Datenmanagement: Überblick, Vorteile und Einschränkungen

Datenmanagement bezeichnet die Erfassung, Speicherung und Verwaltung von Daten, die ein Unternehmen erzeugt und sammelt. Effizientes Datenmanagement ist entscheidend für den Aufbau von IT-Infrastrukturen, die Geschäftsanwendungen unterstützen und analytische Erkenntnisse liefern, damit Geschäftsleiter, Manager und Kunden ihre Bewertungen und Strategien verbessern können.

Das Ziel des Datenmanagements, das mehrere unterschiedliche Aufgaben kombiniert, besteht darin, die Genauigkeit, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten im Geschäftsbetrieb zu gewährleisten. IT- und Datenmanagementabteilungen übernehmen den Großteil der anfallenden Aufgaben; jedoch beteiligen sich auch geschäftliche Nutzer an bestimmten Prozessen, um sicherzustellen, dass die Daten ihren Anforderungen entsprechen und sie über die Nutzungsrichtlinien informiert bleiben.

Diese ausführliche Erläuterung zum Datenmanagement enthält Informationen über die Vorteile einer effektiven Datenmanagementstrategie, die erforderlichen Kompetenzen und die Einschränkungen, die Unternehmen überwinden müssen.

Bedeutung des Datenmanagements

Im Laufe der Jahre hat der Wert von Daten stetig zugenommen. Sie werden heute als produktive Ressource betrachtet, die genutzt werden kann, um die Rentabilität eines Unternehmens durch bessere Unternehmensstrategien, stärkere Marketinginitiativen und kostensparende Geschäftsprozesse zu steigern. Allerdings kann mangelhaftes Datenmanagement dazu führen, dass Unternehmen mit inkonsistenten Datenstrukturen, ungenauen Datensätzen und Datenqualitätsproblemen kämpfen, was die Fähigkeit zur Durchführung von Analyseprogrammen und Business Intelligence (BI) beeinträchtigt oder zu falschen Schlussfolgerungen führt.

Die Bedeutung des Datenmanagements ist für Unternehmen noch wichtiger geworden, da sie zunehmend mehr Regulierungen unterliegen, insbesondere im Bereich Datenschutz und Datensicherheit. Darüber hinaus sammeln Unternehmen immer größere Datenmengen in einer wachsenden Vielfalt von Datenformaten. Ohne angemessenes Datenmanagement wären diese Bereiche zu aufwendig zu bewältigen.

Kategorien des Datenmanagements

• Stammdatenmanagement (MDM): Das Stammdatenmanagement stellt sicher, dass das Unternehmen mit den genauesten und zuverlässigsten Informationen arbeitet, und hilft, unnötige Datenverarbeitung zu vermeiden. MDM nutzt seine Infrastruktur, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und als eine einzige, einheitliche Quelle bereitzustellen. Darüber hinaus unterstützen die MDM-Funktionen bei der Vornahme von Datenänderungen.
• Data Steward: Die Aufgabe des Data Stewards besteht darin, die Art der vom Unternehmen erfassten Informationen zu regulieren und sicherzustellen, dass sie den Richtlinien entsprechen. Ein Data Steward überwacht die Datenerfassungsprozesse und gewährleistet, dass die gesammelten Daten im richtigen Format vorliegen.
• Datenqualitätsmanagement (DQM): DQM erhält die Datenqualität. Dies geschieht durch die Suche nach verborgenen Fehlern oder Inkonsistenzen in den erfassten Daten, wodurch eine hohe Informationsqualität gewährleistet wird. Datenqualitätsmanager führen diese Aufgaben regelmäßig durch.
• Datensicherheit: Dies ist der wichtigste Aspekt des Datenmanagements. Dabei werden Tools wie DevSecOps eingesetzt, um Datenprüfungen auf allen Ebenen der Datenverarbeitung sicherzustellen – sowohl während der Entwicklungsphase als auch bei der Übertragung von Informationen. Datensicherheitsexperten benötigen Kenntnisse im Verschlüsselungsmanagement, um Datenverletzungen zu verhindern und verdächtige Aktivitäten in der Unternehmensdatenbank zu verfolgen.
• Data Governance: Data Governance bezeichnet die Steuerung der Daten in einer Organisation. Sie muss Richtlinien und Vorschriften für die Qualität der Informationen im Unternehmen festlegen. Data-Governance-Strukturen sind vergleichbar mit einer Verfassung, da sie Gesetze, Regeln und Richtlinien enthalten, die die Leistungsfähigkeit der Datenverarbeitung und verwandter Aufgaben verbessern.
• Big-Data-Management: Big Data bezeichnet große Datenmengen und ist in jüngster Zeit weit verbreitet. Big-Data-Management umfasst die Erfassung und Verarbeitung riesiger Datensätze mithilfe von Big-Data-Tools.
• Data Warehousing: Dies bezeichnet die Zusammenführung und Speicherung enormer Datenmengen im Data Warehouse eines Unternehmens. Ein Data Warehouse umfasst zahlreiche Datenbanken, die jeweils Zeilen und Spalten enthalten. Das Data-Warehouse-Management ist ein Verfahren, das die gründliche Analyse von Rohdaten beinhaltet, um einzigartige geschäftliche Ideen oder Perspektiven zu gewinnen und cloudbasierte Technologien zur Erfassung von Rohdaten zu verfolgen.

Techniken im Datenmanagement

Die Aktivitäten im Datenmanagement erfordern spezielle Kompetenzen, um Datenverarbeitungsstrategien optimal umzusetzen und einen Mehrwert aus den Daten zu generieren. Diese Kompetenzen umfassen:

• Datenanalyse: Hierbei werden Daten genutzt, um Geschäftsstrategien und -richtlinien zu optimieren. Dazu gehören das Entwerfen von Programmen, das Erstellen von Listen, das Erkennen charakteristischer Muster sowie die Analyse und Berichterstellung von Ergebnissen. Es erfordert Expertise in Datenmanagement-Tools und -Techniken, um die Kundenzufriedenheit zu sichern und einen Mehrwert aus Daten zu generieren.
• Datenbanksoftware-Navigation: Diese Kompetenz setzt voraus, dass man Datenbanksoftware verwenden kann, um Datensätze zu finden, zu organisieren, zu bearbeiten, zu formatieren, zu drucken und weitere Aufgaben auszuführen. Ebenso ist Wissen über die Beschaffung und Nutzung von Datenbanksoftware erforderlich. Auch die Verwendung von Excel zur Datenanalyse, das Erstellen von Abfragen und Berichten sowie das Erlernen spezifischer Softwarefunktionen gehören dazu.
• Datenintegrität: Datenintegrität erfordert Kenntnisse verschiedener Definitionen, Programmregeln und Datenquellen. Sie umfasst die Einrichtung klarer Kommunikationswege, die Bewertung von Daten und die Überprüfung, dass die verarbeiteten Daten authentisch und korrekt sind. Bei der Prüfung der Daten sollte auf mögliche Fehler geachtet werden.
• Konto- und Dateiverwaltung: Die Verwaltung von Konten und Dateien ist wesentlich für die Nachverfolgung von Online-Datensätzen und die Unterstützung von Benutzern bei ihren Kontoinformationen. Sie umfasst umfangreiche Verantwortlichkeiten wie die Dateiverwaltung im System. Zu diesen Aufgaben gehören das Kopieren, Einfügen, Hochladen, Verschieben oder Herunterladen von Dateien sowie das Senden von E-Mail-Anhängen.
• Datenbankplanung und -design: Dies erfordert Kenntnisse der Datenbankdesign-Konzepte, einschließlich relationaler Datenbankdesign-Konzepte (Tabellenstruktur, Eins-zu-viele-Beziehungen). Experten müssen verschiedene Datenbanktypen sowie deren Vor- und Nachteile kennen, um bei der Planung von Datenbankprogrammen mitzuwirken und Daten effizient zu erfassen und zu verarbeiten.

Risiken und Herausforderungen des Datenmanagements

Die folgenden Punkte stellen die wesentlichen Einschränkungen des Datenmanagements dar:

• Wenn keine etablierte Datenmanagementpraxis vorhanden ist, fällt es Unternehmen schwer, auf genaue und relevante Daten zuzugreifen, da diese fragmentiert und weit verstreut sind. Der Abruf von Daten aus einer sicheren und zuverlässigen Quelle wird dann zur Herausforderung.
• Die Umwandlung von Rohdaten in strukturierte und nutzbare Daten ist eine weitere Einschränkung des Datenmanagements. Erfasste Daten sind in der Regel unstrukturiert, und die Wertschöpfung aus solchen Daten erfordert eine sorgfältige Sortierung und Analyse. Hier unterstützen externe Dienstleister.
• Neben dem Datenmanagement ist auch das Personalmanagement für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich. Mitarbeiter sollten die Vorteile der Anwendung von Datenmanagementprozessen sowie deren Auswirkungen auf ihre Karriere und ihr Privatleben verstehen. Diese Nachteile treten häufig in Unternehmen auf; jedoch lassen sie sich durch solide Datenmanagementstrategien und geeignete Tools leicht vermeiden.

Fazit

Datenmanagement ist die Praxis des Organisierens, Speicherns, Schützens und Verarbeitens von Informationen, die eine Organisation aus zahlreichen Quellen auf sicherste und effizienteste Weise gewonnen hat. Es gibt verschiedene Arten des Datenmanagements, darunter Stammdatenmanagement, Data Steward, Datensicherheit, Data Governance, Datenqualitätsmanagement, Big-Data-Management und Data Warehousing. Daten sind entscheidend für die Verbesserung von Unternehmensentscheidungen, die Unterstützung der Produktentwicklung, von Marketinginitiativen und der Kundenbeziehungen.

Für die Durchführung dieser Vorgänge sind Fachkenntnisse in den Bereichen Datenintegrität, Datenanalyse, Konto- und Dateiverwaltung, Datenbanksoftware-Navigation sowie Datenbankdesign und -planung erforderlich. Obwohl das Datenmanagement sowohl Vor- als auch Nachteile hat, kann ein Unternehmen wachsen und seine langfristigen Ziele erreichen, wenn solide Datenmanagementstrategien umgesetzt werden.