Daten-Management – Definition, Arten, Herausforderungen und mehr.

Unternehmen ertrinken förmlich in Daten und Führungskräfte haben die Aufgabe, die beste Strategie zu Verwaltung dieser Datenflut zu bestimmen. Da sich Entscheidungstragende für die Schaffung von Werten immer mehr auf immaterielle Assets verlassen, sind fundierte Daten-Management-Kenntnisse erforderlich, um eine Strategie zu entwickeln, mit der Daten zum Vorteil des Unternehmens erfasst, analysiert und verwendet werden können.

In diesem Leitfaden lernt ihr die Grundlagen des Daten-Managements kennen und erhaltet Tipps, mit denen ihr die Erfassung, Analyse, Verwendung und Verwaltung eurer Daten verbessern könnt. Am Ende werdet ihr in der Lage sein, eure eigene Datenstrategie zu entwickeln und damit sicherzustellen, dass euer Unternehmen die Daten optimal einsetzt.

Konkret behandeln wir folgende Themen:

• Was ist Daten-Management?
• Vorteile von Daten-Management
• Arten von Daten-Management
• Herausforderungen beim Daten-Management
• Best Practices beim Daten-Management
• Daten-Management-Software
• Euer Einstieg in die dynamische Welt des Daten-Managements

Was ist Daten-Management?

Daten-Management bezeichnet den Prozess, mit dem Unternehmen Daten erfassen, organisieren und verwenden. Ziel des Daten-Managements ist es, die Anforderungen an Effizienz und Organisation in einem Unternehmen gegen die ebenso wichtigen Anforderungen bezüglich Sicherheit und Kostenersparnis abzuwägen.

Statt den Umgang mit Informationen einzelnen Mitarbeitenden oder Abteilungen zu überlassen, werden bei einem Daten-Management-Ansatz offizielle Richtlinien und Workflows eingerichtet, um einen konsistenten Standard im gesamten Unternehmen zu etablieren. Dies erleichtert es den Unternehmen, ihre Daten optimal und im jeweils benötigten Umfang einzusetzen.

Vorteile von Daten-Management.

Daten-Management ist wichtiger als je zuvor. Unternehmen müssen Terabyte von Informationen über ihre Kundschaft und ihre Produkte bewältigen. Ohne Daten-Management haben sie jedoch kein Framework, mit dem sie diese Daten sinnvoll nutzen können. So werden Zeit, Ressourcen und wichtige Daten verschwendet, mit denen die Betriebsabläufe verbessert werden könnten.

Mit effektivem Daten-Management können Unternehmen aus Rohdaten wertvolle Erkenntnisse gewinnen, mit denen sie Umsatz generieren und mit weniger Aufwand einen höheren Wert aus den Daten ziehen können. Unternehmen, die in Daten-Management investieren, genießen eine Reihe von Vorteilen.

1. Sichtbarkeit. Welche Informationen stehen im ganzen Unternehmen zur Verfügung? Daten-Management führt alle Datenquellen zu einem Feed zusammen. So erhaltet ihr einen umfassenden Blick auf und optimale Kontrolle über eure Daten in einer einzigen Gesamtübersicht.
2. Zuverlässigkeit. Wie zuverlässig sind eure Daten tatsächlich? Beauftragt nicht eure Mitarbeitenden, alle Informationen zu sichten und herauszufinden, welche korrekt sind und welche nicht. Mit Daten-Management könnt ihr die Zuverlässigkeit sicherstellen und die Time-to-Value verkürzen.
3. Sicherheit. Unverwaltete Daten sind ein ernstes Sicherheitsrisiko. Durch Daten-Management erhaltet ihr Kontrolle über eure Daten und könnt sie besser vor nicht autorisierten Zugriffen schützen. Kaum eine Methode ist besser geeignet, um euch den Ärger zu ersparen, den Datenschutzverletzungen bedeuten.
4. Skalierbarkeit. Zum Glück muss euer Unternehmen seine Daten nicht manuell verwalten. Mit Daten-Management-Lösungen könnt ihr die Verwaltung der Daten automatisch und im benötigten Umfang erledigen. So könnt ihr die Konsistenz und Sicherheit der Daten im gesamten Unternehmen gewährleisten.
5. Rentabilität. Auf Basis von Daten kann euer Unternehmen rentabler arbeiten, aber nur, wenn ihr sie optimal einsetzt. Mit Daten-Management erhaltet ihr wertvolle Erkenntnisse für euer Unternehmen und könnt damit profitablere Entscheidungen treffen.
6. Transparenz. Studien belegen, dass 70 % der Verbraucherinnen und Verbraucher kein Vertrauen in Unternehmen haben, die ihre persönlichen Daten verkaufen oder nutzen. Ihr benötigt Zeit, um Vertrauen bei der Kundschaft aufzubauen, aber Transparenz hinsichtlich eurer Nutzung von Kundendaten kann euch diese Aufgabe erleichtern. Wenn ihr der Kundschaft eure Datenrichtlinien mitteilt, stellt sie euch ihre Daten eher bereit und fasst Vertrauen in euch.
7. Konsistenz. Inkonsistente Informationen können zu Missverständnissen führen. Mit Daten-Management erhalten alle Beteiligten am selben Ort einen einheitlichen, zentralen Blick auf eure Rohdaten.
8. Compliance. Unternehmen müssen Verbraucherinnen und Verbrauchern die Kontrolle über deren Daten übertragen. Mit Daten-Management könnt ihr sicherstellen, dass ihr stets konform mit Datenschutzrichtlinien wie der DSGVO, CCPA und anderen handelt. So könnt ihr kostspielige Bußgelder vermeiden und gleichzeitig eure Kundenbeziehungen verbessern.

Arten von Daten-Management.

Jedes Unternehmen ist anders, daher gibt es zahlreiche unterschiedliche Methoden für die Verwaltung von Daten. Jede Organisation kann sich grundsätzlich ihren eigenen Mix aus Daten-Management-Verfahren zusammenstellen. Die folgenden Methoden sind jedoch die gängigsten:

1. Daten-Pipelines.

Eine Daten-Pipeline ist ein Pfad, über den Informationen zwischen zwei oder mehr Systemen im Unternehmen automatisch übertragen werden. Beispielsweise könntet ihr eure Sales-Enablement-Software mit eurer Website-Analyse-Lösung verknüpfen, um eure Lead-Profile aufzustocken. Manchmal verändert oder erweitert die Daten-Pipeline eure Daten während der Übertragung, die Rohdaten können aber auch unverändert übermittelt werden.

2. ETL (Extraktion, Transformation, Ladevorgang).

ETL-Prozesse sind eine bestimmte Art von Daten-Pipeline. Dabei werden Daten aus einer Datenbank extrahiert, durch Formatierung transformiert und zur Speicherung an einen neuen Standort geladen. Der Vorteil von ETL ist, dass Daten aus mehreren Quellen extrahiert und in einer einzigen Lösung gespeichert werden können.

3. Datenarchitektur.

Alle Datenstrategien beginnen mit einer Architektur. Mit einer Datenarchitektur konzipiert ihr den Fluss der Informationen durch eure Systeme. Dies ist ein formaler Prozess, der euch die Verwaltung des Datenflusses über eine stabile Datenstruktur erleichtert. Er erstreckt sich von der Speicherung über die Nutzung bis zur Compliance.

4. Datenmodellierung.

Datenmodelle sind anschauliche Diagramme, die den Fluss der Daten durch ein System abbilden. So kann euer Team den Datenfluss innerhalb eines Systems oder zwischen verschiedenen Systemen besser verstehen. In der Regel erstellen Unternehmen mehrere Datenmodelle für ihre verschiedenen Systeme.

5. Datenkataloge.

In Datenkatalogen werden Daten basierend auf Backend-Informationen, den sogenannten Metadaten, gespeichert und organisiert. Mit einem Datenkatalog werden wichtige Informationen suchbar, damit ihr sie schnell auffinden könnt. Unternehmen können beispielsweise Inventar-Informationen in einem Datenkatalog speichern und Einträge mit Tags kennzeichnen, damit Produktinformationen einfacher gefunden werden können.

6. Data Governance.

Data Governance ist der Regelsatz, mit dem ihr Daten standardisiert. Dies erhöht die Datenqualität und Daten-Compliance. In der Regel gibt es in Unternehmen ein mit Data Governance betrautes Team, das die Rechenschaftspflicht des Unternehmens erfüllt und Richtlinien bei Bedarf aktualisiert.

7. Datensicherheit.

Datensicherheit hat zum Ziel, eure Informationen vor Missbrauch, Diebstahl und nicht autorisiertem Zugriff zu schützen. Dies wird in der Regel von IT-Fachleuten übernommen, die Richtlinien für Software, Datenzugriff, Backups, Speicher usw. erstellen.

8. Andere Arten von Daten-Management.

Daten liegen in vielfältigen Formen vor, daher können Unternehmen die Richtlinien zur Datenverwaltung für ihre individuellen Anforderungen maßschneidern. Alternative Arten von Daten-Management sind zwar seltener, viele Unternehmen lassen sie aber zusätzlich in ihren Mix einfließen, um einen ganzheitlicheren Ansatz umzusetzen:

• Verwaltung des Datenlebenszyklus. Jedes Datenfragment durchläuft seinen eigenen Lebenszyklus in eurem Unternehmen. Bei der Verwaltung des Datenlebenszyklus werden die Daten von der Erfassung bis zur Löschung anhand von Richtlinien für jede Phase im Lebenszyklus überwacht.
• Datenverarbeitung. Rohdaten sind weder verwertbar noch hilfreich. Durch Datenverarbeitung werden diese Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse übersetzt.
• Datenintegrationen. Wenn ihr Daten aus mehreren Quellen nutzt, könnt ihr diese unterschiedlichen Informationen mithilfe von Integrationen an einem Ort zusammenführen.
• Datenmigration. Wenn ihr ein Upgrade eurer Datenbanklösung durchführt, müsst ihr Daten an einen neuen Ort verschieben. Mit dem Prozess der Datenmigration könnt ihr bestehende Informationen in eine neue Lösung verschieben und dabei Fehler und Formatierungsprobleme minimieren.
• Datenspeicherung. Dies ist der Prozess zum sicheren Speichern von Daten. Manche Unternehmen speichern Daten in physischen Dateien, andere in der Cloud.

Einige Unternehmen kommen mit nur wenigen Arten von Daten-Management aus, während andere viele oder alle der hier angegebenen Arten benötigen können. Bewertet den Nutzen dieser Strategien und stellt den für euer Team am besten passenden Mix zusammen.

Herausforderungen beim Daten-Management.

Daten-Management bietet Unternehmen bewährte Vorteile, die Umsetzung ist jedoch nicht so einfach. Die heutige Geschäftswelt ist schnelllebig und die stetig wachsende Menge verfügbarer Daten erschwert es zusätzlich, deren wahren Wert nutzbar zu machen.

Die folgende Liste enthält einige der häufigsten Herausforderungen beim Daten-Management, es gibt jedoch sicher noch weitere:

• Fehlende Datenerkenntnisse. Unternehmen können mehr Informationen erfassen als je zuvor, aber bei Volumen von mehreren Terabyte kann es schwierig werden, die Daten zu sichten, Trends zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Aufrechterhaltung der Performance von Daten-Management. Je mehr Informationen in der Datenbank gespeichert werden, desto schwieriger ist es, eine angemessene Performance zu gewährleisten. Die Herausforderung besteht darin, im benötigten Umfang für maximale Datenintegrität zu sorgen, ohne die Qualität zu beeinträchtigen.
• Compliance mit wechselnden Datenanforderungen. Die stetig im Wandel befindlichen Compliance-Anforderungen erschweren es Unternehmen, eine Daten-Management-Strategie festzulegen. Kaum habt ihr Compliance erzielt, werden eure bisherigen Daten-Management-Verfahren durch neue Anforderungen unbrauchbar. Und als ob das nicht genug wäre, müssen sich international agierende Unternehmen an ein kompliziertes Gewirr aus internationalen, nationalen und lokalen Vorschriften halten.
• Problemlose Datenverarbeitung und -konvertierung. Rohdaten an sich haben normalerweise keinen großen Wert. Die Verarbeitung und Konvertierung in die für Analysen geeigneten Formate machen Daten besser nutzbar. Doch dies kann schwierig sein, insbesondere im großen Umfang.
• Effektive Speicherung von Daten. Data Warehouses können Daten speichern, doch nicht selten speichern Unternehmen ihre Informationen in mehreren Warehouses oder Data Lakes. Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler müssen die Daten möglicherweise neu formatieren, um sie analysieren zu können, aber diese Analysen können durch das Speicherformat eingeschränkt sein. Außerdem kann es aufgrund von Sicherheitsaspekten schwierig für die Unternehmen werden, Daten effektiv in der Cloud zu speichern.
• Kontinuierliche Optimierung der Agilität und der Kosten. Datenspeicherung hat ihren Preis. Je mehr Daten ihr speichert, desto mehr müsst ihr bezahlen. Und große Datenmengen können die Agilität eurer Unternehmensdaten beeinträchtigen. Eure IT-Abteilung muss die Agilität dieser Daten managen und dabei stets die Kosten im Blick haben.
• Werthaltige Nutzung neuer Analysen und Daten. Je größer die von euch erfassten Datenvolumen werden, desto schwieriger wird es, aus der Flut von Informationen eine Bedeutung abzuleiten. Unternehmen ohne geeignete Daten-Management-Lösungen laufen Gefahr, die potenziellen Erkenntnisse aus neuen Analysen und Daten zu übersehen.
• Integration isolierter Datenbanken. Die meisten Daten-Management-Plattformen laden Informationen aus mehreren Quellen. Die Zusammenführung der Daten in einem Repository ist hilfreich, bringt aber auch Probleme mit sich. Nicht alle Speicher- oder Software-Lösungen lassen sich nahtlos miteinander integrieren. Und Integrationsprobleme können zu fehlerhaften, unvollständigen oder falsch formatierten Daten führen, wodurch die Zuverlässigkeit und die Produktivität beeinträchtigt werden.
• Mitarbeiterschulung. Trotz allen Know-hows eurer Mitarbeitenden ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie nicht die Fähigkeiten besitzen, alle Aspekte des Daten-Managements zu bewältigen. Unternehmen müssen entweder neue Fachkräfte mit den entsprechenden Kompetenzen einstellen oder Daten-Management-Schulungen für ihre bestehenden Teams durchführen. Dies erfordert Zeit und Aufwand, was sich negativ auf eure Time-to-Value auswirken kann.

Best Practices beim Daten-Management.

Daten-Management hat unbestritten seine Herausforderungen, doch Unternehmen können die Auswirkungen dieser Schwierigkeiten abschwächen, indem sie Best Practices einsetzen. Im Folgenden stellen wir euch einige Best Practices vor, die eurem Unternehmen den Einstieg erleichtern:

• Definiert klare Unternehmensziele. Euer Unternehmen erfasst enorme Informationsmengen, zu deren Verwaltung ihr eine Strategie benötigt. Schließlich hat nicht jedes einzelne Datenfragment einen Nutzen für euer Team. Deshalb ist es wichtig, klare Unternehmensziele festzulegen, auf die euer Daten-Management-Team hinarbeiten kann. Wenn es zum Beispiel euer Ziel ist, die Kundenabwanderung zu reduzieren, welche speziellen Daten sind dann am nützlichsten? So könnt ihr eure Daten-Management-Maßnahmen auf die relevantesten KPIs fokussieren, um eure Zeit und eure Ressourcen optimal zu nutzen.
• Erstellt eigene Daten-Management-Prozesse. Damit ihr Daten-Management bestmöglich nutzen könnt, benötigt euer Team ein genehmigtes Playbook, nach dem es seine Daten-Management-Verfahren ausrichten kann. Ihr müsst dokumentierte Prozesse erstellen, mit denen die Erfassung, Organisation, Nutzung und Analyse von Daten in eurem Unternehmen kontrolliert werden. Arbeitet mit mehreren Stakeholdern in eurer Organisation zusammen, um effiziente, konforme und sichere Daten-Management-Verfahren zu gewährleisten.
• Legt den Fokus auf Datenqualität. Euer Unternehmen muss genügend Daten erfassen, um Trends zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Aber es gibt auch so etwas wie zu viele Daten. Wenn ihr jede Menge unnützer und fehlerhafter Informationen erfasst, lenkt dies euer Team nur ab. Setzt stattdessen Standards für die Datenqualität. Stellt zum Beispiel sicher, dass alle Rohdaten automatisch den korrekten Feldern in eurer Speicherlösung zugeordnet werden. Möglicherweise müsst ihr auch Tools zur Datenprüfung einrichten, damit ihr die Richtigkeit der Kundeninformationen gewährleisten könnt.

• Findet die passende Software. Manuelles Daten-Management ist unmöglich. Dies gilt für kleine und mittlere Unternehmen wie für große Konzerne gleichermaßen. Ihr braucht in jedem Fall die passenden Technologie-Plattformen für eure Datenstrategien. Nutzt beispielsweise Daten-Management-Lösungen, mit denen ihr eure Cross-Channel-Kundenprofile in Echtzeit einsehen könnt.
• Speichert eure Daten. Euer Team kann Daten nicht optimal einsetzen, wenn sie nicht in organisierter Form gespeichert wurden. Erstellt Richtlinien zur Erfassung und Organisation von Daten in eurem Unternehmen. Die meisten Unternehmen speichern ihre Daten in einem Data Warehouse, einem Data Lake oder in der Cloud. Für Backups und Notfallwiederherstellungen hat es sich bewährt, Daten sowohl vor Ort als auch in der Cloud zu speichern. Sorgt dafür, dass alle im Team Zugriff auf die gespeicherten Daten haben. So könnt ihr nahtlos weiterarbeiten, wenn ein Mitglied das Team verlässt.
• Räumt den richtigen Personen den Zugriff auf die Daten ein. Natürlich muss euer Daten-Team auf die Daten zugreifen können. Das heißt aber nicht, dass jede Person dieselben Berechtigungen benötigt. Sollten die Zugangsdaten eines Mitarbeitenden einer Hackerin oder einem Hacker in die Hände fallen, wäre es äußerst ungünstig, wenn der Mitarbeiter-Account ungehinderten Zugriff auf die Daten hätte. Zugriffsverwaltung ist eine Best Practice für Sicherheit, aber auch eine Best Practice beim Daten-Management, da eure Daten organisiert bleiben und sichergestellt wird, dass euer Team eine angemessene Datenzugriffsstufe besitzt.

Daten-Management-Software.

Alle Unternehmen müssen Richtlinien für das Daten-Management etablieren, aber mit Richtlinien alleine könnt ihr die großen Datenmengen in eurer Organisation nicht verwalten. Ihr benötigt den passenden Mix aus Daten-Management-Software im Technologie-Stack, damit ihr diese Daten effektiv und im benötigten Umfang nutzen könnt.

Daten-Management schützt eure Daten und sorgt dafür, dass euer Team produktiv und ohne Sicherheitsbedenken arbeiten kann. Gute Daten-Management-Software kann euch dabei helfen, diese Aufgaben zu automatisieren, um Ineffizienzen und Verluste zu minimieren.

Unternehmen können aus mehreren unterschiedlichen Daten-Management-Lösungen wählen. Im Folgenden lernt ihr die häufigsten Arten von Software zur Verwaltung von Daten kennen:

1. Stammdaten-Management-Software. Diese Lösungen bieten ein bisschen von allem: von der Datenerfassung über die Prüfung bis zur Organisation der Daten. Stammdaten-Management-Software lädt Daten aus allen euren Informationsquellen in eine einheitliche Ansicht. Mit diesen Lösungen erzielt ihr eine bessere Sichtbarkeit und könnt sicherstellen, dass eure Daten korrekt und umsetzbar sind.
2. Speicher-Management-Software. Datenspeicherung kann teuer und kompliziert sein. Zum Glück gibt es Speicher-Management-Software, mit der Unternehmen die Kontrolle über ihre Informationen zurückgewinnen können. Mit einer Speicher-Management-Lösung findet ihr die für euch besten Wege zur Speicherung eurer Daten, sei es vor Ort, in der Cloud oder mit einer Hybridlösung.
3. Integrations-Software. Mit hoher Wahrscheinlichkeit muss euer Unternehmen verschiedene Lösungen für die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten miteinander vernetzen. Allerdings arbeiten nicht alle diese Lösungen von vorne herein gut zusammen, weshalb viele Unternehmen Integrations-Software anschaffen. Nutzt diese Möglichkeit, um eure Daten-Management-Lösungen so nahtlos wie möglich zu integrieren.

Euer Einstieg in die dynamische Welt des Daten-Managements.

Daten-Management wandelt sich im selben Tempo wie die Datentechnologie. Nichts ist in Stein gemeißelt, aber Unternehmen müssen unbedingt einen Plan zur Verwaltung der enormen Datenmengen ausarbeiten.

Statt einfach immer mehr Informationen zu erfassen, die ihr aber nicht optimal nutzen könnt, solltet ihr Daten-Management einsetzen, um die Kontrolle über eure Daten zu gewinnen und sie werthaltig verwenden zu können. Daten-Management ermöglicht euch die Entwicklung einer Strategie für die ordnungsgemäße Erfassung, Analyse und Nutzung von Informationen zum Vorteil eures Unternehmens.

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