Warum starre Data Catalog Strategien scheitern – und wie Open Source neue Möglichkeiten eröffnet
Die Perfektionismus-Falle im Data Catalog Management
In der Welt der Data Governance beobachten wir ein immer wiederkehrendes Muster: Unternehmen stürzen sich mit enormen Anforderungen und Erwartungen in die gleichzeitige Einführung von Data Governance und hochpreisigen Data Catalogs. Es muss von Anfang an alles perfekt sein – 100% der Features, 100% Abdeckung, 100% Compliance. Diese „Alles-oder-Nichts“-Mentalität bei der Hand-in-Hand-Implementierung beider Systeme führt jedoch häufig zu kostspieligen Fehlschlägen.
Wenn die Technik stimmt, aber die Menschen versagen
Enterprise-Lösungen der führenden Anbieter bieten zahlreiche Funktionen und lassen sich nahtlos integrieren. Doch auch die Einführung der “besten” Software kann nicht über die kulturellen und organisatorischen Hürden hinwegtäuschen, die in der Praxis auftreten können:
Das Steward-Dilemma
- Vererbte Verantwortung: Stewards, die die Position übernehmen, ohne die strategischen Ziele und Prozesse der Data Governance zu verstehen.
- Fehlende Incentivierung: Ohne klare Anreize oder Konsequenzen wird die Datenqualität zur Nebensache.
- Widerwillige Stewards: Mitarbeiter, die diese Rolle zugeteilt bekommen, aber weder die Zeit noch die Motivation haben, sie gewissenhaft auszuführen.
Die Ownership-Herausforderung
Data Ownership ist für viele Organisationen ein völlig neues Konzept. Plötzlich sollen Mitarbeiter Verantwortung für „ihre“ Daten übernehmen – eine Denkweise, die nicht über Nacht entsteht. Die Reaktion ist oft defensiv: Statt Transparenz zu schaffen, werden Daten wie Territorien verteidigt.
Weitere herausfordernde Stolpersteine
- Mangelnde Schulungen: Teams sind nicht ausreichend auf die neuen Prozesse und Tools vorbereitet
- Unklare Governance-Strukturen: Rollen und Verantwortlichkeiten sind nicht eindeutig definiert
- Fehlendes Executive Sponsorship: Ohne klares Commitment der Führungsebene versandet die Initiative
- Unrealistische Zeitpläne: Der Druck, schnell Ergebnisse zu liefern, führt zu oberflächlicher Implementierung
- Silos bleiben bestehen: Abteilungen arbeiten weiterhin isoliert, anstatt Daten zu teilen
- Qualitätsmängel werden ignoriert: Schlechte Datenqualität wird als „technisches Problem“ abgetan, statt als Geschäftsproblem behandelt
Der Open Source Realitätscheck
An dieser Stelle kommt der entscheidende Paradigmenwechsel: Statt sofort auf die teuerste Enterprise-Lösung zu setzen, beginnen Sie mit einem Open Source Data Catalog als Proof-of–Concept.
Warum Open Source der bessere Startpunkt ist
Reduzierte Komplexität: Open Source Tools bieten grundlegende Funktionalitäten ohne Feature-Overkill. Das Team kann sich auf die essenziellen Prozesse konzentrieren, statt von unzähligen Optionen überwältigt zu werden.
Lernkurve ohne Kostendruck: Ein Proof-of-Concept mit Open Source ermöglicht es dem Team, Data Governance praktisch zu erleben und Themenkomplex zu durchdringen, bevor große Summen investiert werden.
Iterative Verbesserung: Modulare Tools aus dem Open Source Sektor fördern agile Arbeitsweisen. Das Team lernt durch schrittweises Ausprobieren und Anpassen, statt durch zeitaufwändige Konfiguration.
Realistische Erwartungen: Reduzierte Funktionalitäten helfen dabei, sich auf die wirklich wichtigen Use Cases zu fokussieren.
Demokratisierung von Daten nützt nicht nur Konsumenten, sondern auch Eigentümern: Sie wissen um ihre Datenqualität und erhalten wertvolles Feedback durch zufriedene Nutzer.
Aufklärung im kleinen Kreis: Transparenz und Aufklärung von Zielen ist in einem kleinen Team einfacher, als große und viele Teams einzubeziehen.
Konkrete Vorteile des POC-Ansatzes
- Organisatorische Reife entwickeln: Einen gezielten Zeitraum nutzen, um Stewardship-Prozesse zu etablieren und zu verfeinern
- Change Management: Mitarbeiter können sich schrittweise an neue Arbeitsweisen gewöhnen
- Requirements Engineering: Echte Bedürfnisse identifizieren und sich darauf fokussieren, statt Feature-Checklisten abzuarbeiten
- Quick Wins: Frühe Erfolge motivieren und schaffen Vertrauen in die Initiative
- Kosteneffizienz: Geringere Anfangsinvestition bei gleichzeitig hohem Lerneffekt
Die Roadmap zum Erfolg
Beispielhaft für eine Projektlaufzeit von 6 Monaten:
Phase 1: Foundation (Monat 1-2)
- Grundlegende Data Discovery mit Open–Source Tools
- Erste Stewards und Data Champions identifizieren und schulen
- Einfache Datenklassifikation etablieren (z.B. PII)
- Technische Hürden überwinden
Phase 2: Expansion (Monate 3-4)
- Erweiterte Metadaten-Erfassung
- Erste Datenqualitäts-Checks implementieren
- Feedback-Loops mit Datennutzern etablieren
Phase 3: Optimization (Monate 5-6)
- Prozesse verfeinern und automatisieren
- Lessons Learned dokumentieren
- Anforderungen für Enterprise-Lösung definieren
Phase 4: Migration (ab Monat 6)
- Fundierte Entscheidung für Enterprise-Tool
- Reibungsloser Übergang dank etablierter Prozesse
- Skalierung auf weitere Datenquellen
Fazit: Erfolg durch Realismus
Der Schlüssel zu erfolgreicher Data Governance liegt nicht in der passenden Software, sondern in der schrittweisen Entwicklung einer datengetriebenen Kultur. Open Source Data Catalogs ermöglichen es Unternehmen, diese Kultur zu entwickeln, ohne sich finanziell zu überlasten oder sich in Feature-Komplexität zu verlieren.
Statt von Tag 1 an 100% zu erwarten, schaffen Sie erst die organisatorischen Voraussetzungen für einen langfristigen Erfolg. Denn am Ende entscheiden nicht die Features über den Erfolg eines Data-Catalog-Projekts, sondern die Personen, die damit arbeiten.
Die beste Data Governance-Strategie ist die, die tatsächlich und tagtäglich gelebt wird – und nicht die, die auf dem Papier am beeindruckendsten aussieht.
Wo stehen Data Governance und Data Catalog aktuell auf Ihrer Roadmap?
Vielleicht hat der Data Catalog bisher keine Priorität bekommen – obwohl Sie längst erkannt haben, wie wichtig das Thema ist und es eigentlich schon angehen wollten.
Lassen Sie uns darüber sprechen! Gemeinsam finden wir heraus, ob ein Open-Source-Realitätscheck für Ihr Unternehmen der richtige nächste Schritt sein könnte.
