SH

Sascha Hess

xenosystems.de - IT-Consulting & Data Management

www.xenosystems.de

NOTFALL-KIT – SQL SERVER 2026

SQL Server

Rollen & Verantwortlichkeiten

Wer entscheidet was — klare Strukturen für nachhaltige Data Governance im KMU

1

10 Rollen-Fallen

Die häufigsten Fehler beim Aufbau von Governance-Strukturen — mit Gegenmaßnahmen

2

Das KMU-Rollenmodell

Sechs Kern-Rollen, die in jedem mittelständischen Unternehmen funktionieren

3

RACI-Vorlagen

Fertige Verantwortungsmatrizen für alle zentralen Governance-Prozesse

4

Rollenbeschreibungen

Vollständige Stellenbeschreibungen — sofort einsetzbar für Ausschreibung und Onboarding

5

30-Tage-Besetzungsplan

Von der leeren Organisationsstruktur zur funktionierenden Governance-Organisation

WAS SIE IN DIESEM BUCH ERWARTEN DÜRFEN

■  10 Rollen-Fallen — Die häufigsten Fehler beim Aufbau von Governance-Organisationen mit konkreten Gegenstrategien.

■  KMU-Rollenmodell — Sechs Kern-Rollen, die mit 3–8 Personen funktionieren — skalierbar bis zur vollständigen Data-Mesh-Organisation.

■  Vollständige Rollenbeschreibungen — Aufgaben, Kompetenzen, Zeitbudget und Eskalationspfade für alle sechs Rollen.

■  RACI-Vorlagen — Fertige Verantwortungsmatrizen für zehn zentrale Governance-Prozesse.

■  30-Tage-Besetzungsplan — Von der leeren Organisationsstruktur zur funktionierenden Governance-Organisation.

DER WICHTIGSTE GRUNDSATZ

Rollen in Data Governance werden Positionen zugewiesen — nicht Personen. "Die Buchhaltungsleitung ist Data Owner für Finanzdaten" — nicht "Frau Müller ist Data Owner." Wenn Frau Müller das Unternehmen verlässt, bleibt die Rolle besetzt. Dieses Prinzip ist nicht verhandelbar.

DAS KMU-ROLLENMODELL — ÜBERSICHT:

══════════════════════════════════════════════════════════════

STRATEGISCHE EBENE

  ┌─────────────────────────────────────────┐

  │            DATA SPONSOR                 │

  │   GF / CDO / IT-Leiter                  │

  │   Ressourcen · Eskalation · Sichtbarkeit│

  └──────────────┬──────────────────────────┘

                 │ beauftragt und unterstützt

STEUERUNGSEBENE  ▼

  ┌─────────────────────────────────────────┐

  │           DATA COUNCIL                  │

  │   Alle Data Owner + Data Sponsor        │

  │   Monatlich · 30–60 Min · Entscheidungen│

  └──────┬───────────────────────┬──────────┘

         │                       │

FACHLICHE EBENE                  │

  ┌──────▼──────┐        ┌───────▼──────────┐

  │ DATA OWNER  │        │  DATA STEWARD    │

  │ Je Domäne   │        │  Je Domäne       │

  │ Fachliche   │        │  Operativer Kern │

  │ Hoheit      │        │  Qualität, Pflege│

  └──────┬──────┘        └───────┬──────────┘

         │ delegiert             │ koordiniert mit

TECHNISCHE EBENE                 │

  ┌──────▼──────────────────┐    │

  │    DATA CUSTODIAN       │◄───┘

  │    IT / DBA / BI-Entw.  │

  │    Technische Umsetzung  │

  └─────────────────────────┘

         +

  ┌─────────────────────────┐

  │    DATA CONSUMER        │

  │    Alle Nutzer           │

  │    Rechte, Pflichten,    │

  │    Feedback              │

  └─────────────────────────┘

══════════════════════════════════════════════════════════════

Data Sponsor

GF, CFO, IT-Leiter (1 Person)

1

2–4 Std.

