichen: Ohne Regeln herrscht Chaos, mit Regeln läuft alles geordnet und fair.

Typische Risiken ohne Governance

Risiko	Erklärung für Einsteiger	Auswirkungen
Veraltete Daten	Alte Informationen werden weiter genutzt	Falsche Entscheidungen
Inkonsistenzen	Unterschiedliche Definitionen (z. B. Kunde, Produkt)	Verwirrung, Vertrauensverlust
Unvollständigkeit	Wichtige Daten fehlen (z. B. Adresse ohne Postleitzahl)	Analysen werden unbrauchbar
Keine Nachvollziehbarkeit	Die Herkunft der Daten ist nicht dokumentiert	Probleme bei Compliance und Audits

Vom Rohdatenstrom zur Wertschöpfung

Ein Data Lake ist mehrschichtig aufgebaut – ähnlich wie ein Warenlager mit verschiedenen Abteilungen:

unten: alles unsortiert hineingestellt
oben: geprüfte und verkaufsfertige Produkte

Schicht	Inhalt	Einfach erklären
0 - Roh	Rohdaten	wie Kartons ungeöffnet ins Lager gestellt
1 – Gereinigt	Bereinigte Daten	Fehler korrigiert, Dubletten entfernt
2 - Konform	Einheitliche Formate	nach Standards sortiert
3 - Angereichert	Angereicherte Daten	mit Zusatzinfos versehen (z. B. Preisschild)
4 – Kuratiert	Analyse- und reportfähige Datensätze	sofort nutzbar für Berichte

Eine ganzheitliche Data Lake Governance stellt sicher, dass diese Schichten sauber ineinandergreifen und die Daten zuverlässig nutzbar bleiben.

Echtzeitdaten - Chance und Risiko

Moderne Systeme liefern Daten in Echtzeit, oft innerhalb von Millisekunden. Doch schnell ist nicht gleich richtig. Ein Beispiel: Ein falsches Preisschild wird gleichzeitig in allen Filialen übertragen - der Fehler verbreitet sich schneller als je zuvor.

Data Lake Governance stellt sicher, dass Daten nicht nur schnell, sondern auch korrekt und vertrauenswürdig verarbeitet werden – durch Prüfregeln, Validierung und Monitoring.

Datenqualität ist Führungsaufgabe

Oftmals wird die Datenqualität der IT beeinträchtigt. Doch ohne fachlichen Kontext reicht das nicht. Beispiel: Wenn Marketing und Vertrieb den Begriff „Kunde“ unterschiedlich definieren, entstehen Missverständnisse und falsche Entscheidungen.

Traditionelle Ansätze	Moderne Governance
Fokus auf IT-Prozesse	Fokus auf geschäftlichen Nutzen
Reaktive Korrekturen	Proaktive Qualitätssicherung
Hoher Stellenwert	Automatisierte, einfache Prozesse
Technische Sicht	Kombination aus Fachlichkeit und IT

Führungsteams, die Data Lake Governance aktiv verankern, schaffen Klarheit, Vertrauen und Tempo in Dateninitiativen.

Data Scientists entlasten

Wenn ein Data Lake unstrukturiert gefüllt wird, verbringen Data Scientists bis zu 80 % ihrer Zeit mit Datenbereinigung, anstatt Modelle zu entwickeln oder Innovationen voranzutreiben.

Mit Data Lake Governance erhalten Sie von Anfang an saubere, geprüfte Daten. Das bedeutet:

weniger Zeit für Korrekturen
schnellere Analysen
Entscheidungen
Bessere Zusammenarbeit zwischen IT, Fachbereichen und Analyse-Teams

Ohne Data Lake Governance keine Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten.

Schlechte Daten führen zu unzuverlässigen Prognosen.
Saubere Daten ermöglichen robuste, reproduzierbare Modelle.

Data Lake Governance sorgt für strukturierte Datenpipelines, klare Verantwortlichkeiten und geprüfte Datenbestände – die Grundlage für zuverlässige KI-Anwendungen.

Über die Autorin

Mary Hartwell ist Global Practice Lead für Data Governance bei Syniti , einem Unternehmen von Capgemini . Mit über 25 Jahren Erfahrung in den Bereichen Data Governance und Master Data Management unterstützt sie internationale Unternehmen dabei, ihre Datenqualität nachhaltig zu sichern und deren geschäftlichen Wert auszuschöpfen.

Zuvor hatte Mary leitende Positionen bei IBM , United Technologies , Johnson Matthey und Accenture inne, wo sie unter anderem globale Programme für Datenqualität, Governance und Master Data Management verantwortete. Sie ist darauf spezialisiert, skalierbare Datenstrategien zu entwickeln, die Compliance und Vertrauen stärken und gleichzeitig messbare Geschäftsergebnisse ermöglichen.

Mary gilt als Expertin für die Verknüpfung von Technologie und Business-Anforderungen . Sie arbeitet eng mit Führungsteams zusammen, um Daten in einen echten strategischen Vermögenswert zu verwandeln – als Grundlage für fundierte Entscheidungen, erfolgreiche KI-Anwendungen und nachhaltigen Geschäftserfolg.