Was ist Datenmanagement?

Das Wichtigste in Kürze  

• Daten sind essenziell für digitale Transformation, Automatisierung, KI und für fundierte Entscheidungen 

• Unternehmen arbeiten mit strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten, die jeweils unterschiedlich verarbeitet werden müssen 

• Zu den Vorteilen von Datenmanagement zählen u.a. die Automatisierung und die damit verbundene Fehlerreduzierung bei der Datenverarbeitung, sowie schnelle Reaktionszeiten und die Minimierung des Risikos von Datenverlust

• Zu den Herausforderungen von Datenmanagement zählen u.a. der initiale hohe Ressourcenaufwand, fehlende Standards und die Datenmigration in die moderne Datenarchitektur  

Datenmanagement einfach erklärt

Datenmanagement bezeichnet den gezielten Umgang mit Daten in einer Organisation oder Institution. Es umfasst die Planung, Organisation, Steuerung und Überwachung aller Prozesse, die für die Erfassung, Speicherung, Aufbereitung, Analyse und Nutzung von Daten erforderlich sind.   

Bedeutung von Datenmanagement in der modernen Welt

Die steigende Automatisierung, die unser Leben sowohl in der Geschäftswelt (durch z.B. KI-gestützte Prozessautomatisierung) als auch im privaten (durch z.B. Saugrobotor) erleichtert, ist nur durch die Verarbeitung einer enormen Menge an Daten möglich.  Organisationen müssen daher in der Lage sein die generierten Daten einerseits zu speichern und andererseits sinnvoll zu analysieren und einen Mehrwert daraus zu gewinnen. Insbesondere kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) die Analyse von Big Data nicht nur beschleunigen, sondern auch für Nicht-Expert:innen zugänglich machen. Die wichtigste Grundlage dafür ist jedoch ein effizientes und konsistentes Datenmanagement.   

Das Fundament: 3 Arten von Daten

Bevor aus Daten ein Mehrwert generiert werden kann, müssen die Daten strukturiert werden. Dies ist oft der aufwändigste Arbeitsschritt von Datenexpert:innen, da davon hochwertige Analyseergebnisse abhängen. Typischerweise gibt es in Organisationen folgende 3 Arten von Daten:   

1. Strukturierte Daten 

In der Regel sind Daten in einem Tabellenformat strukturierte Daten, da sich in einer Spalte dieselbe Datenkategorie befindet und dadurch die Daten verglichen oder verarbeitet werden können.  

2. Semi-strukturierte Daten  

Sensoren und Maschinen generieren oft semi-strukturierte Daten. Die Daten sind zwar in einem gewissen Maße strukturiert, sodass sich dieselben Datenkategorien immer an derselben Stelle im Datensatz befinden. Um Analysen durchführen zu können, muss man die Daten allerdings noch in ein anderes Format umwandeln. 

3. Unstrukturierte Daten 

Befinden sich Daten z.B. in einem Fließtext oder in einer Sounddatei spricht man von unstrukturierten Daten, da die relevanten Informationen zuerst identifiziert und im nächsten Schritt extrahiert werden müssen. Erst wenn sie in eine strukturierte Form gebracht worden sind, können mit diesen Daten Analysen durchgeführt werden.  

Kernkonzepte einer Datenarchitektur

Abhängig von den Datenarten in der Organisation muss eine geeignete Datenarchitektur gewählt werden. Üblicherweise wird bei der Datenarchitektur zwischen zentralen und dezentralen Konzepten unterschieden.  

Das Data Warehouse ist eine bewährte zentrale Architektur für die Speicherung von strukturierten Daten, während der Data Lake ein zentraler Speicher für unstrukturierte Daten ist und oftmals Rohdaten enthält. Das Data Lakehouse ist ein modernes Hybridmodell aus diesen beiden bewährten Architekturen und kombiniert flexible Speicherung des Data Lakes mit den strukturierten Daten des Data Warehouse. Bei Data Fabric handelt es sich um ein intelligentes und vernetztes Daten-Ökosystem, das Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt und zentral verwaltet. Es gibt hierbei über unterschiedliche Speicherorte hinweg (On-Prem, Cloud, Multi-Cloud) eine einheitliche Datenplattform.  