Data Owner

Bereichsleitung je Domäne

3–6

2–4 Std. je

Data Steward

Key-User, Senior Fachkraft je Domäne

3–6

8–16 Std. je

Data Custodian

DBA, BI-Entwickler, IT-Admin

1–3

Teil der regulären IT-Arbeit

Data Council

Alle Data Owner + Sponsor

5–8

30–60 Min./Monat

Data Consumer

Alle Systemnutzer

Alle

Nach Bedarf

TYPISCHE DOMÄNEN-ZUORDNUNG IM KMU:

──────────────────────────────────────────────────────────────

Domäne              │ Data Owner (Position)    │ Data Steward

────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────

Kundenstamm/CRM     │ Vertriebsleiter          │ CRM-Key-User

Finanzen/Controlling│ CFO / Buchhaltungsleiter │ Controller

Personal/HR         │ HR-Leiter                │ HR-Sachbearbeitung

Artikel/Produkt     │ Produkt-/Einkaufsleiter  │ Stammdatenpfleger

Produktion/Logistik │ Produktionsleiter        │ Disponent / Planer

IT/Infrastruktur    │ IT-Leiter                │ DBA / Systemadmin

──────────────────────────────────────────────────────────────

HINWEIS: Domänen richten sich nach Ihrer Organisation —

diese Tabelle ist ein Startpunkt, kein Dogma.

──────────────────────────────────────────────────────────────

ROLLENBESCHREIBUNG: DATA SPONSOR

══════════════════════════════════════════════════════════════

ZWECK:

  Sichert organisatorische Voraussetzungen für Data Governance:

  Ressourcen, Sichtbarkeit, Priorisierung und Konfliktlösung

  auf Führungsebene.

TYPISCHE BESETZUNG: GF, CFO, IT-Leiter (eine Person)

KERNAUFGABEN:

  ■ Data-Governance-Programm formal beauftragen und öffentlich

    vertreten

  ■ Zeitbudgets für alle Governance-Rollen genehmigen und

    gegenüber Führungskollegen durchsetzen

  ■ Bei Governance-Konflikten (zwischen Fachbereichen oder

    zwischen IT und Business) die finale Entscheidung treffen

  ■ Monatlich im Data Council präsent sein — Sichtbarkeit zeigen

  ■ Business Case für Governance-Investitionen vertreten

ENTSCHEIDUNGSBEFUGNIS:

  ■ Finale Eskalationsinstanz für alle ungelösten Governance-

    Konflikte

  ■ Genehmigung von Governance-Budget und Rollenzuordnungen

ZEITBUDGET: 2–4 Stunden / Monat

  ■ 1× Data Council (30–60 Min.)

  ■ Eskalationen und ad-hoc-Entscheidungen (variabel)

NICHT ZUSTÄNDIG FÜR:

  ■ Operative Datenpflege

  ■ KPI-Definitionen (das ist Data Owner)

  ■ Technische Implementierung (das ist Data Custodian)

ERFOLGSMESSUNG:

  ■ Alle Governance-Rollen sind mit Zeitbudget besetzt

  ■ Eskalationen werden innerhalb von 5 Arbeitstagen entschieden

  ■ Data Council findet monatlich statt

══════════════════════════════════════════════════════════════

ROLLENBESCHREIBUNG: DATA OWNER

══════════════════════════════════════════════════════════════

ZWECK:

  Trägt die fachliche Verantwortung für eine Datendomäne —

  inhaltliche Richtigkeit, KPI-Definitionen, Zugriffsrechte

  und Qualitätsziele.

TYPISCHE BESETZUNG: Bereichsleitungsebene (Vertriebsleiter,

  CFO, HR-Leiter, Produktionsleiter — je Domäne eine Person)

KERNAUFGABEN:

  ■ KPI-Definitionen und Berechnungsregeln für die eigene

    Domäne verbindlich festlegen und dokumentieren

  ■ Zugriffsanfragen auf Daten der eigenen Domäne genehmigen

    oder ablehnen

  ■ Aufbewahrungsfristen und Löschkonzepte für die Domäne

    definieren

  ■ Datenqualitätsziele festlegen (Vollständigkeit, Eindeutigkeit,

    Aktualität) und deren Einhaltung einfordern

  ■ Den Data Steward der eigenen Domäne fachlich führen

  ■ Monatlich im Data Council vertreten: Qualitätsstatus

    berichten, Entscheidungen treffen, Konflikte eskalieren

ENTSCHEIDUNGSBEFUGNIS:

  ■ Finale Entscheidung über KPI-Definitionen der Domäne

  ■ Genehmigung/Ablehnung von Datenzugriffsanfragen

  ■ Freigabe von Datenqualitätsstandards und -richtlinien

  ■ Eskalation an Data Sponsor bei domänenübergreifenden

    Konflikten

ZEITBUDGET: 2–4 Stunden / Monat

  ■ 1× Data Council (30–60 Min.)

  ■ Zugriffsanfragen prüfen (variabel, typisch 30–60 Min.)

  ■ KPI-Reviews bei Änderungen (nach Bedarf)

NICHT ZUSTÄNDIG FÜR:

  ■ Technische Umsetzung von Zugriffsrechten (Data Custodian)

  ■ Operative Datenpflege (Data Steward)

  ■ Domänenübergreifende KPI-Entscheidungen (Data Council)

ZUSAMMENARBEIT:

  ■ Führt fachlich: Data Steward der eigenen Domäne

  ■ Beauftragend: Data Custodian für technische Umsetzung

  ■ Peer: andere Data Owner im Data Council

  ■ Eskalation an: Data Sponsor

ERFOLGSMESSUNG:

  ■ Alle KPIs der Domäne sind im Glossar definiert

  ■ Zugriffsanfragen werden innerhalb von 3 Arbeitstagen

    entschieden

  ■ Datenqualitäts-Score der Domäne entwickelt sich positiv

══════════════════════════════════════════════════════════════

ROLLENBESCHREIBUNG: DATA STEWARD

══════════════════════════════════════════════════════════════

ZWECK:

  Operativer Kern der Datenqualität — überwacht, koordiniert

  und verbessert die Datenqualität in der eigenen Domäne.

  Verbindungsglied zwischen Fachbereich und IT.

TYPISCHE BESETZUNG: Senior Key-User, erfahrene Fachkraft

  mit Prozess- und Datenkenntnis (kein IT-Profil erforderlich)

KERNAUFGABEN:

  ■ Datenqualität täglich/wöchentlich überwachen — DQ-Dashboard

    auswerten, Anomalien identifizieren

  ■ Datenqualitätsprobleme koordinieren: Ursache analysieren,

    Lösung abstimmen, Umsetzung durch Custodian veranlassen

  ■ Business Glossar der eigenen Domäne pflegen: Begriffe

    definieren, Änderungen dokumentieren, Freigabe durch Owner

  ■ Neue Datenbedürfnisse des Fachbereichs aufnehmen und

    strukturiert an Data Owner und Custodian weitergeben

  ■ Stammdatenpflege koordinieren: Dubletten, Fehlwerte,

    veraltete Einträge

  ■ Schulung und Sensibilisierung der Daten-Konsumenten

    in der eigenen Domäne

ENTSCHEIDUNGSBEFUGNIS:

  ■ Operative Korrekturen an Dateneinträgen (Fehlwerte,

    Dubletten) innerhalb definiierter Regeln

  ■ Eskalation an Data Owner bei strukturellen Qualitätsproblemen

  ■ Ablehnung von Stammdaten-Neuanlagen, die nicht den

    Qualitätsstandards entsprechen

ZEITBUDGET: 8–16 Stunden / Monat (je Domänenkomplexität)

  ■ DQ-Monitoring: 2–4 Std./Woche

  ■ Koordination Qualitätsprobleme: variabel

  ■ Glossar-Pflege: 1–2 Std./Monat

  ■ Data Council Vorbereitung: 30 Min./Monat

KOMPETENZPROFIL:

  ■ Tiefe Fachkenntnis in der eigenen Domäne

  ■ Grundlegendes Datenverständnis (kein Programmier-Know-how)

  ■ Kommunikationsstärke: Schnittstelle zwischen Business und IT

  ■ Strukturierte Arbeitsweise, Affinität zu Qualitätsthemen

NICHT ZUSTÄNDIG FÜR:

  ■ Finale KPI-Definitionen (Data Owner)

  ■ Zugriffsrechte vergeben (Data Custodian nach Owner-Freigabe)

  ■ Technische Systemänderungen (Data Custodian)

ERFOLGSMESSUNG:

  ■ DQ-Score der Domäne ≥ Zielwert (vom Owner festgelegt)

  ■ Glossar der Domäne vollständig und aktuell (< 6 Monate alt)

  ■ Qualitätsprobleme werden innerhalb von 5 Tagen eskaliert

══════════════════════════════════════════════════════════════

ROLLENBESCHREIBUNG: DATA CUSTODIAN

══════════════════════════════════════════════════════════════

ZWECK:

  Technische Umsetzung aller Governance-Entscheidungen —

  Datensicherheit, Zugriffsrechte, Backup, Datenkatalog-Pflege

  und Betrieb der Governance-Tools.

TYPISCHE BESETZUNG: DBA, BI-Entwickler, IT-Systemadministrator

  (kann eine Person oder mehrere sein, je nach IT-Größe)

KERNAUFGABEN:

  ■ Zugriffsrechte technisch umsetzen — nach Genehmigung

    durch Data Owner

  ■ Datenkatalog und Lineage-Dokumentation technisch pflegen

    (Purview-Scans, OpenMetadata-Konfiguration)

  ■ Datenqualitätsprüfungen technisch implementieren und

    automatisieren (SQL Agent Jobs, dbt Tests)

  ■ Backup, Recovery und Datenschutzmaßnahmen (Verschlüsselung,

    Pseudonymisierung) umsetzen

  ■ Technische Beratung des Data Steward bei Qualitätsproblemen

  ■ Schema-Änderungen an Quelltabellen nur nach dokumentierter

    Impact-Analyse und Owner-Genehmigung

ENTSCHEIDUNGSBEFUGNIS:

  ■ Technische Implementierungsstrategie (wie etwas umgesetzt

    wird, nicht ob)

  ■ Ablehnung technisch nicht durchführbarer oder riskanter

    Anforderungen — mit Begründung und Alternativvorschlag

ZEITBUDGET: Teil der regulären IT-Arbeitszeit

  (keine separate Governance-Stunden — Governance-Aufgaben

  sind integraler Bestandteil der IT-Tätigkeit)

KOMPETENZPROFIL:

  ■ SQL Server Administration und/oder BI-Entwicklung

  ■ Verständnis für Datensicherheit und Zugriffskonzepte

  ■ Kenntnisse in mindestens einem Governance-Tool

    (Purview, OpenMetadata oder dbt)

NICHT ZUSTÄNDIG FÜR:

  ■ Entscheidung wer Zugriff erhält (Data Owner)

  ■ KPI-Definitionen (Data Owner / Data Steward)

  ■ Fachliche Bewertung von Datenqualitätsproblemen (Steward)

ERFOLGSMESSUNG:

  ■ Zugriffsanfragen werden innerhalb von 1 Arbeitstag

    nach Owner-Genehmigung technisch umgesetzt

  ■ Alle Governance-Tools laufen stabil und liefern aktuelle Daten

  ■ Keine ungenehmigten Schemaänderungen in Produktionsumgebung

══════════════════════════════════════════════════════════════

ROLLENBESCHREIBUNG: DATA CONSUMER

══════════════════════════════════════════════════════════════

ZWECK:

  Alle Personen, die Daten nutzen — nicht nur lesend, sondern

  als aktive Mitgestalter der Datenqualität durch regelkonformes

  Verhalten und aktives Feedback.

TYPISCHE BESETZUNG: Alle Mitarbeitenden, die mit

  Unternehmensdaten arbeiten

KERNAUFGABEN:

  ■ Daten regelkonform erfassen: vollständig, nach definierten

    Standards (kein Freitext wo Pflichtfeld, keine Dubletten)

  ■ Datenqualitätsprobleme aktiv melden — an Data Steward

    der betroffenen Domäne

  ■ Datenzugriffsanfragen korrekt stellen — mit Begründung

    und über den definierten Prozess

  ■ Datennutzung im Rahmen der genehmigten Berechtigungen —

    keine Weitergabe ohne Genehmigung

RECHTE DES DATA CONSUMERS:

  ■ Anspruch auf korrekte, aktuelle Daten für die eigene Arbeit

  ■ Recht auf Auskunft: "Woher kommt diese Zahl?" (Lineage)

  ■ Recht auf Eskalation bei dauerhafter schlechter Datenqualität

ZEITBUDGET: kein separates Budget —

  regelkonformes Verhalten ist Teil der Arbeitsaufgabe

ERFOLGSMESSUNG (systembezogen):

  ■ Pflichtfeld-Ausfüllquote ≥ 98 %

  ■ Anzahl gemeldeter Qualitätsprobleme (Qualitätskultur-Indikator)

  ■ Anzahl Zugriffe auf nicht autorisierte Datenbereiche = 0

══════════════════════════════════════════════════════════════

R = Responsible   — Wer führt die Aufgabe aus? (Handelnder)

A = Accountable   — Wer trägt die Verantwortung? (Entscheider)

C = Consulted     — Wer wird einbezogen/befragt? (Berater)

I = Informed      — Wer wird informiert? (Empfänger)

Regel: Genau ein A je Zeile — zwei Accountable bedeuten

       kein Accountable.

Bedarf für neue KPI-Definition identifizieren

I

C

R

C

C

KPI-Definition ausarbeiten

I

A

R

C

I

KPI-Definition prüfen und freigeben

I

A

C

I

I

KPI im Business Glossar dokumentieren

I

A

R

I

I

KPI technisch im BI-Tool implementieren

I

I

C

R

I

KPI-Änderung kommunizieren

I

A

R

I

I

Bestehende KPI-Definition ändern

C

A

R

C

I

Zugriffsanfrage stellen

I

I

I

I

R

Zugriffsanfrage fachlich prüfen

I

A/R

C

I

I

Zugriffsanfrage technisch umsetzen

I

I

I

R

I

Regelmäßigen Access Review durchführen

I

A

C

R

I

Zugriffsrecht entziehen (Austritt)

I

A

C

R

I

Eskalation bei verweigertem Zugriff

A

C

I

I

R

DQ-Ziele für Domäne festlegen

I

A

C

I

I

DQ-Monitoring implementieren

I

I

C

R

I

DQ-Dashboard täglich prüfen

I

I

R

I

I

Qualitätsproblem melden

I

I

I

I

R

Qualitätsproblem analysieren

I

C

R

C

I

Korrekturmaßnahme beauftragen

I

A

R

I

I

Korrektur technisch umsetzen

I

I

I

R

I

DQ-Score monatlich berichten

C

I

R

I

I

Neuanlage beantragen

I

I

I

I

R

Neuanlage auf Dubletten prüfen

I

I

R

I

I

Neuanlage fachlich freigeben

I

A

R

I

I

Neuanlage technisch anlegen

I

I

I

R

I

Massenänderung beauftragen

I

A

R

I

I

Massenänderung durchführen

I

I

I

R

I

Löschung oder Archivierung

I

A

R

R

I

Schemaänderung vorschlagen

I

I

I

R

I

Impact-Analyse durchführen

I

C

C

R

I

Impact-Analyse abnehmen

I

A

C

I

I

Schemaänderung genehmigen

I

A

C

I

I

Schemaänderung umsetzen

I

I

I

R

I

Downstream-Objekte anpassen

I

I

C

R

I

Abnahme nach Änderung

I

A

R

C

C

DATA COUNCIL — STANDARD-AGENDA (45 Minuten):

══════════════════════════════════════════════════════════════

05 Min │ ERÖFFNUNG

       │ Protokoll letztes Meeting bestätigen

       │ Agenda freigeben / anpassen

10 Min │ DQ-DASHBOARD-REVIEW

       │ Datenqualitäts-Score je Domäne (Ampel: Rot/Gelb/Grün)

       │ Verbesserungen seit letztem Meeting?

