Data Management

Die MDIS Wissensdatenbank

Was versteht man unter Data Management?

Datengetriebene Unternehmen profitieren von der digitalen Transformation und nutzen die innovativen Technologien, wie Künstliche Intelligenz oder Big Data, um agil und kundenzentrisch zu bleiben oder zu werden. Die fortschreitende Digitalisierung bietet für die Geschäftsprozessoptimierung eine Fülle von Informationen, die für Entscheidungen und Maßnahmen aufgearbeitet und analysiert werden.

Um Änderungen und Trends in Echtzeit verfolgen zu können, sind die Datenqualität und die Datenintegrität von entscheidender Bedeutung. Um sich ausführlich mit Optimierungsmaßnahmen entlang der Wertschöpfungskette von Unternehmen beschäftigen zu können, ist die professionelle Erstellung und Pflege eines Data Management Voraussetzung.

Als Teil einer Datenmanagementstrategie legen Unternehmen fest, wie sie die immateriellen Ressourcen nutzen, um Werte zu schaffen und Wachstum zu ermöglichen.

Was gehört zum Datenmanagement?

Über allen Maßnahmen und Methoden zum Datenmanagement steht die Einhaltung des Datenschutzes, der durch Vorkehrungen sicherstellt, dass personenbezogene Daten missbräuchlich verwendet werden können. Außerdem müssen die Daten speziell gesichert sein, um sie vor unerlaubtem Zugriff und Datenverlust zu schützen. Dazu zählen die Verschlüsselung der Daten, ein Zugriffsmanagement und die Authentifizierung von Anwendern.

Zunächst müssen Unternehmen dafür sorgen, dass strukturierte und unstrukturierte Daten in großen Mengen als Grundlage für BI-Anwendungen und Datenanalysen nutzbar sind. Die steigende Datenflut macht den Einsatz von modernster Technik notwendig, Künstliche Intelligenz und Algorithmen unterstützen dabei.

Zu den im Rahmen von Data Management aufgearbeiteten Daten gehören in der Regel:

Personenbezogene Daten wie Namen, Rufnummern und Adresse, sowie Messdaten und Umfragen. Außerdem Daten aus den Personalakten, der betrieblichen Altersvorsorge sowie aus Mitarbeitergesprächen.
Schützenswerte Unternehmensdaten gehören zur kritischen Infrastruktur und müssen im Rahmen von Data Management effektiv geschützt und abgespeichert sein. Firmengeheimnisse, Patente, Steuerunterlagen sowie Zugriffsmanagement, Kooperationsverträge, Einkaufspreise und ähnliche Dokumente gehören in diese Kategorie.
Bei Sekundärdaten geht es um Daten, die beispielsweise als Log-in-Dateien im Firmennetzwerk vorliegen oder aus Videoüberwachungen vom Firmengelände stammen. Auch IP-Adressen gehören dazu, genauso wie die Aufzeichnung von Kennzeichen auf dem Firmenparkplatz.
Öffentliche Daten wie die Firmenbroschüren, Social Media, Logos, Slogans oder die Internetpräsenz können teilweise über das Designgesetz geschützt werden. Die Einhaltung von Urheberrechtsvorschriften wird in der Regel auf Basis dieser Daten überprüft.

Wieso Datenmanagement?

Durch die effiziente Datenstruktur, die ein Data Management mit sich bringt und die Nutzung intelligenter Technologien zur Aufbereitung und Auswertung der Daten, sind ganzheitliche Entscheidungen in Unternehmen möglich. Das gilt auch, wenn große Datenmengen vorliegen und diese Daten aus verschiedensten Quellen stammen sowie möglicherweise in unterschiedlichsten Formaten vorliegen.

Häufig erfolgt die Auslagerung der Datenarchitektur in die Cloud, die sich intelligent verwalten, ausbauen und flexibel bei Bedarf erweitern lässt. Der geschäftliche Nutzen von Daten in Organisationen zeigt sich erst bei der weiteren Verarbeitung dieser Daten und zwar über ihren gesamten Lifecycle. Unternehmensdaten müssen heutzutage als eine zusammenhängende, lebendige Einheit verstanden werden, die durch die internen Informationssysteme fließt.

Durch die Erforschung und Interpretation von Daten durch statistische Analysen, Visualisierungen oder traditionelle Datenmodelllierungen lassen sich Prognosen und Erkenntnisse ableiten. Ihren vollen geschäftlichen Wert entfalten Daten häufig aber erst durch die Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Einen Einfluss auf das Datenmanagement hat auch die zunehmende Nutzung von Smart Devices und das Internet der Dinge.

In einem Umfeld, in dem sich alles messen lässt, müssen die Anforderungen an ein betriebliches Data Management mit dem Datenvolumen wachsen können. Data Management steuert Prozesse um den Datenerfassungsprozess zu verfeinern, damit nicht alle generierten Daten erfasst werden, sondern nur die, die für ein Projekt relevant sind. Mit einer gesunden Datenbasis lassen sich die Daten anschließend kategorisieren und mit einer manuellen oder automatisierten Kontrolle überwachen.

Die 4 Säulen des Data Management

Verwaltung und Verantwortung stellen sicher, dass entscheidungsrelevante Daten an einem Ort zur Verfügung stehen und mit einer umfassenden Data Governance ist festgelegt, wie mit diesen Daten umgegangen wird.
Verfügbarkeit bedeutet alle Daten für Entscheidungen verfügbar zu machen, und zwar durch eine funktionierende Daten- und Systemarchitektur mit einer passgenauen Datenlieferung an Fachbereiche wie etwa in einem CRM oder ERP.
Effizienz lässt sich dank Datenflüssen immer dann steigern, wenn die automatisierte Datenverarbeitung anhand festgelegter Standards erfolgt. Im Rahmen von Business Intelligence lassen sich dann die passenden Schlussfolgerungen aus den Daten gewinnen.
Erkenntnisgewinn führt zur intelligenten Optimierung von Geschäftsprozessen und einem besseren Verständnis des heutigen Kundenverhaltens. Mit Kontrollparametern werden operative Prozesse datengetrieben gesteuert und regelmäßig überwacht.

Die Vorteile von Datenmanagement im Unternehmen

Es ist wichtig, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus richtig verwaltet werden, das gilt besonders für sensible, kritische oder persönliche Daten, die zusätzlichen Regulierungen unterliegen. Mit der Datenkonsolidierung, also der Verschmelzung von Daten unterschiedlicher Quellen, werden Redundanzen beseitigt und Ungenauigkeiten eliminiert. Ein ausgereiftes Zugriffssystem mit unterschiedlichen Berechtigungen sorgt für ausreichend Datenschutz.

Data Management erleichtert das Erstellen, Aktualisieren und Zugreifen auf die Daten über verschiedene Ebenen hinweg und Algorithmen führen anschließend wertschöpfende Analysen durch. In der Regel führen alle Prozesse auf einer Plattform zusammen, die das manuelle Datenmanagement erheblich reduziert oder sogar auf null setzt.

Mit den Customer Insights, die sich aus den Analysen ergeben, wir die Kundenzufriedenheit über eine längere Zeit hinweg aufgezeichnet und langfristig gesteigert. Betriebswirtschaftliche Kennzahlen geben einer datengetriebenen Organisation die Grundlage für strategische Entscheidungen.

Unternehmen, die die Vorteile von Data Management erkennen und entsprechend die Big-Data-Analysen durchführen, besitzen deutliche Wettbewerbsvorteile und steigern den Reifegrad des Unternehmens hinsichtlich der digitalen Transformation, die weitere Vorteile mit sich bringt.