Beim Data Mesh hingegen handelt es sich um eine dezentralisierte Architektur, die die Datenverantwortung auf einzelne Teams oder Fachbereiche verteilt. Sogenannte „Data Products“ werden bei diesem Konzept über standardisierte Schnittstellen (z.B. Application Programming Interfaces – APIs) zur Verfügung gestellt. Schließlich wird für die Echtzeitverarbeitung von Daten in der Regel eine dezentrale Event-Driven Architecture (EDA) verwendet.  

Ziele des Datenmanagements

Das klare Ziel des Datenmanagements ist, mithilfe von hochwertigen Daten fundierte Geschäftsentscheidungen treffen zu können, die beispielsweise zu einer Verbesserung von Geschäftsprozessen oder einer Einsparung von Kosten führen und damit ein Vorteil gegenüber dem Wettbewerb generiert werden kann.  

Vorteile des Datenmanagements: 

Herausforderungen des Datenmanagements

Das initiale Aufsetzen eines effektiven Datenmanagements ist mit viel Aufwand und Ressourcen verbunden, ist aber unbedingt notwendig, um in der heutigen datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig zu bleiben. Die folgenden Herausforderungen müssen bewältigt werden, um den größten Mehrwert aus den eigenen Daten zu ziehen und die individuelle Datenstrategie zu realisieren.  

Herausforderungen beim Aufbau eines Datenmanagements:

Arten und Teilbereiche des Datenmanagements

Ein effektives Datenmanagement erfordert ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Teilbereiche. 

     Datenmodellierung 

Datenmodellierung bezeichnet die Erstellung von Datenstrukturen, die in einer Organisation genutzt werden. Dabei werden sowohl logische als auch physische Modelle entwickelt, um Daten konsistent zu speichern und die Beziehungen zwischen Datenpunkten und -strukturen klar zu definieren. Eine durchdachte Datenmodellierung erleichtert den Zugriff und sorgt dafür, dass Daten effizient genutzt werden können. 

     Datenintegration 

Unter dem Begriff Datenintegration versteht man, das Zusammenführen von Informationen aus unterschiedlichen Datenbanken in einer einheitlichen Struktur. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die Daten aus verschiedenen Systemen konsolidieren müssen, um eine ganzheitliche Sicht auf ihre Geschäftsprozesse zu erhalten. Ein zentrales Konzept in der Datenintegration sind ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), die den Datenfluss zwischen Systemen steuern. 

     Datenanalyse 

Die Datenanalyse umfasst Methoden zur Untersuchung und Auswertung von Rohdaten, um Muster zu erkennen und daraus wertvolle Erkenntnisse abzuleiten. Hierbei können statistische Verfahren, maschinelles Lernen und KI zum Einsatz kommen. Die Fähigkeit, Daten gezielt zu analysieren und mittels Datenvisualisierung in datengetriebene Entscheidungen umzumünzen ist für Unternehmen essenziell. 

     Data Governance 

Data Governance beschreibt alle Richtlinien, Standards und Prozesse, die sicherstellen, dass Daten in einer Organisation verantwortungsvoll genutzt werden, bevor sie in das System integriert werden, und dass sie während der Speicherung, Bearbeitung und der Löschung ordnungsgemäß behandelt werden. Dazu gehören Themen wie Datenqualität, Compliance und die Implementierung von Zugriffskontrollen. Ziel ist es, eine klare Struktur für den Umgang mit Daten zu schaffen und sie als wertvolle Ressource strategisch zu steuern. 

     Stammdatenverwaltung 

Die Stammdatenverwaltung, auch als Master Data Management (MDM) bekannt, sorgt für die Konsistenz und Qualität von zentralen Unternehmensdaten. Dazu gehören Kundendaten, Produktdaten oder Lieferantendaten. Eine strukturierte Stammdatenverwaltung stellt sicher, dass diese Daten in allen Systemen einheitlich und zuverlässig sind. 

