In den vergangenen Jahren stieg die Bedeutung von Daten für Unternehmen rapide. Immer mehr Unternehmen sehen Daten als Asset und entwickeln Strategien für ihre Bewirtschaftung. Die Grundlage für die effiziente Datenbewirtschaftung bildet Data Governance als ein Rahmenwerk mit Regeln und Richtlinien für den Umgang mit Daten im Unternehmen und über Unternehmensgrenzen hinweg. Bis dato fehlt eine eindeutige und einheitliche Definition von Data Governance und ihren Bestandteilen.

Was bedeutet Data Governance?: Eine Clusteranalyse der wissenschaftlichen Literatur zu Data Governance
Gutachten im Rahmen des BMWi-Verbundprojektes DEMAND – DATA ECONOMICS AND MANAGEMENT OF DATA DRIVEN BUSINESS
Institut der deutschen Wirtschaft (IW)
In den vergangenen Jahren stieg die Bedeutung von Daten für Unternehmen rapide. Immer mehr Unternehmen sehen Daten als Asset und entwickeln Strategien für ihre Bewirtschaftung. Die Grundlage für die effiziente Datenbewirtschaftung bildet Data Governance als ein Rahmenwerk mit Regeln und Richtlinien für den Umgang mit Daten im Unternehmen und über Unternehmensgrenzen hinweg. Bis dato fehlt eine eindeutige und einheitliche Definition von Data Governance und ihren Bestandteilen.
Auch durch das fehlende Verständnis von Data Governance zögern viele Unternehmen, sich mit dem Thema intensiv auseinanderzusetzen. Dieses Papier gibt vor diesem Hintergrund einen Überblick über Data Governance. Darunter fallen eine Definition und eine Abgrenzung des Begriffs Data Governance von verwandten Begriffen sowie eine klare Einordnung von Data Governance in die Unternehmensstruktur.
Um einen umfassenden Überblick über Data Governance zu ermöglichen, die bisherigen Tendenzen in der Forschung sowie den potenziellen Forschungsbedarf aufzudecken, wurde eine Text-Mining-basierte systematische Literaturrecherche durchgeführt. Data Governance hat vor allem in den vergangenen sechs Jahren zunehmend Raum in der wissenschaftlichen Diskussion eingenommen. Die meisten Veröffentlichungen stammen aus dem Vereinigten Königreich, den USA und Australien. Insgesamt wurden neun Cluster, die bestehende Forschungsschwerpunkte darstellen, identifiziert. So wird darin die Bedeutung von Data Governance für die digitalen Technologien thematisiert. Darüber hinaus sind Aspekte wie die Bewirtschaftung von Daten als Wirtschaftsgüter, Datenmanagement, Datenqualität, Datenschutz, Compliance oder Organisation von Daten im Netzwerk zu finden. Vor allem in der Gesundheitsbranche ist die Forschung zu diesem Thema bereits weit vorangeschritten.
Die durchgeführte Clusteranalyse hat ergeben, dass der Begriff Data Governance in der Literatur noch nicht eindeutig von Data Management abgegrenzt wird, was zu Irritationen und Fehlverhalten seitens Unternehmen in der Praxis führen kann. In der Gesundheitsbranche spielt Data Governance relativ zu den anderen Branchen bereits eine große Rolle, was sich in der Zusammensetzung der Cluster widerspiegelt. Durch die Koordination der Anforderungen der Unternehmen aus der Praxis und der wissenschaftlichen Problemanalysen könnte die Black Box, die Data Governance aktuell für die meisten Unternehmen darstellt, schneller „geöffnet“ werden.

Alevtina Krotova / Jan Eppelsheimer: Was bedeutet Data Governance? Eine Clusteranalyse der wissenschaftlichen Literatur zu Data Governance
Gutachten im Rahmen des BMWi-Verbundprojektes DEMAND – DATA ECONOMICS AND MANAGEMENT OF DATA DRIVEN BUSINESS
Institut der deutschen Wirtschaft (IW)

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