Im Wald wie im Unternehmen gilt: Wer ohne klare Sichtlinie handelt, riskiert Fehler. Die Jagd zeigt eindrücklich, wie wichtig Regeln, Verantwortung und präzise Entscheidungen sind – und genau diese Qualitäten braucht auch Data Governance. Dieser Beitrag verbindet beide Welten und zeigt, warum Datenführung oft einer gut geführten Revierarbeit gleicht.
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Wenn ich im Morgengrauen auf dem Ansitz sitze, wird mir jedes Mal bewusst, wie wichtig Struktur und Klarheit sind. Die Jagd hat ihre Regeln, ihre Verantwortlichkeiten und ihre eigenen Qualitätsstandards. Und je länger ich mich mit Data Governance beschäftige, desto stärker fällt mir auf, wie ähnlich diese beiden Welten sind. Daten ohne Regeln wären wie ein Wald ohne Pfade – unübersichtlich, verwildert und voller Risiken.
Die Kunst der richtigen Entscheidung: Ob beim Reh, beim Fuchs oder beim Gamswild – jede Entscheidung in der Jagd braucht einen klaren Rahmen und eine saubere Einschätzung der Situation. Ein Schuss ohne geprüfte Sichtlinie, ohne Hintergrundkontrolle, ohne sicher identifiziertes Ziel wäre verantwortungslos. Im Unternehmensalltag ist das nicht anders: Entscheidungen, die auf schlechten, unvollständigen oder falsch verstandenen Daten beruhen, richten Schaden an – vielleicht nicht im Wald, aber in Projekten, Prozessen und Kundenbeziehungen. Data Governance sorgt dafür, dass Entscheidungen auf einer verlässlichen Grundlage fallen. Sie definiert Regeln, Rollen und Standards, die verhindern, dass man «blindlings schiesst».
Warum Datenqualität wie waidgerechtes Handeln ist: Waidgerecht zu jagen bedeutet: respektvoll, sauber, verantwortungsbewusst. Bei Daten ist es überraschend ähnlich. Schlechte Datenqualität ist wie ein Schuss, der nie hätte abgegeben werden dürfen – er führt in die falsche Richtung und kostet im schlimmsten Fall viel Zeit, Geld und Vertrauen.
Datenqualität bedeutet:
- Klarheit (Sind die Daten korrekt und vollständig?)
- Kontext (Verstehen wir, wie sie entstanden sind?)
- Konsequenz (Wer sorgt für Pflege und Aktualität?)
Ohne diesen Rahmen entstehen Datensilos, Doppelspurigkeiten, Missverständnisse – vergleichbar mit einem schlecht geführten Revier, in dem niemand mehr den Überblick hat.
Rollen und Verantwortlichkeiten – wie im Revier: In der Jagd gibt es klare Zuständigkeiten: Wer führt das Revier? Der Obmann, die Obfrau. Wer koordiniert die Gemeinschaftsjagd? Der Jagdleitung. Wer ist verantwortlich für Wildumfälle? Das Wildhut. Data Governance funktioniert genauso: Es braucht Data Owner die verantwortlich für Datenbereiche sind, Data Stewards die Qualität sichern und Data Custodians die Daten im System technisch betreuen, unterstützt durch Gremien wie den Data Governance Council, die strategischen Leitlinien festlegt, um Richtlinien umzusetzen und Compliance sicherzustellen. Ohne diese Rollen bleibt jedes Unternehmen im Nebel stehen – ähnlich wie ein Revier ohne Aufsicht, in dem Regeln zwar existieren, aber niemand sie lebt.
Struktur schafft Sicherheit – im Wald wie im Unternehmen Bei der Jagd geht es nie um reine Intuition. Man verlässt sich auf Erfahrung, auf Signale, auf Regeln – und darauf, dass die anderen Jagdkamaraden sich ebenfalls daranhalten. Dieses Sicherheitsnetz verhindert Unfälle und sorgt dafür, dass der Jagdbetrieb verantwortungsvoll abläuft. Data Governance schafft ein ähnliches Sicherheitsnetz: Sie macht Daten transparenter, Risiken sichtbarer und Prozesse effizienter.
Sie verhindert, dass kritische Daten unbemerkt verändert, falsch interpretiert oder ungeschützt genutzt werden.
Der Kern der Sache. Je tiefer ich in das Thema Data Governance eintauche, desto klarer wird: Gute Governance ist kein Kontrollinstrument, sondern ein Qualitätsversprechen. Ein Versprechen, dass Daten verlässlich, nachvollziehbar und verantwortungsvoll genutzt werden – genau wie eine gute Jagd verantwortungsvoll, gezielt und respektvoll ablaufen muss. So wie jedes Stück Wild Respekt verdient, verdienen auch Daten den richtigen Umgang. Denn nur dann entfalten sie ihren Wert – wie ein klarer Schuss, der nur dann gelingt, wenn alles zuvor sauber vorbereitet wurde.
Frau Caduff besucht das CAS Data Governance an der HSLU Informatik. Neben der beruflichen Arbeit im Datenumfeld bei der finnova AG Bankware ist die Jagd ihre grosse Leidenschaft. Die Parallelen zwischen waidgerechtem Handeln und verantwortungsvollem Datenmanagement prägen ihren Blick auf Governance.
