Daten in den Systemen eines Unternehmens müssen eine hohe Datenqualität besitzen. Um dies zu erreichen muss eine Verantwortung für alle zu speichernden Daten festgeschrieben werden. In vielen Unternehmen werden solche Verantortungsrollen nach Datenqualitätsproblemen in einem System auf Systemebene vergeben: Datenqualitätsverantwortung für ein System. Diese Verantwortung auf Systemebene und die Einschränkung auf Datenqualität hat mittelfristig einige negative Folgen, da bestimmte Daten in mehreren Systemen gespeichert werden. Wird beispielsweise die Information über die Anrede, Geschlecht oder Alter eines Kunden sowohl im CRM-System als auch in den BI-Systemen gespeichert, dann gäbe es mind. zwei Verantwortliche für ein und das selbe Objekt oder Attribut jeweils in den beiden Systemen.

Das Highlander-Prinzip

Verantwortung kann aber immer nur einer übernehmen (Highlander-Prinzip, Accountability nach RACI-Matrix). Des weiteren kann nur derjenige Verantwortung übernehmen, der auch etwas steuern, verändern bzw. bewirken kann. Die Schlußfolgerung ist: Die Verantwortung für die syntaktische Datenqualität hat die IT, die für das jeweilige System verantwortlich ist.
Die Verantwortung für die semantische Datenqualität übernimmt der Fachbereich, der diese Daten zur Erfassung und Speicherung anfordert. Der Anforderer muss auch die Gesetzeskonformität / Compliance sicherstellen. Da prinzipiell nur Daten vorgehalten werden dürfen, die für die Aufrechterhaltung des Geschäftes des Unternehmens (Datenvermeidungsprinzip) notwendig sind, können die Daten nur in den operativen Prozessen des Unternehmens angefordert werden. Die Business Intelligence erhält immer nur Datenkopien aus den operativen Prozessen bzw. deren Quellsystemen. D.h. die Verantwortlichen der Daten müssen auf einer fachlichen Ebene festgelegt werden und sind bei den Anforderern der Quellsysteme zu suchen. Da in den BI-Systemen aus den Quelldaten neue Informationen generiert werden, muss zusätzlich zur Datenverantwortung eine Informationsverantwortung für Kennzahlen, Meßgrößen, Dimensionen und Data Mart's in den Fachbereichen geschaffen werden.

Eine Accountability für die Datenverantwortung kann u.a. beispielhaft wie folgt aussehen: