Viele Mitarbeitende in einem Unternehmen wünschen sich Auswertungen. Und die meisten haben auch Zugang zu diversen Daten: ERP, CRM, Excel-Listen oder Social Media Zahlen. Entsprechende Werkzeuge sind längst auf jedem Arbeitsplatz vorhanden. Mit modernen Self-Service-BI-Tools wie Power BI lassen sich heute auch ohne IT-Kenntnisse Berichte erstellen.
Das klingt super, aber die Grundlagen müssen stimmen. Wenn jede Abteilung ihre eigene Datenquelle nutzt, entstehen schnell widersprüchliche Zahlen. Der Vertrieb sieht andere Umsatzzahlen als das Controlling. Die HR-Abteilung arbeitet mit einem anderen Mitarbeiterbestand als die Geschäftsleitung. Wer hat nun Recht? Das ist ein klassisches Business Intelligence Governance-Problem.
Was ist BI Governance?
Business Intelligence Governance bezeichnet den Rahmen, der sicherstellt, dass Daten und Berichte in einem Unternehmen konsistent, verlässlich und nachvollziehbar sind. Es geht um klare Verantwortlichkeiten, definierte Prozesse und ein gemeinsames Verständnis davon, was Daten bedeuten. Kurz gesagt: BI Governance ist die Voraussetzung dafür, dass Self-Service BI wirklich funktioniert.
Das Ziel: Die richtigen Daten, zum richtigen User, zum richtigen Zeitpunkt. Das klingt einfach, wird aber mit jeder zusätzlichen Datenquelle, jedem neuen Tool und jedem weiteren Team schwieriger. Und durch die Anwendung von KI-gestützten Analysen steigt die Abhängigkeit von sauberen, verlässlichen Daten nochmals.
Central Control for Decentralized Empowerment
Das Prinzip hinter einer funktionierenden BI Governance lautet: «Central Control for Decentralized Empowerment». Die Fachabteilungen sollen selbstständig Berichte erstellen können, aber auf einer gemeinsamen, validierten Datenbasis. Die IT oder das Analytics-Team stellt diese Basis bereit; die Nutzung ist Sache der Fachbereiche.
Dabei helfen drei Elemente: Master Data Management, Enterprise Catalog und Data Dictionary
MDM – Master Data Management
Oft werden Stammdaten redundant – in verschiedenen Anwendungen – gehalten. Das stellt an sich kein Problem dar, solange klar geregelt ist, welche Anwendung/Datenbank das Mastersystem ist. Es finden im Hintergrund dann Synchronisationen unter den Systemen statt, damit alle Daten integer bleiben. Mit “klar geregelt” wird aber implizit auch die technische Umsetzung gemeint: Es darf nicht möglich sein ein Produktpreis im Lagerverwaltungssystem anzupassen, wenn das ERP als Mastersystem definiert ist.
Unter “Master Data Management” werden Prozesse, Richtlinien, Dienstleistungen aber auch Technologien verstanden, welche definieren, wie betriebliche Daten erstellt, gepflegt, vereinheitlicht und verwaltet werden. Die Sicherstellung von konsistenten, vollständigen, aktuellen, korrekten und qualitativ hochwertigen Stammdaten ist das Ziel von MDM zur Unterstützung der Leistungsprozesse eines Unternehmens.
EDC – Enterprise Data Catalog
Ein Bericht will einen bestimmten Sachverhalt aufbereiten. Dazu werden Daten benötigt. Wie aber findet man nun die richtigen Daten? Als weiterer Teil einer BI Governance soll der Datenkatalog Abhilfe schaffen und die verfügbaren Daten eines Unternehmens auflisten. Der Datenkatalog listet nicht nur einfach Datenbanken, sondern listet technische Informationen (Verbindungsinformationen, Schemas, Tabellen, Spalten, …), Business Metadaten (Kommentare, Klassifikationen, …) und operative Metadaten (letztes Update, Anzahl Zugriffe, Art der Zugriffe, …). So lässt sich einfach erkennen, welche Datenquelle welche Art von Informationen enthält und wie aktuell diese sind.
Ein EDC lässt sich somit gar als Excel-Tabelle umsetzen (siehe Datenordnung leicht gemacht – ein einfacher Datenkatalog). Es gibt aber auch entsprechende Softwareangebote. Azure Data Catalog zum Beispiel bietet nebst den Daten-Informationen auch Übersichten, welche Berichte welche Quellen verwenden.
Ein nicht unwesentlicher Nebeneffekt des EDC ist der, dass Datenbank-Administratoren wissen, auf welchen Datenbanken Auswertungen gemacht werden. Auswertungen können eine relevante Last auf die Datenbanksysteme erzeugen. Weiss man wo diese Last erwartet wird, kann eine entsprechende Überwachung und Skalieren allfälligen Problemen entgegenwirken.
EDD – Enterprise Data Dictionary
Oft existiert kein einheitliches Vokabular für verschiedene Ausdrücke, womit diese gar unterschiedlich verstanden werden. So kann sich die Frage nach konkreten Kennzahlen stellen, oder deren konkrete Berechnung. Wenn als Beispiel der Begriff “Ergebnis” in einem Bericht auftaucht, muss sichergestellt sein, dass alle wissen, was damit gemeint ist, wie und aus welchen Daten (-Quellen) sich der Wert berechnet. Es soll ein unternehmensweit geltendes Set von Begriffen definiert werden, damit Aussagen und Kennzahlen in Berichten einheitlich verstanden werden. Das EDD hat zum Ziel, die geschäftliche Sicht mit den Inhalten der (technisch bereitgestellten) Daten abzustimmen.
Das Zusammenspiel von MDM, EDC und EDD
Master Data Management, Datenkatalog und Data Dictionary sind kein Selbstzweck. Sie bilden gemeinsam das Fundament, auf dem Self-Service BI tatsächlich funktioniert: Die Fachabteilungen können eigenständig analysieren, weil sie wissen, welche Daten verlässlich sind, wo sie liegen und was die Kennzahlen bedeuten.
Das ist heute relevanter denn je. Moderne BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik machen es einfach, Daten zu visualisieren. Aber ein schönes Dashboard auf falschen Daten ist schlimmer als gar kein Dashboard. Wer KI-gestützte Analysen einsetzen will, ist noch stärker auf saubere Grundlagen angewiesen. Garbage in, garbage out gilt bei KI doppelt.
BI Governance: Ein pragmatischer Start
BI Governance klingt nach Enterprise-Projekt. Für KMU braucht es das nicht zu sein. Ein guter Einstieg ist eine einfache Auflistung der wichtigsten Datenquellen: Wo liegen die Daten? Wer ist verantwortlich? Wie aktuell sind sie? Wer hat Zugriff, und wie kann Zugriff beantragt werden? Daraus ergibt sich schnell, wo die grössten Lücken sind und wo ein erster Quick Win liegt.
Wir helfen Ihnen dabei, den richtigen Einstieg zu finden. Think Big, Start Small mit unserem Data Governance Angebot für KMU und unserer Unterstützung beim Aufbau von Business Intelligence.
Dieser Artikel wurde ursprünglich im Februar 2021 publiziert und im Juni 2026 überarbeitet