Genau darüber haben wir am 6. Mai 2026 gemeinsam mit Glacier im Deep Dive „Pflicht vs. echte Nachhaltigkeit: Daten als Hebel für grüne Entscheidungen“ gesprochen.

Das Problem ist selten die fehlende Motivation zur Nachhaltigkeit.
Das eigentliche Problem ist die fehlende Transparenz und Qualität der zugrunde liegenden Daten.

ESG ist Datenarbeit – keine Reporting-Übung

In vielen Organisationen wird ESG noch immer als Reporting-Aufgabe verstanden: Zahlen zusammentragen, Bericht fristgerecht abgeben, Häkchen setzen. In der Realität ist ESG vor allem eine Frage der Datenqualität, Datenverfügbarkeit und Governance.

Denn jede ESG-Kennzahl basiert auf verteilten Datenquellen, unterschiedlichen Definitionen und häufig manuellen Prozessen. Wenn diese Grundlagen nicht sauber sind, entstehen Effekte, die viele Unternehmen aus dem Alltag kennen:

• widersprüchliche Reports
• mangelnde Nachvollziehbarkeit
• hoher manueller Aufwand
• verzögerte ESG- und CSRD-Projekte

Nachhaltigkeit beginnt damit nicht beim Bericht – sondern bei der Art, wie Daten erfasst, strukturiert, gepflegt und genutzt werden.

Schlechte Daten kosten mehr als Nerven

Daten werden häufig als technisches Randthema betrachtet. Tatsächlich haben sie direkte Auswirkungen auf Nachhaltigkeit, Ressourcenverbrauch und Unternehmenssteuerung.

Unstrukturierte oder veraltete Datenbestände führen zu:

• erhöhtem Speicher- und Energieverbrauch
• ineffizienten Prozessen
• manuellen Aufwänden in ESG- und CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) Reportings
• fehlender Transparenz und unsicheren Kennzahlen
• verzögerten Nachhaltigkeitsinitiativen

Gerade im ESG-Kontext wird sichtbar, wie kritisch Datenqualität geworden ist: Energieverbrauch, Lieferketten, Compliance, Governance, HR, Infrastruktur oder CO₂-Kennzahlen – all diese Daten müssen zusammengeführt werden, wenn Nachhaltigkeit steuerbar werden soll.

Wo ESG-Projekte wirklich scheitern

Im Deep Dive wurden typische Bruchstellen klar sichtbar – und viele Teilnehmende haben sie aus der eigenen Praxis bestätigt:

1. Fehlende Prozesse
   Wie werden ESG-relevante Daten erhoben, verarbeitet, geprüft?
2. Keine Nachvollziehbarkeit
   Woher kommen Zahlen, wie wurden sie verändert?
3. Unklare Zuständigkeiten
   Wer ist verantwortlich für Datenqualität?
4. Keine einheitlichen Datenformate
   Daten sind nicht vergleichbar oder nutzbar.

Das Ergebnis: ESG wird zur Pflichtdisziplin – nicht zum strategischen Steuerungsinstrument.

Der Wendepunkt: Data Governance als ESG-Hebel

Die entscheidende Veränderung passiert nicht bei den Tools, sondern bei der Data Governance.

Eine moderne Data-Governance-Strategie schafft die Grundlage für effizientes ESG-Datenmanagement und belastbares ESG-Reporting:

• Transparenz
  Unternehmen wissen, welche ESG-Daten vorhanden sind, wo sie liegen und wie aktuell sie sind.
• Effizienz
  Doppelte Datenhaltung und manuelle Prozesse werden reduziert.
• Nachhaltigkeit
  Weniger unnötige Datenspeicherung bedeutet geringeren Ressourcenverbrauch.
• Bessere Entscheidungen
  Verlässliche Daten ermöglichen fundierte ESG- und Business-Entscheidungen.
• Compliance
  Anforderungen der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), ESG- und Audit-Vorgaben lassen sich deutlich effizienter erfüllen.

Was zunächst technisch klingt, ist hoch strategisch: ESG-Kennzahlen werden nicht nur erstellt, sondern tatsächlich für Entscheidungen genutzt.

KI & ESG: Potenziale nur mit guter Datenbasis

Plattformen wie Glacier AI zeigen, wie Unternehmen ESG-Prozesse automatisieren, Daten effizienter analysieren und Reporting-Aufwände reduzieren können. Ziel ist nicht nur schnellere Compliance, sondern mehr Zeit für die eigentliche Nachhaltigkeitsarbeit.

Die Qualität der Ergebnisse hängt jedoch weiterhin von der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Ohne saubere Datenbasis kann auch die beste KI keine belastbaren ESG-Entscheidungen unterstützen.

Von Reporting zu Wirkung

Der größte Unterschied zeigt sich nicht im Bericht, sondern in der Nutzung der Daten:

• ESG-Kennzahlen werden als Steuerungsinstrument verstanden
• Maßnahmen lassen sich priorisieren, vergleichen und nachhalten
• Fortschritte in der nachhaltigen Transformation werden messbar

„Nachhaltigkeit scheitert selten an der Motivation. Sie scheitert an der Datenbasis.“

– Anna Neureiter, Data Governance Managerin, IT-Power Services

Wer ESG ernst meint, muss Daten genauso ernst nehmen – nicht als Nebenprodukt, sondern als strategisches Asset.

