Data Governance #17 – The Karate Kid: „Wax on, wax off“ oder „Auf welcher Data-Governance-Kompetenzstufe steht Ihre Organisation?“

Mr. Miyagi und das Geheimnis der unbewussten Kompetenz

Daniel-san ist verzweifelt. Er wollte Karate lernen, stattdessen wachst er Autos, lackiert Zäune und schleift Holzböden. „Wax on, wax off”, sagt Mr. Miyagi. Tagelang. Wochenlang. Daniel ist überzeugt, dass er nichts gelernt hat. Bis Mr. Miyagi ihn unvermittelt angreift und Daniel automatisch die Bewegungen ausführt, die er beim Wachsen, Lackieren und Schleifen so oft wiederholt hat, dass sie Teil seines Körpers geworden sind.

The Karate Kid erzählt damit etwas, das jeder kennt, der einmal eine komplexe Tätigkeit erlernt hat: Es gibt einen Punkt, an dem aus mühsamem Üben ein selbstverständliches Tun wird. Die Bewegung ist da, bevor man darüber nachdenkt. In der Lernpsychologie heißt dieser Zustand „unbewusste Kompetenz”. Und er ist die letzte Stufe eines Modells, das auf den Managementtrainer Martin M. Broadwell zurückgeht, der es 1969 in einem Artikel mit dem Titel „Teaching for Learning” erstmals beschrieb. In den 1970er Jahren wurde es von Noel Burch bei Gordon Training International unter dem Namen „Four Stages for Learning Any New Skill“ populär gemacht. Die häufig anzutreffende Zuschreibung an Abraham Maslow ist historisch nicht belegt.

Das Modell beschreibt vier Stufen, durch die jeder Lernprozess verläuft: von der unbewussten Inkompetenz über die bewusste Inkompetenz und die bewusste Kompetenz zur unbewussten Kompetenz. Es lässt sich auf Individuen anwenden, aber auch – und das ist die These dieses Beitrags – auf Organisationen. Im Besonderen auf den Reifegrad ihrer Data Governance.

Bevor wir die Stufen im Detail betrachten, lade ich Sie zu einer Selbsteinschätzung ein. Zwölf Fragen, kurze Antwort und am Ende ein Punktwert, der eine erste Verortung erlaubt. Nicht als wissenschaftliches Instrument, sondern als Gesprächsanlass. Wax on, wax off.

Self-Assessment: Auf welcher Stufe steht Ihre Organisation?

Beantworten Sie die folgenden zwölf Fragen ehrlich. Pro Frage vergeben Sie über die Wahl der entsprechenden Kachel 0 bis 3 Punkte:

• 0 Punkte: Trifft nicht zu oder ist nicht vorhanden.
• 1 Punkt: Existiert punktuell, einzelne Personen oder Bereiche treiben das Thema.
• 2 Punkte: Ist definiert und dokumentiert, wird aber unter Aufwand gelebt.
• 3 Punkte: Ist etabliert, automatisiert, Teil der täglichen Arbeit.

Die zwölf Fragen

Die Grenzen sind bewusst unscharf. Wenn Sie in zwei Stufen fallen, ist das kein Widerspruch, sondern ein realistisches Bild. Organisationen sind selten auf allen Domänen gleich weit. 

Stufe 1: Unbewusste Inkompetenz oder „Wir haben doch gar kein Datenproblem.”

Auf dieser Stufe gibt es kein Datenproblem, weil niemand danach sucht. Die Daten liegen in Silos, jeder Fachbereich hat seine eigene Wahrheit und widersprüchliche Reports im Management werden mit einem Achselzucken oder mit politischen Manövern beantwortet, nicht mit Ursachenforschung. Der Begriff „Data Governance” taucht im Vokabular der Organisation nicht auf. Datenqualität, falls überhaupt erwähnt, gilt als rein technisches Thema, das in der IT „erledigt” werden soll.

Typische Aussagen aus dem Management klingen so: „Wir haben doch SAP, das macht das schon.” Oder: „Datenqualität ist Sache der Fachbereiche.” Oder: „Wir sind zu klein für so etwas.” Die unbewusste Inkompetenz ist nicht zwingend ein Zeichen von Fahrlässigkeit. Sie ist häufig schlicht das Ergebnis einer Organisation, die noch nie mit den Konsequenzen schlechter Datenqualität konfrontiert wurde oder die gelernt hat, mit ihnen zu leben.

Der/die Datenbankadministrator:in sieht die Symptome zuerst. Doppelte Stammdaten, fehlende Constraints, undokumentierte Schnittstellen, ad hoc gewachsene ETL-Strecken und fixt im Stillen, was zu fixen ist. Ein Mandat für strukturelle Veränderungen hat der/die DBA nicht. Wenn sie/er es anspricht, bekommt sie/er häufig die Antwort, das sei doch nicht so schlimm. Sie/Er bleibt die/der einsam Mahnende ohne Resonanz im Management.

Konkrete nächste Schritte auf dieser Stufe sind weniger technisch als kommunikativ. Sammeln Sie konkrete Beispiele für die Konsequenzen schlechter Datenqualität: widersprüchliche Zahlen in zwei Reports, manuelle Aufwände bei Auskunftsanfragen, gescheiterte oder verzögerte Analytics-Initiativen. Quantifizieren Sie den Aufwand, wo möglich. Suchen Sie einen Sponsor im Management, der bereit ist, das Thema zu öffnen. Solange Datenprobleme nicht sichtbar sind, gibt es weder Budget noch Mandat. 

Stufe 2: Bewusste Inkompetenz oder „Wir wissen, dass wir es nicht im Griff haben.”

Auf dieser Stufe ist das Problem im Raum. Häufig durch einen externen Auslöser: eine DSGVO-Anfrage, die nicht fristgerecht beantwortet werden kann, ein Audit-Finding, eine regulatorische Anforderung wie der EU Data Act oder DORA, eine gescheiterte KI-Initiative, deren Modelle an der Datenqualität gescheitert sind oder ein Migrationsprojekt, bei dem zum ersten Mal sichtbar wird, was überhaupt alles existiert. Die Bankenwelt kennt das aus Datenbankkonsolidierungen wie ReBase, in denen das eigene Datenfundament zum ersten Mal vollständig vermessen wird.

Plötzlich entstehen Budgets. Beratungsbedarf wird formuliert. Erste Rollen werden ausgeschrieben, vom Data Owner bis hin zum Chief Data Officer. Das Vokabular ändert sich. Wo gestern noch über Tabellen geredet wurde, ist heute von Domänen und Stewards die Rede.

Diese Stufe ist schmerzhaft, aber produktiv. Hier entsteht Veränderung. Genau hier ist die/der DBA die/der wichtigste Informant:in. Sie/Er kennt das tatsächliche Datenmodell, die echten Datenflüsse, die ungeschriebenen Regeln und die Brüche zwischen System und Doku, ist Übersetzer zwischen der technischen Realität und den neuen Governance-Anforderungen. Das Risiko auf dieser Stufe: Die/Der DBA wird als reines Auskunftsorgan genutzt, nicht als Gestalter:in. Wenn Strukturen ohne sie/ihn entworfen werden, sind sie selten umsetzbar.

Konkrete nächste Schritte: Bringen Sie die DBA-Perspektive früh in die Konzeption ein. Nicht erst, wenn das Tool ausgewählt ist, sondern wenn die Domänen geschnitten werden. Starten Sie mit einer überschaubaren, geschäftskritischen Domäne und führen Sie dort exemplarisch Rollen, Glossar und Qualitätsmetriken ein. Vermeiden Sie den Versuch, alles auf einmal zu adressieren. Reifegrad lässt sich nicht parallelisieren. 

Stufe 3: Bewusste Kompetenz oder „Wir machen Governance, aber es kostet Kraft”

Auf dieser Stufe sind die Rollen besetzt. Data Owner, Data Steward, Data Custodian, möglicherweise ein Chief Data Officer. Tools sind eingeführt: ein Data Catalog wie OpenMetadata, ein Lineage-Werkzeug, ein Quality Monitoring. Prozesse sind dokumentiert, Gremien etabliert, Verantwortlichkeiten geklärt. Auf dem Papier sieht alles richtig aus.

In der Praxis kostet jede Entscheidung Meetings. Jede neue Datenquelle braucht einen Freigabeprozess. Jede Begriffsklärung erfordert eine Abstimmungsrunde. Governance wird in dieser Phase häufig als Bremse wahrgenommen. Fachbereiche, die schnell Antworten wollen, weichen aus. Schatten-Pipelines entstehen. Excel kehrt zurück.

Die Gefahr auf dieser Stufe ist nicht das Scheitern, sondern die Erstarrung zur reinen Compliance-Übung. Eine „Häkchen-Governance”, die ihre Prozesse abarbeitet, ohne dass jemand noch fragt, wozu. Die Begriffsdefinitionen liegen im Glossar, werden aber im Alltag ignoriert. Der Catalog ist gepflegt, aber niemand schaut hinein. Die Qualitätschecks laufen, aber ihre Befunde verpuffen.

Die/der DBA ist auf dieser Stufe häufig der Engpass. Alle wollen Auskunft, alle wollen Zugriff, alle wollen Klärung. Er steht im Spannungsfeld zwischen operativer Stabilität und Governance-Anforderungen, die ihm zusätzlich zur eigentlichen Arbeit aufgesattelt werden. Wenn er sich nicht aktiv in die Gremien einbringt, wird über sie/ihn hinweg entschieden und sie/er wird Empfänger:in von Vorgaben, die sie/er technisch tragen muss, aber inhaltlich nicht mitgeprägt hat.

Konkrete nächste Schritte: Schauen Sie systematisch, an welchen Stellen Governance Reibung erzeugt, die durch Automatisierung verschwinden könnte. Klassifizierung, Zugriffsmanagement, Qualitätschecks und Lineage-Erfassung sind die Kandidaten. Investieren Sie in die Verknüpfung zwischen Glossar und Datenmodellen, damit Definitionen nicht in einem separaten Tool leben, sondern dort sichtbar werden, wo gearbeitet wird. Und prüfen Sie regelmäßig, ob Ihre Gremien noch Entscheidungen treffen oder nur noch verwalten. 

Stufe 4: Unbewusste Kompetenz oder „So arbeiten wir hier”

Auf dieser Stufe ist Governance im Werkzeug, in den Pipelines und in der Kultur eingebaut. Data Contracts, Lineage und Quality Checks laufen automatisch mit. Die Definition of Done für ein neues Datenprodukt enthält Governance-Aspekte als Standard, nicht als Sonderfall. Neue Mitarbeitende lernen die Praktiken als selbstverständlichen Teil ihrer Arbeit kennen, nicht als zusätzliche Schicht über dem eigentlichen Tun. „Wax on, wax off” ist zur Bewegung geworden, die niemand mehr erklärt.

Die/der DBA ist auf dieser Stufe nicht mehr Engpass, sondern Enabler. Standardaufgaben wie Klassifizierung, Maskierung und Zugriffsverwaltung sind automatisiert. Ihr/sein Fokus liegt auf Architektur, Edge Cases und neuen Datenquellen, auf der Frage, wie das nächste System sauber in die bestehende Landschaft integriert wird.

Eine wichtige, ehrliche Einschränkung gehört an diese Stelle: Diese Stufe ist selten und sie ist kein Endzustand. Auch Daniel-san verliert seine Form, wenn er aufhört, zu üben. Neue Systeme, neue Regulierung, Mergers, Reorganisationen, neue Datenarten wie unstrukturierte Texte für LLM-Anwendungen, all das kann eine ausgereifte Governance lokal wieder auf Stufe 1 oder 2 zurückwerfen. Regression ist nicht die Ausnahme, sondern die Regel. Die ausgereifte Organisation unterscheidet sich nicht dadurch, dass sie nie zurückfällt, sondern dadurch, dass sie den Rückfall früh erkennt und schnell adressiert. 

Was bedeutet das für die/den DBA?

In jeder der vier Stufen hat die/der DBA eine andere Rolle, aber sie/er hat in jeder Stufe eine zentrale. Auf Stufe 1 ist sie/er der Frühwarndienst, der Symptome wahrnimmt, bevor das Management sie sieht. Auf Stufe 2 ist sie/er Informant:in, ohne den keine seriöse Bestandsaufnahme gelingt. Auf Stufe 3 ist sie/er der kritische Engpass, dessen Einbindung in Gremien über die Umsetzbarkeit der Governance entscheidet. Auf Stufe 4 ist sie/er die/der Architekt:in, die/der die Voraussetzungen schafft, damit Governance unbewusst funktionieren kann.

Wer als DBA in diesem Diskurs nicht sichtbar wird, riskiert, zum Implementierungsorgan fremder Entscheidungen zu werden. Wer sichtbar wird, prägt die Governance der eigenen Organisation mit. Beides hat Konsequenzen, weit über den eigenen Verantwortungsbereich hinaus. 

Schlussgedanke

Mr. Miyagi hatte nie vor, Daniel das Karatekämpfen beizubringen. Er wollte ihm beibringen, in Bewegung zu sein. Die Stufen kamen von selbst, weil das Üben hartnäckig und konsequent war. Data Governance lässt sich nicht erzwingen, aber sie lässt sich kultivieren. Nicht über Tools allein, nicht über Gremien allein, sondern über die Bereitschaft, jeden Tag dieselben unspektakulären Bewegungen zu wiederholen, bis sie selbstverständlich werden.

Wo Ihre Organisation heute steht, ist weniger interessant als die Frage, in welche Richtung sie sich bewegt. Das Self-Assessment liefert eine Verortung. Den nächsten Schritt liefert es nicht. Den müssen Sie machen.

Sie haben Fragen oder Feedback zu diesem Beitrag, oder möchten über Ihren konkreten Reifegrad sprechen? Sprechen Sie mit uns.

P.S. The Karate Kid (1984); https://www.imdb.com/title/tt0087538/ 

Quelle

Seminarempfehlungen