Datenmanagement: Definition, Arten und Vorteile

Gut durchdachte Business-Intelligence-Prozesse sind vielleicht der Schlüssel, um in einer datengestützten Branche wettbewerbsfähig zu bleiben. Verfügt Ihre Organisation über den richtigen Datenmanagementplan, um auf dem globalen Markt die Nase vorn zu haben?

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement bzw. Datenverwaltung bezeichnet die professionelle Erstellung und Pflege eines Frameworks für die Aufnahme, die Speicherung, das Mining und die Archivierung von allen Daten, die für moderne Unternehmen von Bedeutung sind. Das Datenmanagement ist das Rückgrat, das alle Elemente des Informationslebenszyklus miteinander verbindet.

Das Datenmanagement geht Hand in Hand mit dem Prozessmanagement. Ziel ist es sicherzustellen, dass alle Teams über bereinigte, topaktuelle Daten für ihre Entscheidungen und Maßnahmen verfügen. Heute bedeutet dies, dass Änderungen und Trends in Echtzeit nachverfolgt werden müssen. Im Folgenden befassen wir uns ausführlich mit diesem Prozess, seinen Vorteilen und Herausforderungen und den Best Practices, mit denen Ihre Organisation das Maximum aus ihrer Business-Intelligence-Lösung herausholen kann. 

7 Arten von Datenmanagement

Datenmanagementexperten konzentrieren sich in der Regel auf Spezialgebiete aus einem oder mehreren der folgenden Bereiche:

1. Stammdatenverwaltung: Durch die Stammdatenverwaltung (Master-Data-Management, MDM) können Organisationen sicherstellen, dass sie Entscheidungen jederzeit auf Basis einer einzigen Version aktueller, „wahrer“ Informationen treffen. Wenn Sie Daten aus all Ihren Quellen aufnehmen und als eine einheitliche zuverlässige Quelle für verschiedene Systeme bereitstellen wollen, brauchen Sie die richtigen Tools.
2. Data-Stewardship: Die Aufgabe eines Data-Stewards besteht nicht darin, Datenmanagementrichtlinien zu erstellen, sondern sie im gesamten Unternehmen zu implementieren und durchzusetzen. Der Data-Steward überwacht die Richtlinien für die Datensammlung und den Datentransport und stellt sicher, dass geeignete Praktiken implementiert und alle Regeln durchgesetzt werden.
3. Datenqualitätsmanagement: Betrachtet man den Data-Steward als eine Art digitalen Sheriff, so könnte ein Datenqualitätsmanager sein Justizangestellter sein. Beim Qualitätsmanagement werden die gesammelten Daten auf mögliche Probleme überprüft, wie etwa doppelte Einträge, uneinheitliche Versionen usw. Datenqualitätsmanager unterstützen das definierte Datenmanagementsystem.
4. Datensicherheit: Einer der wichtigsten Aspekte des Datenmanagements ist heute die Sicherheit. Obwohl neue Praktiken wie DevSecOps Sicherheitsaspekte auf jeder Ebene der Anwendungsentwicklung und des Datenaustausches integrieren, sind Sicherheitsspezialisten immer noch für Aufgaben an vorderster Front zuständig, zum Beispiel für die Verschlüsselungsverwaltung, das Verhindern eines unerlaubten Zugriffs oder den Schutz vor versehentlichem Verschieben oder Löschen der Daten.
5. Data-Governance: Data-Governance legt Regeln für die Daten fest, die in einem Unternehmen genutzt oder gehalten werden. Ein Data-Governance-Framework ist wie eine Verfassung, die klare Richtlinien für die Aufnahme, den Fluss und den Schutz institutioneller Informationen definiert. Ein Data-Governor beaufsichtigt sein Netzwerk an Stewards, Qualitätsmanagementexperten, Sicherheitsteams sowie andere Prozesse, um eine Governance-Richtlinie sicherzustellen, die das Stammdatenmanagement unterstützt.
6. Big-Data-Management: Big Data ist der Sammelbegriff für die Erfassung, Analyse und Nutzung enormer Mengen digitaler Informationen zur Prozessoptimierung. Im Wesentlichen geht es hier um die Aufnahme, Integrität und Speicherung der unzähligen Rohdaten, die im Unternehmen zur Prozessoptimierung und zur Verbesserung der Sicherheit genutzt werden und die als Grundlage für BI-Analysen dienen.
7. Data-Warehousing: Informationen sind der Grundbaustein moderner Unternehmen. Doch die schiere Menge an Daten stellt eine enorme Herausforderung dar: Was sollen Unternehmen mit dieser unglaublichen Flut an Informationen tun? Eine große Hilfe ist hier das Data-Warehouse-Management: Es stellt und überwacht die nötigen physischen und/oder cloudbasierten Infrastrukturen, um Rohdaten zu aggregieren, umfassend zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen.

Um ihre individuellen Anforderungen zu erfüllen, müssen Organisationen womöglich einige dieser Datenmanagementansätze – oder sogar alle – kombinieren. Datenmanager, die bereits mit bestimmten Managementbereichen vertraut sind, verfügen über den nötigen Hintergrund, um personalisierte Lösungen für ihre Umgebungen zu erstellen.

Vorteile des Datenmanagements

Durch effizientes Datenmanagement können Organisationen interne Probleme identifizieren und beheben und eine bessere Kundenerfahrung sicherstellen.

Erstens können Unternehmen mithilfe des Datenmanagements messen, wie groß die Menge an Daten ist, mit der sie es zu tun haben. In jeder Organisation laufen im Hintergrund unzählige Interaktionen ab – zwischen Netzwerkinfrastruktur, Softwareanwendungen, APIs, Sicherheitsprotokollen usw. – und jede davon stellt einen potenziellen Störfaktor (bzw. eine Zeitbombe) für Prozesse dar, falls etwas schief läuft. Effizientes Datenmanagement bietet Managern ein umfassendes Bild ihrer Organisation und unterstützt sie bei der vorausschauenden Planung.

Sobald die Daten unter Kontrolle sind, kann man darin nach wertvollen BI-Erkenntnissen suchen. Mit diesen Informationen lassen sich Verbesserungen umsetzen, Initiativen anstoßen und Prozesse effizienter gestalten. Hier einige Beispiele:

• intelligente Werbung, die auf die individuellen Interessen und Interaktionen der Kunden abgestimmt ist
• ganzheitliches Sicherheitskonzept zum Schutz kritischer Informationen
• Einhaltung relevanter Compliance-Standards, um Zeit und Geld zu sparen
• Machine-Learning-Lösung, die mit der Zeit die Umgebung besser kennenlernt sowie automatische und kontinuierliche Verbesserungen ermöglicht
• geringere Betriebskosten, da das Unternehmen nur für den Speicher und die Rechenleistung bezahlt, die für eine optimale Performance nötig sind

Auch Verbraucher und Käufer profitieren von einem effizienten Datenmanagement. Unternehmen, die sich ein genaues Bild von den Präferenzen und Kaufgewohnheiten ihrer Kunden gemacht haben, können diesen einen schnelleren Zugriff auf die gewünschten Informationen bieten. Generell profitieren Kunden und Interessenten so von einem personalisierten, einfachen Einkaufserlebnis. Zusätzlich haben sie die Gewissheit, dass persönliche Daten und Zahlungsinformationen sicher gespeichert sind.

Führende Einzelhändler wie Office Depot integrieren Datenmanagementprozesse in Vertriebszyklen, die Shopping, Einkauf und Lieferung in Sekundenschnelle synchronisieren. Auf diese Weise trägt eine effiziente Datenverwaltung entscheidend dazu bei, die Kundennachfrage nahezu in Echtzeit zu befriedigen.

Herausforderungen rund um das Datenmanagement

Trotz all dieser Vorteile gibt es auch einige Herausforderungen. So haben es Datenmanager mit einer wandelbaren, ständig wachsenden IT-Landschaft zu tun, die sich ständig weiterentwickelt. Das bereitet selbst erfahrenen Experten Kopfzerbrechen.

Generell gibt es vier Hauptprobleme:

1. Unternehmen sind (zumindest zeitweise) mit der Anzahl an Daten überfordert. Die Menge an Daten, mit denen moderne Unternehmen konfrontiert sind, sollte man unter keinen Umständen unterschätzen. Bei der Entwicklung von Systemen und Prozessen sollten Sie also unbedingt in großen Maßstäben denken. Spezialisierte Drittanbieterservices für die Integration von Big Data oder die Bereitstellung von Big Data als Plattform sind dabei eine wertvolle Unterstützung.
2. Viele Organisationen halten ihre Daten in isolierter Form vor. Oft arbeiten unterschiedliche Teams – etwa in der Entwicklung, im Vertrieb oder im operativen Bereich – mit unterschiedlichen Datensätzen. Eine moderne Datenmanagementlösung muss auf all diese Informationen zugreifen können, um innovative Business-Intelligence-Prozesse zu unterstützen. Mit echtzeitbasierten Datenplattformservices lassen sich bereinigte Informationen von einer einzigen vertrauenswürdigen Quelle aus einfacher streamen und mehreren Teams zur Verfügung stellen.
3. Der Weg von unstrukturierten zu strukturierten Daten kann sehr steinig sein. Daten treffen oft unstrukturiert in einer Organisationen ein. Bevor sie zu Business-Intelligence-Zwecken genutzt werden können, ist eine Datenaufbereitung nötig: Dabei müssen die Daten organisiert, dedupliziert und anderweitig bereinigt werden. Datenmanager holen sich für diesen Prozess häufig Unterstützung von Dritten und setzen dabei auf Tools, die speziell für lokale, cloudbasierte oder hybride Umgebungen konzipiert sind. (Alternativ können sie auch Talend Data Preparation nahtlos mit der Talend-Plattform integrieren. Der große Vorteil ist, dass die Datenaufbereitung weder isoliert stattfindet noch durch einen Drittanbieter unterstützt werden muss.)
4. Eine optimale Datenverwaltung gelingt nur mit der richtigen Datenkultur. Alle Prozesse und Systeme der Welt nützen nichts, wenn die Mitarbeiter nicht wissen, wie – und vielleicht genauso wichtig: warum – sie diese nutzen sollen. Indem Manager ihren Teammitgliedern die Vorteile des Datenmanagements (sowie die potenziellen Nachteile, die entstehen, wenn man die Datenverwaltung ignoriert) bewusst vor Augen führen, binden sie sie aktiv in den Informationsprozess ein.

Für Unternehmen gilt es, diese und andere Herausforderungen zu überwinden, wenn sie tradierte Vorgehensweisen hinter sich lassen und vom immensen BI-Potenzial Ihrer Daten profitieren wollen. Mit der optimalen Planung, geeigneten Praktiken und den richtigen Partnern können Technologien wie beschleunigtes maschinelles Lernen potenziellen Schwachstellen entgegenwirken und umfassende Geschäftserkenntnisse sowie eine bessere Kundenerfahrung ermöglichen.

3 Best Practices im Bereich Datenmanagement

Obwohl jede Organisation ihre eigenen Datenanforderungen hat, ist ein gut durchdachtes Framework der Schlüssel zu einer einfacheren, effektiveren Datenverwaltung. Die folgenden drei Best Practices bilden die Basis für eine erfolgreiche Strategie.

1. Erstellen Sie einen Plan

Arbeiten Sie einen Datenmanagementplan (DMP) aus. Dieses Dokument sollte Angaben zur voraussichtlichen Datennutzung sowie zu Zugangsleitlinien, Archivierungsansätzen, Verantwortlichkeiten usw. enthalten. Ein DMP dient als Referenz sowie als „lebendiger Datensatz“ und wird überarbeitet, wenn sich die Bedingungen ändern.

Darüber hinaus können Organisationen mit einem DMP ihre übergeordnete Datenmanagementstrategie ihren Investoren, Auditoren und anderen beteiligten Parteien präsentieren. Ein solcher Plan gibt Aufschluss darüber, ob ein Unternehmen angemessen auf die Herausforderungen des Markts vorbereitet ist.

Idealerweise sollte ein DMP unter anderem folgende Einzelheiten abdecken:

• bevorzugte Dateiformate
• Namenskonventionen
• Zugriffsparameter für unterschiedliche Stakeholder
• Back-up- und Archivierungsprozesse
• Partner inklusive Vertragsbedingungen und Serviceumfang
• gründliche Dokumentation

Es gibt Online-DMP-Services, die Ihnen Schritt für Schritt bei der Erstellung eines Plans mithilfe von Vorlagen helfen.

2. Speichern Sie Ihre Daten

Neben den Details, die wir oben erwähnt haben, ist ein solider Datenspeicheransatz wesentlich für eine effiziente Datenverwaltung. Zunächst sollten Sie festlegen, ob sich für Ihre Speicheranforderungen am besten ein Data-Warehouse oder ein Data Lake (oder beides) eignet und ob die Unternehmensdaten lokal oder in der Cloud gespeichert werden sollten.

Definieren Sie anschließend einheitliche Richtlinien für die Benennung von Dateien, Ordnern, Verzeichnissen, Benutzern usw. und achten Sie darauf, dass diese eingehalten werden. Dies ist ein wesentlicher Aspekt des Datenmanagements, da diese Parameter vorgeben, wie sämtliche Daten künftig gespeichert werden sollen. Inkonsistenzen führen hier zu Fehlern und unvollständigen Informationen.