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Weiterführende Blogbeiträge

Ausblick: Executive Circle am 10. Juni 2026

Die Diskussion hat gezeigt: Viele Unternehmen stehen vor denselben Herausforderungen — und suchen nach praxisnahen Lösungen.

Am 10. Juni 2026 vertiefen wir das Thema im Executive Circle „Zwischen Anspruch und Umsetzung – Daten als Hebel für nachhaltigen Erfolg“ – einer gemeinsamen Initiative von IT-PS, Glacier, ProLion und NetApp.
In einem exklusiven Kreis von C-Level-EntscheiderInnen sowie IT- und Nachhaltigkeitsverantwortlichen geht es darum, wie Unternehmen ihre Daten als strategische Grundlage für KI, ESG und nachhaltigen Unternehmenserfolg nutzen können – und welche organisatorischen Hürden heute wirklich bremsen.

Mehr Informationen zum Executive Circle finden Sie auf unserer Eventseite.

The post Nachhaltigkeit zwischen Pflicht und Wirkung: Warum ESG ohne saubere Datenbasis scheitert first appeared on IT-PS.

Für viele klingt das nach einem IT-Thema. Aber das ist es nicht!
Es geht um die Qualität der Entscheidungen, persönliche Verantwortung – und im Zweifel auch um persönliche Haftung.

Die Probleme kennt jeder – die Konsequenzen werden oft verdrängt

Die Auswirkungen sind bekannt – aus eigener Erfahrung, Vorträgen, Medien oder aus anderen Unternehmen. Man weiß, dass widersprüchliche Zahlen, fehlende Transparenz oder unkontrollierte Daten Risiken mit sich bringen. Aber trotzdem werden sie im Alltag verdrängt – bis es zu spät ist. Haben Sie die Konsequenzen schon mal auf sich selbst bezogen? Was würde es bedeuten?

Problem: Wenn sich Zahlen widersprechen, entscheiden Sie im Blindflug oder brauchen Ressourcen um dem Fehler auf den Grund zu gehen.
Konsequenz: Sie riskieren falsche Investitionen, falsche Prioritäten – und tragen dafür die Verantwortung.

Problem: Wenn niemand Ihre Zahlen erklären kann.
Konsequenz: Sie können Entscheidungen nicht begründen – weder intern noch vor externen Prüfern. Im Ernstfall stehen Sie persönlich dafür gerade.

Problem: Wenn niemand für Daten verantwortlich ist.
Konsequenz: Niemand fühlt sich für die Behebung von Fehlern innerhalb der Daten oder deren Verwendungszweck zuständig, bis es auf höherer Ebene eskaliert oder dringend wird. Dann  wird die Dringlichkeit für Verantwortlichkeiten plötzlich sehr konkret.

Problem: Wenn Zugriff auf Daten nicht nachvollziehbar kontrolliert wird.
Konsequenz: Sensible Daten landen dort, wo sie nicht hingehören, werden von unbefugten Personen eingesehen oder verarbeitet. Im schlimmsten Fall: Anzeige durch Mitarbeiter, Datenschutzprüfung, Geldstrafe.

Problem: Wenn Daten „schnell“ und unüberlegt in Tools landen oder durch KI verarbeitet werden.
Konsequenz: Sie verlieren die Kontrolle darüber, was mit Ihren Daten passiert. Und tragen als Management die Verantwortung für die Folgen..

Problem: Wenn Sie nicht nachweisen können, woher Ihre Daten kommen, wer sie verarbeitet und was mit den Daten an Zweck erfüllt wird.
Konsequenz: Sie erfüllen regulatorische Anforderungen nicht (NIS2, DSGVO, Data Act, DORA). Das kann Auflagen, Strafen oder den Verlust von Geschäftsmöglichkeiten bedeuten

Die Probleme kennen Sie – und die Konsequenzen tragen auch Sie.

Wie moderne Plattformen hier helfen – und warum wir auf IBM watsonx.data setzen

Wenn man diese Risiken ernst nimmt, wird klar: Data Governance muss sowohl technisch als auch organisatorisch gelöst werden. Sie braucht eine technische Grundlage, die Transparenz, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit überhaupt ermöglicht. Genau hier setzen moderne Plattformen wie IBM watsonx.data an.

Transparenz und Nachvollziehbarkeit statt Blackbox

Ein zentrales Problem in der Praxis ist nicht der Zugriff auf Daten – sondern das Verständnis. Zahlen sind vorhanden, aber ihre Herkunft, Bedeutung und Verwendung bleiben oft unklar.
IBM watsonx.data bringt genau hier die notwendige Transparenz:
 Mit der hybriden, offenen Data Lakehouse Architektur sind Unternehmen für umfassende Geschäftsanalysen und fortgeschrittene KI-Anwendungen auf Unternehmensebene bestens gerüstet. Denn alles beginnt mit vertrauenswürdigen Daten.
Das schafft Vertrauen – intern wie extern – und ist gleichzeitig die Grundlage für Auditfähigkeit und regulatorische Anforderungen.

