DAllgemein

Data Owner

Fachverantwortlicher für Datensatz/KPI inkl. Freigaben und Regeln.

Ein Data Owner ist die fachlich verantwortliche Person für einen Datensatz oder eine Kennzahl (KPI) – inklusive Definition, Regeln, Freigaben und Qualität. Er entscheidet, was eine Zahl „bedeutet“ (z. B. „Umsatz“), wer sie nutzen darf und welche Anforderungen an Aktualität, Korrektheit und Datenschutz gelten. Damit sorgt er dafür, dass Reports im Unternehmen konsistent und verlässlich sind.

Was bedeutet „Data Owner“ im Datenmanagement?

Der Begriff kommt aus Data Governance und beschreibt Business-Verantwortung – nicht primär IT-Betrieb. Ein Data Owner sitzt typischerweise in der Fachabteilung (z. B. Vertrieb, Finance, Operations) und trägt die Ergebnisverantwortung dafür, dass Daten/ KPIs korrekt definiert, nachvollziehbar und freigegeben sind. Er ist damit der „letzte Entscheider“, wenn es unterschiedliche Interpretationen gibt („Welche Bestellungen zählen als ‚gewonnen‘?“).

Wie funktioniert die Rolle in der Praxis? (typischer Ablauf)

  • Definition festlegen: Der Data Owner dokumentiert KPI-Logik, Berechnungsregeln, Filter (z. B. Stornos), Zeitbezug (Buchungsdatum vs. Leistungsdatum) und Granularität.
  • Regeln & Standards setzen: Namenskonventionen, Pflichtfelder, Plausibilitätsregeln, Datenklassifizierung (intern/vertraulich) und Aufbewahrung.
  • Freigaben erteilen: Er gibt neue Datenquellen, KPI-Versionen und Report-Änderungen fachlich frei („Sign-off“), bevor sie im Management-Reporting landen.
  • Zugriffs- & Nutzungsrechte steuern: In Abstimmung mit IT/Datenschutz wird geregelt, wer welche Daten sehen darf (z. B. personenbezogene Felder).
  • Qualität überwachen: Er definiert Qualitätskriterien (Vollständigkeit, Aktualität, Genauigkeit) und entscheidet bei Abweichungen über Maßnahmen und Prioritäten.

Warum ist ein Data Owner für KMU besonders wichtig?

In vielen KMU entstehen „Zahlen-Diskussionen“ weniger wegen fehlender Tools, sondern wegen uneinheitlicher Definitionen: Unterschiedliche Excel-Listen, verschiedene Umsatzlogiken, uneindeutige Kundenzählung. Ein klar benannter Data Owner verhindert, dass Führungskräfte Entscheidungen auf widersprüchlichen Reports treffen. Das spart Zeit in Meetings, reduziert Fehlentscheidungen und macht Wachstum planbarer (z. B. bei Pricing, Vertriebspipeline, Cashflow).

Beispiele aus dem Alltag

  • „Umsatz“: Finance als Data Owner legt fest, ob Brutto/Netto, ob Rabatte, ob Gutschriften, und wann Umsatz als realisiert gilt. So sehen Geschäftsführung und Vertrieb dieselbe Wahrheit.
  • „Lead“ und „Conversion Rate“: Marketing/Vertrieb als Data Owner definiert, was als Lead zählt (Kontaktformular, Messekontakt, Webinar) und wie Dubletten behandelt werden.
  • „Liefertermintreue“: Operations als Data Owner bestimmt, welche Aufträge einfließen, welche Toleranz (z. B. ±2 Tage) gilt und welche Status als „geliefert“ zählen.

Abgrenzung zu ähnlichen Rollen

Der Data Owner ist fachlicher Entscheider. Ein Data Steward unterstützt operativ (Pflege, Monitoring, Dokumentation), und die IT (z. B. Data Engineer) setzt technische Pipelines um. Für KI-gestützte Auswertungen ist der Data Owner ebenfalls zentral: Wenn Sie z. B. mit ChatGPT oder Generative KI (Generative AI) Berichte zusammenfassen lassen, muss klar sein, welche KPI-Definitionen gelten – sonst skaliert man Inkonsistenz. Gute Data-Owner-Strukturen sind damit eine Basis für verlässliche Analytics und spätere KI-Anwendungen.