Klassifizierung und Ownership
PII und sensible Informationen identifizieren, fachliche Definitionen und Verantwortliche festlegen.
Data & AI Engineering
Data Governance technisch umsetzen – von Berechtigungen bis Datenqualität
Daten für Analytics und KI nutzbar machen, ohne unklare Definitionen, fehlerhafte Kennzahlen oder unkontrollierte Zugriffe. Valanor entwickelt technische Governance-Kontrollen in Datenplattformen, Pipelines und Anwendungen.
Regeln allein kontrollieren keine Daten
Wenn Teams Daten aus CRM, ERP und operativen Fachsystemen zusammenführen, entstehen oft widersprüchliche Definitionen, fehlende Verantwortlichkeiten und weitreichende Berechtigungen. Governance muss in Datenverträgen, Pipelines und Zugriffssystemen tatsächlich wirken.
Zunächst definieren wir einen konkreten Datenanwendungsfall: Welche Informationen werden wofür benötigt? Wer verantwortet Qualität und Änderungen? Welche Person oder Anwendung darf welche Sicht nutzen?
Kontrollen von der Quelle bis zum Datenprodukt
Berechtigungen und Data Masking
Rollen, spalten- und zeilenbasierte Zugriffe, Maskierung und Exporte technisch begrenzen.
Qualitätskontrollen
Schemas, Vollständigkeit, Referenzen, Aktualität und fachliche Regeln automatisiert prüfen.
Data Lineage
Herkunft, Transformationen und Abhängigkeiten von Kennzahlen und Modellen dokumentieren.
Aufbewahrung und Löschung
Datenlebenszyklus und Löschpfade auch in Replikaten, Datenprodukten und Exporten berücksichtigen.
Technische Architektur und Tool-Auswahl
OpenMetadata und DataHub eignen sich für Datenkatalog, Ownership und Lineage. Microsoft Purview und Databricks Unity Catalog adressieren Governance in bestimmten Plattformlandschaften. Microsoft Presidio unterstützt das Erkennen personenbezogener Informationen, ersetzt aber keine fachliche Validierung.
Die tatsächliche Durchsetzung erfolgt in Datenbank, Storage, Identitätssystem, API und Exportkontrolle. Ein Metadatenkatalog ist keine Zugriffssperre. Für spezialisierte Analysen sind Masking Policies etwa in ClickHouse Cloud ein zusätzlicher Mechanismus.
Vertiefungen: https://valanor.co/de/pii-datenmaskierung und https://valanor.co/de/data-governance-versicherungen. Service: https://valanor.co/de/data-ai-engineering.
Governance für regulierte Branchen
Versicherungen benötigen prüfbare Policen- und Leistungsdaten mit kontrollierten Berechtigungen. Im Gesundheitswesen stehen besonders schutzbedürftige Daten, Zweckbindung und Trennung klinischer und administrativer Daten im Fokus.
Wir starten mit einem Datenprodukt, prüfen den Schutzbedarf, definieren Qualitätskriterien und implementieren Rollen, Datenverträge, Monitoring und Audit-Logs. Rechtliche Anforderungen werden von den zuständigen Fachstellen geprüft, nicht durch ein Tool automatisch erfüllt.
Weitere Anwendungsfälle: https://valanor.co/de/data-governance-gesundheitswesen und https://valanor.co/de/datenintegration-gesundheitswesen.
Häufige Fragen
Was ist Data Governance?
Klare Verantwortung für Definition, Qualität, Zugriff, Herkunft und Lebenszyklus von Daten – technisch überprüfbar umgesetzt.
Reicht ein Data Catalog aus?
Nein. Der Katalog beschreibt Daten; Berechtigungen und Ausgaberegeln müssen an den tatsächlichen Datenzugängen greifen.
Wann mit Maskierung beginnen?
Wenn Teams für Analysezwecke sensible Werte nicht im Original benötigen. Maskierung ersetzt keine Datenminimierung oder echte Zugriffsbeschränkung.
Brauchen wir eine zentrale Plattform?
Nicht zwingend. Auch verteilte Datenprodukte können konsistente Governance-Kontrollen nutzen.
Nächster Schritt
Datenzugriff und Governance-Architektur besprechen.
Wir prüfen Quellen, Verantwortlichkeiten, Zugriffswege und einen umsetzbaren Pilotumfang.
Aleksandar Basara
Managing Director
aleks@valanor.co
+49 (0) 711 16 44 6 83
Lindenspürstrasse 22, 70176 Stuttgart
