Data and AI Governance

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Daten sind ein strategisches Asset. Die KI-Systeme, die darauf aufbauen, genauso. Beides muss vertrauenswürdig, kontrolliert und leistungsfähig sein.

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Die Qualität der Arbeit der Adastra-Berater weiß ich sehr zu schätzen. Ich kann sie Führungskräften und Unternehmen, die ihre Data-Governance-Reife steigern möchten, uneingeschränkt empfehlen.

Martin Novak

Head of BI, Sazka

Avast schätzt die Ergebnisse der Zusammenarbeit mit ABC sehr und empfiehlt, die Data-Governance-Expertise von ABC für die Entwicklung und Umsetzung von Datenstrategien zu nutzen.

Miroslav Umlauf

C.D.O., Avast

Die Arbeit des ABC-Teams hat uns geholfen, das Konzept der Datennutzung bei Eurowag zu formalisieren (für technische wie nicht-technische Anwender) und den Reifegrad von Data Governance und Data Literacy im Unternehmen zu erhöhen.

Vaclav Dorazil

VP of Data & Digitalization, Eurowag

Daten und KI als verlässliche Grundlage für Entscheidungen, Reporting und Automatisierung

Organisationen, die Daten und KI als strategische Assets behandeln, sind im Wettbewerb vorn. Ohne klare Verantwortlichkeiten, einheitliche Definitionen und integrierte Kontrollen erzeugen beide aber mehr Risiko, als sie reduzieren.

Adastra schafft klare Accountability für Daten und KI, vereinheitlicht Definitionen über Management, Regulatorik und Operations hinweg und verankert Governance in den Arbeitsabläufen. Nicht als separate Schicht, sondern als natürlicher Bestandteil davon, wie Daten gemanagt und KI-Systeme entwickelt, eingeführt und überwacht werden. Das schließt die Einhaltung von Regulierungen wie DSGVO, NIS2, EU AI Act und EU Data Act ein.

Bis zu 35%

steigerung der operativen Effizienz durch Data & AI Governance Implementierung

25%

produktivitätssteigerung bei Mitarbeitenden mit etablierter Data Governance

Bis 2027

AI Governance wird weltweit von allen nationalen KI-Gesetzen und Regulierungen gefordert (Gartner, 2025)

Warum Adastra als Business-Consulting-Partner

Nicht nur beraten, sondern liefern. Business Know-how, Daten-Expertise und KI-Technologie in einem Team. Gemeinsam werden Lösungen entwickelt, aufgebaut und betrieben, die vom ersten Tag an Wirkung zeigen. Mit über 1.000 Engagements weltweit, tiefem lokalem Know-how und einem breiten Netzwerk an Technologie- und Business-Partnern entstehen flexible, integrierte Lösungen, die auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sind.

20+

Jahre in der Umsetzung von Business- und IT-Consulting-Projekten

2.200+

Experten mit Business-, Daten- und KI-Erfahrung weltweit

40+

Länder, in denen Projekte umgesetzt wurden

Bereit, die Data and AI Governance zu stärken?

Gemeinsam mit Adastra-Experten den aktuellen Governance-Reifegrad bewerten, kritische Lücken identifizieren und klare, umsetzbare Schritte definieren: für bessere Datenverantwortung, KI-Aufsicht, Regulatory Compliance und operative Steuerung.

So baut Adastra eine wirkungsvolle Data and AI Governance auf

Seit über 25 Jahren unterstützt Adastra Organisationen dabei, Governance-Frameworks zu gestalten und zu operationalisieren, die Daten verlässlich und KI kontrollierbar, transparent und nachvollziehbar machen.

Die Methodik kombiniert das Adastra 4P Framework, die DAMA-DMBOK-Standards, das AIGA AI Governance Framework sowie die TASMAS-Methodik. Das Ergebnis: Governance, die ganzheitlich, praxistauglich und langfristig tragfähig ist.

