Governance-Tuning für Unternehmen und Organisationen

Über Governance-Schocks, Kostenangst und Reaktanzfallen

Kaum ein Thema löst in Organisationen so zuverlässig Abwehrreaktionen aus wie die Einführung von Data Governance. Kaum ein anderes wird so schnell mit Bürokratie, Kostenexplosion und Kontrollverlust assoziiert. Die Sorge ist nicht aus der Luft gegriffen. Der Aufwand kann tatsächlich erheblich sein, insbesondere dann, wenn die Ausgangslage schlecht ist, Verantwortlichkeiten ungeklärt sind und Daten bislang eher als Nebenprodukt denn als strategisches Asset behandelt wurden. Das einzugestehen ist wichtig. Und es ist vor allem ehrlich.

Denn genau diese Ehrlichkeit fehlt in vielen Governance-Initiativen. Stattdessen wird Data Governance häufig als alternativloses Grossprojekt verkauft, flankiert von Reifegradmodellen, Zielbildern und ambitionierten Endzuständen. Was dabei untergeht, ist die entscheidende Frage: Wofür genau wird Governance eigentlich gebraucht – und in welchem Umfang?

Wenn Governance zum Schock wird

Mit zunehmender Regulierung und dem breiten Einsatz von KI gibt es strategisch keine echte Alternative mehr zu Data Governance. Wer Daten nicht steuern kann, steuert irgendwann gar nichts mehr. Weder die regulatorischen Risiken noch die eigene Wertschöpfung. Spätestens mit Blick auf DSGVO, das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz oder den EU AI Act wird klar, dass ungeklärte Zuständigkeiten, intransparente Datenflüsse und unzureichende Qualitätsmechanismen kein tragfähiger Zustand mehr sind.

Und dennoch scheitern viele Initiativen nicht an ihren Zielen, sondern an ihrer Einführung. Die gängigen Vorgehensmodelle denken eindimensional. Erst wird Governance aufgebaut, dann – irgendwann – soll der Nutzen kommen. In der Praxis führt das zu rabiaten Umbauten, zu Überforderung in den Fachbereichen und zu kultureller Reaktanz. Governance wird als Selbstzweck wahrgenommen, als Kontrolle ohne Mehrwert. Genau in diesem Moment wird sie teuer. Nicht nur finanziell, sondern auch organisatorisch und kulturell.

Der Governance-Schock entsteht dort, wo Komplexität ungefiltert auf die Organisation trifft. Neue Rollen, neue Gremien, neue Prozesse, neue Begriffe. Alles gleichzeitig. Ohne klare Priorisierung. Ohne sichtbaren Nutzen. Ohne Rücksicht auf Reifegrad und tatsächliche Erfordernisse.

Warum Kostenangst oft ein Symptom ist

Die Angst vor hohen Kosten ist in vielen Organisationen das lauteste Argument gegen Data Governance. Bei genauerem Hinsehen ist sie jedoch oft ein Symptom und nicht die eigentliche Ursache. Die Kosten explodieren dort, wo Governance zu breit, zu tief und zu pauschal angesetzt wird. Wo jede Rolle von Anfang an maximal gedacht wird, unabhängig davon, was sie tatsächlich leisten muss.

Ein typisches Beispiel ist die Rolle des Data Owners. In vielen Organisationen wird sie entweder extrem aufgeladen oder faktisch entkernt. Entweder wird vom ersten Tag an ein nahezu vollumfänglicher Verantwortungsrahmen erwartet – inklusive strategischer Steuerung, Qualitätsverantwortung, Freigaben, Eskalationen und regulatorischer Absicherung – oder die Rolle bleibt ein Titel ohne echte Wirkung. Beides erzeugt Widerstand. Im ersten Fall durch Überforderung und Zeitkonflikte, im zweiten durch Frustration und Wirkungslosigkeit.

Differenzierung statt Holzhammer

Ein wirksamer Ansatz setzt genau hier an und denkt Rollen nicht absolut, sondern relativ. Die zentrale Idee ist einfach, aber wirkungsvoll: Rollenaufgaben werden mit dem tatsächlichen Reifegrad der Organisation kombiniert. Ein Data Owner in einer frühen Reifephase übernimmt andere, klar begrenzte Aufgaben als ein Data Owner in einer hochregulierten, datengetriebenen Organisation mit etablierten Prozessen. Verantwortung wächst mit Reife, nicht umgekehrt.

Damit wird Reifegrad nicht zum Ziel, sondern zur Steuerungsgrösse. Governance entsteht schrittweise, entlang realer Risiken, konkreter Business Cases und tatsächlicher Entscheidungsbedarfe. Nicht jede Domäne braucht dasselbe Governance-Niveau. Nicht jede Rolle dieselbe Verantwortungstiefe. Genau in dieser Kombination aus Reifegrad und rollenbezogenen Aufgaben liegt ein enormes Einspar- und Akzeptanzpotenzial.

Finetuning als strategischer Hebel

Dieses Finetuning ist kein Zeichen von Halbherzigkeit, sondern von Professionalität. Es bedeutet, Governance bewusst zu dosieren und Rollen so auszugestalten, dass sie wirksam, akzeptiert und realistisch ausfüllbar sind. Durch bewährte Blaupausen wird dieser Ansatz berechenbar. Mit der nötigen Erfahrung ist er schnell einsatzbereit. Und er ist deutlich günstiger als ein Holzhammer-Ansatz, der erst kulturelle Schäden verursacht und später teuer zurückgebaut werden muss.

Data Governance ist kein Projekt, das man einmal einführt und dann abhakt. Sie ist ein steuerbares System, das sich kontinuierlich an Reife, Nutzen und regulatorischem Druck orientieren muss. Wer das versteht, reduziert nicht nur Kosten, sondern erhöht auch Akzeptanz, Wirksamkeit und Geschwindigkeit. Und genau darum sollte es gehen.