Mensch, der Bälle jongliert, stellvertretend für die Daten im Griff.

Klare Data Governance-Strategien machen Produkt-Informationen zukunftssicher

Produktdaten sind längst zu einem geschäftskritischen Asset geworden. Doch je mehr Kanäle, Märkte und Systeme bedient werden, desto größer die Herausforderung: Datenpflege wird zur Dauerbaustelle, Zuständigkeiten verschwimmen, Qualitätsmängel bleiben unentdeckt.

Eine nachhaltige Data-Governance-Strategie schafft hier Abhilfe – als strukturiertes Rahmenwerk für Verantwortung, Validierung und Verlässlichkeit.

Was bedeutet Data Governance eigentlich?

Data Governance umfasst die strategische und operative Steuerung von Daten innerhalb einer Organisation. Ziel ist es, die Qualität, Sicherheit und Konsistenz von Daten langfristig sicherzustellen – über Abteilungs-, System- und Prozessgrenzen hinweg.

Typische Elemente einer Data-Governance-Strategie:

  • Rollen & Verantwortlichkeiten (z. B. Data Owner, Data Steward)
  • Datenqualitätsstandards und Prüfmechanismen
  • Richtlinien zur Nutzung, Speicherung und Weitergabe von Daten
  • Prozesse zur Klassifikation, Freigabe und Versionierung
  • Tool-gestützte Automatisierung und Dokumentation

Warum Data-Governance heute unverzichtbar ist

Zunehmende Komplexität

Mit steigender Kanalvielfalt, neuen Touchpoints und individuellen Kundenanforderungen wachsen auch die Anforderungen an die Produktdatenpflege. Ohne Governance wird diese Komplexität schnell unüberschaubar.

Datenqualität als Erfolgsfaktor

Fehlende oder fehlerhafte Produktinformationen führen nicht nur zu internen Reibungsverlusten, sondern auch zu sinkendem Vertrauen auf Kundenseite. Governance hilft, Qualitätslücken systematisch zu erkennen und zu schließen.

Regulatorische Anforderungen

Ob DSGVO, Lieferkettengesetz oder branchenspezifische Normen – Daten müssen nachvollziehbar, korrekt und rechtskonform verwaltet werden. Governance bietet hier einen belastbaren Rahmen.

Skalierbarkeit ermöglichen

Wachsende Produktportfolios und internationale Märkte verlangen nach skalierbaren Datenprozessen. Eine gute Governance-Architektur bildet das Rückgrat dieser Skalierung.

All diese Anforderungen – von steigender Komplexität über Qualitätsansprüche bis hin zu regulatorischem Druck – lassen sich nicht durch Einzelmaßnahmen lösen. Was es braucht, ist ein systematischer Ansatz: ein Governance-Rahmenwerk, das Orientierung gibt, Prozesse sichert und Verantwortlichkeiten transparent macht.

Der Governance-Prozess: Vom Regelwerk zur Praxis

  • Strategische Zieldefinition: Was soll Data Governance leisten? Welche Risiken sind zu adressieren, welche Chancen sollen erschlossen werden?

  • Rollen & Zuständigkeiten: Klare Verantwortlichkeiten – etwa durch die Einführung von Data Ownern oder Stewards – machen Governance im Tagesgeschäft handhabbar.

  • Regelwerke & Standards etablieren: Welche Felder gelten als Pflicht? Welche Klassifikationen sind verbindlich? Was bedeutet "vollständig" in welchem Kontext?

  • Technische Umsetzung & Tool-Unterstützung: Datenrichtlinien sollten nicht nur dokumentiert, sondern auch systemisch umgesetzt und automatisiert überprüft werden – z. B. über ein PIM oder ein dediziertes Data Governance Tool.

  • Schulung & Change Management: Data Governance ist kein IT-Projekt, sondern ein kultureller Wandel. Erfolgreiche Umsetzung erfordert breite Einbindung und Kommunikation.

Ein Data Governance Framework schafft den nötigen Ordnungsrahmen: Es definiert, wie mit Daten umgegangen wird – wer verantwortlich ist, welche Qualitätsanforderungen gelten und wie Prozesse abgesichert werden. Damit dieses Rahmenwerk nicht nur auf dem Papier existiert, sondern tatsächlich im Unternehmen verankert wird, braucht es praxisnahe Leitplanken.

Experten-Tipps für ein funktionierendes Data Governance Rahmenwerk
 

Starten Sie mit einem klaren Zielbild.

Governance ist kein Selbstzweck. Ob höhere Datenqualität, bessere Time-to-Market oder Compliance – definieren Sie messbare Ziele, bevor Sie in Rollen und Prozesse investieren.

Halten Sie das Rahmenwerk schlank.

Ein Governance-Modell muss im Alltag funktionieren. Verzichten Sie auf unnötige Komplexität und konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Kernprozesse und Verantwortlichkeiten.

Rollen trennen – Verantwortung schaffen.

Vermeiden Sie Überschneidungen. Ein klar definiertes Zusammenspiel von Data Owner, Data Steward und operativen Teams sorgt für Transparenz und Akzeptanz.

Denken Sie Governance mit dem System mit.

Ein PIM-System allein macht noch keine Governance. Aber es kann Regelwerke, Prüfprozesse und Freigaben technisch abbilden – wenn das Rahmenwerk sauber integriert ist.

Governance braucht Kommunikation.

Regeln entfalten nur dann Wirkung, wenn sie verstanden und akzeptiert werden. Schulungen, Guidelines und ein zentrales Governance-Handbuch helfen beim Change Management.

Data Governance und Produktkommunikation – ein starkes Duo

Insbesondere in der Produktdatenkommunikation zeigt sich der Wert von Governance deutlich:
Wer seine Produktinformationen gezielt steuern, anreichern und verteilen möchte – etwa in Richtung Marktplätze, Kundenkataloge oder B2B-Portale – benötigt konsistente, vertrauenswürdige Daten als Grundlage.

Eine saubere Governance-Struktur ist somit auch ein Enabler für Data Syndication, PIM-Projekte und Customer Experience Management.
 

Fazit: Mehr Struktur, mehr Qualität, mehr Vertrauen

Data Governance entfaltet ihren Nutzen erst durch konsequente Umsetzung: Sie schafft belastbare Entscheidungsgrundlagen, reduziert operative Aufwände und stärkt die Verlässlichkeit der Datenbasis – unternehmensintern wie in externen Prozessen. Damit legt sie das Fundament für eine effiziente, skalierbare und zukunftsfähige Datenstrategie.

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FAQ: Data Governance in der Praxis

Was ist der Unterschied zwischen Data Governance und Datenmanagement?

Data Governance legt den strategischen Rahmen für den Umgang mit Produktdaten fest – etwa in Bezug auf Zuständigkeiten, Datenmodelle und Qualitätsstandards. Datenmanagement sorgt für die operative Umsetzung: Befüllen von Pflichtfeldern, Abgleich von Klassifikationen, Pflege von Attributen – meist im PIM- oder ERP-System.

Warum ist Data Governance für Produktdaten besonders wichtig?

Produktdaten sind heute in vielen Kanälen gleichzeitig im Einsatz – von B2B-Portalen über Marktplätze bis zum Onlineshop. Ohne klare Governance entstehen Inkonsistenzen, manuelle Korrekturschleifen und potenzielle Compliance-Risiken. Governance schafft hier Verlässlichkeit und Skalierbarkeit.

Welche Rollen braucht eine funktionierende Data Governance?

Typische Rollen sind:

  • Data Owner (strategisch verantwortlich für bestimmte Datenbereiche)
  • Data Steward (operativ zuständig für Datenqualität und Pflege)
  • Data Governance Board (entscheidet über Standards und Prozesse)
Welche Tools unterstützen bei der Umsetzung von Data Governance im Produktdatenumfeld?

Zentrale Rolle spielt das PIM-System als führende Datenquelle. Ergänzt wird es durch Tools für:

Wie beginne ich mit Data Governance im Unternehmen?

Starten Sie mit einer Bestandsaufnahme: Wo entstehen Daten? Wer ist verantwortlich? Wo liegen Qualitätsprobleme? Anschließend lassen sich Pilotprojekte definieren, Rollen etablieren und schrittweise ein nachhaltiges Governance-Modell aufbauen – praxisnah und an den Unternehmenszielen ausgerichtet.

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