Eine gute Vorbereitung ist alles – auch im Umgang mit Daten. Denn sollen diese in Deinem Unternehmen für Analysen und Prognosen genutzt werden, können die Ergebnisse nur so gut sein wie das Material, aus dem sie entstanden sind. In diesem Artikel zeigen wir Dir, wo strukturiertes Datenmanagement beginnt und worauf Du dabei achten solltest.
Was ist Datenmanagement? Eine Definition
Datenmanagement bezeichnet den systematischen Umgang mit Daten in Unternehmen. Ziel ist es, Daten so zu organisieren, dass sie bestmöglich aufbereitet sind und genutzt werden können. Dabei umfasst das Management den gesamten Lebenszyklus der Daten: Erfassung, Verarbeitung und Archivierung/Löschung.
Somit ist das zentrale Merkmal des Datenmanagements die Schaffung einer verlässlichen Datenbasis. Diese stellt sicher, dass Mitarbeiter und Systeme stets auf korrekte und aktuelle Informationen zugreifen können.
Das Datenmanagement legt den Fokus auf den operativen Umgang mit Daten, besonders auch in Vorbereitung auf die tatsächliche Nutzung: Business Intelligence (BI) und Data Analytics arbeiten immer dann am besten, wenn die Daten entsprechend gut vorbereitet sind.
- BI analysiert diese Daten und bereitet sie in Form von Berichten oder Dashboards auf
- Data Analytics identifiziert Trends oder Muster in den Daten
Die 5 Kernbereiche des Datenmanagements
Ein gut funktionierendes Datenmanagement setzt sich aus mehreren Bereichen zusammen. Die Abgrenzung dieser Bereiche zueinander ist nicht immer scharf, sondern findet im operativen Umgang meist als Einheit statt. Trotzdem ist es wichtig, sie jeweils auch als wichtige Ansprüche an den Umgang mit Daten zu verstehen:
- Datenintegration: Ist die Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Quellen (CRM-Systeme, ERP-Lösungen oder externen Quellen). Ziel ist die einheitliche Datenbasis, Vermeidung von Redundanzen und das Verhindern sogenannter Datensilos.
- Datenqualität: Die Qualität entspricht dem Wert der Daten. Eine hohe Qualität wird sichergestellt durch Datenbereinigungen, Validierungen und eine klare Standardisierung.
- Datenarchivierung/-speicherung: Eine gute Archivierung ermöglicht ein schnelles Wiederfinden, z.B. durch gut strukturierte Metadaten. Zum Bereich der Speicherung gehören Backup-Strategien und Versionierung.
- Datenverfügbarkeit: Durch leistungsstarke IT-Infrastrukturen und Berechtigungssysteme.
- Datensicherheit: Verschlüsselung, Firewalls, regelmäßige Audits und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.
Wenn diese Bereiche durchgehend sichergestellt werden können, steht auch der Weiterverarbeitung der Daten nichts im Wege.
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Warum ist korrektes Datenmanagement für wachsende Unternehmen so wichtig?
Das Datenmanagement stellt über die zuvor genannten Bereiche die hohe Datenqualität sicher, soll gleichzeitig aber auch nicht dem reinen Selbstzweck dienen. Denn Datenmanagement ist weit mehr als nur eine technische Disziplin – es ist ein strategischer Hebel, der Unternehmen hilft, ihre Ziele zu erreichen und auf Veränderungen im Markt zu reagieren – auch vorausschauend.
Ohne ein durchdachtes Datenmanagement hingegen laufen Unternehmen Gefahr, wertvolles Potenzial ungenutzt zu lassen oder in einer Flut von Daten unterzugehen. Die Hauptgründe für ein jederzeit sauberes Datenmanagement lauten:
- Wettbewerbsvorteile: Frühzeitige Erkennung von Trends, effiziente Geschäftsprozesse, faktenbasierte Entscheidungen.
- Effizienzsteigerung/Kostenersparnis: Sofort verfügbare Informationen, Reduzierung manueller Fehler, verringerter Verwaltungsaufwand.
- Erfüllung rechtlicher Anforderungen: Einhaltung von Datenschutzvorgaben/DSGVO
- Risikomanagement: Schutz gegen Cyberangriffe, Datenverluste oder Compliance-Verstöße
- Grundlage für Innovation: Personalisierte Produkte, KI-gestützte Analysen oder datenbasierte Plattformen sind ohne ein solides Datenmanagement nicht denkbar.
Herausforderungen im Datenmanagement
Obwohl ein durchdachtes Datenmanagement Unternehmen zahlreiche Vorteile bietet, gibt es dabei auch Herausforderungen, die nicht verschwiegen werden dürfen. Diese Hürden jedoch im Vorfeld zu kennen, hilft, gezielt Lösungen auszuwählen und zu realisieren.
- Wachsende Datenmengen: Daten werden schnell und in großer Menge gesammelt. Diese großen Datenvolumina (Big Data) erfordern leistungsfähige Technologien samt geeigneter Infrastruktur.
- Datensilos: Isolierte, sprich schwer zugängliche Datensammlungen in unterschiedlichen Abteilungen oder Systemen. Diese sogenannten Silos verhindern einen Gesamtüberblick und erschweren die Nutzung.
- Datenschutz/Compliance: Es bestehen teils strenge Vorschriften und hohe Anforderungen an die Datensicherheit und den Umgang mit personenbezogenen Informationen.
- Integration: Das Zusammenführen neuer Datenmanagementlösungen mit vorhandenen IT-Systemen kann komplex und zeitaufwendig sein.
- Fehlende Datenqualität: Daten sind nur dann wertvoll, wenn sie korrekt, vollständig und konsistent sind.
- Personalaufwand: Datenmanagement erfordert spezialisierte Kenntnisse, die viele Unternehmen intern nicht ausreichend/nicht sofort abdecken können.
Handlungsempfehlungen und Tipps auf dem Weg zum wirtschaftlichen Datenmanagement
Wirklich effektives Datenmanagement erfordert klare Prozesse, die richtigen Werkzeuge und ein Bewusstsein für die strategische Bedeutung von Daten. Hier sind erste Maßnahmen, die Dir dabei helfen, Deine Daten effizient zu nutzen und die häufigsten Herausforderungen zu bewältigen:
Prozesse und Strukturen etablieren
- Zentrale Datenverantwortung: Ernenne einen Chief Data Officer (CDO) oder stelle ein dediziertes Team zusammen, das die Verantwortung für die Datenstrategie übernimmt.
Datenrichtlinien festlegen: Definiere unternehmensweite Standards für die Datenspeicherung, -sicherheit und -nutzung. Sorge dafür, dass diese für alle Mitarbeitenden leicht zugänglich und verständlich sind. - Datenflüsse dokumentieren: Erstelle eine Datenlandkarte, die zeigt, woher Deine Daten kommen, wie sie verarbeitet und genutzt werden. Das erleichtert die Nachvollziehbarkeit und hilft, Schwachstellen zu identifizieren.
- Regelmäßige Datenprüfungen: Führe regelmäßig Datenqualitätskontrollen durch, um fehlerhafte oder veraltete Datensätze zu erkennen und zu bereinigen.
Mitarbeiter einbeziehen und schulen
Ein sauberes Datenmanagement steht und fällt mit den Einzelpersonen, die daran mitwirken. Fördere daher Deine Mitarbeiter durch Schulungen in ihrer Data Literacy, also ihrer Fähigkeit, Daten lesen, nutzen und interpretieren zu können.
Binde darüber hinaus auch Bereiche ein, die weniger direkt in das konkrete Management der Daten eingebunden sind, aber indirekt mitwirken, weil sie Daten liefern: Das gilt für Teams aus dem Vertrieb, Marketing, Kundenservice usw.
Für alle gilt, dass sie den Wert der Daten kennen und entsprechend handeln müssen. Das betrifft den sensiblen Umgang mit Daten und einen bewusst angewandten Datenschutz.
Tipp: In der bimanu Academy erhältst Du den richtigen Wissensvorsprung, um Dein Team sicher in ein funktionierendes Datenmanagement zu führen.
Datenmanagement Tools & Software einsetzen
- Automatisierung wiederholender Aufgaben: Verwende Automatisierungstools, um Prozesse wie Datenbereinigung oder das Erstellen von Berichten zu standardisieren und zeitaufwendige manuelle Arbeiten zu reduzieren.
- Skalierbarkeit der Software: Wähle Systeme, die mit wachsenden Datenmengen skalierbar sind, ohne die Performance zu beeinträchtigen.
- Versionierung und Archivierung: Setze auf Systeme, die verschiedene Datenversionen dokumentieren. So kannst Du Daten leicht rückverfolgen und für historische Analysen nutzen.
Die bimanu Cloud ist eine Business Intelligence Plattform und eine zentrale Quelle für alle Daten und deren Analyse in Deinem Unternehmen. Mit dem bimanu Data Warehouse lassen sich alle technischen Ansprüche ans Datenmanagement umsetzen, inklusive der Datenschutzansprüche.
Datenmanagement – Häufige Fragen und Antworten
Was versteht man unter Datenmanagement?
Datenmanagement umfasst alle Prozesse zur Erfassung, Speicherung, Organisation, Analyse und Sicherung von Daten, um diese strategisch nutzen zu können.
Warum ist Datenmanagement wichtig für Unternehmen?
Datenmanagement hilft Unternehmen, ihre Daten strukturiert zu verwalten, Entscheidungen datenbasiert zu treffen und gesetzliche Anforderungen wie die DSGVO einzuhalten.
Wie verbessert Datenmanagement die Effizienz im Unternehmen?
Durch strukturiertes Datenmanagement werden Daten schneller zugänglich, redundante Arbeiten vermieden und Entscheidungen durch valide Daten unterstützt.
Was sind die größten Herausforderungen im Datenmanagement?
Häufige Herausforderungen sind wachsende Datenmengen, mangelnde Datenqualität, Integration in bestehende Systeme und die Einhaltung von Datenschutzvorgaben.
Wie lässt sich die Datenqualität sicherstellen?
Regelmäßige Datenprüfungen, automatische Bereinigungsprozesse und klare Richtlinien helfen, die Datenqualität hochzuhalten.
Wie kann bimanu beim Datenmanagement helfen?
Bimanu bietet zentrale Datenintegrations- und Analyseplattformen, die Unternehmen bei der Organisation, Visualisierung und Nutzung ihrer Daten unterstützen.
