Data under control: How a good data governance strategy makes product information future-proof
Product data has long since become a business-critical asset. However, the more channels, markets and systems are served, the greater the challenge: data maintenance becomes a permanent construction site, responsibilities become blurred and quality deficiencies remain undetected.
A sustainable data governance strategy provides a remedy here - as a structured framework for responsibility, validation and reliability.
What does data governance actually mean?
Data governance encompasses the strategic and operational management of data within an organization. The aim is to ensure the quality, security and consistency of data in the long term - across departmental, system and process boundaries.
Typical elements of a data governance strategy:
Roles & responsibilities (e.g. data owner, data steward)
Data quality standards and checking mechanisms
Guidelines for the use, storage and transfer of data
Processes for classification, approval and versioning
Tool-supported automation and documentation
This strategic control is more important today than ever before - because companies are facing a multitude of data-related challenges.
Why data governance is indispensable today
1. increasing complexity
With increasing channel diversity, new touchpoints and individual customer requirements, the demands on product data maintenance are also growing. Without governance, this complexity quickly becomes unmanageable.
2. data quality as a success factor
Missing or incorrect product information not only leads to internal friction, but also to a loss of trust on the customer side. Governance helps to systematically identify and close quality gaps.
3 Regulatory requirements
Whether GDPR, supply chain law or industry-specific standards - data must be managed in a traceable, correct and legally compliant manner. Governance provides a resilient framework here.
4. enable scalability
Growing product portfolios and international markets require scalable data processes. A good governance architecture forms the backbone of this scalability.
All of these requirements - from increasing complexity and quality demands to regulatory pressure - cannot be solved by individual measures. What is needed is a systematic approach: a governance framework that provides orientation, secures processes and makes responsibilities transparent.
The governance process: from rules and regulations to lived practice
Strategic goal definition What should data governance achieve? What risks should be addressed and what opportunities should be exploited?
Roles & responsibilities Clear responsibilities - for example through the introduction of data owners or stewards - make governance manageable in day-to-day business.
Establish rules & standards Which fields are mandatory? Which classifications are mandatory? What does "complete" mean in which context?
Technical implementation & tool support Data guidelines should not only be documented, but also systematically implemented and automatically checked - e.g. via a PIM or a dedicated data governance tool.
Training & change management Data governance is not an IT project, but a cultural change. Successful implementation requires broad involvement and communication.
A data governance framework creates the necessary regulatory framework: It defines how data is handled - who is responsible, what quality requirements apply and how processes are safeguarded. Practical guidelines are needed to ensure that this framework not only exists on paper, but is actually anchored in the company.
5 expert tips for a functioning data governance framework
1. start with a clear vision. Governance is not an end in itself. Whether it's higher data quality, better time-to-market or compliance - define measurable goals before you invest in roles and processes.
2. keep the framework lean and practical. A governance model must work on a day-to-day basis. Avoid unnecessary complexity and focus on the most important core processes and responsibilities.
3. separate roles - create responsibility. Avoid overlaps. A clearly defined interaction between data owner, data steward and operational teams ensures transparency and acceptance.
4. think governance along with the system. A PIM system alone does not make governance. But it can technically map rules, review processes and approvals - if the framework is properly integrated.
5. governance needs communication. Rules are only effective if they are understood and accepted. Training, guidelines and a central governance manual help with change management.
Data governance and product communication - a strong duo
The value of governance is particularly evident in product data communication: If you want to control, enrich and distribute your product information in a targeted manner - for example in the direction of marketplaces, customer catalogs or B2B portals - you need consistent, trustworthy data as a basis.
A clean governance structure is therefore also an enabler for data syndication, PIM projects and customer experience management.
Conclusion: More structure, more quality, more trust
Data governance only unfolds its benefits through consistent implementation: it creates a reliable basis for decision-making, reduces operational costs and strengthens the reliability of the database - both within the company and in external processes. This lays the foundation for an efficient, scalable and future-proof data strategy.
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
Diese strategische Steuerung ist heute wichtiger denn je – denn Unternehmen stehen vor einer Vielzahl datenbezogener Herausforderungen.
Warum Data-Governance heute unverzichtbar ist
1. Zunehmende Komplexität
Mit steigender Kanalvielfalt, neuen Touchpoints und individuellen Kundenanforderungen wachsen auch die Anforderungen an die Produktdatenpflege. Ohne Governance wird diese Komplexität schnell unüberschaubar.
2. 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.
3. Regulatorische Anforderungen
Ob DSGVO, Lieferkettengesetz oder branchenspezifische Normen – Daten müssen nachvollziehbar, korrekt und rechtskonform verwaltet werden. Governance bietet hier einen belastbaren Rahmen.
4. 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.
Warum Data Governance heute unverzichtbar ist
1. Zunehmende Komplexität
Mit steigender Kanalvielfalt, neuen Touchpoints und individuellen Kundenanforderungen wachsen auch die Anforderungen an die Produktdatenpflege. Ohne Governance wird diese Komplexität schnell unüberschaubar.
2. 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.
3. Regulatorische Anforderungen
Ob DSGVO, Lieferkettengesetz oder branchenspezifische Normen – Daten müssen nachvollziehbar, korrekt und rechtskonform verwaltet werden. Governance bietet hier einen belastbaren Rahmen.
4. 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 gelebten 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.
5 Experten-Tipps für ein funktionierendes Data Governance Rahmenwerk
1. 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.
2. Halten Sie das Rahmenwerk schlank und praxisnah. Ein Governance-Modell muss im Alltag funktionieren. Verzichten Sie auf unnötige Komplexität und konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Kernprozesse und Verantwortlichkeiten.
3. Rollen trennen – Verantwortung schaffen. Vermeiden Sie Überschneidungen. Ein klar definiertes Zusammenspiel von Data Owner, Data Steward und operativen Teams sorgt für Transparenz und Akzeptanz.
4. 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.
5. 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.
What is the difference between data governance and data management?
Data governance defines the strategic framework for handling product data - for example in terms of responsibilities, data models and quality standards. Data management ensures operational implementation: filling mandatory fields, matching classifications, maintaining attributes - usually in the PIM or ERP system.
Why is data governance particularly important for product data?
Today, product data is used in many channels simultaneously - from B2B portals and marketplaces to online stores. Without clear governance, inconsistencies, manual correction loops and potential compliance risks arise. Governance creates reliability and scalability here.
What roles does functioning data governance need?
Typical roles are
Data owner (strategically responsible for specific data areas)
Data steward (operationally responsible for data quality and maintenance)
Data Governance Board (decides on standards and processes)
Which tools support the implementation of data governance in the product data environment?
The PIM system plays a central role as the leading data source. It is supplemented by tools for:
How do I start with data governance in the company?
Start with an inventory: Where is data generated? Who is responsible? Where are the quality problems? You can then define pilot projects, establish roles and gradually build a sustainable governance model - practical and aligned with the company's goals.
