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Podcast-Cover MDIBTY Folge 199 mit Michael P., uvex group

Folge 199

Was macht eigentlich ein Data Quality Manager?

Michael P. (uvex) über die unterschätzte Rolle des Data Quality Managers, operative Realität und warum jede Data-Organisation eine:n haben sollte

Michael P.

Data Quality Manager, uvex group

·34:59 Std. ·4 min Lesezeit

3 Erkenntnisse aus dieser Folge

  1. 01

    Data Quality Manager sind die unsichtbaren Qualitäts-Wächter. Ohne sie verschlechtert sich Datenqualität schleichend — sichtbar wird das erst, wenn es zu spät ist.

  2. 02

    Die Rolle ist nicht technik-lastig. Sie lebt von Prozess-Denken, Kommunikation mit Fachabteilungen und Governance-Aufbau.

  3. 03

    uvex hat diese Rolle explizit besetzt — das ist in vielen Mittelständlern noch nicht der Fall. Der Effekt: Verlässlichere Daten, weniger Nacharbeit, besseres Entscheidungsgrundlagen.

Worum es in dieser Folge geht

Michael ist Data Quality Manager bei uvex — einer der bekanntesten deutschen Industrie-Marken für Sicherheitsausrüstung. Wir sprechen über eine Rolle, die in den meisten Unternehmen unterbewertet ist.

Die Storyline

Die unsichtbare Rolle

Ich arbeite hinter den Kulissen. Wenn alles läuft, merkt niemand, dass ich da bin. Wenn Datenqualität schlecht wird, fragen alle, wie das passieren konnte — und dann bin ich plötzlich sichtbar.

— Michael P.

Das ist die strukturelle Herausforderung. Data Quality Manager werden oft erst geschätzt, wenn sie fehlen.

Was Data Quality Manager konkret tun

  1. Qualitäts-Monitoring: Welche Daten driften? Wo gibt es Auffälligkeiten?
  2. Incident-Management: Wenn Qualität kippt — wer reagiert, wie schnell?
  3. Prozess-Verbesserung: Wo entstehen Qualitätsprobleme strukturell?
  4. Governance-Aufbau: Standards setzen, Ownership klären.

Warum die Rolle selten ist

In Mittelständlern wird sie oft dem Data Engineer nebenbei zugeordnet. Das funktioniert selten — weil Quality Management andere Skills braucht als Pipeline-Bau. Wer beides auf eine Person lädt, optimiert weder das eine noch das andere.

Was CDOs tun sollten

  1. Die Rolle explizit besetzen. Nicht nebenbei.
  2. Klares Mandat geben. Qualitäts-Manager sollte Vetorecht bei kritischen Data-Entscheidungen haben.
  3. Mit Data Engineering gut vernetzen. Aber nicht vermischen.

Warum mich das besonders umtreibt

Michaels Rolle ist eines der Beispiele, wo expliziter Fokus großen Unterschied macht. In zu vielen Unternehmen wird Data Quality als "irgendwer guckt mal drauf" behandelt. Für CDOs, die ihre Organisation professionalisieren wollen: eine wertvolle Folge.

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