Data and AI Governance Assessment und Strategie

Reifegradbewertung mit dem Adastra 4P Framework und den DAMA/AIGA-Benchmarks. Definition einer priorisierten Governance-Roadmap, abgestimmt auf die Unternehmensstrategie und Ziele zur Datenmonetarisierung.

Data Management und Datenqualität

Definition von Datendomänen, Owners und Entscheidungskompetenzen. Implementierung von Data Quality, Master Data, Metadata und Reference Data Management mit eingebetteten Richtlinien, Prozessen sowie Datenschutz- und Sicherheitskontrollen.

AI Governance und Lifecycle Management

Governance über den gesamten KI-Lebenszyklus: von der Use-Case-Definition bis zum Monitoring im Produktivbetrieb. Inklusive GenAI/LLM, agentischer KI und KI-Tools von Drittanbietern. Mit Risikoklassifizierung, Validierung, Versionskontrolle, Bias-Prävention und klarer Verantwortung.

Governance Operating Model und Verantwortlichkeiten

Gestaltung des Ziel-Operating-Models mit definierten Rollen, RACI-Strukturen, Eskalationspfaden, KPIs und Governance-Reporting. Etablierung von Standards für verantwortungsvolle KI-Nutzung, Transparenz, Erklärbarkeit, Fairness und menschliche Aufsicht.

Auswahl und Einführung von Governance-Plattformen

Auswahl und Implementierung von Governance- und AI-Lifecycle-Plattformen. Von Data Catalogues und Metadaten-Tools bis hin zu AI Model Registries, Quality Monitoring und Reporting-Systemen.

Data & AI Literacy, Training und Managed Support

Literacy-Programme, rollenspezifische Trainings und Change Management. Data Office as a Service für Organisationen, die einen kontinuierlichen Governance-Betrieb benötigen.

Der Weg zu gut gesteuerten Daten und KI

Adastra folgt einem erprobten Vorgehen, das vom Assessment bis zum unternehmensweiten Rollout reicht. Tempo und Umfang werden an Reifegrad und Prioritäten der jeweiligen Organisation angepasst.

Phase I

Data and AI Governance Assessment

  • Maturity Assessment Report
  • Gap-Analyse und Empfehlungen
  • Reifegrad-Benchmarks
  • Bewertung der technischen Landschaft und Architektur
Phase II

Use Cases and Business Requirements

  • Business Requirements
  • AI Use Case Liste und Priorisierung
Phase III

TO-BE Design und Plattformauswahl

  • Data and AI Strategie und Target Operating Model
  • Governance Framework
  • Design der AI Use Cases mit Business Cases
  • Policies- und Prozesskatalog
  • Governance-Artefakte-Bibliothek
  • Tooling-Spezifikationen
  • Enterprise Data and AI Architekturdesign
Phase IV

Implementierungs-Roadmap

  • Implementierungs-Roadmap
  • Change-Management- und Adoption-Programm
  • Design von Policies und Prozessen
  • Plattform- und Infrastrukturdesign
  • Tooling-Auswahl und Einführung
  • AI Governance Artefakte
  • Data & AI Literacy und organisationsweiter Kompetenzaufbau
Phase V

Proof of Concept und Validierung

  • Governance-Validierung anhand von Pilot Use Cases
  • MVP auf einer Datendomäne
  • Durchführung und Validierung von Proofs of Concept
  • Prototyping von AI Use Cases
Phase VI

Unternehmensweiter Rollout

  • Deployment der KI-Plattform
  • Skalierung und Rollout der AI Use Cases
  • Rollout der Datendomänen

Bewährte Frameworks. Ausgelegt auf operative Ergebnisse.

Keine Berichte, die im Regal verstauben. Die Governance-Methodik von Adastra setzt auf praxiserprobte Ansätze. Verankert im Adastra 4P Framework sowie in den international anerkannten Standards DAMA-DMBOK und AIGA. Angewendet durch konkrete Analyse der Daten, Systeme und Organisation, vor Ort und remote.