     Datenqualitätsmanagement 

Die Aufgabe des Datenqualitätsmanagements ist es, sicherzustellen, dass Daten korrekt, aktuell und konsistent sind. Zu der kontinuierlichen Überwachung und Sicherung der Datenqualität zählen Prozesse zur Fehlererkennung, Datenbereinigung und Qualitätssicherung. Nur hochwertige Daten ermöglichen fundierte Analysen und eine effiziente Nutzung im täglichen Geschäftsprozess. 

    Metadatenmanagement

Metadatenmanagement befasst sich mit der Verwaltung von Informationen über Daten. Zu den sogenannten Metadaten zählen Beschreibungen zu Datenquellen, Strukturen und Beziehungen. Metadaten müssen verwaltet werden, damit Organisationen die Verfügbarkeit, die Qualität und die Persistenz der Daten sicherstellen können. 

     Data-Stewardship 

Data Stewardship bezeichnet die operative Verantwortung für Datenmanagement und Datenqualität. Dabei stellen sogenannte Data Stewards sicher, dass Datenrichtlinien eingehalten und Datensätze korrekt gepflegt werden. Sie fungieren als Schnittstelle zwischen IT und den Fachabteilungen, um eine optimale Nutzung der Daten zu gewährleisten. 

    Datenarchivierung 

Datenarchivierung umfasst die langfristige Speicherung und Verwaltung von Daten, die nicht mehr aktiv genutzt werden, aber aus regulatorischen oder geschäftlichen Gründen erhalten bleiben müssen. Wichtige Aspekte sind hierbei Speicherstrategien sowie Zugriffskonzepte und Löschkonzepte, um archivierte Daten bei Bedarf effizient abrufen und löschen zu können. 

    Datenschutz und Datensicherheit 

Datenschutz und Datensicherheit sind eng miteinander verknüpft und zielen darauf ab, sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Missbrauch zu schützen. Dies umfasst sowohl technische Maßnahmen wie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen als auch organisatorische Vorgaben, die die Einhaltung gesetzlicher Richtlinien sicherstellen. 

    Big-Data-Management 

Big-Data-Management beschäftigt sich mit der Organisation, Verwaltung und Governance von großen, komplexen Datenmengen. Moderne Technologien wie skalierbare Speicherlösungen, Cloud-Plattformen und leistungsstarke Analysetools ermöglichen es, aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und sie für geschäftliche Entscheidungen nutzbar zu machen. 

Tools und Software für Datenmanagement 

Die Auswahl einer passenden Datenmanagementtechnologie ist unabdingbar, um die vielfältigen Vorteile des Datenmanagements voll auszuschöpfen. Hier stellen wir die unterschiedlichen Kategorien von Datenmanagement-Tools und deren Einsatzmöglichkeiten vor. 

Kategorien von Datenmanagement-Tools

1. Open-Source-Tools  

Open-Source-Datenmanagement-Tools sind frei verfügbare, anpassbare Softwarelösungen, die verschiedene Aspekte von Datenverwaltungsfunktionen wie Datenintegration, -speicherung und -analyse abdecken. Beispielsweise dient Apache Hadoop als Open-Source-Framework zur verteilten Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. In diesem Zusammenhang kommt es aufgrund seiner Skalierbarkeit und Flexibilität besonders oft für Big-Data-Anwendungen zum Einsatz.
  

2. Enterprise-Lösungen  

Enterprise-Datenmanagement-Lösungen sind speziell für Unternehmen konzipiert und bieten dabei ebenso umfassende Funktionen von Datensicherung, -speicherung, -nutzung, und vieles mehr an. Unter anderem stellt SAP Data Services als Datenintegrationsplattform eine solche Lösung dar, die vor allem für Unternehmen, die SAP-Systeme nutzen, geeignet sind. Dieses Tool optimiert die Datenqualität und unterstützt die Konsolidierung heterogener Datenquellen für eine einheitliche und verlässliche Datenbasis. 

3. Cloud-Plattformen  

Cloud-Datenmanagement-Plattformen vermeiden Investitionen in kostspielige Hardware, indem sie Unternehmen ermöglichen, nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen zu bezahlen. Sie stellen eine skalierbare Alternative zu Enterprise-Lösungen dar und bieten die Vorteile einer schnellen Bereitstellung, globalen Verfügbarkeit und einfachen Integration mit anderen Cloud-Diensten. Beispielsweise ist Google BigQuery eine serverlose, hochskalierbare Data-Warehouse-Lösung, die eine nahtlose Integration mit anderen Google-Cloud-Diensten ermöglicht und für eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen geeignet ist. 

