Data Provenance für Entscheidungen (Data Provenance) und Audit-Trail
„Wer hat was entschieden – auf welcher Grundlage – mit welcher Freigabe?“ Ohne Data Provenance bleibt diese Frage Meinungssache. Mit einem leichten Decision-Data-Layer (Decision Data Layer) wird die Herkunfts- und Nachweiskette messbar: Quellen, Bewertungen, DoA-Gates (Delegation of Authority), Foren, Human-Override und Review-Termine. So entsteht ein belastbarer Audit-Trail (Audit trail) – grundlegend für Governance, EU-AI-Act-Konformität und agentische KI (Agentic AI), die schnell und dennoch stoppbar arbeitet.
Warum Provenance kein Papierkrieg ist – sondern Tempo ermöglicht
Führungsteams fürchten „Dokumentations-Overhead“. Paradox: Gerade ein leichtes Provenance-Schema beschleunigt Entscheidungen. Weil Rechte, Schwellen (Thresholds) und Foren sichtbar gekoppelt sind, entfallen Rückfragen. Statt narrative Debatten entsteht ein kurzer, prüfbarer Pfad. Das senkt die Reopen-Rate und verkürzt die TtD – und liefert nebenbei den Nachweis, dass Sorgfaltspflichten erfüllt wurden.
Minimal-Schema im Decision-Data-Layer
- decisions: id, title, domain, type(1/2), threshold, forum, status, dri, decided_at, review_at
- provenance_events: id, decision_id, source, actor, action, evidence_uri, fingerprint, ts
- doa_rules: id, domain, reversibility, threshold, decide_role, veto_role
- reviews: id, decision_id, forum, notes, next_review_at
Start in Sheets/Airtable/Notion, Export als CSV/JSON – vendor-neutral. Wichtig sind Pflichtfelder, IDs, ein kurzer Capture-Flow und ein wöchentlicher Review-Takt.
Was zählt als Evidenz?
Marktdaten, interne KPIs, Kundenfeedback, Risiko-Bewertungen, Modell/Prompt-Kontext, Tool-Calls, Freigaben, Human-Override, Kill-Switch-Event – jeweils mit Zeitstempel & Actor.
Hash/Fingerprint genügt oft, wenn Inhalte sensibel sind (PII minimieren).
DoA + Foren + HITL – die Dreiecks-Logik
DoA (Delegation of Authority) definiert, wer entscheidet und wann eskaliert wird. Foren (Tactical/Strategic/Ad-hoc) geben dem Beschluss ein Format und einen Takt. HITL-Gates (Human-in-the-Loop) legen fest, wo Menschen zwingend prüfen. Data Provenance verknüpft diese drei Elemente zu einem durchgängigen Trail. Ergebnis: Entscheidungen sind schnell, nachvollziehbar und reversibel kontrollierbar.
14-Tage-Implementierung
- Woche 1: Domänen & Schwellen definieren, DoA-Regeln skizzieren, Pflichtfelder im Decision-Log festlegen.
- Woche 2: Capture-Flow, Erinnerungen und Eskalation bauen, CSV/JSON-Export, erstes QBR mit Trail-Quote.
Parallel werden die Top-50 Entscheidungen mit Provenance-Events erfasst. Nach zwei Wochen sind TtD-Trend, Reopen-Rate und Trail-Quote sichtbar.
Security & Retention
Rollenbasierter Zugriff, Minimalprinzip, klare Löschfristen. Sensible Evidenz nur als Hash referenzieren, Originale in gesicherten Repositories.
Audit-Trail für Agentic-AI-Läufe
- Tool-Calls mit Input/Output/Modellinfo/Kosten protokollieren.
- Policy-Treffer & Kill-Switch als Ereignisse im Trail führen.
- Human-Override mit Begründung & Rolle dokumentieren.
So wird Agentic AI revisionssicher, stoppbar und messbar. Der Audit-Trail liefert die Evidenz für Vorstände, Audit und Aufsicht.
Reifegrade (Maturity 0–3)
- M0 Ad-hoc: Einzelentscheidungen, kein Log. → Risiko: Debatten, Reopens, keine Nachweise.
- M1 Minimal: Pflichtfelder im Board, wöchentlicher Export, einfache Trail-Quote.
- M2 Orchestriert: DoA-Regeln aktiv, Foren-Takt, HITL-Gates, regelmäßige Reviews.
- M3 Observability: Automatischer Export, Alerting bei Latenz/Aging/Policy-Treffern.
KPIs, die tragen – ohne Reporting-Ballast
- Trail-Quote je Domäne (vollständige Trails/alle Entscheidungen).
- TtD (Median/90p) und Reopen-Rate.
- DRI+Termin-Quote und Review-SLA-Treffer.
Diese vier genügen, um Governance sichtbar zu machen und Tempo zu erhöhen. Alles Weitere ist optional und kann später kommen.
FAQ
- Brauchen wir ein neues Tool für Data Provenance?
- Nein. Start vendor-neutral in Sheets/Airtable/Notion. Wichtig sind Pflichtfelder, IDs, Export und ein fester Review-Takt.
- Wie tief muss der Trail sein?
- Risiko-/Schwellen-abhängig gemäß DoA. Type-1/hohe Schwelle tief, Type-2/reversibel schlank.
- Wie verbinden wir das mit Agentic AI?
- Tool-Calls, Prompts, Modelle, Policy-Treffer und Human-Override als Events protokollieren; HITL-Gates definieren.
- Was prüfen Auditoren zuerst?
- Vollständigkeit (Trail-Quote), DoA-Konformität, Evidenz-Quellen und Retention. Ein Minimal-Schema reicht, wenn es sauber genutzt wird.
- Welche Unterstützung bietet Coachingwerk?
- Seminare & Workshops, 14-Tage-Sprint, Data-Layer-Setup, EU-AI-Act-Einordnung – schlank, prüfbar, pragmatisch.
Data Provenance macht schnelle Entscheidungen belastbar. Der Decision-Data-Layer verbindet Rechte (DoA), Foren und Evidenz zu einem einfachen, aber harten Trail. Damit sinkt die Reopen-Rate, die Time-to-Decision fällt, und Agenten werden auditierbar. Beginnt klein: 4 Tabellen, Pflichtfelder, Export, wöchentlicher Review. Nach 14 Tagen seht ihr die ersten Trends – und habt ein Governance-Gerüst, das wirkt, ohne zu bremsen.
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Wir skizzieren Schema, Capture-Flow und Reporting – vendor-neutral, EU-AI-Act-tauglich.