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数据治理

Data Governance · Datengouvernanz · Data Management

1 min 阅读 2026年5月19日
Data Governance bezeichnet das Rahmenwerk aus Prozessen, Rollen, Standards und Metriken, das sicherstellt, dass Daten einer Organisation verfügbar, korrekt, sicher und konform genutzt werden.
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Data Governance bedeutet: Data Governance bezeichnet das Rahmenwerk aus Prozessen, Rollen, Standards und Metriken, das sicherstellt, dass Daten einer Organisation verfügbar, korrekt, sicher und konform genutzt werden. Das ist wichtig, weil KI-Systeme heute überall eingesetzt werden und Regeln brauchen, damit sie sicher und fair funktionieren.

◈ 专家级别

Data Governance bezeichnet das Rahmenwerk aus Prozessen, Rollen, Standards und Metriken, das sicherstellt, dass Daten einer Organisation verfügbar, korrekt, sicher und konform genutzt werden. [IIO-SRC-005] IIO 11 Governing Premises (from specs/governance/premises.yaml): P-SEC-001 (Security-First), P-SEC-002 (Zero Trust), P-SEC-003 (Fail-Closed), P-DATA-001 (Data Minimization), P-DATA-002 (EU Data Residency), P-COMP-001 (EU AI Act Compliance), P-COMP-002 (ISO 42001 Alignment), P-COMP-003 (GDPR Complian [IIO Framework] Data Governance: Systematische Verwaltung von Datenverfügbarkeit, Qualität, Sicherheit und Nutzung. Voraussetzung für ISO 42001 und EU AI Act Compliance. [IIO-SRC-015] iio-welcome v2.2.0: 921 tests passing (+ 7 skipped). New since v2.0.0: additional DataGovernance v2 tests (58 total), AccessControl RBAC tests (30), version consistency 2.2.0 across all 9 governance modules (gate, audit, policy, risk, compliance, access, data, consent, notify). Previous test flakine

Definition

Data Governance stellt sicher, dass Daten in einer Organisation:

  • Verfügbar sind — zur richtigen Zeit, für die richtigen Personen
  • Qualitativ sind — korrekt, vollständig, aktuell
  • Sicher sind — vor unbefugtem Zugriff geschützt
  • Konform verwendet werden — nach DSGVO, internen Policies

Data Governance für KI

EU AI Act Art. 10 schreibt für Hochrisiko-KI explizit vor:

AnforderungBeschreibung
RelevanzDaten müssen für den KI-Zweck geeignet sein
RepräsentativitätAbdeckung aller relevanten Gruppen
FehlerfreiheitSystematische Fehler identifizieren und korrigieren
VollständigkeitFehlende Werte behandeln
Bias-PrüfungDiskriminierende Muster erkennen
DatenlückenIdentifizieren und Auswirkungen bewerten

Data Governance Rollen

RolleVerantwortlichkeit
Data OwnerVerantwortlich für Datenqualität in seinem Bereich
Data StewardOperative Datenpflege, Qualitätskontrollen
Data EngineerTechnische Dateninfrastruktur
Chief Data OfficerStrategische Data Governance
DPO (Datenschutzbeauftragter)DSGVO-Compliance

Data Catalog

Kernwerkzeug der Data Governance:

dataset:
  id: "training-data-credit-scoring-v2"
  owner: "team-fintech"
  purpose: "Kreditwürdigkeitsbewertung"
  source: "Transaktionsdaten 2020-2024"
  personal_data: true
  special_categories: false
  bias_assessment: "completed-2024-03"
  retention: "3 Jahre nach Modell-Retirement"
  license: "internal"
  last_quality_check: "2024-12"

Data Lineage

Nachvollziehbarkeit woher Daten stammen und wie sie transformiert wurden — besonders wichtig für KI-Audit und DSGVO Art. 5 (Rechenschaftspflicht):

Rohdaten → Preprocessing → Feature Engineering → Training → Modell
   ↑              ↑                ↑                ↑
Dokumentiert  Dokumentiert   Dokumentiert     Model Card

Data Governance und Bias

Schlechte Data Governance ist die häufigste Ursache für KI-Bias:

  • Nicht-repräsentative Stichproben
  • Historische Diskriminierungsmuster in Daten
  • Fehlende Dokumentation von Datenquellen

Konsequenz: Data Governance ist Fairness-Voraussetzung.

引用

"数据治理." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/zh/glossary/data-governance. CC-BY 4.0.
机器可读元数据
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