Sicherheit und Back-ups

Unsichere Daten können gefährlich sein. Daher sind robuste Sicherheitsfunktionen auf allen Ebenen unerlässlich. Manche Organisationen unterliegen besonderen Vorschriften wie HIPPA, CIPA, der DSGVO und anderen Vorgaben, die den Sicherheitsprozess um weitere Anforderungen wie regelmäßige Audits erweitern.

Wenn die Sicherheitsfunktionen versagen, kann der Back-up-Plan den Unterschied zwischen Überleben und Abwicklung Ihres Unternehmens bedeuten. Bei traditionellen Modellen liegen alle wichtigen Daten in dreifacher Ausführung vor: als Original, als lokal gespeicherte Kopie und als Remote-Kopie. Neue Cloud-Modelle hingegen bieten eine dezentralisierte Datenduplizierung und – dank der zunehmend erschwinglichen Datenspeicherung und -übertragung – noch mehr Back-up-Optionen.

Dokumentation ist das A und O

Wenn etwas wichtig ist, dokumentieren Sie es. Nehmen wir einmal an, das gesamte Team gewinnt im Lotto und wandert nach Jamaika aus. Wenn das Sicherheits- und Back-up-Verfahren auf gründliche, leicht verständliche Weise dokumentiert wurde, besteht für das neue Team eine gute Chance, dort weiterzumachen, wo das alte Team aufgehört hat. Ohne diese Dokumentation bleibt das ganze Wissen jedoch bei den Urhebern. Sind diese plötzlich weg, ist der langfristige Datenmanagementansatz gefährdet.

Datenspeicher ändern sich so schnell wie die Technologien, für die sie gedacht sind. Jeder Ansatz sollte also flexibel sein und ein vernünftiges Archivierungskonzept haben, um die Kosten unter Kontrolle zu halten.

3. Teilen Sie Ihre Daten

Nachdem alle Pläne für die Speicherung, Sicherung und Dokumentation Ihrer Daten fertig sind, sollten Sie Ihre Informationen mit den richtigen Personen teilen.

Hier einige wichtige Fragen, die Sie beantworten sollten, bevor andere Personen auf potenziell kritische Informationen zugreifen:

• Wer ist Eigentümer der Daten?
• Können die Daten kopiert werden?
• Sind alle betroffenen Personen damit einverstanden, die Daten mit anderen zu teilen?
• Wer kann wann auf die Daten zugreifen?
• Enthält der Datensatz Urheberrechte, Unternehmensgeheimnisse, proprietäres geistiges Eigentum oder andere vertrauliche Informationen, die nicht für andere Personen bestimmt sind?
• Welche Informationen geben die Unternehmensdaten noch preis?

Nachdem Sie diese und weitere Fragen beantwortet haben, sollten Sie festlegen, wo und wie Sie die Daten bereitstellen möchten. Wurden früher Repositorys dafür verwendet, kommen jetzt zunehmend Software- und Infrastruktur-as-a-Service-Modelle zum Einsatz, die für das Big-Data-Management optimiert sind.

Datenmanagementsoftware-as-a-Service

Führende Datenmanagement- und -Integrationsplattformen wie die von Talend ermöglichen eine einheitliche Übertragung und Verwaltung sämtlicher Daten und Prozesse – angefangen bei der Codeerstellung bis hin zur Speicherung kalter Archivdaten. Datenmanagementsoftware beschleunigt und vereinfacht komplizierte Prozesse durch benutzerfreundliche Templates, die Visualisierung komplexer Codierungsaufgaben, die Verwaltung von Compliance-Aspekten usw. Organisationen erhalten so einen vollständigen, zentralisierten Überblick über ihren gesamten Datenbestand.

Im Gegensatz zu komplett inhouse entwickelten Lösungen ermöglichen Services wie die von Talend mit ihrer Best-in-Class-Zuverlässigkeit, ihrer Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit und ihrer einfacheren Lernkurve eine größere Kontrolle zu einem geringeren Zeit- und Kostenaufwand.

Die ersten Schritte beim Datenmanagement

Big Data spielen praktisch in allen Branchen eine wichtige Rolle für Unternehmen. Je größer die Bedeutung von Big Data für Echtzeitentscheidungen – sowie für die Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit –, desto wichtiger ist auch die effiziente Verwaltung dieser Daten.

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