Qualität, Sicherheit & Compliance

Data Governance für KI: Daten freigeben, ohne die Kontrolle zu verlieren

Sobald Fachbereiche Modelle trainieren oder Auswertungen mit KI fahren, stellt sich schnell die Frage, aus welcher Tabelle eine Kennzahl stammt, wer sie verändert hat und ob sie für diesen Zweck überhaupt verwendet werden darf. Genau dort setzt der Tag für Verantwortliche aus Data Governance, Compliance und Plattformbetrieb an. Schritt für Schritt entstehen Datenkatalog, Data Lineage, Zugriffskonzept und Data Contracts als zusammenhängender Rahmen. Mit nach Hause nehmen Sie einen Umsetzungsplan, der Ihre Datenbestände für KI öffnet und zugleich nachvollziehbar hält.

Für wen

Verantwortliche für Data Governance, Compliance und Datenplattformen, die Datenbestände für KI-Vorhaben bereitstellen und dabei Herkunft, Rechte und Zweck unter Kontrolle behalten wollen.

KI-Tagesseminar · 1 Tag

Kataloge, Herkunftsnachweise und Zugriffsregeln, die KI-Vorhaben tragen

Das nehmen Sie mit

  • Sie können begründen, weshalb KI-Vorhaben die Anforderungen an Data Governance erhöhen, und die Bausteine eines Rahmens benennen.
  • Zwei Datenprodukte aus Ihrem Umfeld haben Sie mit Metadaten katalogisiert und ihre Herkunft nachvollziehbar gemacht.
  • Ein Zugriffskonzept mit Klassifizierung, Zweckbindung und klarer Ownership liegt als Entwurf vor.
  • Für Werkzeuge, Automatisierung und organisatorische Verankerung haben Sie eine Reihenfolge festgelegt.

Ablauf

  1. Teil 1

    Modul 1 – Ausgangslage: Weshalb KI strengere Datenregeln verlangt

    • Trainingsdaten, Abfragen und Modellausgaben: warum KI die Governance-Anforderungen spürbar verschärft
    • Bausteine eines Governance-Rahmens: Richtlinien, Metadaten, Qualitätsregeln und Zugriffssteuerung
    • Data Owner, Data Steward und Plattformteam: Zuständigkeiten sauber voneinander trennen
    • Vorführung: Ein Datenprodukt wird über alle Verarbeitungsstufen bis zur Quelle zurückverfolgt
    • Selbsteinschätzung: wie gut Ihre Organisation heute weiß, welche Daten wo liegen und wer sie verwendet
  2. Teil 2

    Modul 2 – Transparenz: Datenkataloge und Data Lineage aufbauen

    • Datenkatalog mit fachlichen und technischen Metadaten: Beschreibung, Verantwortliche, Aktualität, Qualität
    • Data Lineage: den Weg einer Kennzahl vom Quellsystem über Transformationen bis in Bericht oder Modell zeigen
    • Übung: Sie erfassen zwei Datenprodukte aus Ihrem Bereich mit Metadaten und Lineage im Katalog
    • Belegbare Herkunft als Grundlage dafür, dass Fachbereiche KI-Ergebnissen trauen
  3. Teil 3

    Modul 3 – Zugriff und Schutz: Klassifizierung, Zweckbindung, Data Contracts

    • Daten nach Schutzbedarf klassifizieren und daraus ein Zugriffskonzept mit Rollen ableiten
    • Zweckbindung und Datenschutz, wenn Bestände in Training oder Auswertung eines KI-Modells wandern
    • Data Contracts zwischen Anbieter und Nutzer eines Datenprodukts, Ownership eindeutig zuordnen
    • Übung: Sie legen für ein Datenprodukt fest, welche Rollen lesen, ändern oder für KI-Training nutzen dürfen
    • Ausgleich zwischen breiter Nutzbarkeit und wirksamer Kontrolle der Bestände finden
  4. Teil 4

    Modul 4 – Umsetzung: Werkzeuge, Organisation und Akzeptanz

    • Werkzeuge für Katalog, Lineage und Rechteverwaltung, und welche Pflegeschritte sich automatisieren lassen
    • Fallstudie: ein Governance-Rahmen für eine unternehmensweite KI-Plattform
    • Verankerung im Unternehmen über Gremien, verbindliche Richtlinien und feste Abläufe
    • Kultur und Akzeptanz: Governance so einführen, dass Fachbereiche sie als Hilfe erleben
    • Ihr Umsetzungsplan: Maßnahmen in Reihenfolge für eine KI-taugliche Data Governance

VoraussetzungenSie bringen ein Grundverständnis von Datenmanagement mit.

AbschlussTeilnahmezertifikat und digitales Badge

Thema anfragen