Kontrolle und Sicherheit als integraler Bestandteil

Data Governance bedeutet nicht nur Struktur, sondern auch Kontrolle.
Wer darf welche Daten sehen?
Welche Informationen sind sensibel?
Und wie wird sichergestellt, dass Daten korrekt verwendet werden?

Mit IBM watsonx.data wird die End-to-End-Nachverfolgbarkeit von Dokumenten über alle Transformationen und nachgelagerten Abteilungen hinweg bei. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass der Datenschutz und die Zugriffsbeschränkungen für Benutzer über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg konsistent sind.
Dadurch wird aus einem potenziellen Risiko ein kontrollierbarer Prozess – und aus Daten ein verlässlicher Bestandteil der Unternehmenssteuerung.

So löst IBM watsonx.data Ihr Dilemma

• Problem: Wenn sich Zahlen widersprechen, entscheiden Sie im Blindflug oder brauchen Ressourcen um dem Fehler auf den Grund zu gehen.
  IBM watsonx.data: Führt Daten aus unterschiedlichen Quellen in einer konsistenten, einheitlichen logischen Datenbasis zusammen und schafft eine technisch klare, gemeinsame Sicht auf Zahlen.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie können sich auf Ihre Zahlen verlassen – und treffen Entscheidungen mit Sicherheit statt Unsicherheit
  
• Problem: Wenn Zugriff auf Daten nicht nachvollziehbar kontrolliert wird.
  IBM watsonx.data: Regelt Zugriffe über Rollen und Policies und schützt sensible Daten systemübergreifend
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie minimieren rechtliche Risiken und behalten die Kontrolle über kritische Informationen.
  
• Problem: Wenn Daten „schnell“ und unüberlegt in Tools landen oder durch KI verarbeitet werden
  IBM watsonx.data: Stellt geprüfte, kuratierte Daten für Analysen und KI-Anwendungen bereit und sorgt für nachvollziehbare Nutzung.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie können moderne Technologien nutzen, ohne die Kontrolle über Ihre Daten zu verlieren.
  
• Problem: Wenn Sie nicht nachweisen können, woher Ihre Daten kommen, wer sie verarbeitet und was mit den Daten an Zweck erfüllt wird.
  IBM watsonx.data: Ermöglicht vollständige Nachvollziehbarkeit über Herkunft und Nutzung von Daten.
  Ihr persönlicher Vorteil: Sie sind auskunftsfähig gegenüber Prüfern, Partnern und Aufsichtsbehörden – ohne Stress und Unsicherheit.

Das Thema ist nicht neu. Das hat auch unser Workshop auf der ADV Data Excellence Konferenz („Wer hat an den Daten gedreht?“) klar gezeigt.

Was fehlt, ist nicht das Bewusstsein – sondern die Umsetzung.
Und genau hier entscheidet sich, ob Risiken bestehen bleiben oder aktiv gesteuert werden.

Fazit: Nicht die Daten sind das Problem – sondern der Umgang damit

Die Probleme sind bekannt.
Die Konsequenzen auch.
Der Unterschied liegt darin, ob Sie das Thema weiter aufschieben – oder konkret angehen bevor es zu spät ist.
Die gute Nachricht: Sie können das ändern. Und Sie müssen das nicht alleine machen.

Sie wollen Unterstützung?

Wenn Sie wissen möchten, wo Sie konkret stehen und wo der sinnvollste Einstieg für schnelle Fortschritte ist: Sprechen Sie mit uns – wir analysieren Ihre Situation gemeinsam und schlagen Ihnen konkrete nächste Schritte vor.

martin.schneider@it-ps.at

The post Datenchaos ist kein Schönheitsfehler – sondern ein Risiko für Manager first appeared on IT-PS.

Endlich!
Die technische Basis steht.

Jetzt können wir endlich datengesteuert arbeiten und bekommen bessere Entscheidungsgrundlagen!

Und dann?
Verändert sich nichts.

Die Fachbereiche nutzen es nicht.
Probleme sind nach wie vor die alten.
Und bei den gestarteten Datenprojekten ist kein sichtbarer Erfolg in Sicht.

WARUM?

Ein Beispiel

Stellen Sie sich folgende Situation vor:

Sie bekommen von Ihren Kindern eine Universalfernbedienung zum Geburtstag geschenkt. Eine einzige Fernbedienung für das ganze Haus: Licht, Heizung, Fernseher (alle!), Küchengeräte, Garagentor –

Und irgendwie funktioniert sie auch für Ihre Laptops!

Technisch beeindruckend, oder?
Aber im Alltag?

