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.
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.
