Moderne BI-Architekturen setzen eine belastbare Data-Governance-Strategie voraus, um Datenqualität, Transparenz und steuerungsrelevante Metriken sicherzustellen. Eine methodische Vorgehensweise beginnt bei der technischen Erfassung von Datenquellen, Speicherorten (z. B. DWH, Data Lake) und Zugriffskonzepten. Darauf aufbauend erfolgt die Etablierung von Data Stewardship-Strukturen zur Verantwortungsklärung sowie die Definition von unternehmensweit konsistenten KPIs. Die so geschaffene Datenbasis ermöglicht den Aufbau semantisch konsistenter Dashboards als Analyse- und Steuerungsinstrumente. Durch Rückkopplung aus der Nutzung dieser Dashboards lassen sich sowohl die Datenarchitektur als auch Governance-Prozesse iterativ verbessern.

Nehmen Sie an der Session teil und erfahren Sie mehr über:

• Systematische Erfassung und Kategorisierung von Datenquellen, Speicherorten (z. B. Data Lakes, DWHs) und Zugriffsrechten mittels Rollen- und Rechtekonzepten
• Einführung technischer und fachlicher Verantwortlichkeiten zur Sicherstellung von Datenintegrität und Metrik-Konsistenz
• Voraussetzungen schaffen für den Aufbau konsistenter, metrikgetriebener BI-Visualisierungen

• Was sind typische Herausforderungen beim Rollout des Data Stewardships und wie kann man ihnen begegnen?
• Wie gelingt es einheitliche Methoden zur Definition und Steuerung von KPIs unternehmensweit zu etablieren?
• Wie kann ein methodisches Vorgehen korrelierende Datenqualitätsschwächen aufdecken?
• Wie kann Data Governance als Enabler statt als Kontrolle wahrgenommen werden?
• Und ist Data Governance unverzichtbar oder ein Nics-to-have?

Die Moderatoren präsentieren die Ergebnisse der World Café Round Tables und es werden die wichtigsten Fragen, Herausforderungen und Lösungen diskutiert, welche sich aus dem Event ergeben haben.