Daten­souveränität: 5 Entscheidungen für echte Kontrolle

«Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser!» Doch gilt dieser Leitsatz auch noch in der Cloud-Ära?

Während die öffentliche Hand digitale Souveränität zunehmend einfordert, stehen Unternehmen vor konkreten Entscheidungen: Welche Daten müssen unter eigener Kontrolle bleiben? Wo reichen vertragliche Absicherungen? Und wie viel Aufwand ist gerechtfertigt, um Risiken zu minimieren?

Genau hier wird Datensouveränität greifbar. Nicht als Grundsatzfrage, sondern als Reihe von Entscheidungen entlang konkreter Handlungsfelder. Die folgenden fünf Punkte zeigen, wie sich Daten gezielt vom Risiko zum strategischen Asset entwickeln lassen.

Dieser Artikel ist Teil einer Serie um Digitale Souveränität in der Schweiz. Weitere Artikel gibt es zu den Themen Digitale Souveränität als Führungsaufgabe, Governance & Digitale Souveränität, 5 europäische Cloud-Provider im Vergleich und die Frage des IAM in Bezug auf Digitale Souveränität. 

1. Zwischen Datenresidenz und Vertrauensmodell

Im Kontext der Datensouveränität lassen sich heute zwei Grundhaltungen beobachten. 

Die eine Seite setzt auf lokale Infrastruktur und Datenhaltung im eigenen Einflussbereich. Der Gedanke dahinter: In geopolitisch unsicheren Zeiten garantiert nur physische Kontrolle echte Souveränität, da vertragliche Zusicherungen dann an ihre Grenzen stossen. Insbesondere bei sensiblen Daten, z.B. in einem Data Lakehouse im Gesundheitsumfeld, erscheint dieser Ansatz naheliegend.

Die andere Seite vertraut auf ein starkes Vertrags- und Kontrollmodell mit Cloud-Providern. Statt komplexem Eigenbetrieb stehen die schnelle und sichere Nutzung von Daten, Skalierbarkeit und geprüfte Sicherheitsstandards im Vordergrund. Ergänzt durch Audits und Compliance.

In der Praxis liegt die Wahrheit zwischen diesen Polen. Datensouveränität ist kein Standortentscheid, sondern die Fähigkeit, Risiken bewusst zu steuern und je nach Anwendungsfall das passende Modell zu wählen.

2. Das Fundament: Datenhoheit und Datenschutz

Bevor Datensouveränität strategisch eingeordnet werden kann, braucht es ein klares Fundament aus zwei zentralen Bausteinen: Datenhoheit und Datenschutz.

Datenhoheit beschreibt, wer die Kontrolle über einen Datensatz hat. Also wer ihn nutzen darf, wofür, wann und wie lange. Während sich Zugriffsrechte über IAM-Lösungen gut steuern und nachvollziehen lassen, bleibt insbesondere die vollständige Kontrolle über Datenkopien eine technische Herausforderung.

Der Datenschutz ergänzt diese Perspektive um die rechtliche und sicherheitstechnische Dimension. Er umfasst einerseits regulatorische Vorgaben, wie das Schweizer Datenschutzgesetz und die Europäische Datenschutz-Grundverordnung, deren Einhaltung zwingend ist, um Reputationsschäden und Sanktionen zu vermeiden. Andererseits geht es um die konsequente Umsetzung von Security Best Practices, um Daten jederzeit vertraulich, integer und verfügbar zu halten.

4. Neue Herausforderung: Datennutzung durch LLMs

Mit dem Aufkommen von Large Language Models (LLMs) erhält das Thema Datensouveränität eine neue Dimension. Unabhängig von offiziellen Richtlinien nutzen Mitarbeitende KI-Tools bereits heute im Alltag, um effizienter zu arbeiten und bessere Ergebnisse zu erzielen. 

Dabei entsteht jedoch das grosse Risiko, dass sensible Unternehmensdaten unbewusst in öffentliche Modelle gelangen und damit die Datenhoheit faktisch verlassen. Gleichzeitig ist auch hier Souveränität keine Frage des Verzichts, sondern der bewussten Wahl. 

Unternehmen haben verschiedene Optionen, um ihre Kontrolle zu behalten und dennoch von der Technologie zu profitieren.

• Cloud-basierte LLMs (Private Instanzen): Dabei werden Modelle in geschützten Cloud-Umgebungen betrieben. Die Daten verlassen zwar die eigene Infrastruktur, sind jedoch durch vertragliche Zusicherungen vom Training öffentlicher Modelle ausgeschlossen. Dies ermöglicht hohe Skalierbarkeit und direkten Zugang zu den neuesten Modellen, setzt jedoch Vertrauen in den jeweiligen Anbieter voraus.
• On-Premises-Modelle: Alternativ können LLMs vollständig auf eigener Infrastruktur betrieben werden. Dadurch bleiben Daten und Modelle unter eigener Kontrolle. Dieser Ansatz erfordert jedoch erhebliches technisches Know-how sowie Zugang zu spezialisierter Hardware wie GPUs.

Datensouveränität bedeutet in diesem Kontext, nicht zwischen Innovation und Kontrolle zu wählen, sondern für jeden Anwendungsfall bewusst das passende Betriebsmodell und das damit verbundene Risiko zu bestimmen.

5. Datenräume: Die Brücke zum Ökosystem

Wie lässt sich das Spannungsfeld zwischen Abschottung und Innovation auflösen? Eine zentrale Antwort liefern Datenräume. Statt Daten zentral zu speichern und damit Kontrolle zu verlieren, werden sie über klar definierte Regeln und Standards gezielt zugänglich gemacht. Zum Beispiel im Kontext des Datenökosystems Schweiz.

Dabei entsteht ein neues Modell der Souveränität: Daten bleiben dort, wo sie entstehen, werden jedoch kontrolliert, sicher und zweckgebunden nutzbar gemacht. Der Informationsfluss wird nicht verhindert, sondern gezielt gesteuert. So entsteht Vernetzung ohne Kontrollverlust, unabhängig von einzelnen Anbietern und dennoch klar reguliert.

Praxisbeispiel: Vernetzung ohne Kontrollverlust

Ein konkretes Beispiel für einen solchen Datenraum ist der Swiss Health Data Space. Er wird die Grundlage für den sicheren und standardisierten Austausch von Daten zwischen Akteuren liefern, um die Digitalisierung im Gesundheitswesen voranzutreiben. Mehr dazu in der Studie von ipt Ist die IT das Herzstück der Transformation des Gesundheitswesens?.

Ziel ist es, Mehrfacherhebungen, Medienbrüche und manuelle Prozesse zu reduzieren und damit sowohl die Versorgungsqualität als auch die Effizienz im Gesundheitssystem deutlich zu erhöhen.

Klare technische, rechtliche und organisatorische Leitplanken stellen dabei sicher, dass die Datenhoheit bei den jeweiligen Erzeugern verbleibt. Daten müssen nicht zentral in Silos gespeichert werden, sondern werden dezentral kontrolliert. Zugriffe sind eindeutig geregelt und vollständig auditierbar. 

So wird Zusammenarbeit möglich, ohne die Kontrolle über sensible Informationen aus der Hand zu geben.