Datenmanagement

Daten richtig strukturieren und transformieren.

Datenmanagement

Das Ziel des Data Management ist die Bereitstellung von Daten um für Entscheidungsfindungen eine datengestützte Grundlage bereitzustellen. Dabei muss die Qualtiät, Konsistenz und Sicherheit der Daten sichergestellt sein. Daher werden im Begriff Datenmanagement alle technischen, konzeptionellen und organisatorischen Maßnahmen für die Erhebung, Speicherung und Verarbeitung von Daten zusammengefasst.

Um richtige Entscheidungungen auf Basis von Daten treffen zu können, ist nicht nur die reine Speicherung von Daten relevant. Die Sicherheit der Datenqualität und deren Richtigkeit hat im Datenmanagement einen hohen Stellenwert. Die Einhaltung der Rahmenbedingungen die gesetzlich und unternehmerisch vorgegeben werden (Governance) und deren Überwachung ist ebenso Teil des Data Lifecycle Managements.

Um erfolgreiches Datenmanagement zu betreiben, ist die Einbindung aller Unternehmensbereiche erforderlich. Dazu müssen relevante Stakeholder eingebunden und notwendige Richtlinien berücksichtigt werden. Ebenso ist die Einhaltung der Richtlinien zu prüfen.

  • Beratung und Strategiefindung
  • Data Lifecycle Management
  • Sicherung der Datenqualität
  • Einhaltung der Datenschutzbestimmungen
  • Gewährleistung der Datensicherheit
  • Zugriff auf Daten ermöglichen
  • Data Governance sicherstellen
  • Dokumentation durchführen

Daten verändern im Laufe der Zeit ihre Relevanz. Man spricht in diesem Zusammenhang vom Data Lifecycle. Während der Lebenszeit von Daten wird im Data Management deren Qualität sichergestellt. Dies geschieht anhand festgelegter Kriterien. Gerade in Hinblick auf die DSGVO hat der Schutz von personenbezogenen Daten stark zugenommen. Es müssen Maßnahmen ergriffen werden, um besonders schützenswerte Daten vor unerlaubten Zugriffen, Manipuliation und Verlust zu schützen.

Dies stellt die Technik vor neue Herausforderungen. Daten müssen verschlüsselt gespeichert und übertragen werden. Neue Backup-Strategien werden notwendig und Schnittstellen müssen angepasst werden. Diese Maßnahmen erfordern teilweise, dass etablierte Prozesse in Unternehmen neu durchdacht werden müssen. Um dieses Prozedere zu vereinfachen, ist die Definition der Data Governance ein wertvoller Schritt. Im Rahmen der Data Governance werden Richtlinien und Regeln und Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung von Daten definiert.

In Zusammenhang mit Data Management steht das Big Data Management. Für Auswertungen und Auswertungsalgorithmen ist eine große Menge an Daten erforderlich. Dabei nimmt die Datenmenge stets zu. Die Verwaltung von strukturierten und unstrukturierten Daten, deren Masse sich im Terabytebereich bewegt, ist dabei die Herausforderung. Die Technik muss in der Lage sein, die Rohdaten möglichst granular zu erfassen, Daten rasch zu konsolidieren und für Business Intelligence Anwendungen bereit zu stellen.


Datenmanagement

Durch effektives Data Management entstehen dem Unternehmen nachhaltig einige Vorteile:

  • Klarheit bei Vorgaben und Richtlinien zur Datenverarbeitung
  • Schutz von kritischen Daten und Informationen
  • Optimierung von Unternehmensprozessen
  • Steigerung der Lieferfähigkeit bei Datenprodukten
  • Schnellere Bereitstellung von Daten
  • Sicherstellung der DSGVO-Vorgaben (Datenschutz)

Unternehmen mit einer Datenmanagementlösung können schneller auf Marktveränderungen reagieren. Für gewinnbringende Erkenntnisse aus Daten ist eine klare Struktur auf allen Datenebenen notwendig. Eine Plattform zur Datenspeicherung, der Einsatz von Datenbanken, Data-Warehouses und Analysesysteme sind dabei grundlegende Elemente. Alle Komponenten müssen zusammenarbeiten und Daten in Form von Datendiensten bereitstellen können.

Trotz des hohen Automatisierungsgrades sind im Bereich Business Intelligence, gerade bei der Ermittlung von Daten, immer wieder manuelle Eingriffe notwendig. Je nach Anforderung erhöht sich dadurch die Fehlerwahrscheinlichkeit. Im Rahmen des Datenmanagements werden diese Fehlerquellen reduziert, die Datenbereitstellungsgeschwindigkeit erhöht und die Einhaltung wesentlicher Rahmenbedingungen gewährleistet.