• Wie hoch ist die Chance, dass die Fernbedienung genau dort liegt, wo Sie sie gerade brauchen?
• Wie oft stehen Sie stattdessen einfach auf und machen es wie immer?
• Und wie lange würden Sie brauchen, um alle Funktionen wirklich zu verstehen?
• Und ganz ehrlich: Was genau machen Sie mit einer Fernbedienung für Ihren Laptop?

Die Fernbedienung ignorieren ist übrigens keine Option – Ihre Kinder haben lange für das Geschenk gespart!

Genau so geht es vielen Mitarbeitern in Unternehmen, die mit neuen Datenlösungen arbeiten sollen.

Darum scheitern Dateninitiativen in Unternehmen

1. Lösungen sind nicht in den Alltagsprozess integriert

Die Lösung ist da – aber nicht dort, wo gearbeitet wird. User haben etablierte Arbeitsprozesse. Tools, Einstiege und Abläufe sind bekannt und eingespielt. Wenn neue Lösungen außerhalb dieser Prozesse liegen, entsteht zusätzlicher Aufwand: separate Tools, neue Einstiege, parallele Wege. Und genau das wird im Alltag vermieden. Die Folge: User greifen wieder auf bekannte Workarounds zurück – oft Excel oder andere Schattenlösungen.

Was nicht im Workflow ist, wird im Alltag nicht genutzt

Daten müssen dort verfügbar sein, wo gearbeitet wird: im CRM, im ERP, im Ticketsystem – nicht daneben. Je weniger Umwege notwendig sind, desto höher die Nutzung. Gute Lösungen reduzieren Komplexität. Sie erzeugen keine zusätzliche.

2. Überforderung statt Orientierung

Zu viele Dashboards. Zu viele KPIs. Unterschiedliche Zahlen für scheinbar dieselbe Fragestellung.

Zu Beginn brauchen User vor allem eines: Orientierung und Unterstützung. Neue Tools, neue Daten, neue Möglichkeiten – das bedeutet auch neue Anforderungen im Umgang damit.
Ohne Unterstützung wird das schnell zur Hürde.
Dazu kommt: Daten werden häufig in einer Sprache präsentiert, die nicht zum Alltag der Fachbereiche passt. RMSE und AUC statt Umsatz, Risiko und Kosten. Ohne Orientierung sind die User verloren und aus der geplanten Transparenz wird ungeplante Unsicherheit.

Neue Nutzer brauchen Unterstützung und Zeit sich zu orientieren

Schaffen Sie Klarheit als Teil der Transparenz. User müssen verstehen, was die Zahlen bedeuten – und was sie damit tun sollen/können.

• klare Zuständigkeiten und Verantwortlichkeiten
• definierte Ansprechpartner
• verständliche Darstellung und Beschreibung der Daten
• Schulungen

3. Vorteil für User nicht ersichtlich

Viele Dateninitiativen starten mit einer starken technischen Basis – aber ohne klaren Bezug zum konkreten Arbeitsalltag. Modelle werden gebaut. Dashboards erstellt. Daten bereitgestellt.
Aber die zentrale Frage bleibt offen:
Welches konkrete Problem löst das für den Nutzer?

Solange dieser Zusammenhang fehlt, bleibt jede Lösung ein „Nice-to-have“. User greifen dann auf das zurück, was sie kennen – auch wenn es objektiv schlechter ist.

Starten Sie beim Business, nicht bei der Technologie:

• Wo entstehen Unsicherheiten in Entscheidungen?
• Wo gibt es Reibungsverluste?
• Wo fehlt Transparenz?

Erst wenn klar ist, welchen Unterschied Daten im Alltag machen, entsteht echte Nutzung – und damit echter Mehrwert.

Fazit

Eine moderne Datenplattform ist keine Garantie für eine funktionierende Datenstrategie.

Sie ist die Voraussetzung – Nicht das Ergebnis.

Der eigentliche Erfolg entscheidet sich danach: im Alltag Ihrer User!

• Wird die Lösung verstanden?
• Ist sie einfach erreichbar?
• Hilft sie konkret weiter?

Oder bleibt sie „die Fernbedienung, die irgendwo herumliegt“?

Von der Theorie in die Praxis: Unser Workshop

Genau an dieser Stelle wird es in der Praxis spannend: Welche Fragen stellen sich Unternehmen konkret, wenn es um die Nutzung von Daten im Alltag geht? Wo entstehen Unsicherheiten – und woran scheitert es tatsächlich?

Diese Themen stehen auch im Mittelpunkt unseres Workshops auf der ADV Konferenz:
„Wer hat an den Daten gedreht?“

Dort diskutieren wir genau diese Fragestellungen anhand konkreter Praxisbeispiele und Erfahrungen aus Projekten.

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The post Die neue Plattform steht – Warum Dateninitiativen am Alltag scheitern first appeared on IT-PS.

Wie erklärt man Data Governance so, dass alle im Raum nicht nur verstehen, warum sie kritisch ist, sondern auch wo sie in der Realität schiefgeht?
Man spielt es durch. Genau das haben wir am 12. November im Theater Nestroyhof Hamakom getan – mit einer Keynote von Patricia Neumann (Siemens Österreich), einem selbst geschriebenen Theaterstück und vielen echten Aha-Momenten rund um Daten, KI und Verantwortung.

Wie bringt man komplexe Data Governance Themen auf die Bühne – und mitten ins Herz des Publikums?

Die Antwort gaben unsere Gäste an diesem Abend selbst:
Indem man zeigt, was wirklich passiert – nicht nur darüber erzählt.

Unser Ansatz:
Ein Business-Theaterstück in drei Akten, ergänzt durch juristische Einordnungen, einen Zukunftsblick von Siemens und zahlreichen Praxisbeispielen aus Interviews und Diskussionen.

Mit Humor.
Mit Wiedererkennungswert.
Mit ganz vielen „Autsch, ja – das kenne ich!“-Momenten.

Die Keynote – Daten, KI und Verantwortung in einer vernetzten Welt

Patricia Neumann eröffnete den Abend mit klaren Worten und einer starken Botschaft:

„Data Governance ist immer in Verbindung mit dem Menschen zu sehen.“

Patricia Neumann

Vorstandsvorsitzende Siemens Österreich

In ihrer Keynote „Die Bedeutung von Daten und Künstlicher Intelligenz für die digitale Transformation in der Industrie und Infrastruktur“ betonte sie:

• die zentrale Rolle von Digital Twins in Industrie und Infrastruktur,
• die Bedeutung von Physical AI,
• Daten als „Werkzeug der realen Welt“ – nicht nur als digitale Ressource,
• die Verantwortung jedes Unternehmens für saubere, verlässliche Daten,
• die Wichtigkeit ethischer Leitlinien für KI.

Ihr Fazit:

Ohne Datenqualität, Datenverantwortung und Data Governance gibt es keine digitale Transformation.

Das Theaterstück – Datenchaos, das jeder kennt (und niemand zugibt)

Akt 1 – Der Auftrag

Ein einziger Bericht soll für ein wichtiges Meeting erstellt werden – doch plötzlich gibt es mehrere Versionen, widersprüchliche Zahlen, fehlende Datenherkunft.

Akt 2 – Der Versuch

Daten, die niemand versteht. Zugriff auf persönliche Daten. Exporte im falschen Format. Kopien über Kopien.
Und als letzter verzweifelter Schritt: Alles ungefiltert in ChatGPT laden.

Akt 3 – Die Rettung

Data-Governance-Expertin Anna zeigt, wie man ein Projekt richtig aufsetzt – mit Verantwortlichkeiten, Datenqualität, Katalogisierung, Lineage und Transparenz.

"Gratulation an den Drehbuchautor. Das sind genau die Probleme, die in der Realität tatsächlich auftauchen."

Patricia Neumann

Vorstandsvorsitzende Siemens Österreich

Sie haben das Event verpasst? Hier können Sie den Dialog des Theaterstücks nachlesen:

Drehbuch hier downloaden

Der rechtliche Reality-Check – Warum diese Datenfehler nicht nur peinlich, sondern teuer werden können

Was im Theaterstück für Lacher sorgte, hat in der Realität oft ernste Folgen.
Rechtsanwalt Norbert Amlacher (partner bei andréewitch & partner rechtsanwälte) holte das Publikum nach jedem Akt auf den Boden der Tatsachen zurück – mit klaren Worten zu DSGVO, Compliance und Haftungsfragen.

Seine Kernbotschaften:

• Unberechtigter Zugriff auf Personaldaten (z. B. Gehälter, Urlaube) ist kein kleiner Ausrutscher, sondern ein klarer DSGVO-Verstoß – mit Meldepflicht und potenziellen Strafen.
• Widersprüchliche Berichte oder nicht nachvollziehbare Kennzahlen können im Unternehmen zu Fehlentscheidungen führen – und damit zu Haftungsrisiken für Führungskräfte.
• Daten unkontrolliert in externe KI-Tools hochladen?
  Das ist ohne Rechtsgrundlage, AV-Vertrag oder Zweckbindung ein klassischer Fall einer unrechtmäßigen Datenweitergabe.
• Fehlende Data Lineage oder „Excel-Schatten-IT“ machen es unmöglich, nachzuweisen, dass Daten korrekt verarbeitet wurden – ein massives Problem, wenn etwas schiefgeht.
• Unklare Verantwortlichkeiten (wer ist Data Owner?) führen dazu, dass niemand haftet – oder schlimmstenfalls die falsche Person.

"Viele dieser Fehler sind nicht nur ärgerlich - sie sind rechtlich relevant."

Norbert Amlacher

Partner bei andréewitch & partner rechtsanwälte

Durch diesen „juristischen Reality-Check“ wurde klar:
Das eigentliche Risiko bei Datenchaos ist nicht der peinliche Moment im Meeting – sondern das, was passiert, wenn Aufsichtsbehörden, KundInnen oder VertragspartnerInnen ins Spiel kommen.