       │ Neue kritische Qualitätsprobleme?

10 Min │ OFFENE PUNKTE & MASSNAHMEN

       │ Status aller beschlossenen Maßnahmen aus letztem Meeting

       │ Blockaden und Eskalationen besprechen

10 Min │ NEUE THEMEN & ENTSCHEIDUNGEN

       │ Änderungsanträge: KPI-Definitionen, Zugriffsregeln,

       │ neue Datenquellen, Policy-Anpassungen

       │ Je Thema: kurze Vorstellung → Entscheidung → Protokoll

10 Min │ VORSCHAU & NÄCHSTE SCHRITTE

       │ Was ist bis zum nächsten Meeting zu tun?

       │ Verantwortlicher + Deadline je Maßnahme

       │ Nächster Termin bestätigen

══════════════════════════════════════════════════════════════

PROTOKOLL: Jede Entscheidung mit Datum, Verantwortlichem und

Deadline. Kein offener Punkt ohne Verantwortlichen.

Protokoll innerhalb von 24 Stunden verteilen.

══════════════════════════════════════════════════════════════

MINIMAL-MODELL: 3 PERSONEN, 6 ROLLEN

──────────────────────────────────────────────────────────────

Person 1: IT-Leiter / DBA

  → Data Sponsor (für strategische Entscheidungen)

  → Data Custodian (technische Umsetzung)

  Konfliktcheck: OK — Sponsor gibt Ressourcen frei,

  Custodian setzt um. Kein Interessenkonflikt.

Person 2: Controlling-Leiter / CFO

  → Data Owner (Finanzen, Controlling)

  → Data Owner (Unternehmens-KPIs)

  Konfliktcheck: OK — gleicher Kompetenzbereich.

Person 3: Fachliche Key-Userin / Senior-Sachbearbeiterin

  → Data Steward (alle Domänen)

  Zeitbudget: 6 Stunden/Woche (explizit genehmigt)

  Konfliktcheck: OK — operative Rolle ohne Genehmigungsmacht.

Data Council:

  → Alle drei treffen sich monatlich 30 Min.

──────────────────────────────────────────────────────────────

NICHT kombinierbar:

  Data Owner und Data Steward für dieselbe Domäne in einer

  Person → führt zu unkontrollierten Selbst-Genehmigungen.

──────────────────────────────────────────────────────────────

STANDARDMODELL: 6–10 PERSONEN

──────────────────────────────────────────────────────────────

Data Sponsor:     IT-Leiter (1 Person)

Data Owner:       Vertriebsleiter, CFO, HR-Leiter,

                  Produktionsleiter (4 Personen)

Data Steward:     Je ein Key-User pro Domäne (4 Personen)

Data Custodian:   DBA + BI-Entwickler (2 Personen)

Data Council:     Data Sponsor + 4 Owner = 5 Personen

──────────────────────────────────────────────────────────────

Funktioniert, wenn:

  ■ Alle Owner ihr Zeitbudget (4 Std./Monat) einhalten

  ■ Data Council monatlich stattfindet — nicht "wenn Zeit ist"

  ■ Data Stewards mindestens 1 Tag/Woche für Governance-Aufgaben

    haben (nicht "wenn das Tagesgeschäft es zulässt")

──────────────────────────────────────────────────────────────

DAS GOVERNANCE-TAGESGESCHÄFT-DILEMMA:

──────────────────────────────────────────────────────────────

Problem: Data Steward hat 8 Stunden/Monat Governance-Budget.