Herausforderungen beim Datenmanagement

Unsere sich rasch verändernde Welt stellt neue Anforderungen an die Geschwindigkeit von Prozessen. Die wachsende Menge an Daten verlangt nach immer effektiveren Werkzeugen zur Datenverarbeitung.

Über welche Daten verfügen Sie?

Daten sind vielfältig, genau wie deren Ursprung. Geräte, Sensoren und Plattformen generieren Daten. Diese Rohform sorgt für Transparenz, allerdings noch nicht für Sichtbarkeit. Erst wenn Daten zu Informationen transformiert werden, können diese für Entscheidungen herangezogen werden.

Wo werden die Daten gespeichert?

Daten kommen aus verschiedenen Quellen. Die Zusammenfassung der Daten in einem Single-Point-Of-Truth, z. B. einem Data-Warehouse, ermöglicht die zentrale Bereitstellung von Informationen für alle beteiligten Instanzen. Unterschiedliche Quellen bedeuten unterschiedliche Verantwortlichkeiten und höhere Aufwände bei der Erfassung. Die zentrale Speicherung und Bereitstellung erhöht die Performance und Einhaltung der Governance.

Wie halten Sie die Geschwindigkeit bei?

Das Wachstum an Daten erfordert Technologie, die in der Lage ist diese Menge an Daten zu maximalen Geschwindigkeiten zu verarbeiten und bereitzustellen. Daher muss die Performance im Rahmen des Datenmanagements ständig überwacht und deren Auswirkung festgestellt werden.

Wie gewährleisten Sie die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen?

Gerade durch die Einführung der europaweit gültigen DSGVO müssen Sie in der Lage sein, personenbezogene Daten im Rahmen der gesetzlichen Bedingungen zu speichern und zu verarbeiten. Dazu sind Systeme und Strukturen notwendig, die Daten verschlüsseln, anonymisieren und pseudonymisieren können.

Für welche Zwecke verwenden Sie Daten?

Die Zweckbindung von erhobenen Daten ist eine Kerndefinition. Das Sammeln und Speichern von Daten, ohne eine Verwendung dafür zu haben, ist sinnlos und kostet Zeit und Geld. Zudem ist das Halten dieser Daten im Rahmen der DSGVO zu hinterfragen. Die Orientierung anhand von vorab definierten Anwendungsfällen kann bei der Zweckbindung sinnvoll sein.

Sprechen alle Beteiligten von der selben Information?

Umsatz ist nicht gleich Umsatz. Stellen Sie sicher, dass alle Beteiligten von den selben Kennzahlen sprechen und die selbe Datenbasis verwenden um Missverständnisse zu vermeiden. Daten müssen nachvollziehbar, klar strukturiert und wahrheitsgemäß gespeichert und verarbeitet werden.


Vorgehensweise beim Datenmanagement

Schaffung einer Ermittlungsebene

Daten sichten und identifizieren, eine erste Bestandsaufnahme ermöglichen und Datensets analysieren.

Daten bündeln in einer Analysebene

Die Daten auf ihre Effizienz hin zu prüfen, zu bereinigen und zu transformieren ist die Grundlage weiter darauf aufbauender Analysen.

Zentrale Datenebene entwickeln

Um Auswertungsmodelle, Reports und Auswertungen auf den Datenbestand setzen zu können, müssen diese in strukturierter Form vorliegen. In der Datenebene liegen die Daten in ihrer sauberen und granularsten Form vor. Der Datenpool kann für konsolidierte Abfragen herangezogen werden.

Strukturen definieren

Um Auswertungsmodelle, Reports und Auswertungen auf den Datenbestand setzen zu können, müssen diese in strukturierter Form vorliegen. In der Datenebene liegen die Daten in ihrer sauberen und granularsten Form vor.

Zugriff auf Bereitstellungsebene

Die Schaffung von Data-Marts und die Bereitstellung von Daten in der für die Beteiligten notwendigen Form findet in der Bereitstellung statt. Ab hier erfolgt der zentrale und geregelte Zugriff auf Datenbestände und die Umwandlung von Daten in Informationen, z. B. für visuelle Aufbereitung und Business Intelligence Tools.


Im Fokus des Data-Managements steht die performante Verarbeitung von Daten, deren Transformation zu Informationen unter Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen und Rahmenbedingungen von Unternehmen. Die Grundsätze hierfür lauten Rechtmäßigkeit, die wahrheitsgemäße Verarbeitung nach bestem Wissen, Transparenz und Sichtbarkeit, Zweckbindung, Qualität und Richtigkeit, Ressourcensparsamkeit, Integrierbarkeit und Vertraulichkeit. Die Einführung der DSGVO hat die Welt des Datenmanagements grundlegend verändert. Unternehmen können daraus Vorteile ziehen und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern, wenn sie jetzt die richtigen Entscheidungen bei der Datennutzung treffen. Wir helfen Ihnen dabei.

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