Stimmen & Reaktionen – Ein Format, das hängen bleibt

Die Interviews im Eventvideo zeigen es deutlich:

• „Das war unglaublich praxisnah und gleichzeitig unterhaltsam.“
• „Endlich einmal etwas anderes als ein klassischer Vortrag.“
• „So realistisch – das passiert bei uns genauso!“
• „Man erkennt sich wieder. Und man versteht sofort, warum Data Governance wichtig ist.“

Das Eventvideo fasst die Higlights und ExpertInnen-Stimmen zusammen: Jetzt ansehen für Keynote-Impulse, die stärksten Szenen und ehrliche Stimmen aus dem Publikum!

Leadersnet.at hat unser Event im Rahmen ihrer Eventberichterstattung begleitet und Fotos sowie einen kurzen Beitrag veröffentlicht.
Der Artikel bietet zusätzliche Eindrücke vom Abend – von der Location über die Stimmung bis zu den stärksten Momenten am Podium.

Zum Leadersnet Beitrag

Expertenpanel – Zukunft von Datenqualität, KI und Governance

Nach dem Theaterstück diskutieren Patrica Neumann und Werner Höger, CEO der IT-Power Services, über:

• den steigenden Wert von Daten,
• Data Sharing als Wettbewerbsvorteil,
• die Zukunft von Datenkompetenz in Unternehmen,
• die Rolle von Führungskräften in Data-Excellence-Initiativen,
• ethische Leitlinien im KI-Einsatz.

Ein Gast brachte es auf den Punkt:

„Es war spannend, die Sicht eines Großkonzerns und eines kleineren IT-Unternehmens direkt gegenüberzustellen.„

IBM Knowledge Catalog – Das Fundament für saubere Daten und echte Data Governance

Die Szenen im Theaterstück waren überspitzt – aber sie treffen die Realität vieler Unternehmen überraschend gut. Die folgenden Beispiele zeigen, wie der IBM Watson Knowledge Catalog genau jene Probleme löst, die auf unserer Bühne für Lacher sorgten, im echten Arbeitsalltag aber teuer werden können.

Mit dem IBM Knowledge Catalog lösen Sie folgende Problemstellungen:

• Clemens hat sich gefragt, warum Kollege Mayer so viel verdient; Problem ist klar: Warum sieht Clemens diese Daten überhaupt?
  → Mit dem IBM Knowledge Catalog können Sie Zugriffsrechte sauber definieren. Sensible Daten sind nur für jene Personen sichtbar, die sie tatsächlich benötigen.
• Daniel präsentiert seine Daten aus dem BI-Tool, Clemens aus seinem Excel.
  Problem: Die Zahlen unterscheiden sich, weil sie aus verschiedenen Datensilos kommen.
  → Mit dem IBM Knowledge Catalog sehen Sie über Data Lineage, woher Zahlen stammen und wie sie berechnet wurden.
  So entsteht ein Single Point of Truth für alle.
• Clemens erhält Daten mit der Spaltenüberschrift „X_ORD_DT2_NX“, die er als „nix-Aussage“ betitelt.
  Problem: Unklare Spaltennamen, kein Ansprechpartner und niemand weiß, woher die Daten kommen.
  → Mit dem IBM Knowledge Catalog – und einem Data-Governance-Projekt mit IT-PS – werden Data Owner und Data Stewards definiert, die für die Daten zuständig sind.
  Zentral wird dokumentiert, was die Daten bedeuten, woher sie kommen, welche Einheit sie haben und ob bzw. wie sie berechnet werden.
  So werden Daten für alle verständlich und nachvollziehbar – und Thomas freut sich, weil er endlich korrekte Berichte bekommt.

Der IBM Knowledge Catalog schafft damit eine zentrale Datenbasis, die Datenquellen automatisch identifiziert, Inhalte klassifiziert, Verantwortlichkeiten klärt und jede Zahl durch Lineage vollständig nachvollziehbar macht.

Damit ist Ihr Unternehmen nicht nur fachlich besser aufgestellt, sondern auch rechtlich abgesichert: Entscheidungen basieren auf geprüften, dokumentierten und verantworteten Daten – und das reduziert Haftungsrisiken, stärkt Compliance und schafft die Grundlage für eine nachhaltige, unternehmensweite Datenstrategie.

Bildergalerie – Eindrücke von Bühne, Gästen und echten Emotionen

Ein Bild sagt mehr als tausend Worte – und die Bilder sagen mehr als jeder Bericht.

Schauen Sie jetzt durch die Galerie für Einblicke in:

• die Keynote von Patricia Neumann,
• Szenen aus dem Theaterstück,
• Reaktionen des Publikums,
• Diskussionen, Networking, echte Begeisterung,
• das Theater Nestroyhof in voller Atmosphäre.

The post Data Governance trifft Theaterbühne – So war das Event „Wer hat an den Daten gedreht?“ first appeared on IT-PS.

1. Sie haben NIS2‑pflichtige Kunden? Dann brauchen Sie Nachweise – sofort.

§

Anforderung

Artikel 21(3): NIS2 verpflichtet Unternehmen, auch die Cybersicherheit ihrer IT-Dienstleister und der gesamten Lieferkette aktiv zu prüfen.