         Im ersten Monat: 8 Stunden genutzt. ✓

         Im zweiten Monat: Projektstress → 3 Stunden. △

         Im dritten Monat: Quartalsabschluss → 0 Stunden. ✗

         Im vierten Monat: "Governance ist eh nichts."

Lösung:

  1. Governance-Zeit als feste Termine im Kalender blockieren

     (nicht "wenn Zeit ist", sondern "Dienstag 14–15 Uhr")

  2. Data Sponsor fragt aktiv nach: "Wie viele Stunden hattest

     du diesen Monat?" — macht Zeitbudget sichtbar

  3. Governance-Erfolge kommunizieren: "Durch DQ-Monitoring

     haben wir X Fehler gefunden" — macht Wert sichtbar

  4. Eskalationspfad aktiv nutzen: Wenn Tagesgeschäft Governance

     verdrängt → Steward eskaliert an Owner → Owner an Sponsor

──────────────────────────────────────────────────────────────

Admin

Vollzugriff auf Tenant

Data Custodian

IT-Admin / DBA

Member

Inhalte veröffentlichen

Data Custodian / BI-Entw.

BI-Entwickler

Contributor

Inhalte bearbeiten

Data Steward (technisch)

BI-Entwickler

Viewer

Nur lesen

Data Consumer

Alle Nutzer

Dataset Certifier

Endorsement vergeben

Data Owner

Wird von Owner delegiert

POWER BI WORKSPACE-GOVERNANCE — EMPFEHLUNG:

──────────────────────────────────────────────────────────────

Workspace "Controlling-Produktion" (zertifizierte Reports):

  Admin:       IT-Admin (Data Custodian)

  Member:      BI-Entwickler (Data Custodian)

  Contributor: Data Steward Controlling (für Glossar-Updates)

  Viewer:      Alle berechtigten Controlling-Nutzer (Consumer)

  Certifier:   CFO (Data Owner Finanzen)

Workspace "Controlling-Entwicklung" (Sandbox):

  Admin:       BI-Entwickler

  Member:      Data Steward (für Tests)

  Viewer:      Data Owner (für Reviews)

──────────────────────────────────────────────────────────────

Prinzip: Produktions-Workspace ist strikt kontrolliert.

Entwicklungs-Workspace ist offen für Experimente.

──────────────────────────────────────────────────────────────

Collection Admin

Purview-Konfiguration verwalten

Data Custodian (IT-Admin)

Data Source Admin

Datenquellen registrieren

Data Custodian (DBA)

Data Reader

Kataloginhalte lesen

Data Steward / Consumer

Data Curator

Metadaten bearbeiten, klassifizieren

Data Steward

Insights Reader

Purview-Dashboards lesen

Data Owner / Sponsor

Policy Author

Datenzugriffsrichtlinien erstellen

Data Owner

-- Beispiel: Datenbankrollen nach Governance-Rollen strukturieren

-- Data Custodian (DBA) — voller technischer Zugriff:

CREATE ROLE DG_Custodian;

GRANT CONTROL ON DATABASE::DWH_Prod TO DG_Custodian;

-- Data Steward — lesend + Metadaten bearbeiten:

CREATE ROLE DG_Steward_Controlling;

GRANT SELECT ON SCHEMA::finance TO DG_Steward_Controlling;

GRANT SELECT ON SCHEMA::staging TO DG_Steward_Controlling;

-- Für Glossar-Tabellen: auch Schreiben

GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON dbo.Business_Glossar

    TO DG_Steward_Controlling;

-- Data Owner — lesend auf eigene Domäne + Audit-Log:

CREATE ROLE DG_Owner_Finance;

GRANT SELECT ON SCHEMA::finance TO DG_Owner_Finance;

GRANT SELECT ON dbo.DQ_Score_History TO DG_Owner_Finance;

GRANT SELECT ON dbo.Access_Requests TO DG_Owner_Finance;

-- Data Consumer — lesend auf freigegebene Views:

CREATE ROLE DG_Consumer_Controlling;

GRANT SELECT ON SCHEMA::reporting TO DG_Consumer_Controlling;

-- Nur auf freigegebene Reporting-Views, nicht auf Rohdaten

GOVERNANCE-REIFEGRAD-MODELL:

══════════════════════════════════════════════════════════════

STUFE 1 — INITIAL (< 100 MA, 1–3 Domänen):

  Rollen:   Data Sponsor + 1–2 Owner + 1–2 Steward + Custodian

  Gremium:  Data Council monatlich, 30 Min., 3–5 Personen

  Fokus:    KPI-Glossar, DQ-Monitoring für kritischste Domäne

  Aufwand:  ~10 Std./Monat gesamt

STUFE 2 — MANAGED (100–300 MA, 3–6 Domänen):

  Rollen:   +1 Steward je neuer Domäne, Custodian-Team

  Gremium:  Data Council 45 Min., 6–10 Personen

  Fokus:    Alle Domänen mit DQ-Score, vollständiges Glossar,

            Zugriffsmanagement strukturiert

  Aufwand:  ~30 Std./Monat gesamt

STUFE 3 — DEFINED (300–500 MA, 6+ Domänen):

  Rollen:   +CDO als Koordinationsrolle (50–100 %-Stelle)

  Gremium:  Data Council + quartalsweises Data Board

  Fokus:    Data-Mesh-Ansätze, Self-Service-BI mit Governance,

            automatisiertes DQ-Monitoring, Purview als Plattform

  Aufwand:  CDO-Vollzeit + ~20 Std./Monat Teilzeit-Rollen

STUFE 4 — OPTIMIZING (500+ MA):

  Rollen:   Dediziertes Data-Governance-Team (3–5 FTE)

  Gremium:  Data Board + Data Council + Domain Teams

  Fokus:    Data Products, Data-as-a-Service, KI-Governance

  Aufwand:  Vollzeit-Team + strukturierte Prozesse

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VOR DEM START

Klären Sie vorab zwei Dinge mit der Geschäftsführung: Erstens, wer wird Data Sponsor — und ist diese Person wirklich committed, nicht nur informiert? Zweitens, welches konkrete Geschäftsproblem soll Governance in den nächsten 90 Tagen lösen? Ohne eine ehrliche Antwort auf beide Fragen beginnen Sie nicht — das Programm wird scheitern.

ERGEBNIS NACH 30 TAGEN

Ihr Ergebnis nach 30 Tagen: Alle sechs Governance-Rollen sind besetzt — mit Rollenbeschreibung, Zeitbudget und formeller Genehmigung. Der Data Council tagt monatlich mit fester Agenda und Protokoll. Erste RACI-Prozesse (KPI-Definition, Zugriffsmanagement, DQ-Management) sind aktiviert. Eine DQ-Baseline ist dokumentiert. Und mindestens ein konkretes Governance-Ergebnis ist sichtbar und kommuniziert.

Governance-Rollen-Workshop

Strukturierter 1-Tages-Workshop: Rollenmodell auf Ihre Organisation übertragen, RACI-Matrizen anpassen, Data-Sponsor-Gespräch vorbereiten, ersten Data-Council-Termin planen.

Data Governance Quickstart

3-Tages-Projekt: vollständige Rollenbesetzung, RACI-Aktivierung, DQ-Baseline und erstes Data-Council-Meeting — mit vollständiger Dokumentation und 30-Tage-Follow-up.

Datenqualitäts-Audit

Automatisierte Analyse Ihrer kritischen Datendomänen mit DQ-Score, Steward-Empfehlungen und priorisiertem Maßnahmenplan. Scope: 2–3 Tage.

SQL Server DB Health Check

Professioneller Audit Ihres SQL Servers — Managementreport, Risikobewertung und Maßnahmenplan. Scope: 3–5 Tage.

Interim IT-Management

Übernahme der IT-Steuerung auf Zeit — Budgetplanung, Dienstleister-Management, strategische IT-Ausrichtung.