Kapitel 1: Warum Data Stewardship die Basis für erfolgreiche Digitalisierung ist
Datenmengen wachsen in Unternehmen rasant und erhöhen die Komplexität der Prozesse. Unterschiedlichste Datenquellen, uneinheitliche Formate und manuelle Pflegeprozesse führen schnell zu Inkonsistenzen, unvollständigen Datensätzen und Risiken in Bezug auf Compliance, Datenschutz oder Geschäftsentscheidungen.
Während Konzerne Ressourcen haben, um mit diesen Problemen umzugehen, ist es im Mittelstand oft schwerer. Begrenzte Budgets, fehlende Schnittstellen, wenig technisches Know-how in den Fachbereichen und überlastete IT-Abteilungen verschärfen die Situation zusätzlich.
Hier setzt Data Stewardship an: Es stellt sicher, dass Daten als strategisches Asset mit klaren Rollen, Prozessen und Verantwortlichkeiten behandelt werden. Insbesondere in regulierten Branchen wie dem Finanzwesen, der öffentlichen Verwaltung oder dem Gesundheitswesen ist diese Disziplin unerlässlich. Denn nur wer über saubere, verlässliche Daten verfügt, kann effizient, regelkonform und kundenzentriert handeln.
Kapitel 2: Die 4 Schritte zu erfolgreichem Data Stewardship
Ein wirksames Data Stewardship-Programm basiert auf einer strukturierten Vorgehensweise:
Governance-Rahmen schaffen Wer ist verantwortlich für welche Daten? Welche Standards gelten? Wie wird Qualität gemessen? Ein klar definierter Rahmen schafft Transparenz und Verantwortlichkeit. Low-Code schafft die Grundlage, um Vorgaben aus dem Governance-Rahmen in Anwendungen, Formulare und Abläufe zu überführen, die im Tagesgeschäft genutzt und weiterentwickelt werden können.
Daten-Domänen identifizieren und Verantwortliche benennen Ob es um Kunden-, Produkt- oder Transaktionsdaten geht, jede Domäne braucht einen Data Steward mit Fachwissen und klarer Entscheidungsbefugnis. Mit Low-Code lassen sich Zugriffsrechte so steuern, dass für jede Person genau definiert ist, welche Daten sie sehen, bearbeiten oder freigeben darf und für welche Inhalte sie verantwortlich ist. Änderungen werden dabei revisionssicher protokolliert.
Qualitätsmetriken und Monitoring etablieren Nur was gemessen wird, kann auch verbessert werden: Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Genauigkeit sind typische Messgrößen. Ein durchgängiges Reporting ist dabei entscheidend. Dashboards und automatisierte Reports schaffen die nötige Sichtbarkeit für Qualitätsmetriken und machen Abweichungen in Echtzeit sichtbar.
Tools und Prozesse einführen Für wirksames Data Stewardship braucht es Werkzeuge, die bestehende Strukturen ergänzen und neue Anforderungen abdecken. Low-Code ermöglicht es, Anwendungen ohne Programmierkenntnisse bereitzustellen, wiederkehrende Aufgaben per Workflow zu automatisieren, bestehende Systeme gezielt anzubinden und Lösungen flexibel zu erweitern.
Kapitel 3: Low-Code bringt Data Stewardship vom Konzept in die Praxis
Damit ein Governance-Framework im Unternehmen Wirkung entfaltet, muss es anschlussfähig sein: an Teams, Tools und Prozesse. Low-Code senkt die Einstiegshürden, bindet Fachbereiche direkt ein und macht Datenverantwortung zu einem gestaltbaren Teil der Arbeitsrealität.
Mit Low-Code erhalten Fachbereiche Zugriff auf Echtzeitdaten, die sie über Filter und Drilldowns eigenständig analysieren können. Zusätzlich lassen sich regelbasierte Prüfmechanismen einrichten, die Auffälligkeiten automatisch kennzeichnen und an die zuständigen Stellen zur Korrektur weiterleiten. So greifen Datenpflege und Kontrolle unmittelbar ineinander.
Wer diesen Ansatz im eigenen Unternehmen etablieren will, sollte mit einem klaren Einstieg beginnen, sowohl auf technischer als auch auf organisatorischer Ebene.
Kapitel 4: Von der Vision zur Realität: Data Stewardship erfolgreich einführen
Ein typisches Vorgehen zur Einführung von Data Stewardship mit Low-Code sieht so aus:
Ist-Analyse und Zielbild: Welche Probleme bestehen aktuell, welche regulatorischen Anforderungen müssen erfüllt werden?
Pilotprojekt starten: Zum Beispiel ein Stammdaten-Dashboard für Kunden oder Produkte aufbauen, das automatisiert Fehler erkennt.
Schulung und Rollenverteilung: Data Stewards schulen, Prozesse und Verantwortlichkeiten klar definieren.
Skalierung: Erfolgreiche Ansätze auf weitere Bereiche und Domänen übertragen.
Wichtig dabei: Es geht nicht nur um Technologie, sondern um ein kulturelles Umdenken im Umgang mit Daten. Low-Code ist die technische Grundlage und Data Stewardship die Methode.
Daten sind ein entscheidender Wettbewerbsfaktor. Doch nur mit einem klaren, methodischen Ansatz lassen sich Qualität, Konsistenz und Vertrauen langfristig sichern. Data Stewardship bringt Struktur und Verantwortlichkeit ins Datenmanagement, während Low-Code für Geschwindigkeit, Flexibilität und Umsetzbarkeit sorgt. Wer beides kombiniert, schafft die Grundlage für nachhaltige Digitalisierung und echte Wertschöpfung.
Kapitel 5: Beispiel aus der Praxis mit Dataciders und Intrexx:
In der Partner Lounge haben wir gemeinsam mit unserem langjährigen Partner Dataciders gezeigt, wie Data Stewardship mit Low-Code in der Praxis umgesetzt wird.
Sehen Sie sich die Aufzeichnung an und erfahren Sie, wie sich typische Herausforderungen im Datenmanagement pragmatisch lösen lassen.