Adastra 4P Framework: People, Policies, Processes, Platform

Ganzheitliche und praxisorientierte Governance durch die gleichzeitige Betrachtung aller vier Säulen. Nur so lässt sich über reine Theorie hinausgehen und eine Governance entwickeln, die operativ funktioniert, nachhaltig wirkt und im Tagesgeschäft verankert ist.

DAMA-DMBOK: Data Management Framework

Weltweit anerkanntes Framework, das die Kernprinzipien, Best Practices und essenziellen Funktionen des Datenmanagements definiert, unabhängig von der eingesetzten Technologie. Es leitet den Adastra-Ansatz von der Planung über die Implementierung bis in den laufenden Betrieb.

AIGA: AI Governance and Auditing Framework

AIGA: AI Governance and Auditing Framework

Das AIGA Framework definiert, wie KI verantwortungsvoll und skalierbar konzipiert, entwickelt, eingeführt und überwacht wird. Es legt Richtlinien und Prozesse fest, verteilt Verantwortlichkeiten und verzahnt die Funktionen von Daten, Compliance, Cybersecurity, DevOps und Risikomanagement. So wird sichergestellt, dass KI-Investitionen Mehrwert schaffen und gleichzeitig operative, rechtliche und ethische Risiken minimiert werden.

Data and AI Governance FAQ

Wo starten Data- und AI-Governance-Projekte typischerweise?

Die meisten Engagements beginnen mit einem konkreten Problem: strittige Management-Reports, regulatorische Feststellungen, auftauchende Schatten-IT, Audit-Rückfragen oder inkonsistente KPIs über Systeme hinweg. Der erste Schritt ist, zu klären, welche Daten und KI-Systeme am wichtigsten sind und wo das Vertrauen verloren gegangen ist.

Data Governance ist das Fundament für AI Governance. KI ist nur so verlässlich wie die Daten, die sie verarbeitet. Ungesteuerte KI wiederum bringt Risiken in Bezug auf Bias, Transparenz, Verantwortung, Compliance und Sicherheit mit sich.

Ohne gesteuerte Daten und KI-spezifische Kontrollen entstehen Qualitätsprobleme, Modellrisiken, Integrationsschwierigkeiten, Cybersecurity-Risiken und Schwierigkeiten, den ROI nachzuweisen.

Adastra betrachtet Data und AI Governance als ein Kontinuum: Bestehende Governance-Fundamente werden in die KI-Ära erweitert, mit gemeinsamen Policies, Rollen und Standards. Parallel wird die Ausrichtung an sich entwickelnden Regulierungen wie EU AI Act, DSGVO, NIS2 und branchenspezifischen Anforderungen sichergestellt.

Klassische Programme konzentrieren sich auf Richtlinien und Tooling. Adastra fokussiert auf Ownership und Umsetzung: klären, wer verantwortlich ist, Definitionen über Reporting und Systeme hinweg abstimmen und Kontrollen in die Produktions- und Nutzungsprozesse von Daten und KI einbetten.

Für Daten- und KI-Regulierungen (EU AI Act, EU Data Act, DSGVO, NIS2, NDMO) gibt es dedizierte Compliance-Reviews als Teil der Governance-Services.

Nein. Der Ansatz ist technologieoffen. Tools kommen nur dort zum Einsatz, wo sie ein konkretes Problem lösen und auch in der Praxis angenommen werden. In vielen Fällen lassen sich Verbesserungen sogar ohne neue Plattformen erreichen.

Ja. Innerhalb von Adastra wird direkt mit den Delivery-Teams für Daten, Cloud und KI zusammengearbeitet, um Governance-Prozesse, Kontrollen und Plattformen Ende-zu-Ende umzusetzen, sobald Kunden den nächsten Schritt gehen möchten.

Erfolg zeigt sich in Vertrauen und Nutzbarkeit: weniger Streitfälle zu Daten und KI, konsistentes Reporting und konsistente Ergebnisse, schnellere Entscheidungen, Audit- und Regulatory-Readiness sowie Governance-Prozesse, die tatsächlich gelebt werden.

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