Warum das wichtig ist

Auch wenn Sie selbst nicht als „wesentliche“ oder „wichtige“ Einrichtung eingestuft sind – Ihre Kunden sind es womöglich. Diese müssen gegenüber ihren Aufsichtsbehörden nachweisen, dass ihre Dienstleister sicher arbeiten – sowohl technisch als auch durch organisatorische Maßnahmen entlang der Lieferkette.

Unsere Lösung

Wir dokumentieren unsere Sicherheitsmaßnahmen umfassend und stellen auf Wunsch prüfbare Nachweise bereit – ideal für Ihre Risikoanalysen im Rahmen des Third Party Risk Management (TPRM).

Mit ISO 27001-Zertifizierung, revisionssicherer Dokumentation und optionalem ISAE 3402 Typ 2-Bericht unterstützen wir Sie dabei, Compliance effizient nachzukommen – und gleichzeitig Vertrauen bei Ihren Kunden aufzubauen.

Zusätzlich profitieren Sie davon, dass unsere gesamte IBM Power Cloud Infrastruktur auf zertifizierten Rechenzentren mit Standorten in Österreich basiert – inklusive physischer Zugangskontrolle, Redundanzkonzept und umfassender Dokumentation.

Mehr zum strategischen Fundament: In unserem BCM-Blog zeigen wir das Grundkonzept von Geschäftskontinuität.

2. Auffällige Aktivitäten? Ihre Systeme müssen mitdenken.

Anforderung

§

Artikel 21 (2)(a): Unternehmen müssen Konzepte zur Risikoanalyse und Systemsicherheit entwickeln – inklusive kontinuierlicher Überwachung und Erkennung verdächtiger Aktivitäten.

Warum das wichtig ist

Der Gesetzestext fordert zwar allgemein „Konzepte in Bezug auf Risikoanalyse und Sicherheit“, wird aber durch geplante Durchführungsrechtsakte voraussichtlich konkretisiert. Bereits jetzt ist klar: Reine Reaktion auf Sicherheitsvorfälle reicht nicht mehr. Unternehmen müssen Angriffe frühzeitig erkennen – bevor Schaden entsteht.

Der Rückgriff auf CVE-Listen (Common Vulnerabilities and Exposures) oder klassische Log-Auswertungen genügt nicht.

Unsere Lösung

Wir setzen auf kontinuierliche Überwachung mit modernen Tools – inklusive zentraler Alarmierung und verhaltensbasierter Erkennung auffälliger Aktivitäten.

Technisch möglich wird das durch SIEM-Systeme und ML-gestützte Anomalieanalyse – Technologien, die wir in unserer IBM Power Cloud bereits heute im Einsatz haben.

3. Cybersecurity ist Chefsache – inklusive Haftung, Schulung & Nachweispflicht

§

Anforderung

Artikel 20 (1) und (2), Artikel 32 (6): Leitungsorgane müssen Sicherheitsmaßnahmen aktiv verantworten und kontrollieren – eine bloße Delegation an die IT reicht nicht mehr aus.

Warum das wichtig ist

IT-Sicherheit ist nicht mehr „nur Sache der IT“.
NIS2 macht Leitungsorgane explizit verantwortlich – inklusive:

• Dokumentierter Cybersicherheitsschulungen für das Management
• Aktiver Überwachung der umgesetzten Maßnahmen
• Persönlicher Haftung – bis hin zu temporären Führungsverboten bei Pflichtverstoß

Unsere Lösung

Wir liefern nicht nur Infrastruktur, sondern auch dokumentierte Prozesse, Governance-Vorgaben und ISO 27001-Zertifizierung.

Wenn Sie mehr Service brauchen: Mit unserem optionalen ISAE 3402 Typ 2-Bericht erhalten Sie einen international anerkannten Nachweis zur Wirksamkeit unserer internen Kontrollen speziell für Ihre Prozesse – ideal zur Entlastung Ihrer Leitungsorgane im Prüf- oder Ernstfall.

4. Dokumentations- und Prüfpflichten – mehr als nur ein Audit

§

Anforderung

Artikel 32 (2) & 21 (1): Regelmäßige Sicherheitsprüfungen durch qualifizierte Prüfer, dokumentierte Risikoanalyse, Monitoring – kein One-Off, sondern dauerhafter Prozess.

Warum das wichtig ist

Unternehmen müssen laufend belegen, dass ihre Maßnahmen wirken – Stichwort: Auditfähigkeit.

Unsere Lösung

Unsere Rechenzentrumsinfrastruktur ist revisionssicher dokumentiert, standardisiert und auf Dauerbetrieb ausgelegt – inklusive Safe Guarded Copy, Backup-Protokollierung, ISO-Zertifizierung und optionalem ISAE 3402 Typ 2-Bericht.

5. Unterschiedliche Pflichten je nach Einstufung

§

Anforderung

Artikel 33: NIS2 unterscheidet zwischen „wesentlichen“ und „wichtigen“ Einrichtungen – jede Gruppe hat andere Prüfanforderungen.

Warum das wichtig ist

Je nach Kategorie gelten unterschiedliche Aufsichtsregeln:

• „Wesentliche Einrichtungen“ unterliegen Ex-ante-Prüfungen – also Vorkontrollen durch Behörden, auch ohne Anlass.
• „Wichtige Einrichtungen“ werden in der Regel erst im Anlassfall geprüft (z. B. nach einem Vorfall).

Unsere Lösung

Ob „wesentlich“ oder „wichtig“ – mit unserer skalierbaren IBM Power Infrastruktur können Sie jederzeit zusätzliche Sicherheits- und Kapazitätsanforderungen erfüllen und so flexibel bleiben.

Und mit unserer ISO 27001-Zertifizierung und revisionssicheren Dokumentation sind Sie für jede Form der Prüfung bestens gerüstet – ob vorbeugend oder im Anlassfall.

Quelle: Amtsblatt der Europäischen Union L333/80 vom 14. Dezember 2022

Fazit: NIS 2 – Wer’s ernst meint, denkt Infrastruktur mit.

Ob Sie NIS2-pflichtig sind oder IT-Dienstleister für Pflichterfüller: Sie brauchen eine Infrastruktur, die mehr leistet als Compliance-Versprechen.

Erfahren Sie in unserem anderen Blogbeitrag, wie unser 3‑Standorte-Rechenzentrum höchste Anforderungen an Verfügbarkeit, Auditierbarkeit und Sicherheit erfüllt.

Sie möchten mehr dazu wissen?

Österreich: Franz Holzer, Service Delivery Manager
franz.holzer@it-ps.at | +43 664 153 9998

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Deutschland: Grit Wasmund, Zertifizierte IT-Security Managerin
grit.wasmund@it-ps.de | +49 1522 17 22 588

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The post NIS2: 5 Punkte, die leicht übersehen werden first appeared on IT-PS.

Am 25. März 2025 waren wir von IT-Power Services beim LSZ Data Business Forum dabei – dem zentralen Treffpunkt für Data Experts in Österreich. Mit über 170 Ansprechpartnern aus verschiedensten Branchen bot das Event eine perfekte Plattform für spannende Gespräche, wertvolle Impulse und den Austausch neuer Perspektiven.

Unser Fokus? Data Governance als Schlüssel zur datengetriebenen Organisation und IBM Knowledge Catalog als ideales Werkzeug. In unserer Keynote „Auf dem Weg zum Goldschatz – Mit der Machete durch den Datendschungel“ sowie im interaktiven Workshop „Rocky Horror Data Show“ haben wir gemeinsam mit den Teilnehmern erkundet, wie sich Daten-Schreckgespenster enttarnen und vertreiben lassen.

Warum Data Governance der Gamechanger ist

Data Governance ist kein kurzfristiger Trend – sie ist essenziell, um den wachsenden Datenschatz von Unternehmen in echten Mehrwert zu verwandeln. Ohne klare Verantwortlichkeiten, definierte Prozesse und ein gemeinsames Verständnis der Daten bleibt der Nutzen begrenzt. Gerade im Zeitalter von Künstlicher Intelligenz, Automatisierung und datengetriebenen Entscheidungen wird es immer wichtiger, die Kontrolle über die eigenen Daten zu behalten. Denn allzu oft stolpern Organisationen über intransparente „Black Boxes“ von Zahlen, anstatt sich auf eine solide Datenbasis stützen zu können.

IBM Knowledge Catalog: Das ideale Werkzeug für Data Governance

Ein leistungsstarkes Tool, um Data Governance effizient umzusetzen, ist der IBM Knowledge Catalog. Diese KI-gestützte Plattform hilft Unternehmen, ihre Daten zu organisieren, zu schützen und optimal zu nutzen. Sie ermöglicht es Teams, vertrauenswürdige Daten schnell zu finden und für Analysen oder KI-Projekte zu verwenden. Mit Funktionen wie automatischer Datenklassifikation, Metadaten-Management, Zugriffskontrolle und integrierten Datenschutzrichtlinien sorgt der Watson Knowledge Catalog für hohe Datenqualität und Transparenz. So behalten Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten und können fundierte, datengetriebene Entscheidungen treffen.

Unsere Learnings aus dem Forum

Die wichtigste Erkenntnis? Der Bedarf an Orientierung im Datendschungel wächst. Gleichzeitig steigt das Bewusstsein dafür, Daten als echtes Asset zu begreifen – mit der notwendigen Pflege, Struktur und Strategie.

Wir bedanken uns herzlich bei LSZ und allen Beteiligten für den großartigen Austausch und freuen uns darauf, weiterhin Unternehmen auf ihrem Weg zu einer datengetriebenen Zukunft zu begleiten!

Event verpasst?

Kein Problem – kontaktieren Sie Anna Neureiter oder Ingo Nader gerne um über die Möglichkeiten Ihrer Daten zu sprechen!

Mail an Anna Neureiter

Mail an Ingo Nader

The post Mittendrin im Datendschungel am LSZ Business Data Forum first appeared on IT-PS.