Denodo: Datenlücke bremst KI in Behörden

Öffentliche Verwaltungen starten KI-Projekte, obwohl die Anwendungen auf Daten aus verstreuten Fachverfahren angewiesen sind. Michael Büchner von Denodo sieht die zentrale Lücke in einer Datenschicht, die Zugriffe aus den Fachverfahren zusammenführt.

Das Wichtigste in Kürze

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Was ist logisches Datenmanagement? Logisches Datenmanagement bindet Datenquellen zur Laufzeit an, ohne sie zuerst vollständig in einen zentralen Speicher zu kopieren. Anwendungen fragen die benötigten Informationen ab. Die Daten aus den Fachverfahren bleiben am Ort.

KI-Programme starten, die Daten-Herkunft bleibt offen

Der Rechnungshof Österreich prüfte den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Bundesverwaltung. Mit Stand Juni 2024 zählte er in vier Ministerien 35 KI-Anwendungen und KI-Projekte. In vielen Anwendungsbeschreibungen fehlten Risikoklassifikationen. Der Bericht Bund 2025/20 erschien am 20. Juni 2025.

Viele Behörden haben trotzdem eine KI-Strategie. Die Strategie benennt Anwendungsfälle wie bessere Bürgerservices, Gesetzesfolgenabschätzung oder Wissensmanagement. Woher die Daten dafür kommen sollen, bleibt offen.

Michael Büchner, Sales Director Public Sector bei Denodo, sagt: „Am häufigsten fehlt die Datenschicht zwischen den Fachverfahren und der KI-Anwendung.“ Büchner beschreibt, dass Projekte deshalb häufig mit Exporten beginnen, die anschließend zusammengeführt werden. Beim nächsten Anwendungsfall gehe dieselbe Arbeit von vorne los.

Wie groß das Problem ist, beziffert der AI Trust Gap Report von Denodo für den öffentlichen Sektor. Im Schnitt speisen 479 Datenquellen die KI-Initiativen einer Organisation. 36 Prozent der Befragten haben Schwierigkeiten, die relevantesten und vertrauenswürdigsten Daten für ihre KI-Vorhaben zu identifizieren.

Denodo liest Data Act als Zugangsregel

Der Data Act ist seit dem 12. September 2025 anwendbar. Die Verordnung (EU) 2023/2854 regelt Zugang zu Daten, Interoperabilität und den Wechsel zwischen Diensten. Ein pauschales Kopierverbot folgt daraus nicht, sagt Büchner.

Auch der Data Governance Act, Verordnung (EU) 2022/868, regelt mit der Weiterverwendung bestimmter geschützter Daten öffentlicher Stellen einen verwandten Bereich. Data Act und Data Governance Act unterstreichen aus Sicht von Denodo geregelten Datenzugang, Interoperabilität und digitale Souveränität.

Büchner folgert, für die Architektur folge daraus die Anforderung, Zugriffe kontrolliert, zweckgebunden und nachvollziehbar zu gestalten. Berechtigungen und Protokollierung müssen Kernfunktion der Datenschicht sein. Ein nachträglicher Zusatz reicht nicht. Wo es fachlich und technisch sinnvoll ist, kann die Schicht Daten zur Laufzeit bereitstellen und zusätzliche physische Kopien vermeiden.

Fachverfahren bleiben am Ort

Technisch setzt Denodo dabei auf Datenvirtualisierung. Die Fachverfahren bleiben an ihrem Ort und werden lediglich als Quellen angebunden. Fragt eine Anwendung oder ein KI-Agent Daten ab, werden die benötigten Daten zur Laufzeit aus den Quellen abgefragt und zusammengeführt, ohne sie dafür grundsätzlich vorab vollständig in einen zentralen Speicher zu replizieren.

Gegenüber einem Data Lake ändert sich vor allem die Verantwortung. Ein zentraler Data-Lake-Ansatz basiert typischerweise darauf, Daten aus den Fachverfahren in einen gemeinsamen Speicher zu übernehmen. Diese zusätzliche Datenbereitstellung kann in Behörden organisatorisch, technisch oder rechtlich anspruchsvoll sein. Ein bestehender Data Lake kann beim logischen Ansatz als eine Quelle unter mehreren eingebunden werden. Der logische Zugriff kann zusätzliche Datenkopien reduzieren. Für Lastspitzen oder bestimmte Anwendungen bleibt gezieltes Zwischenspeichern möglich.

