Daten zählen zu den wertvollsten Unternehmensressourcen und sind für Unternehmen jeder Art und Branche sowohl Chance als auch Herausforderung: Die fortschreitende Digitalisierung führt zu einem exponentiellen Wachstum der Datenmenge, die effektiv aufbereitet und analysiert werden muss. Ein smartes Data Management ist daher wichtig für Unternehmen, die ihre Entscheidungen auf Datenbasis treffen. Beim Datenmanagement geht es darum, Daten zu verwalten und zu pflegen, und zwar über deren gesamte Lebensdauer hinweg.
Das Data Management ist der effiziente Umgang mit Daten: Wie werden sie gesammelt, gespeichert, bearbeitet, analysiert und genutzt? Dafür werden die Planung, Organisation, Steuerung und Überwachung aller Prozesse, Vorgehensweisen und Best Practices sowie organisatorische Maßnahmen festgelegt. Das Ziel einer Data-Management-Strategie ist eine strukturierte Datenbasis, die die Voraussetzung für die digitale Transformation, Digitalisierung, Prozessoptimierung, den Unternehmens- und Entscheidungswachstum ist.
Verantwortlich für das Datenmanagement im Unternehmen ist der Data Manager. Diese Instanz entwickelt die Datenstrategie und legt dabei fest, wie Daten erfasst, organisiert, strukturiert und verwaltet werden.
Eine gut durchdachte Datenarchitektur trägt dazu bei, Daten effektiver zu nutzen und die Datenqualität zu erhöhen. Damit lenkt ein Data Manager strategisch alle Aspekte der Datenerfassung, Datenverwaltung und Datennutzung im Unternehmen. Zusammengefasst verfolgt ein Data Manager folgende Ziele:
Daten sind eine strategische Ressource. Allerdings sind sie über das gesamte Unternehmen verstreut. Oft gibt es unzählige Datenquellen, darunter Datenbanken, Tabellenkalkulationen, interne Geschäftsanwendungen oder Social-Media-Plattformen. Die Daten liegen in strukturierter und unstrukturierter Form vor. Außerdem nimmt die Menge an Daten kontinuierlich zu. Um Daten also nutzbar und auswertbar zu machen, müssen sie zunächst zusammengeführt und vereinheitlicht werden.
Das Data Management sorgt dafür, dass dieser Vorgang effizient, sicher und kosteneffektiv geschieht. Denn saubere und korrekte Daten beeinflussen den Erfolg eines Unternehmens:
Präzise Daten ermöglichen tiefergehende Einblicke und das Erkennen von Trends und Lösungen für die Zukunft. Damit ist ein zentrales Datenmanagement im Unternehmen die Grundlage für informierte Entscheidungen, höhere Kundenbindung, Innovationsfähigkeit und nachhaltiges Wachstum.
Das Data Management besteht aus mehreren Teilbereichen, die aufeinander aufbauen und ineinandergreifen. Was gehört zum Datenmanagement?
Die Data Governance ist eine wichtige Teildisziplin des Data Managements. Sie regelt im Unternehmen über Richtlinien, Regeln und Prozesse hinaus nicht nur das Einhalten von gesetzlichen Vorgaben. Im Mittelpunkt stehen auch der Datenschutz und die Datensicherheit.
Im Gegensatz dazu bezieht sich das Data Management auf die technische Umsetzung der Data Governance. Sie beschreibt die dafür eingesetzten Technologien und die einzelnen Aufgaben. So bleiben die Daten für Mitarbeitende und Abteilungen aktuell, zugänglich und verfügbar.
Im Datenmanagementprozess kommen vielfältige Software, Technologien, Werkzeuge und Methoden zum Einsatz, einschließlich Datenbankmanagementsysteme.
Zu den wichtigsten Speicher- und Verwaltungslösungen zählen unter anderem:
Der Trend bewegt sich in Richtung cloud-basierter Datenmanagementlösungen. Sie machen die Datenverwaltung effizienter, flexibler und agiler. In zunehmendem Maß werden künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in Data-Management-Lösungen in der Cloud eingesetzt. Analysen, Prognosen und Optimierungen werden so stärker automatisiert. Im Umkehrschluss sind gute Datenbestände die Basis für einen sinnvollen Einsatz der KI.
Die Rolle des Data Managers beinhaltet neben der Entwicklung von Datenmanagementrichtlinien die Förderung der Data Literacy. Mit der entsprechenden Datenkompetenz können Mitarbeitende im Unternehmen personenbezogene Daten datenschutzkonform sammeln, bearbeiten und analysieren. So kann das gelingen:
Der Umgang mit großen Datenmengen muss smarter und effizienter werden. Aus diesem Grund wird die Datenintegration zum einen vermehrt in der Cloud stattfinden. Und zum anderen werden immer mehr Prozesse in der Zukunft automatisiert sein. Der Einsatz von KI zur Verarbeitung von Daten wird alltäglicher. Gleichzeitig werden Datenschutz und -sicherheit an Bedeutung gewinnen, unter anderem weil Mitarbeitende häufiger im Homeoffice und remote arbeiten. All diese Aspekte erfordern von Unternehmen eine starke Datenkultur.
