Data Governance

Unsere Forschung
Wir erforschen, was gute Data Governance wert ist und wie Unternehmen das steuern. Unsere Erkenntnisse entstehen im engen Austausch mit den Menschen, die diese Fragen im Alltag verantworten: CDOs, CIOs und CEOs aus Banking, Versicherung, Technologie, Industrie und Energie in der Schweiz und Deutschland. Das hält unsere Arbeit nah an den realen Herausforderungen und stellt sicher, dass unsere Instrumente im Unternehmensalltag anwendbar sind. Zwei Forschungsstränge prägen unsere aktuelle Arbeit.

1. Den Wert von Data Governance messbar machen
Unternehmen wissen, dass Data Governance wichtig ist, können ihren Wert aber weder messen noch intern begründen. Es fehlt weniger an Daten als an einer Sprache, die diesen Wert sichtbar macht. Genau diese Sprache entwickeln wir: nach dem Ansatz der Design Science Research bauen wir konkrete Instrumente und erproben sie im realen Unternehmenskontext, in Ko-Kreation mit den Partnern, getestet und über mehrere Zyklen kalibriert.

Exemplarische Fragestellungen:

• Wie lässt sich der Wert von Data Governance so messen, dass er Investitionsentscheide trägt?
• Welche Wertdimensionen sind ab welchem Reifegrad überhaupt messbar?
• Wie unterscheidet sich der Business Case je nach Branche, Reifegrad und Unternehmenstyp?
• Was bewegt in der Praxis eher Budget: der vermiedene Schaden oder der geschaffene Mehrwert?

2. Die Schnittstelle von Data Governance und KI-Governance
Mit dem breiten Einsatz von KI wird die Wertfrage dringlicher und zum ersten Mal bezifferbar. Unternehmen bauen KI-Governance auf, ohne die Data Governance darunter zu reifen. Das ist folgenreich, weil sich beide eine gemeinsame Grundlage teilen: Ownership, Datenqualität, Datenherkunft und Zugriff sind für Data Governance und KI-Governance dieselben Mechanismen, unabhängig davon, ob am Ende ein Mensch oder ein Modell entscheidet. Diese geteilte Zone untersuchen wir systematisch.

Exemplarische Fragestellungen:

• Welche Grundlagen der Data Governance braucht es, damit KI-Vorhaben tragfähig und skalierbar sind? 
• Wo überschneiden sich Data Governance und KI-Governance, und wo ergänzen sie sich sinnvoll? 
• Wie lassen sich beide Governance-Formen so aufeinander abstimmen, dass sie sich gegenseitig verstärken? 
• Wie können Unternehmen einschätzen, ob ihre Datenbasis ihre KI-Ambitionen trägt, und gezielt dort ansetzen, wo es sich lohnt?

Diese Forschungsthemen bilden die Grundlage unserer Projekte mit Unternehmen und Institutionen. Wir unterstützen Praxispartner mit wissenschaftlich fundierten Ansätzen direkt aus diesem Forschungsfeld.

Darüber hinaus lebt unsere Arbeit lebt vom Austausch mit der Praxis. Alle unsere Erkenntnisse stammen aus Gesprächen mit Verantwortlichen, die genau vor diesen Fragen stehen. Dieser enge Kontakt hält unsere Forschung nah an den realen Herausforderungen und gibt unseren Partnern zugleich einen Zugang zu aktuellen Erkenntnissen, Vergleichswerten und Instrumenten, die sie allein nicht erarbeiten könnten.

Wenn Sie sich für diese Themen interessieren, melden Sie sich gerne bei uns.