Collibra, Atlan und darüber hinaus: Alternativen zu Microsoft Purview im Überblick

Von Mirko Peters · 2026-08-13

Willkommen zurück, Datenbegeisterte und Entscheider in Unternehmen! Wenn Sie unserer Podcast-Reihe folgen, wissen Sie, dass wir gern tief in die Komplexität von Unternehmenstechnologie, Governance und Cloud-Architekturen eintauchen. Heute erweitern wir ein Thema, das in der Branche für enorm viel Aufmerksamkeit und nicht wenig Frustration sorgt. Wenn Microsoft Purview in Ihrem Unternehmen bei Auto

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Willkommen zurück, Datenbegeisterte und Entscheider in Unternehmen! Wenn Sie unserer Podcast-Reihe folgen, wissen Sie, dass wir gern tief in die Komplexität von Unternehmenstechnologie, Governance und Cloud-Architekturen eintauchen. Heute erweitern wir ein Thema, das in der Branche für enorm viel Aufmerksamkeit und nicht wenig Frustration sorgt. Wenn Microsoft Purview in Ihrem Unternehmen bei Automatisierung, Compliance-Tiefe und nahtloser Integration nicht ausreicht, ist es vielleicht an der Zeit, alternative Lösungen zu prüfen. Wir stellen führende Tools wie Collibra, Atlan, Alation und Immuta vor, damit Sie die bestmögliche Lösung für Ihre moderne Data Governance finden.

Um wirklich zu verstehen, warum sich so viele Organisationen nach außen orientieren, müssen wir die unbequemen Wahrheiten über Microsoft Purview ansprechen. Viele Unternehmen halten es fälschlicherweise für eine vollständige Standardlösung für Data Governance. Dieses Missverständnis führt leider häufig zu fragmentierten Datenlandschaften, unerwarteten Sicherheitsrisiken und einer Menge administrativer Probleme. Schauen wir uns den Ablauf an und erläutern, warum der Schritt über das Standard-Ökosystem hinaus Ihre Datenstrategie retten könnte.

Einleitung: Warum Microsoft Purview möglicherweise nicht ausreicht

Wenn Organisationen Microsoft 365 und Azure einführen, liegt es nahe, sich bei Compliance und Sicherheit ganz auf die nativen Werkzeuge zu verlassen. Microsoft Purview verspricht eine einheitliche Übersicht über die Data Governance, die Kennzeichnung mit Vertraulichkeitsbezeichnungen und Data Loss Prevention unter einem Dach. In der Praxis ist die Lage jedoch oft deutlich komplexer. Organisationen erkennen schnell, dass Purview zwar einen guten Ausgangspunkt für grundlegende Transparenz bietet, bei der Skalierung über Multi-Cloud-Umgebungen, komplexe Altsysteme und stark regulierte Branchen aber häufig an Grenzen stößt.

Wer sich allein auf Purview verlässt, ohne eine umfassende Organisationsstrategie, erreicht oft ein unübersichtliches Datenmanagement und weitverbreitete Unklarheit bei den Berechtigungen. Um eine belastbare Dateninfrastruktur aufzubauen, müssen Entscheider über das Marketing hinausblicken und erkennen, wo die nativen Werkzeuge an ihre Grenzen stoßen. Ob Sie es mit starren Lizenzstufen, Problemen bei der Genauigkeit von Metadaten oder der Absicherung von Daten für KI-Agenten und Copilot zu tun haben: Diese Einschränkungen zu verstehen, ist der erste Schritt zu echter Governance-Reife im Unternehmen.

Richtlinienlücken und die Illusion vollständiger Data Governance

Eine der gefährlichsten Fallen in der Unternehmenstechnologie ist die Illusion, dass Software Regeln durchsetzen kann, die Menschen nicht klar definiert haben. Zu viele Unternehmen führen Microsoft Purview ein und gehen davon aus, dass ihre Governance damit erledigt ist. Dabei überspringen sie den grundlegenden Schritt, klare interne Richtlinien zu formulieren und festzulegen.

Wirksame Richtlinien definieren

Klare, schriftlich festgehaltene Richtlinien sind das wichtigste Fundament jedes wirksamen Data-Governance-Rahmens. Sie helfen Organisationen, ihre digitalen Werte zu verwalten und die strikte Einhaltung sich wandelnder Vorschriften wie DSGVO, HIPAA oder CCPA sicherzustellen. Ohne klar definierte schriftliche Richtlinien fehlt funktionsübergreifenden Teams die Orientierung, was zu uneinheitlichen Praktiken und gefährlichem Umgang mit Daten führt.

Wer sich ausschließlich auf die Standardwerkzeuge verlässt, stößt häufig auf typische Richtlinienlücken:

• Keine schriftlichen Richtlinien: Fehlende dokumentierte Regeln lassen Teams im Unklaren darüber, wie sie sensible Werte behandeln sollen.
• Richtlinien ohne Durchsetzungskraft: Richtlinien existieren auf dem Papier, verfügen aber über keine Durchsetzungsmechanismen, was zu weitverbreiteter Nichteinhaltung führt.
• Keine Zeit und kein Personal: Die laufende administrative Verwaltung ist entscheidend, dennoch stellen Organisationen selten eigenes Personal dafür ab.
• Eingeschränkte Automatisierung in der Basislizenz: Niedrigere Lizenzstufen beschränken automatisierte Funktionen und erhöhen so die Rate manueller Fehler.
• Genauigkeit der Klassifizierung: Ungenaue automatische Klassifizierungen können das Vertrauen in den Datenkatalog erheblich untergraben.
• Automatisierung kommt zuletzt: Wer Automatisierung als nachträglichen Gedanken statt als Gestaltungsprinzip behandelt, bremst den langfristigen Fortschritt aus.
• Zu geringer Fokus auf Kommunikation und Schulung: Wenn Mitarbeitende nicht erfahren, *warum* Regeln existieren, sinkt die Akzeptanz bei den Nutzern zwangsläufig.

Diese Lücken schaffen ein chaotisches Umfeld, in dem Data Governance völlig wirkungslos wird und das Risiko von Datenexposition und schmerzhaften Compliance-Verstößen deutlich steigt.

Folgen von Richtlinienlücken

Nicht definierte Governance-Strukturen können die allgemeine Datensicherheit und die Compliance-Lage erheblich beeinträchtigen. Wenn Menschen, Prozesse und Technologie nicht aufeinander abgestimmt sind, wirken sich die Folgen auf jeden Bereich des Unternehmens aus.

Diese Risiken lassen sich nicht allein durch Umlegen eines Schalters im Softwareportal beheben. Dafür braucht es gezielte Einbindung der Beteiligten und eindeutig geregelte Datenverantwortung.

Automatisierungshürden und manuelle Engpässe in Purview

Automatisierung ist das Lebenselixier moderner Data Governance. Ohne sie wird die Verwaltung von Petabytes unstrukturierter und strukturierter Daten zu einer kaum zu bewältigenden administrativen Last. Organisationen, die ihre Governance-Prozesse mit Microsoft Purview skalieren wollen, stoßen jedoch häufig auf manuelle Hürden.

Die Rolle der Automatisierung in Datenprozessen

Eine leistungsfähige Automatisierung vereinfacht den täglichen Betrieb, reduziert menschliche Fehler deutlich und beschleunigt die sichere Bereitstellung von Erkenntnissen. Zu den Kernvorteilen eines gut automatisierten Governance-Frameworks gehören:

• Höhere Geschwindigkeit und Genauigkeit: Die Beschleunigung datenbezogener Aufgaben stellt sicher, dass Nutzende rechtzeitig und autorisiert auf die benötigten Informationen zugreifen können.
• Rollenbasierte Zugriffssteuerung (RBAC): Regelbasierte Automatisierung für Zugriffsanfragen ermöglicht es Nutzenden, Rechte sicher über Self-Service-Plattformen anzufordern.
• Nachverfolgung der Datenherkunft (Data Lineage): Automatisierung ermöglicht es Organisationen, Datenänderungen nachzuvollziehen, Ursprünge zu überwachen und Transformationen wirksam abzubilden.
• Richtlinienverbreitung und Durchsetzung: Automatisierte Skripte wenden relevante Klassifizierungsrichtlinien einheitlich auf ähnliche Datenbestände im gesamten Unternehmen an.
• Umfassende Prüfprotokolle: Automatisierte Protokollierung erstellt einen unveränderlichen Datensatz aller Dateninteraktionen, der für Audits und Verantwortlichkeit unverzichtbar ist.

Trotz dieser erheblichen Vorteile zeigt sich in der Praxis oft, dass native Purview-Funktionen erheblichen manuellen Aufwand erfordern, um die Lücke zwischen grafischen Oberflächen und komplexen Unternehmensumgebungen zu schließen.

Überwindung von Automatisierungsgrenzen

Da native Funktionen einschränkend sein können – insbesondere bei Datenquellen außerhalb von Microsoft, benutzerdefinierten Metadaten-Workflows und tiefer Datenherkunftsnachverfolgung –, suchen Unternehmen zunehmend nach Alternativen. Sich allein auf manuelle Aktualisierungen für die Genauigkeit von Metadaten zu verlassen oder stark von Laufzeitparametern abhängig zu sein, ist auf Unternehmensebene nicht tragfähig.

Um diese Grenzen zu überwinden, setzen Organisationen auf spezialisierte Plattformen, die von Grund auf für automatisierte, Multi-Cloud-Data-Governance entwickelt wurden.

Die versteckten Gefahren von Datenüberfreigabe und KI-Integration

Über moderne Data Governance lässt sich nicht sprechen, ohne das Elefantenthema anzusprechen: künstliche Intelligenz. Mit der schnellen Einführung von Werkzeugen wie Microsoft 365 Copilot hat sich Datenüberfreigabe von einem nebensächlichen Aufräumthema zu einer existenziellen Sicherheitsbedrohung für Unternehmen entwickelt.

Datenüberfreigabe im Zeitalter der KI verstehen

Datenüberfreigabe liegt vor, wenn vertrauliche Dokumente, Finanzmodelle oder proprietären Quellcode einem größeren Publikum zugänglich sind als vorgesehen. In einem klassischen Arbeitsumfeld stößt eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter vielleicht nie auf einen eingeschränkten HR-Ordner, der in einem freigegebenen Laufwerk versteckt liegt. KI-Assistenten verändern das Spiel jedoch grundlegend.

Wenn ein KI-Tool wie Copilot den Mandanten einer Organisation durchsucht, um Benutzeranfragen zu beantworten, bewertet es Berechtigungen auf Dateiebene. Fehlt einem überfreigegebenen Dokument eine ordnungsgemäße Vertraulichkeitsbezeichnung, zeigt die KI vertrauliche Informationen jedem, der die richtige Frage stellt, bereitwillig an. Daraus ergeben sich gravierende Schwachstellen:

• Unzureichender Schutz sensibler Informationen aufgrund früherer Fehlkennzeichnungen oder inkonsistenter Anwendung von Vertraulichkeitsbezeichnungen.
• Mögliche Offenlegung vertraulicher Unternehmensdaten durch generative KI-Tools, die schlecht verwaltete Repositorys indexieren.
• Vollständig fehlende Transparenz darüber, wie KI-Modelle abgerufene Daten verarbeiten, was die Erkennung unbeabsichtigter Datenlecks erheblich erschwert.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Vertriebsmitarbeiter fragt einen KI-Arbeitsbereich ab und ruft dabei versehentlich streng vertrauliche Produkt-Roadmap-Spezifikationen für 2025, Preisstrategien oder Details zu einer Fusion ab, die er geschäftlich überhaupt nicht einsehen darf. Diese Schwachstellen zeigen, warum statische Standardzugriffssteuerungen nicht mehr ausreichen.

Risiken der Überfreigabe eindämmen

Ihr Unternehmen zu schützen erfordert proaktive, kontextbezogene Strategien, die weit über grundlegende Dateiberechtigungen hinausgehen:

Mit diesen mehrschichtigen Sicherheitskontrollen können Organisationen ihren Schadensradius deutlich verringern und versehentliche Datenoffenlegung verhindern.

Ihr Team durch Kommunikation und Schulung stärken

Technik und Richtlinien sind nur so gut wie die Menschen, die sie umsetzen. Sie können die teuerste Governance-Plattform am Markt kaufen, doch wenn Ihre Mitarbeitenden das „Warum“ hinter den Regeln nicht verstehen, wird Ihre Datenstrategie zwangsläufig scheitern.

Eine Governance-Kultur aufbauen

Eine starke Governance-Kultur erfordert offene Kommunikation, psychologische Sicherheit und kontinuierliche Weiterbildung. Organisationen müssen unterstützende interne Umfelder schaffen, in denen Datenverantwortung als gemeinsame Aufgabe gilt und nicht als lästige Compliance-Hürde.

Wirksame Schulungsstrategien beginnen klein: Zunächst sollten Kernbereiche im Fokus stehen, statt das gesamte Unternehmen auf einmal zu überfordern. Bestehende Unternehmensressourcen wie Datenwörterbücher und Geschäftsglossare eignen sich als Grundlage für die Schulung. Am wichtigsten ist es, die Wirksamkeit Ihrer Schulungsprogramme durch kontinuierliches Feedback, Wissensprüfungen und die Beobachtung echter Verhaltensänderungen im Umgang mit Informationen im Arbeitsalltag zu messen.

Collibra, Atlan und Co.: Die wichtigsten Alternativen im Überblick

Wenn Ihre Organisation die Möglichkeiten von Microsoft Purview übersteigt oder Ihr Technologie-Stack neben Microsoft 365 auch AWS, Snowflake, Google Cloud und lokale Datenbanken umfasst, ist es Zeit, Enterprise-Alternativen zu prüfen.

1. Collibra

Collibra gilt weithin als Schwergewicht im Bereich Enterprise-Data-Governance. Die Plattform bietet umfassenden Datenkatalog, umfangreiche Richtlinienverwaltung, Datenherkunftsnachverfolgung (Data Lineage) und robuste Rahmenwerke für Datenqualität. Anders als Werkzeuge, die an ein einzelnes Produktivitätsökosystem gebunden sind, ist Collibra darauf ausgelegt, Daten in einer heterogenen Multi-Cloud-Umgebung zu steuern. Besonders stark ist sie bei der Definition von Verantwortlichkeiten, der Nachverfolgung von Compliance-Pflichten und dem Aufbau eines unternehmensweiten Datenmarktplatzes.

2. Atlan

Atlan wird häufig als „Active-Metadata-Plattform“ für moderne Datenteams beschrieben. Der Ansatz ist stark kollaborativ und Slack-ähnlich. Die Lösung integriert sich nahtlos in moderne Datenstacks wie Snowflake, dbt, Databricks und BI-Tools und legt großen Wert auf Benutzerfreundlichkeit, Auffindbarkeit und teamübergreifende Zusammenarbeit. Wenn Ihre Teams bei der Akzeptanz Schwierigkeiten haben, weil klassische Kataloge umständlich und veraltet wirken, ist Atlan eine echte Erfrischung.

3. Alation

Alation hat den Bereich der Datenkataloge maßgeblich geprägt, indem es maschinelles Lernen mit der Zusammenarbeit von Menschen verbindet, um Datenbestände automatisch zu indexieren. Die Plattform nutzt Verhaltensanalysen, um beliebte Abfragen, vertrauenswürdige Datenquellen und Expertinnen und Experten als Data Steward sichtbar zu machen. Alation eignet sich besonders gut, um eine Datenkultur aufzubauen. Analysten und Data Scientists finden, verstehen und vertrauen Daten schnell, während strenge Governance-Leitplanken eingehalten bleiben.

4. Immuta

Wenn Ihr vorrangiges Governance-Anliegen die feingranulare Zugriffskontrolle, der Datenschutz und die automatisierte Compliance sind, ist Immuta eine herausragende Wahl. Die Lösung hat sich auf dynamische attributbasierte Zugriffskontrolle (ABAC), Maskierung und die automatisierte Durchsetzung von Richtlinien auf Abfrageebene spezialisiert. Für Organisationen, die große Mengen sensibler Kundendaten in Cloud-Data-Warehouses verarbeiten, automatisiert Immuta die Compliance mit chirurgischer Präzision.

5. BigID

BigID konzentriert sich stark auf Datenschutz, Datensicherheit und Datenperspektive. Dafür kommen fortschrittliche Verfahren des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache zum Einsatz. Die Lösung hilft Unternehmen, sensible, regulierte und sogenannte Dark Data in Cloud- und On-Premises-Umgebungen zu erkennen, abzubilden und zu verwalten. Damit ist sie ein starker Partner für die Einhaltung von Datenschutzvorgaben (CCPA, DSGVO) und für das Management von Datenrisiken.

Wenn Sie diese Alternativen prüfen, gewinnen Sie die Flexibilität, Ihre Data-Governance-Architektur exakt auf Ihre geschäftlichen Anforderungen zuzuschneiden, statt eine Lösung zu erzwingen, die nicht passt.

Fazit: Aufbau eines belastbaren und flexiblen Governance-Frameworks

Unternehmen stehen vor enormen Hürden, wenn sie Data Governance ausschließlich mit nativen Werkzeugen wie Microsoft Purview umsetzen. Von Lücken in Richtlinien und Engpässen bei der Automatisierung bis hin zur beunruhigenden Realität von KI-gestützter Überfreigabe von Daten: Wer sich allein auf ein Standardökosystem verlässt, kann seine Organisation angreifbar machen. Um Ihre Werte wirklich zu schützen, sollten moderne Organisationen über die Grenzen von Purview hinausdenken, stark in Change Management investieren, KI-gestützte Governance-Automatisierung nutzen und föderierte Best-of-Breed-Plattformen in Betracht ziehen.

Wenn Sie tiefer in diese wichtige Diskussion einsteigen, die Feinheiten der Unternehmens-Compliance beleuchten und Expertendebatten darüber hören möchten, warum sich allein auf Standardeinstellungen zu verlassen eine gefährliche Falle ist, sehen Sie sich unbedingt die passende Podcast-Folge an: Microsoft Purview is a Trap: The Hard Truth About Data Governance. Hören Sie rein, überdenken Sie Ihre Datenstrategie und bauen Sie ein Governance-Framework auf, das wirklich mit Ihrem Unternehmen wächst!

Häufige Fragen

Was ist Microsoft Purview?

Microsoft Purview ist eine einheitliche Lösung für Data Governance und Compliance, die Organisationen dabei unterstützt, ihre Datenbestände abzubilden, zu verwalten und zu schützen. Sie ist tief in das Ökosystem von Microsoft 365 und Azure integriert und bietet Werkzeuge für Klassifizierung, Kennzeichnung und Verhinderung von Datenverlust (Data Loss Prevention).

Warum suchen Organisationen nach Alternativen zu Microsoft Purview?

Purview eignet sich hervorragend für Microsoft-zentrierte Umgebungen. Viele Unternehmen stoßen jedoch auf Hürden bei der Unterstützung mehrerer Clouds, bei fortgeschrittenen Automatisierungs-Workflows, bei starren Lizenzstufen und bei komplexen Anforderungen an benutzerdefinierte Metadaten. Alternative Werkzeuge bieten tiefergehende Anpassungsmöglichkeiten, intensivere Zusammenarbeit und spezialisierte Zugriffskontrollen.

Welche Risiken birgt die Überfreigabe von Daten in modernen Unternehmen?

Überfreigabe von Daten legt vertrauliches geistiges Eigentum, Finanzunterlagen und personenbezogene Daten für unberechtigte Mitarbeitende offen. Im Zeitalter generativer KI-Werkzeuge wie Microsoft 365 Copilot lassen sich überfreigegebene Dokumente leicht indexieren und Nutzenden anzeigen, die sie gar nicht einsehen dürfen. Das kann zu schweren Sicherheitsvorfällen führen.

Worin unterscheidet sich Collibra von Microsoft Purview?

Collibra ist eine unabhängige Data-Governance-Plattform für Unternehmen. Sie ist darauf ausgelegt, Daten über Multi-Cloud- und Hybridumgebungen sowie heterogene Technologie-Stacks hinweg zu steuern (etwa AWS, Snowflake, Google Cloud). Sie bietet fortschrittliche Workflows für das Data Stewardship, umfassendes Datenqualitätsmanagement und umfangreiche Unternehmenskataloge.

Was macht Atlan als Data-Governance-Werkzeug besonders?

Atlan konzentriert sich stark auf aktive Metadaten, Benutzerfreundlichkeit und Zusammenarbeit. Die Lösung ist für moderne Data Stacks konzipiert und fungiert als kollaborativer Arbeitsbereich für Data Engineers, Analysten und Fachanwender. So wird die Datenerkennung intuitiv und ansprechend.

Wie können Organisationen ihre Governance-Kultur für Daten verbessern?

Eine gelebte Governance-Kultur entsteht, wenn Sie klare, schriftlich festgehaltene Richtlinien etablieren, die Datenverantwortung eindeutig festlegen, abteilungsübergreifende Stakeholder einbinden und kontinuierliches Praxistraining anbieten. Dieses Training sollte den geschäftlichen Nutzen von Data Stewardship in den Mittelpunkt stellen und nicht nur das Abhaken von Compliance-Punkten.