Tirion Azure OpenAI Governance Decision Map

Azure OpenAI Governance Decision Map

Ein Entscheidungsmodell fuer Microsoft-first Teams, die Azure OpenAI sicher, nachvollziehbar und betriebsfaehig einsetzen wollen.

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Tirion Azure OpenAI Governance Decision Map

Framework-Überblick

Azure OpenAI Governance ist keine einzelne Architekturentscheidung. Sie verbindet Use Case, Datenklassen, Region, Modellzugriff, Identitaeten, Netz, Logging, Evaluation, Content Safety, Kostenkontrolle und Betriebsowner.

Architekturmodell

Die Governance-Landkarte

Das Framework zwingt Azure-OpenAI-Entscheidungen aus der Tool-Debatte in eine kontrollierbare Architekturfolge: Zweck, Daten, Identitaeten, Modellzugriff, Guardrails, Evaluation und Betrieb.

01Data Boundary

Welche Datenklassen, Regionen und Systemgrenzen sind fuer den Use Case erlaubt?

02Control Plane

Welche Identitaeten, Netzwerkpfade, Logs, Policies und Content-Safety-Regeln begrenzen Risiko?

03Operating Model

Wer betreibt, ueberwacht, evaluiert und entscheidet ueber Skalierung oder Stopp?

Scorecard-Logik

Jede Dimension wird mit 0 bis 3 Punkten bewertet. Ein Azure-OpenAI-Setup ist erst bereit, wenn Architektur, Security, Evaluation und Betrieb zusammen entschieden sind.

25 bis 30 Punkte

Governance-ready fuer kontrollierte Umsetzung.

19 bis 24 Punkte

Pilot-ready mit offenen Betriebs- oder Evaluationsthemen.

13 bis 18 Punkte

Architekturentscheidung noch nicht tragfaehig.

0 bis 12 Punkte

Build stoppen und Governance-Grundlagen klaeren.

Readiness-Dimensionen0-3

Use Case Boundary

Ist der Zweck eng genug und fachlich freigegeben?

0-3

Data Classes

Sind vertrauliche, personenbezogene und regulierte Daten geklaert?

0-3

Region And Residency

Ist die Region fuer Daten, Logging und Betrieb bewusst gewaehlt?

0-3

Identity

Sind User-, Service- und App-Identitaeten getrennt?

0-3

Network

Sind Zugriffspfade und private/public Grenzen entschieden?

0-3

Model Access

Sind Modelle, Deployments und Freigaben dokumentiert?

0-3

Content Safety

Sind Filter, Refusals und Eskalationen definiert?

0-3

Evaluation

Gibt es Testsets, Negativtests und Abnahmekriterien?

0-3

Logging And Audit

Sind Prompt-, Tool- und Kostenindikatoren beobachtbar?

0-3

Cost Control

Sind Limits, Owner und Verbrauchsreviews gesetzt?

0-3

Harte Stop-Kriterien

Unklare Datenklassen oder personenbezogene Daten ohne Zweckgrenze.
Kein Owner fuer Modellzugriff, Kosten oder Betrieb.
Keine Evaluation vor produktiver Nutzung.
Keine Logging- und Incident-Entscheidung.
Architektur wird durch Tool-Auswahl statt durch Risiko und Use Case bestimmt.

Kurz-Checklist

Use Case, Datenklassen und Nicht-Ziele dokumentiert.
Region, Identitaeten und Netzwerkpfade entschieden.
Modellzugriff und Deployment-Owner benannt.
Evaluation, Content Safety und Refusals definiert.
Logging, Kostenkontrolle und Incident-Prozess vorhanden.
Start-/Stop-/Scale-Entscheidung schriftlich festgehalten.

Wofür dieses Framework genutzt wird

Azure OpenAI Architekturentscheidung vorbereiten

Verbindet Use Case, Daten und Guardrails vor Build oder Procurement.

Governance Checklist fuellen

Macht sichtbar, welche Punkte vor Skalierung noch nicht entschieden sind.

Microsoft-first AI Plattform pruefen

Ordnet Azure, M365, Security und Betriebsowner in eine gemeinsame Entscheidung.

Executive FAQ

Autor: TirionGeprüft von: Tirion Azure OpenAI Governance Framework

Ist Azure OpenAI automatisch sicherer?

Nein. Azure liefert Bausteine. Governance entsteht erst durch Datenklassifizierung, Identitaeten, Logging, Evaluation und Betriebsowner.

Wann reicht ein Pilot?

Wenn Use Case, Datenklassen, Region, Identitaeten, Evaluation und Kostenkontrolle fuer einen engen Scope geklaert sind.

Was ist das wichtigste Stop-Kriterium?

Unklare Datenklassen plus fehlender Owner fuer Zugriff, Logging oder Betrieb.

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