Head of Data Governance

Die Rekrutierung eines/einer Head of Data Governance zu steuern bedeutet zuallererst, die Rolle gut zu kennen. Das Folgende ist eine allgemeine Zusammenfassung, die an Ihren konkreten Kontext angepasst werden muss.

Der Head of Data Governance berichtet direkt an den Chief Data & AI Officer (CDAO) und ist für die Definition, Umsetzung und Steuerung der Richtlinien und Rahmenwerke zur Data Governance im Unternehmen verantwortlich. Die Rolle besteht darin sicherzustellen, dass Daten sicher, regelkonform, von hoher Qualität und angemessen zugänglich sind. Die Person arbeitet mit den Technikteams (Data Engineering, Data Platform), den Rechtsteams und den Fachbereichen zusammen, um Governance-Praktiken in alle Prozesse und Produkte im Bereich Data & AI zu integrieren.

Hauptaufgaben

a. Definition und Umsetzung der Data-Governance-Richtlinien

  • Governance-Richtlinien (Qualität, Sicherheit, Zugänglichkeit, Metadaten) erarbeiten und anwenden.

  • Rollen und Verantwortlichkeiten (Data Owners, Data Stewards) sowie die zugehörigen Prozesse definieren.

  • Die Einhaltung der Vorschriften (DSGVO, AI Act, branchenspezifische Standards) in Abstimmung mit den Rechtsteams sicherstellen.

b. Management von Datenqualität und Datensicherheit

  • Qualitätskontrollprozesse einführen, um Richtigkeit, Konsistenz und Aktualität der Daten zu gewährleisten.

  • Qualitätsmetriken definieren und verfolgen.

  • Sicherheitsrichtlinien (Verschlüsselung, Zugriffskontrolle, Audit) gemeinsam mit den IT-Teams ausrollen.

c. Management von Metadaten und Nachvollziehbarkeit

  • Einen zentralen und aktuellen Metadatenkatalog entwickeln und pflegen.

  • Mechanismen zur Nachvollziehbarkeit (Data Lineage) umsetzen, um Herkunft, Transformationen und Nutzung der Daten zu verfolgen.

  • Mit Data Engineering zusammenarbeiten, um diese Nachvollziehbarkeit in die Pipelines zu integrieren.

d. Zusammenarbeit mit Technik- und Fachteams

  • Mit Data Engineering und Data Platform zusammenarbeiten, um die Governance in Infrastrukturen und Prozesse zu integrieren.

  • Darauf achten, dass die Data- & AI-Produkte die Governance-Standards einhalten.

  • Die Fachbereiche für Best Practices sensibilisieren und schulen und dabei ihre spezifischen Anforderungen aufnehmen.

e. Audit und kontinuierliche Verbesserung

  • Regelmäßige Audits durchführen, um die Compliance zu überprüfen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren.

  • Richtlinien und Prozesse laufend aktualisieren, um regulatorische und technologische Entwicklungen abzubilden.

  • Eine Kultur der Data Governance in der Organisation fördern.

f. Risiko- und Incident-Management

  • Datenbezogene Risiken (Sicherheit, Compliance, Qualität) identifizieren und bewerten.

  • Die Governance in die Risikomanagementprozesse des Unternehmens integrieren.

  • Verfahren für das Incident-Management (Datenschutzverletzungen, Verstöße gegen Vorgaben) definieren und anwenden sowie Korrekturmaßnahmen koordinieren.

Beispiele für konkrete Umsetzungen

  • Aufbau eines umfassenden Governance-Rahmens: Richtlinien zu Qualität, Sicherheit und Compliance, die das Risiko von Verstößen um 30 % senkten.

  • Verbesserung der Datenqualität: Kontrollprozesse, die die Datenrichtigkeit um 25 % erhöhten und Fehler im Reporting reduzierten.

  • Aufbau eines zentralen Metadatenkatalogs, der den Fachbereichen das Auffinden und die Nutzung von Daten erleichtert.

  • Management von Sicherheitsvorfällen: Einführung von Verfahren, die die Lösungszeit um 40 % verkürzten.