Kriterien für die Auswahl der richtigen Tools  

Eine Entscheidung für eine der oben beschriebenen Kategorien bzw. für ein Tool sollte auf den individuellen Anforderungen der Organisation basieren. Außerdem sollten bei der Auswahl der Tools sowohl aktuelle als auch zukünftige Anforderungen berücksichtigt werden.  

Folgende Entscheidungshilfe soll dabei helfen die richtige Wahl zu treffen:

• Benötigen Sie hohe Flexibilität und haben Sie ein eingeschränktes Budget zur Verfügung? 

Dann sind Open-Source-Tools die richtige Wahl. 

• Benötigen Sie Stabilität und haben Sie hohe Anforderungen an eine integrierte Plattform? 

Dann sind die Enterprise Lösungen die richtige Wahl. 

• Benötigen Sie eine leichte Implementierung und haben Sie ein stark schwankendes Datenaufkommen? 

Dann sind die Cloud-Plattformen die richtige Wahl. 

Bedeutung von Datenmanagement für Unternehmen

Organisationen sammeln enorme Mengen an Daten, die oftmals ungenutzt oder nicht optimal genutzt werden, da sie in unterschiedlichen Fachbereichen gesammelt und erhoben werden. Mithilfe eines einheitlichen Datenmanagements wird die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen geschaffen, die nicht nur einen Blickwinkel in Betracht ziehen, sondern Daten gesamtheitlich berücksichtigen. Dies erleichtert ebenfalls den Einsatz von KI zur Optimierung von Prozessen, Durchführung von Marktanalysen und weiteren Use Cases.  

EFS Consulting definiert gemeinsam mit Kunden eine auf die Organisation abgestimmte Datenmanagementstrategie und unterstützt sowohl bei der Toolauswahl und der technischen Umsetzung als auch beim Aufbau einer geeigneten Governance mit praxisorientierten Richtlinien und klaren Rollenmodellen. Dabei wird nicht nur die existierende IT-Landschaft berücksichtigt, sondern auch die spezifischen Unternehmensziele.  

Best Practice: EFS Empfehlungen für den Einstieg und die Optimierung für Datenmanagement in Unternehmen

Für den Einstieg ins Datenmanagement ist es sinnvoll zunächst die Ziele klar abzustecken und festzulegen, was mit den Daten erreicht werden soll. Dabei ist es sinnvoll KPIs zu definieren, um den Fortschritt und Erfolg zu messen. Die Erstellung von Datenkatalogen hilft einen Überblick über die vorhanden Datenschätze zu erlangen und Datensilos zu identifizieren und anschließend aufzubrechen. Basierend auf den Zielen und die vorhandenen Daten werden eine Datenstrategie entwickelt, Verantwortlichkeiten festgelegt und einheitliche Prozesse eingeführt.  Bereits zu Beginn des Datenmanagements muss die Daten-Governance mitgedacht und die Compliance berücksichtigt werden, um klare Regeln für den Datenschutz und die Zugriffsrechte zu etablieren.  

Bei der Optimierung des bestehenden Datenmanagements kann KI helfen, Datenklassifizierungen durchzuführen und Anomalien zu erkennen, sodass die Datenqualität verbessert wird. Durch die Automatisierung von Datenpipelines können manuelle Fehler reduziert werden und Prozesse optimiert werden. Mithilfe von geeigneten KPIs werden daraufhin die Datenqualität und die Datennutzung getrackt. Schließlich müssen die Mitarbeitenden eine Datenkompetenz aufbauen und befähigt werden, die Daten selbstständig zu nutzen (z.B. mit Power BI). Dies kann durch Weiterbildungen erreicht werden.  

Fazit  

Ein effizientes Datenmanagement ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess, der an neue Gegebenheiten und Technologien stetig angepasst werden muss. Optimieren Sie gemeinsam mit EFS Consulting Ihr Datenmanagement, um den größten Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen.