Datenmanagement ist der Prozess, mit dem Unternehmen Daten sammeln, organisieren und nutzen. Daten-Management hat zum Ziel, ein Gleichgewicht zwischen Effizienz, Sicherheit und Kosteneinsparungen eines Unternehmens herzustellen.

Ein praktischer Ansatz im Datenmanagement etabliert formale Richtlinien und Arbeitsabläufe, anstatt die Informationsverarbeitung einzelnen Mitarbeitenden oder Abteilungen zu überlassen. Dies hilft dabei, einen konsistenten Standard im gesamten Unternehmen zu entwickeln und ermöglicht es Organisationen letztlich, ihre Daten in großem Maßstab zu nutzen.

Schlüsselkomponenten einer Daten-Management-Strategie.

1. Sammlung: Dabei werden Daten aus internen (z. B. CRM-Systemen, Transaktionsdatenbanken) und externen Quellen (z. B. soziale Medien, Marktforschung, IoT-Geräten) gesammelt. Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein, und der Erfassungsprozess muss sicherstellen, dass relevante und hochwertige Daten verfügbar sind.
2. Organisation: Umfasst die Strukturierung und Kategorisierung von Daten, um den Zugriff und die Analyse zu vereinfachen. Dies umfasst in der Regel den Aufbau von Datenbanken, die Nutzung von Data Lakes und die Implementierung von Taxonomien und Metadaten, um den Datenabruf und die Effizienz der Datenverarbeitung zu verbessern.
3. Speicherung: Gewährleistung einer sicheren Datenspeicherung, um deren Verfügbarkeit und Integrität zu erhalten. Dies kann traditionelle Datenbanken, Data Warehouses, cloudbasierte Lösungen sowie Data Lakes umfassen, je nach Datentyp und Zugriffsanforderungen.
4. Schutz: Verwendung von Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, Firewalls, regelmäßigen Sicherheits-Audits und Backup-Systemen zum Schutz der Daten vor Datenschutzverletzungen, Verlust oder Korruption.
5. Nutzung: Die Nutzbarmachung von Daten durch die Einrichtung von Tools und Prozessen für den Zugriff, die Verarbeitung und die Analyse ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für die Entscheidungsfindung dienen, Abläufe optimieren und das digitale Kundenerlebnis verbessern. Die Nutzung kann auch dazu beitragen, Trends, Muster und Anomalien zu identifizieren.
6. Data Governance: Dazu gehört die Einrichtung von Richtlinien zur konsistenten und Compliance-konformen Verwaltung von Daten. Data Governance ermöglicht die Kontrolle darüber, wer auf Daten zugreifen, sie ändern und verwenden kann. Sie gewährleistet Datenqualität, -genauigkeit und Compliance und verringert die Risiken im Zusammenhang mit unzulänglichem Daten-Management.

In diesem Beitrag werden die folgenden Themen behandelt:

• Vorteile von Daten-Management
• Herausforderungen beim Daten-Management
• Best Practices im Daten-Management
• Arten und Beispiele des Daten-Management
• Verwaltung von Daten mit Adobe Real-Time CDP

Vorteile durch Daten-Management.

Ohne Daten-Management-Prozesse gibt es keinen Rahmen, der euch dabei hilft, eure Daten sinnvoll auszuwerten. Das bedeutet, dass euer Unternehmen wertvolle Zeit, Ressourcen und kritische Daten verschwenden könnte, die die Abläufe verbessern könnten.

Effektives Daten-Management ermöglicht es Unternehmen, Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu transformieren, sodass sie mit weniger Aufwand mehr aus ihren Daten schöpfen können. Unternehmen, die in Daten-Management investieren, profitieren von mehreren Vorteilen, darunter:

1. Sichtbarkeit: Welche Informationen sind in eurem Unternehmen verfügbar? Daten-Management-Prozesse konsolidieren alle Datenquellen in einem einzigen Datenfeed und bieten umfassende Transparenz und Kontrolle in einem einheitlichen Gesamtüberblick.
2. Zuverlässigkeit: Mit effektivem Daten-Management müsst ihr eure Mitarbeitenden nicht mehr alle Informationen durchsehen lassen, um herauszufinden, was korrekt ist. Es gewährleistet Zuverlässigkeit und verkürzt die Time-to-Value.
3. Sicherheit: Nicht verwaltete Daten stellen ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Daten-Management-Prozesse können dazu beitragen, eure Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen, indem sie unter Kontrolle sind – eine der besten Möglichkeiten, die teuren Probleme durch Datenverletzungen zu vermeiden.
4. Skalierbarkeit: Die gute Nachricht ist, dass euer Unternehmen Daten nicht manuell verwalten muss. Daten-Management-Lösungen ermöglichen euch eine automatisierte und skalierbare Verarbeitung von Daten und sorgen für Konsistenz und Sicherheit in eurem gesamten Unternehmen.
5. Profitabilität: Daten können eurem Unternehmen helfen, profitabler zu werden – aber nur, wenn sie sinnvoll eingesetzt werden. Daten-Management-Strategien ermöglichen es euch, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere, gewinnbringendere Entscheidungen zu treffen. Ihr könnt Datenredundanzen und Fehler beseitigen, die zu kostspieligen Problemen führen könnten, und eure Speicherressourcen optimieren, um unnötige Ausgaben zu vermeiden.
6. Transparenz: Untersuchungen zeigen, dass 70 % der Verbrauchenden Unternehmen, mit denen sie Geschäfte machen, vertrauen, wenn es darum geht, ihre Daten zu schützen. Vertrauen zu euren Kundinnen und Kunden aufzubauen braucht Zeit, aber wenn ihr transparent damit umgeht, wie ihr ihre Daten verwendet, kann das helfen. Wenn ihr eure Richtlinien mit euren Kundinnen und Kunden teilt, schafft das Vertrauen und gibt ihnen Sicherheit, mit euren Informationen zu interagieren. Die Verbesserung des Kundendatenmanagements durch eine effektive Strategie kann Organisationen dabei unterstützen, tiefergehende Einblicke in das Kundenverhalten, die Vorlieben und Bedürfnisse zu gewinnen. Zum Beispiel könnte ein Einzelhandelsunternehmen Analysen einsetzen, um die Einkaufstrends seiner Kundschaft zu verfolgen und seine Marketingstrategie entsprechend anzupassen, um den Umsatz zu steigern.
7. Konsistenz: Inkonsistente Informationen können zu Missverständnissen führen. Aber mit effektiven Daten-Management-Prozessen sehen alle eine einheitliche, zentrale Ansicht eurer Rohdaten an einem Ort.
8. Compliance: Unternehmen müssen Verbraucherinnen und Verbrauchern die Kontrolle über ihre Daten geben. Mit Daten-Management könnt ihr sicherstellen, dass ihr stets konform mit Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO, CCPA und anderen handelt. Auf diese Weise könnt ihr kostspielige Bußgelder aufgrund von Vorschriften vermeiden und gleichzeitig die Kundenbeziehungen verbessern.

Herausforderungen im Datenmanagement.

Daten-Management hat Vorteile, ist aber schwer umzusetzen. Die kontinuierliche Ausweitung verfügbarer personenbezogener und Kundendaten erschwert es zunehmend, diese zu interpretieren und zu nutzen, um verwertbare Targeting-Strategien zu entwickeln.

Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen, die ihr beachten solltet:

• Fehlende Datenerkenntnisse. Unternehmen können mehr Informationen erfassen als je zuvor. Allerdings kann es bei unzähligen Terabytes an Daten schwierig sein, diese zu verwalten, Trends zu erkennen und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

• Aufrechterhaltung des Leistungsniveaus im Daten-Management. Je mehr Informationen in Datenbanken gespeichert werden, desto schwieriger wird es, die Performance aufrechtzuerhalten. Die Herausforderung besteht darin, die Datenintegrität in großem Umfang zu maximieren, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.
• Einhaltung von sich ändernden Datenanforderungen. Ständig wechselnde Compliance-Anforderungen machen es Unternehmen schwer, sich auf eine Daten-Management-Strategie festzulegen. Sobald die Compliance-Anforderungen erfüllt sind, können neue Vorgaben frühere Daten-Management-Praktiken unbrauchbar machen. Darüber hinaus müssen Unternehmen, die auf eine internationale Zielgruppe abzielen, ein komplexes Netz globaler, nationaler und lokaler Anforderungen erfüllen.
• Daten einfach verarbeiten und konvertieren. Rohdaten sind für sich genommen meist wenig wertvoll. Die Verarbeitung und Umwandlung der Daten in die richtigen Formate macht sie verwertbarer, aber dies in großem Umfang zu tun, kann schwierig sein.
• Effektives Speichern von Daten. Data Warehouses können Daten speichern, aber es ist nicht ungewöhnlich, dass Unternehmen ihre Daten in mehreren Warehouses oder Data Lakes speichern. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler müssen die Daten möglicherweise neu formatieren, um sie analysieren zu können, aber diese Analysen können durch das Speicherformat eingeschränkt sein. Sicherheitsbedenken erschweren es Unternehmen ebenfalls, Daten effektiv in der Cloud zu speichern.
• Kontinuierliche Optimierung von Agilität und Kosten. Datenspeicherung hat ihren Preis. Je mehr Daten ihr speichert, desto mehr müsst ihr bezahlen. Größere Datenmengen können auch die Datenagilität eures Unternehmens beeinträchtigen. Es liegt an eurer IT-Abteilung, die Datenagilität zu verwalten und dabei die Kosten auszubalancieren.
• Werthaltige Nutzung neuer Analysen und Daten. Wenn ihr größere Datenmengen erfasst, kann es schwierig werden, einen Sinn in all euren Informationen zu finden. Wenn Unternehmen nicht über die richtigen Management-Lösungen verfügen, laufen sie Gefahr, wertvolle Erkenntnisse aus neuen Analysen und Daten zu verpassen.
• Integration unterschiedlicher Datenbanken. Die meisten Daten-Management-Plattformen beziehen Informationen aus verschiedenen Quellen. Die Zusammenführung von Daten in einem zentralen Repository ist hilfreich, aber nicht alle Software- oder Speicherlösungen lassen sich nahtlos integrieren. Integrationsprobleme können zu ungenauen, unvollständigen oder falsch formatierten Daten führen, was die Genauigkeit und Produktivität beeinträchtigen kann.
• Einstellung und Schulung von Mitarbeitenden. Unabhängig vom Know-how eurer Mitarbeitenden ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie nicht über die erforderlichen Fähigkeiten verfügen, um alle Aspekte im Daten-Managements zu beherrschen. Unternehmen müssen entweder neue Mitarbeitende mit speziellen Qualifikationen einstellen oder ihre internen Teams im Daten-Management schulen. Das erfordert Zeit und Aufwand, was sich auf eure Time-to-Value auswirken kann.

Best Practices für das Daten-Management.

Auch wenn das Daten-Management Herausforderungen mit sich bringt, können Unternehmen die Auswirkungen abschwächen, indem sie einige Best Practices übernehmen. Beispiele:

Arten und Beispiele von Datenmanagement.

Da jedes Unternehmen einzigartig ist, gibt es daher verschiedene Methoden für das Daten-Management. Unternehmen können ihre eigene Mischung aus Daten-Management-Praktiken zusammenstellen, aber diese Techniken sind am häufigsten:

Datenpipelines.

Eine Daten-Pipeline ermöglicht es Unternehmen, Informationen automatisch zwischen zwei oder mehr verschiedenen Systemen zu übertragen. Zum Beispiel könntet ihr eure Vertriebs-Enablement-Software mit euren Website-Analysen verbinden, um eure Lead-Profile anzureichern. Manchmal modifiziert oder verbessert die Datenpipeline eure Daten während des Austauschprozesses, sie kann aber auch die Rohdaten unverändert lassen.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt eine Daten-Pipeline, um Vertriebsdaten aus seinem CRM-System automatisch in ein Cloud-basiertes Data Warehouse zu übertragen. So kann das Unternehmen ohne manuelle Dateneingabe Vertriebsberichte in Echtzeit erstellen.

ETL/ELT (Extrahieren, Transformieren, Laden/Extrahieren, Laden, Transformieren).

Das sind spezielle Arten von Daten-Pipelines, die ihr für die Datenintegration verwendet. ETL bedeutet, dass Daten aus Quellsystemen extrahiert, in ein geeignetes Format transformiert und dann in ein Zielsystem geladen werden – oft ein Data Warehouse. ELT kehrt die Reihenfolge der letzten beiden Schritte um, indem zunächst die Rohdaten geladen und dann im Zielsystem transformiert werden.

Beispiel: Ein Gesundheitsdienstleister extrahiert Patientendaten aus mehreren Kliniken (extract), bereinigt und formatiert die Daten, um den Datenschutzrichtlinien zu entsprechen (transform), und lädt sie dann in ein zentrales Data Warehouse zur Analyse (load).

Beim ELT wäre ein Beispiel, dass eine Social-Media-Plattform Aktivitätsdaten von Nutzern extrahiert (extract), sie in einen Data Lake lädt (load) und die Daten anschließend verarbeitet, um Einblicke in die Nutzerinteraktion zu gewinnen (transform).

Datenarchitektur.

Dabei geht es um die Gestaltung eines Gesamtkonzepts dafür, wie Daten durch die Systeme eines Unternehmens fließen – von der Speicherung und Nutzung bis zur Einhaltung von Vorschriften. Eine gut definierte Datenarchitektur gewährleistet, dass Informationen effizient und konsistent verwaltet werden.

Beispiel: Ein Finanzinstitut entwickelt seine Datenarchitektur so, dass Kundentransaktionen sicher gespeichert werden und die Branchenvorschriften eingehalten werden. Die Daten werden in einem sicheren Data Warehouse gespeichert, wobei für jede Abteilung spezifische Zugriffskontrollrichtlinien festgelegt sind.

Datenmodellierung.

Bei diesem Verfahren werden visuelle Diagramme erstellt, die die Struktur der Daten und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen in einem System oder über mehrere Systeme hinweg darstellen. Datenmodelle versetzen Teams in die Lage, den Datenfluss und die Organisation zu verstehen, wodurch effektiveres Datenmanagement und eine bessere Datenanalyse ermöglicht wird.

Beispiel: Ein Logistikunternehmen erstellt ein Datenmodell, um die Beziehung zwischen Lagern, Warenbeständen und Versandwegen zu visualisieren. Das hilft dem Unternehmen, seine Bestandsverwaltung zu optimieren, indem es besser versteht, wie Produkte durch das System fließen.

Datenkataloge.

Diese dienen als Verzeichnisse der Datenbestände einer Organisation und enthalten Metadaten, die wichtige Informationen durchsuchbar und einfach auffindbar machen. Beispielsweise kann ein Datenkatalog Informationen über den Standort, das Format und die Qualität verschiedener Datensätze speichern.

Beispiel: Eine große Universität unterhält einen Datenkatalog, der Forschenden den einfachen Zugriff auf Datensätze zu verschiedenen akademischen Feldern ermöglicht. Der Katalog enthält Metadaten wie Datensatzbeschreibungen, Formate und Nutzungsbeschränkungen.

Daten-Governance.

Dies umfasst die Gesamtheit der Regeln, Richtlinien und Verfahren, die eine Organisation befolgt, um Daten zu standardisieren und deren Qualität, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Oft wird im Rahmen der Data Governance ein spezielles Team eingerichtet, das die Datenrichtlinien überwacht und für die Rechenschaftspflicht sorgt.

Beispiel: Ein Pharmaunternehmen setzt Daten-Governance-Praktiken ein, um sicherzustellen, dass die Daten aus klinischen Studien genau, konsistent und konform mit regulatorischen Vorgaben sind. Ein spezielles Team überwacht diese Praktiken und setzt ordnungsgemäße Dokumentation und Audit-Protokolle durch.

Datensicherheit.

Das primäre Ziel der Datensicherheit ist der Schutz der Informationen eines Unternehmens vor Sicherheitsverletzungen, Diebstahl und unbefugtem Zugriff. Diese IT-Funktion umfasst in der Regel die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien bezüglich Software, Zugriffskontrollen, Backups und Datenspeicherung.

Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen verschlüsselt sensible Kundendaten (z. B. Kreditkartennummern) und implementiert die Zwei-Faktor-Authentifizierung für Mitarbeitende, die auf das System zugreifen, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf die Daten zugreifen können.

Verwaltung des Datenlebenszyklus.

Dies umfasst die Überwachung und Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus – von ihrer Erstellung oder Erfassung bis zu ihrer endgültigen Löschung oder Archivierung. Die Festlegung von Richtlinien für jede Phase des Lebenszyklus stellt sicher, dass Daten angemessen behandelt werden, relevant bleiben und sicher sind.

Beispiel: Eine Regierungsbehörde legt eine Richtlinie fest, um ältere Bürgerdaten nach 10 Jahren zu archivieren. Damit soll sichergestellt werden, dass aktive Daten leicht zugänglich sind, während die Speicherkosten für ältere, weniger relevante Daten minimiert werden.

Datenverarbeitung.

Damit ist die Transformation von Rohdaten in ein besser nutzbares und verwertbares Format gemeint. Die Datenverarbeitung kann das Bereinigen, Transformieren und Integrieren von Daten umfassen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Beispiel: Ein Medienunternehmen sammelt Rohdaten von verschiedenen Video-Streaming-Plattformen, bereinigt sie von irrelevanten Daten und strukturiert sie in einer Datenbank, um den Zuschauenden personalisierte Empfehlungen bereitzustellen.

Datenintegration.

Bei diesem Prozess werden Daten aus mehreren unterschiedlichen Quellen in einer einheitlichen Ansicht zusammengeführt. Es ist für Unternehmen, die für verschiedene Abläufe auf unterschiedliche Systeme angewiesen sind, entscheidend, da es ein umfassendes Verständnis ihrer Daten ermöglicht.

Beispiel: Eine Fluggesellschaft integriert Daten aus ihrem Buchungssystem, ihrer Kundenservice-Plattform und ihren Social-Media-Kanälen. Ziel ist es, einen einheitlichen, umfassenden Überblick über die Interaktionen und Präferenzen jeder Person der Kundschaft zu bieten, um sowohl den Kundenservice als auch die gesamten Marketing-Maßnahmen zu verbessern.

Datenmigration.

Dazu gehört die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen oder Plattformen, häufig beim Upgrade auf eine neue Datenbanklösung oder bei der Migration von Daten in die Cloud. Das Ziel ist, bestehende Informationen mit möglichst wenigen Fehlern oder Formatierungsproblemen in eine neue Lösung zu migrieren.

Beispiel: Eine Einzelhandelskette migriert ihre Bestandsdaten aus einer lokalen Datenbank in ein Cloud-basiertes System. Dies ermöglicht Tracking in Echtzeit und eine bessere Skalierbarkeit, während das Unternehmen wächst.

Datenspeicherung.

Dieser grundlegende Aspekt im Daten-Management umfasst das sichere Speichern von Daten an einem gewählten Ort, sei es auf physischen Servern oder in der Cloud. Die Auswahl der richtigen Speicherlösung hängt von Faktoren wie Datenvolumen, Zugriffshäufigkeit und Sicherheitsanforderungen ab.

Beispiel: Ein Medienunternehmen speichert Videodateien auf Cloud-Speicher mit hoher Kapazität, um eine unkomplizierte Skalierung zu ermöglichen, sobald mehr Inhalte produziert werden. Zum Schutz vor Datenverlust werden die Daten regelmäßig gesichert.

Stammdatenmanagement (MDM).

Stammdatenmanagement konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass zentrale Geschäftsdaten wie Kunden- oder Produktinformationen korrekt, konsistent und im gesamten Unternehmen geteilt werden. So werden Duplikate und Fehler reduziert und eine einzige verlässliche Datenquelle für kritische Daten geschaffen.

Beispiel: Ein globaler Einzelhändler nutzt MDM, um einen einheitlichen und konsistenten Datensatz aller Produkte in seinen Filialen zu führen. So werden Fehler in Produktlisten reduziert und die weltweite Bestandsverwaltung verbessert.

Verwaltung von Big Data.

Da die Datenmengen im Laufe der Zeit immer weiter zunehmen, sind Big-Data-Management-Techniken unverzichtbar, um riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen – häufig einschließlich unstrukturierter oder teilstrukturierter Daten – zu verarbeiten und zu analysieren. Typischerweise werden dafür Technologien wie Data Lakes und spezielle Verarbeitungs-Frameworks verwendet.

Beispiel: Ein Tech-Unternehmen verwendet Big-Data-Management-Tools, um das Nutzerverhalten auf Millionen von Geräten zu analysieren. Das Unternehmen verarbeitet die Daten verteilt, wodurch es Erkenntnisse zu Benutzerpräferenzen gewinnen und Produktempfehlungen verbessern kann.

Cloud-Datenmanagement.

Da immer mehr Unternehmen ihre Daten in die Cloud migrieren, gewinnt das Cloud-Datenmanagement zunehmend an Bedeutung. Dazu gehört die Verwaltung von Daten in Cloud-basierten Umgebungen unter Nutzung der Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz der Cloud.

Beispiel: Ein Startup nutzt Cloud-Datenmanagement, um große Mengen an Kundendaten in Echtzeit zu speichern und zu verarbeiten. Dadurch kann das Unternehmen Cloud-Computing-Ressourcen nutzen, um in Zeiten hoher Nachfrage zu skalieren und die Betriebskosten in Zeiten geringer Auslastung gering zu halten.

Daten-Management mit Adobe Real-Time CDP.

Unternehmen, die sich nicht an neue Praktiken anpassen, riskieren in einer Welt, in der Daten ein entscheidender Wert sind, den Anschluss zu verlieren. Eine solide Daten-Management-Strategie gewährleistet, dass Daten organisiert und sicher sind und ihr volles Potenzial entfalten können, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen. Das Daten-Management entwickelt sich genauso schnell wie die Datentechnologie, daher müssen Unternehmen einen Plan für die Verwaltung großer Datenmengen entwickeln.

Statt einfach immer mehr Informationen zu sammeln, könnt ihr mit Daten-Management die Kontrolle zurückgewinnen und Mehrwert daraus ziehen. Effektives Daten-Management kann euch dabei helfen, eine Strategie zur Erfassung, Analyse und Nutzung von Informationen zu entwickeln, die eurem Unternehmen zugutekommt.

Wenn ihr bereit seid, loszulegen, seht euch die erweiterten Funktionen der Adobe Real-Time Customer Data Platform an. Adobe Real-Time CDP erfasst B2C- und B2B-Daten und führt sie zu Echtzeitprofilen zusammen, die für jeden Kanal aktiviert werden können.

Seht euch das Einführungsvideo zu Adobe Real-Time CDP an.

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/rtcdp