Unternehmen stehen unter massivem Druck, ihre Daten sinnvoll zu nutzen. Strukturierte Daten sind wertvoll und die Grundlage für Automatisierung, Entscheidungsunterstützung, personalisierte Services und KI-Anwendungen. All das setzt eine verlässliche Datenbasis voraus.
Es sind also nicht nur mehr Compliance-Anforderungen, wie DSGVO, NIS2, DORA und KRITIS, die Unternehmen dazu anhalten ihre Daten sicher, nachvollziehbar und kontrolliert zu verarbeitet. Es steckt auch echtes Kapital in Ihren Daten. Aber ohne Datenstrategie und -Qualität, keine Skalierungseffekte durch Automatisierung und KI.
Doch die Realität in vielen Organisationen sieht anders aus:
Daten sind vorhanden, aber verstreut. Strukturen existieren, aber werden nicht gelebt. Informationen liegen vor, aber niemand weiß genau wo oder in welcher Qualität.
Die Folge: Automatisierung und KI bleibt unter ihren Möglichkeiten und Compliance-Risiken steigen.
In diesem Blog zeigen wir, warum eine moderne Datenstrategie heute entscheidend ist, welche Rolle Datenhygiene spielt und wie Unternehmen den Weg zu belastbarer Datenqualität schaffen.
Bevor KI Mehrwerte bringt, braucht es ein Fundament: eine strukturierte, gelebte Datenstrategie, die definiert, wie Daten entstehen, wie sie gepflegt werden und wofür sie genutzt werden dürfen.
Ohne klare Datenstrategie kommt es zu typischen Problemen:
Eine moderne Datenstrategie muss aus unserer Sicht daher heute drei Dimensionen vereinen:
Viele Organisationen haben eine Strategie auf dem Papier – aber keine operationalisierte Umsetzung im Alltag. Genau hier beginnt das Problem.
Datenqualität beschreibt weit mehr als „korrekt oder falsch“. Sie umfasst:
Fehlende Datenqualität führt dagegen zu:
Garbage in – garbage out
Dieser Grundsatz gilt heute stärker denn je.
Wer schlechte Daten in KI-Systeme speist, erhält schlechte Entscheidungen – nur automatisiert.
Datenhygiene ist die systematische Pflege und Bereinigung von Datenbeständen. Sie ist der Startpunkt einer belastbaren Datenstrategie und gleichzeitig Voraussetzung für KI, Compliance und effiziente Zusammenarbeit.
Zentrale Elemente der Datenhygiene sind:
Ein erster, pragmatischer Schritt hin zu besserer Datenhygiene ist die Einführung von Retention Policies bzw. Retention Labels. Damit lassen sich automatisierte Prozesse definieren, die z. B. dafür sorgen, dass veraltete Dateien (z. B. seit 5 Jahren nicht verändert), nicht mehr relevante Inhalte oder überlagerte Versionen entweder gelöscht oder in eine Preservation Hold Library verschoben werden, je nach rechtlichem Bedarf oder Unternehmensrichtlinie. Das reduziert nicht nur Datenaltlasten und Speicherlast, sondern schützt aktiv vor Compliance-Risiken, etwa im Fall von DSGVO-konformem Datenlöschungsanspruch („Right to be forgotten“).
Automatisierte Regeln legen fest:
Damit wird verhindert, dass Datensilos wachsen oder veraltete Informationen zu Risiken werden.
Die zentrale Frage lautet:
Wer darf was womit tun?
Unkontrollierte Freigaben oder „Jeder mit dem Link“-Strukturen sind nicht nur ein Sicherheitsrisiko, sondern verhindern auch eine gezielte KI-Nutzung.
Mit der Einführung von Microsoft Copilot bekommen viele Organisationen automatisch Zugriff auf SharePoint Advanced Management, ein Feature, das früher separat lizenziert werden musste. Dieses Toolset ist ein echter Gamechanger für alle, die Datenzugriffe kontrollieren, strukturieren und analysieren wollen. Wer noch nicht in Copilot Lizenzen investieren möchte, kann das SharePoint Advanced Management aber auch als seperates Add-On lizenzieren.
Ein beispielsweise besonders wertvolles Feature sind die Oversharing Reports: Sie analysieren die Freigabestruktur innerhalb von SharePoint und identifizieren typische Problemzonen wie:
Gerade bei einem unstrukturierten Rollout, etwa wenn Nutzer*innen einfach “loslegen dürfen”, entstehen oft inoffizielle Zugriffsrechte, die später niemand mehr nachvollziehen kann. Für Compliance und vor allem den sicheren und gezielten Einsatz von Copilot ist das ein echtes Problem: Copilot greift nur auf das zu, was technisch und berechtigungsseitig freigegeben ist und damit im Zweifel auf zu viel.
1. KI fordert Struktur
Large Language Models, Microsoft Copilot, Automatisierungen. All diese Systeme benötigen:
Fehlt eine dieser Komponenten, entstehen fehlerhafte, verzerrte oder unsichere Ergebnisse.
2. NIS2, DORA & KRITIS fordern Transparenz
Regulatoren verlangen u. a.:
Eine robuste Datenstrategie bildet die Grundlage dafür.
3. DSGVO fordert regelmäßige Löschung
Veraltete Daten zu behalten ist kein „Risiko“, sondern ein Verstoß.
Ohne Retention-Prozesse lässt sich der Löschanspruch („Right to be forgotten“) nicht erfüllen.
Eine nachhaltige Datenstrategie verbindet Governance, Qualität und Nutzbarkeit.
Unser Ansatz umfasst folgende Schritte:
1. Analyse der Ist-Situation
2. Einführung von Datenklassifizierung
3. Einführung von Retention Policies
4. Berechtigungs- und Freigabestrukturen
5. Technische Unterstützung
6. Befähigung der Mitarbeitenden
Eine Datenstrategie ist nur so stark wie ihre Akzeptanz in der Organisation.
Unternehmen, die heute den Fokus auf Datenstrategie und Datenqualität legen, schaffen die Grundlage für:
Eine moderne Organisation erkennt:
Datenqualität ist kein Nebenprojekt – sie ist ein strategischer Erfolgsfaktor
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JAKOB BECKMANN | Sales Manager
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