Weltweit steigt der regulatorische Druck rasant
Nach Jahren intensiver digitaler Transformation und eines massiven globalen Datenwachstums verschärfen Regierungen weltweit ihre regulatorischen Anforderungen. Dadurch sehen sich Unternehmen im Jahr 2026 mit einem deutlich komplexeren und dynamischeren Compliance-Umfeld konfrontiert.
Neue Datenschutzrahmenwerke orientieren sich zwar weiterhin grundsätzlich an der DSGVO, adressieren jedoch zunehmend KI-spezifische Risiken. Gleichzeitig nehmen branchenspezifische Vorgaben, insbesondere im Gesundheitswesen, im Finanzsektor sowie in der öffentlichen Verwaltung, spürbar zu.
Zudem werden die Anforderungen an Datenresidenz und Datensouveränität weiter verschärft, was den grenzüberschreitenden Datenverkehr erheblich beeinflusst. Unternehmen müssen sich darüber hinaus auf deutlich strengere Sanktionen bei Verstößen einstellen.
Vor diesem Hintergrund entwickeln sich Daten-Governance Programme von einer rein reaktiven Problembearbeitung hin zu einer proaktiven, weitgehend automatisierten Compliance-Funktion. Kontinuierliches Monitoring, automatisierte Data-Lineage Prozesse, Policy-as-Code Ansätze sowie integrierte Risikobewertungen werden nahtlos in operative Workflows eingebettet. Unternehmen schaffen dadurch belastbare, skalierbare Strukturen, die regulatorischen Anforderungen dauerhaft und effizient standhalten.
KI-zentrierte Governance für ML und GenAI
Die dynamische Verbreitung künstlicher Intelligenz hat traditionelle Governance-Frameworks längst überholt. Im Jahr 2026 stehen Unternehmen und öffentliche Einrichtungen unter zunehmendem Druck, verbindliche Richtlinien für den verantwortungsvollen Einsatz von KI zu entwickeln und die Nachvollziehbarkeit automatisierter Entscheidungen sicherzustellen. Im Zentrum stehen dabei die Transparenz und Erklärbarkeit von Modellen, die frühzeitige Erkennung und systematische Reduzierung von Bias sowie umfassende ethische Kontrollen über den gesamten Modelllebenszyklus. Ebenso wichtig ist eine klare Aufsicht über KI-generierte Daten. Gleichzeitig gewinnen Schutzmechanismen für den Einsatz generativer KI und großer Sprachmodelle weiter an Bedeutung.
Immer mehr Unternehmen implementieren AI Governance Councils, führen ML-Modellregister ein und nutzen spezialisierte AI-Governance Plattformen. Ziel ist es, robuste Leitplanken für den Einsatz von KI zu schaffen sowie insgesamt Vertrauen in automatisierte Prozesse zu stärken.
Über die IT hinaus: Governance als unternehmensweite Kraftanstrengung
Im Jahr 2026 endet die Vorstellung, Daten-Governance sei ausschließlich eine Aufgabe der IT. Entscheidungen im Umgang mit Daten werden zunehmend gemeinschaftlich von IT und den Abteilungen getroffen. Data Stewards sind künftig fest in zentralen Unternehmensfunktionen wie Finance, Human Resources, Sales, Supply Chain und Operations verankert. Cross-funktionale Governance Councils setzen klare Prioritäten und stellen sicher, dass Governance-Rollen innerhalb der jeweiligen Domänen etabliert werden und nicht mehr zentralisiert in der IT. Damit wird Daten-Governance zu einer unternehmensweiten Schlüsselkompetenz und entwickelt sich von einem technischen Einzelprojekt zu einem strategischen Erfolgsfaktor.
Governance-as-a-Service als Outsourcing-Modell
Viele Unternehmen haben weiterhin Schwierigkeiten, eigene Data-Governance-Teams aufzubauen und langfristig funktionsfähig zu halten. 2026 gewinnt daher Data Governance as a Service (DGaaS) deutlich an Bedeutung. Externe Spezialisten übernehmen zentrale Governance-Funktionen und ermöglichen es Organisationen, schnell einen hohen Reifegrad zu erreichen.
DGaaS umfasst in der Regel vollständige Betriebsmodelle, die Bereitstellung von Stewardship-Ressourcen, das Management von Datenkatalogen und Lineage, die Implementierung von Policy- und Kontroll-Frameworks, kontinuierliches Qualitätsmonitoring sowie umfassende KI-Governance und Risikosteuerung. Insbesondere mittelständische Unternehmen profitieren von reduzierten Kosten und deutlich verkürzten Implementierungs-Zyklen.
Datenqualität als Schlüssel für strategische Wertschöpfung
Mit dem zunehmenden Einsatz von Analytics, Künstlicher Intelligenz und Automatisierung rückt die Qualität der zugrunde liegenden Daten wieder deutlich in den Fokus. Kontinuierliches Monitoring, ML-gestützte Anomalieerkennung, Qualitäts-SLAs für Datenprodukte sowie Scorecards mit Transparenz auf Führungsebene werden zunehmend zum Standard. Ergänzt durch strukturierte Ursachenanalysen und klar definierte Verantwortlichkeiten entwickelt sich Datenqualität bis 2026 erstmals zu einem anerkannten Schlüssel für strategische Wertschöpfung, weit über die traditionelle Vorstellung von Initiativen zur Datenbereinigung hinaus.
Zusammenfassend steht die Daten-Governance Landschaft bis 2026 vor einem tiefgreifenden Wandel. Steigender regulatorischer Druck, neue KI-bedingte Risikofelder und wachsende Anforderungen an die Datenqualität zwingen Unternehmen dazu, ihre Governance-Modelle grundlegend neu auszurichten: stärker automatisiert, kollaborativer und mit klarer, langfristiger strategischer Verankerung.
