Datenmanagement im Unternehmen

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.

Definition: Was ist Data Management?

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.

Datenmanagement-Grundlagen: Was macht ein Data Manager?

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:

Datenkultur im Unternehmen etablieren
Qualität und Konsistenz der Daten beim Erfassen und Zusammführen sicherstellen
Nutzung der Datenbestände effizienter machen
Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherstellen
Datenschutz und Datensicherheit umsetzen

Datenmanagement-Aufgaben und Ziele

Datenmanagement-Aufgaben

Warum ist ein Datenmanagement wichtig?

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.

Vorteile einer Data-Management-Strategie

Die Datenqualität und -konsistenz verbessern sich. Das führt zu weniger Fehlern und zu korrekten Datensätzen und ermöglicht zuverlässigere Analysen.
Datenbasierte Erkenntnisse fördern verlässlichere Geschäftsentscheidungen. So können auf der Grundlage von zuverlässigen Daten die richtigen Handlungen abgeleitet werden.
Arbeitsabläufe und -prozesse werden optimiert. Das vereinfacht den Zugriff auf Daten und Informationen und erlaubt Mitarbeitenden, ihre Aufgaben effizienter zu erledigen.
Datengetriebene Unternehmen erzielen Wettbewerbsvorteile. Exakte und konsistente Daten fördern Innovationen und Produktentwicklungen. Und das sichert einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz.
Die Einhaltung von Datenschutzgesetzen wird verbessert. Das stärkt die Compliance und das Kundenvertrauen in das Unternehmen.
Skalierbarkeit und Wachstum des Unternehmens werden unterstützt. Denn eine effektive Steuerung der Datenströme ermöglicht auch eine präzise Anpassung an neue Anforderungen möglich.
Eine Kostenreduktion wird erzielt. Das wird durch das Reduzieren ungenutzter Ressourcen und das Optimieren von Prozessen erreicht.

Kernkomponenten des Datenmanagements

Das Data Management besteht aus mehreren Teilbereichen, die aufeinander aufbauen und ineinandergreifen. Was gehört zum Datenmanagement?

Datenmodellierung und -design: Definition von Beziehungen zwischen Datenelementen sowie Strukturierung von Unternehmens- und Kundendaten für die spätere Verarbeitung
Datenintegration: Zusammenführung und Vereinheitlichung verschiedener Datenquellen.
Datenanalyse: Gewinnung wertvoller Erkenntnisse durch Auswertung und Interpretation der Daten.
Datenqualität: Sicherstellung und Verbesserung der Daten in Bezug auf ihre Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität
Datenlagerung und -archivierung: Langzeitspeicherung auf Datenträgern oder in der Cloud
Datenschutz und Datensicherheit: Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verlust, z. B. durch Firewalls und Verschlüsselungen.

Im Fokus: Data Governance vs. operatives Data Management

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.

Technologien im Datenmanagement

Im Datenmanagementprozess kommen vielfältige Software, Technologien, Werkzeuge und Methoden zum Einsatz, einschließlich Datenbankmanagementsysteme.

Zu den wichtigsten Speicher- und Verwaltungslösungen zählen unter anderem:

Datenbanken (wie relationale Datenbankmanagementsysteme)
NoSQL-Datenbankmanagementsysteme
Data-Warehouse-Systeme für die zentrale Datenspeicherung
Data Lakes für die Verarbeitung großer Datenvolumina
Master Data Management-Tools für die Verwaltung von Stamm- und Geschäftsdaten

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.

Best Practices im Data Management

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:

Etablieren Sie eine positive Datenkultur im Unternehmen.
Entwickeln Sie eine durchdachte Datenstrategie und -architektur.
Wählen Sie passende Tools und Technologien für das Data Management aus.
Vermeiden Sie aus Gründen des Datenschutzes Datenüberfluss.
Legen Sie strenge Zugriffsberechtigungen fest, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
Bieten Sie Ihren Mitarbeitenden Schulungen zum Datenschutz und zur Steigerung ihrer Datenkompetenz an.

Zukunftsperspektiven im Datenmanagement

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.

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