Den größten Unterschied im Betrieb sieht Büchner bei den Berechtigungen. In jedem Fachverfahren gilt ein eigenes Rollenmodell. Bei Exporten werden die Berechtigungen des Quellsystems nicht automatisch auf nachgelagerte Dateien und Systeme übertragen. In der an das Identitätsmanagement der Behörde gekoppelten Zugriffsebene lassen sich Regeln zentral definieren und für Zugriffe über die Datenschicht konsistent durchsetzen.

„Ein Sachbearbeiter sieht dann nur seinen Zuständigkeitsbereich, ein KI-Agent nur die Felder, die für seine Aufgabe freigegeben sind“, beschreibt er den Effekt. Zugriffe über die Datenschicht lassen sich zentral protokollieren. Direkte Quellabfragen können den aktuellen Stand des Fachverfahrens liefern.

Der Ansatz stößt an Grenzen. Operative Verfahren können durch dauerhafte analytische Last beeinträchtigt werden, weshalb bei Bedarf gezielt zwischengespeichert wird. Die Datenschicht kann Datenqualität prüfen und über definierte Regeln oder Transformationen verbessern, behebt Fehlerursachen in den Quellsystemen aber nicht automatisch. Sie ersetzt auch keine Rechtsgrundlage. Ob eine Behörde Daten eines anderen Verfahrens nutzen darf, bestimmen jeweils die gesetzlichen Grundlagen.

ISTAT verknüpft Register zur Laufzeit

Das italienische Statistikamt ISTAT startete 2016 ein umfassendes Modernisierungsprojekt für seine Dateninfrastruktur. Ein Hintergrund war die methodische Umstellung des Zensus: Auf die frühere Vollerhebung folgte der permanente Zensus, der seit 2018 Stichprobenerhebungen mit Verwaltungsregistern kombiniert.

Laut Denodo müssen dafür mehr als 200 Verwaltungs- und Umfragedatenquellen laufend miteinander verknüpft werden, ohne dass für jede Auswertung neue Kopien entstehen. ISTAT hat dafür eine logische Datenschicht über die gesamte Organisation gelegt, mit der die Register zur Laufzeit integriert werden. Auf dieser Grundlage konnte das Amt sein registerbasiertes Analyseverfahren umsetzen.

Büchner zufolge können sich die Teams seither stärker auf Analysen konzentrieren, weil weniger Integrationsarbeit anfällt. Statistische Erkenntnisse stehen dadurch schneller bereit. Die Kosten sind nach seinen Worten merklich gesunken.

Ein ähnliches Muster zeigt National Services Scotland. Die Behörde hat eine logische Ebene über das bestehende Data Warehouse gelegt und darauf Schritt für Schritt neue Anwendungen aufgebaut. Dazu gehören eine nationale Finanzplattform und ein Datensatz zu gefährdeten Personen, den Kommunen und Behörden im Notfall nutzen. Mehrere Behörden können so dieselben Daten nutzen, wobei jede nur den für sie freigegebenen Ausschnitt sieht.

„Ein Sachbearbeiter sieht dann nur seinen Zuständigkeitsbereich, ein KI-Agent nur die Felder, die für seine Aufgabe freigegeben sind.“

Michael Büchner, Sales Director Public Sector bei Denodo

Deutschland baut zuerst die Verbindung zwischen Registern

Schwerer übertragbar auf Deutschland ist laut Büchner die Organisationsform. National Services Scotland hat einen zentralen Auftrag innerhalb des schottischen Gesundheitswesens. Vergleichbare Zuständigkeiten verteilen sich in Deutschland auf verschiedene Ebenen und Organisationen.

Dort steht die Rechtsgrundlage vor der Architektur. Der NOOTS-Staatsvertrag regelt das Nationale Once-Only-Technical-System für den Austausch von Nachweisen. Der Bund und die 16 Länder haben ihn ratifiziert. Im August 2026 lagen alle Urkunden vor.

Welche Daten ein KI-Modell aus mehreren Registern lesen darf, beantwortet der Vertrag nicht. Das bestimmen die jeweiligen gesetzlichen Grundlagen. Behörden können bestehende Systeme belassen und neue Anwendungsfälle Schritt für Schritt auf der logischen Ebene aufbauen.

Der Digital Austria Act 2.0 bleibt ein strategischer Rahmen der österreichischen Bundesregierung. Er ist keine gesetzliche Pflicht. Kritische Dienste sollen auf europäische Technik und offene Standards setzen. Ob eine Behörde daraus eine logische Datenschicht ableitet, entscheidet sie selbst.

Häufige Fragen

Bildquelle: KI-generiert (Oktober 2026)