Was ist Datenmanagement – und welche Funktionen bietet es? 

Was ist Datenmanagement?

Im digitalen Zeitalter sind Daten längst zu einem wesentlichen Bestandteil eines jeden Geschäftsbetriebs geworden. Ein effektives Datenmanagement sorgt dafür, dass Daten korrekt und zuverlässig sind – und dass sie angemessen genutzt werden. Lassen Sie uns einmal näher betrachten, was Datenmanagement eigentlich ist, und welche Funktionen es bietet. 

Was ist Datenmanagement? 

Datenmanagement lässt sich als „Prozess der Kontrolle und Steuerung von Datenressourcen innerhalb einer Organisation“ umschreiben. Dieser Prozess umfasst alle Richtlinien, Verfahren und Technologien, die zur Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus eingesetzt werden. Ziel des Datenmanagements sind stets korrekte sowie vollständige Daten. Darüber hinaus muss garantiert sein, dass Daten zum richtigen Zeitpunkt zur Verfügung stehen – wenn sie benötigt werden. Im folgenden lassen Sie uns die Funktionen des Datenmanagements erläutern. 

Datenverwaltung mit Data Governance 

Data Governance überwacht die Verwaltung von Daten innerhalb einer Organisation. Sie stellt sicher, dass die Daten angemessen verwendet sowie korrekt und zuverlässig sind. Die Verwaltung von Daten mit Data Governance umfasst Richtlinien, Verfahren und Technologien, die während ihres gesamten Lebenszyklus eingesetzt werden. 

Datenqualitätsmanagement 

Datenqualitätsmanagement stellt sicher, dass die Daten genau, vollständig und konsistent sind. Verfahren zur Identifizierung und Korrektur von Datenfehlern sowie Techniken zur Vermeidung künftiger Datenfehler kennzeichnen das Datenqualitätsmanagement. 

Datenintegration 

Mithilfe der Datenintegration werden im Rahmen des Datenmanagement Daten aus verschiedenen Quellen zu einer einheitlichen Ansicht kombiniert. Dabei kommen Technologien wie ETL-Tools (Extract, Transform, Load) zum Einsatz, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in ein Standardformat umgewandelt und in ein so genanntes Data Warehouse geladen werden. 

Datensicherheit 

Datensicherheit stellt den Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff, Verwendung, Offenlegung, Störung, Änderung oder Zerstörung sicher. Sie bietet u.a. Richtlinien und Verfahren zum Schutz sensibler Daten, und umfasst Technologien wie Verschlüsselung, Firewalls und Intrusion Detection Systeme. 

Stammdatenverwaltung- bzw. management 

Das Stammdatenmanagement beschreibt den Prozess der Erstellung und Pflege einer einzigen, konsistenten Ansicht der wichtigsten Dateneinheiten innerhalb eines Unternehmens. Zu diesen zählen beispielsweise Kundeninformationen, Produktinformationen und Finanzdaten. 

Datenarchitektur 

Die Datenarchitektur umfasst den Entwurf von Datenmodellen, Datenspeicherung und Datenzugriffsmechanismen. Sie stellt sowohl den Entwurf als auch die Struktur der Datenumgebung innerhalb eines Unternehmens dar. 

Datenlebenszyklusmanagement 

Das so gen. Datenlebenszyklusmanagement umfasst Verfahren für die Aufbewahrung, Archivierung und Entsorgung von Daten. Anders gesagt: Datenlebenszyklusmanagement ist der Prozess der Verwaltung von Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer Löschung. 

Datenverwaltung – eine wichtige Funktion für Geschäftsabläufe 

Die Datenverwaltung ist eine sehr wichtige Funktion für jedes Unternehmen, das Daten als Teil seiner Geschäftsabläufe verwendet. Ein effektives Datenmanagement sorgt dafür, dass Daten korrekt und zuverlässig sind, und dass sie angemessen verwendet werden. Datenmanagement besteht aus den Funktionen Data Governance, Datenqualitätsmanagement, Datenintegration, Datensicherheit, Stammdatenmanagement, Datenarchitektur und Datenlebenszyklusmanagement. Unternehmen, die sich der Implementierung effektiver Datenverwaltungspraktiken bedienen, profitieren von fundierten Entscheidungen auf der Grundlage genauer und zuverlässiger Daten. 

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Auf welche Weise lässt sich Datenqualität erzielen? 

Auf diese Weise lässt sich Datenqualität erzielen

Datenqualität gewährleistet die Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten. Probleme mit der Datenqualität führen oft zu einer schlechteren Entscheidungsfindung, erhöhten Betriebskosten und Umsatzeinbußen. Um eine hohe Qualität der Daten zu erzielen und aufrechtzuerhalten, ist ein systematischer Ansatz erforderlich, der mehrere wichtige Schritte umfasst. Im Folgenden beschreiben wir, auf welche Weise eine gute Datenqualität erzielt werden kann. 

Definition der Anforderungen

Im ersten Schritt des Datenqualitätsmanagements sind die Datenqualitätsanforderungen für das Unternehmen zu definieren. Dazu gehören die Identifizierung der kritischen Datenelemente, die Definition von Datenqualitätsmetriken und die Festlegung von Datenqualitätsregeln. Die Anforderungen an die Datenqualität sind mit den Zielen des Unternehmens in Einklang zu bringen.

Bewertung der Datenqualität

An zweiter Stelle folgt die Bewertung der Qualität der Daten. Um Fehler, Inkonsistenzen oder Lücken zu ermitteln, sind die Daten zunächst zu analysieren. Die Bewertung der Datenqualität geschieht mit verschiedenen Instrumenten und Techniken, wie z. B. Data Profiling, Data Sampling und Data Auditing. 

Einen Plan zur Verbesserung entwickeln

Basierend auf den Ergebnissen der Datenqualitätsbewertung wird im nächsten Schritt ein Plan zur Verbesserung der Datenqualität entwickelt. Dieser Plan enthält eine Reihe von Maßnahmen, die zur Verbesserung der Datenqualität ergriffen werden müssen. Zu ihnen zählen u.a.

  • die Aktualisierung von Datenquellen
  • die Aufstellung neuer Datenqualitätsregeln oder
  • die Implementierung neuer Datenqualitätswerkzeuge 

Umsetzung des Datenqualitätsplans  

Der vierte Schritt ist die Umsetzung des Datenqualitätsplans. Dazu gehört die Durchführung der im Plan zur Verbesserung der Datenqualität festgelegten Maßnahmen. Möglicherweise muss die Organisation in neue Technologien investieren oder zusätzliche Mitarbeiter einstellen, um den Plan umzusetzen. 

Überwachung und Messung der Datenqualität  

Im letzten Schritt des Datenqualitätsmanagements geht es darum, die Qualität der Daten kontinuierlich zu überwachen und zu messen. Zu ihnen zählen u.a. die Verfolgung von Datenqualitätsmetriken und die Identifizierung neu auftretender Probleme. Ein für diesen Zweck erstelltes Dashboard bietet einen Echtzeitüberblick über die Datenqualität. 

Datenqualitätsmanagement – ein wichtiger Prozess 

Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Prozess, der einen systematischen Ansatz erfordert. Unternehmen helfen die o.g. Schritte dabei, dass ihre Daten korrekt, vollständig, konsistent und zeitnah sind. Aufgrund dieser empfohlenen Schritte können sie fundierte Entscheidungen treffen, die Betriebskosten senken und das Umsatzwachstum fördern. 

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