Was ist Datenmanagement?: Definition und Umsetzung

In der heutigen digitalen Welt haben Unternehmen immer mehr Daten zur Verfügung. Daten sind mittlerweile zu einer der wichtigsten Ressourcen geworden. Durch die Nutzung von Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Prozesse optimieren. Allerdings birgt der Umgang mit Daten auch Risiken. Deshalb ist ein effektives Datenmanagement unverzichtbar.

Definition des Datenmanagements

Das Datenmanagement bezeichnet den gezielten Umgang mit Daten innerhalb einer Organisation oder Institution. Es umfasst die Planung, Organisation, Steuerung und Überwachung aller Prozesse, die für die Erfassung, Speicherung, Aufbereitung, Analyse und Nutzung von Daten erforderlich sind. Dabei geht es vor allem darum, die Qualität und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten und somit eine effiziente und effektive Nutzung zu ermöglichen. Synonyme Begriffe für Datenmanagement sind beispielsweise Datenverwaltung, Datenpflege oder Datenhandling.

Bedeutung des Datenmanagements im Kontext der Digitalisierung

Die Digitalisierung hat einen enormen Einfluss auf die Art und Weise, wie Daten gesammelt, gespeichert, verarbeitet und genutzt werden. Die fortschreitende Digitalisierung bringt eine exponentiell wachsende Datenmenge mit sich, die für Unternehmen und Institutionen immer wichtiger wird. Das Datenmanagement spielt hierbei eine zentrale Rolle, um die Daten effektiv nutzen zu können. Eine gut strukturierte und gepflegte Datenbasis ist unverzichtbar für eine erfolgreiche Digitalisierung und ermöglicht eine optimale Nutzung von Daten für Geschäftsprozesse und Entscheidungsfindungen. Dabei kann auch von digitalem Datenmanagement gesprochen werden. Gleichzeitig hat die Digitalisierung auch Auswirkungen auf das Datenmanagement selbst, da neue Technologien und Prozesse in die Datenverarbeitung integriert werden müssen.

Ziele und Aufgaben des Datenmanagements

Die Ziele des Datenmanagements sind

die Sicherstellung der Datenqualität,
die effiziente und effektive Nutzung von Daten sowie
die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

Zu den Aufgaben des Datenmanagements gehören unter anderem

die Identifikation von Daten,
die Definition von Datenstandards und -richtlinien,
die Strukturierung und Klassifizierung von Daten,
die Datenspeicherung,
die Datenpflege sowie
die Datensicherheit.

Daten als Grundlage des Datenmanagements

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die im Datenmanagement berücksichtigt werden müssen. Hierzu gehören beispielsweise strukturierte Daten wie Tabellen und Datenbanken, unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder und Videos sowie semi-strukturierte Daten wie XML-Dateien. Die Daten können aus unterschiedlichen Quellen stammen, beispielsweise aus internen Systemen, aus externen Quellen oder aus Social-Media-Plattformen.

Strukturierung, Speicherung und Aufbereitung von Daten

Daten müssen strukturiert und aufbereitet werden, um sie sinnvoll nutzen zu können. Hierbei geht es unter anderem um die Standardisierung von Datenformaten, die Anreicherung von Daten mit Metadaten sowie die Entfernung von Dubletten und unvollständigen Datensätzen. Die Speicherung von Daten erfolgt in der Regel in Datenbanken, die je nach Art der Daten unterschiedlich strukturiert sind. Die Aufbereitung von Daten umfasst beispielsweise

die Aggregation von Daten,
die Analyse von Daten sowie
die Visualisierung von Daten.

Anforderungen an das Datenmanagement

An das Datenmanagement werden verschiedene Anforderungen gestellt. Dazu gehören unter anderem die Sicherheit der Daten, die Verfügbarkeit und Zugänglichkeit, die Integrität und Qualität der Daten sowie die Einhaltung von rechtlichen Vorschriften und Datenschutzbestimmungen. Zudem muss das Datenmanagement flexibel und skalierbar sein, um auf Änderungen in den Datenanforderungen und -bedürfnissen reagieren zu können. Auch eine gute Zusammenarbeit und Kommunikation zwischen den beteiligten Personen und Abteilungen sowie eine klare Datenstrategie sind wichtige Anforderungen an das Datenmanagement.

Arten und Teilbereiche des Datenmanagements

Das Datenmanagement umfasst verschiedene Teilbereiche, die im Folgenden näher erläutert werden.

Datenmodellierung

Die Datenmodellierung ist ein wichtiger Bestandteil des Datenmanagements und beschäftigt sich mit der Strukturierung von Daten. Dabei werden die Daten in einer bestimmten Form dargestellt, um sie später leichter verarbeiten zu können. Ein gängiges Modellierungswerkzeug ist die Entity-Relationship-Modellierung (ERM), die die Beziehungen zwischen verschiedenen Entitäten (z.B. Kund:innen und Bestellungen) darstellt.

Datenintegration

Unter Datenintegration versteht man den Prozess, verschiedene Datenquellen zusammenzuführen und zu harmonisieren, um sie später gemeinsam verarbeiten zu können. Hierbei können unterschiedliche Formate, Sprachen oder auch Datenstrukturen miteinander verknüpft werden.

Datenanalyse

Die Datenanalyse beschäftigt sich mit der Auswertung von Daten, um wertvolle Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Hierbei können unterschiedliche Analysemethoden, wie Data Mining, Machine Learning oder Business Intelligence eingesetzt werden, um Muster oder Trends zu erkennen.

Datenqualitätsmanagement

Das Datenqualitätsmanagement ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements und befasst sich mit der Sicherung und Verbesserung der Qualität von Daten. Hierbei werden verschiedene Maßnahmen ergriffen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig, aktuell und eindeutig sind.

Metadatenmanagement

Das Metadatenmanagement umfasst die Verwaltung von Metadaten, also Informationen über die Daten selbst. Hierbei werden verschiedene Informationen, wie Datentyp, Erstellungsdatum oder auch Datenschutzrichtlinien gespeichert und verwaltet.

Datenarchivierung

Die Datenarchivierung beschäftigt sich mit der langfristigen Speicherung von Daten. Hierbei werden die Daten auf speziellen Datenträgern oder in Cloud-Speichern gesichert, um sie auch nach langer Zeit noch zugänglich zu machen.

Datenschutz und Datensicherheit

Ein weiterer wichtiger Aspekt des Datenmanagements ist der Datenschutz und die Datensicherheit. Hierbei werden verschiedene Maßnahmen ergriffen, um sicherzustellen, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verlust geschützt sind. Dazu zählen beispielsweise Verschlüsselung, Zugriffsrechte oder auch Firewalls.

Funktionsweise und Prozess des Datenmanagements

Das Datenmanagement umfasst die Verwaltung und Organisation von Daten innerhalb einer Organisation. Der Prozess des Datenmanagements besteht aus mehreren Schritten, die darauf abzielen, die Datenqualität, -integrität und -verfügbarkeit zu gewährleisten. In der Regel umfasst der Prozess des Datenmanagements die Datenerfassung, -speicherung, -integration, -analyse und -verwaltung.

Um sicherzustellen, dass der Prozess des Datenmanagements effektiv und effizient gestaltet ist, sollte er klar definiert sein und klare Verantwortlichkeiten zuweisen. Es ist wichtig, dass die beteiligten Personen die Bedeutung von Daten verstehen und die Prozesse des Datenmanagements kontinuierlich überwachen, um sicherzustellen, dass sie den Anforderungen der Organisation entsprechen.

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Gestaltung des Prozesses des Datenmanagements ist die Auswahl geeigneter Tools und Technologien zur Unterstützung des Prozesses. Beispielsweise können Datenmanagement-Systeme, wie Datenbanken, Data Warehouses oder Datenlakes, verwendet werden, um Daten zu speichern und zu verwalten. Darüber hinaus können Analyse-Tools eingesetzt werden, um die Daten zu untersuchen und wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Insgesamt ist der Prozess des Datenmanagements ein kontinuierlicher und sich ständig weiterentwickelnder Prozess. Daher ist es wichtig, dass die Organisationen kontinuierlich in ihre Datenmanagement-Strategien investieren, um sicherzustellen, dass sie den sich wandelnden Anforderungen der Branche und den technologischen Fortschritten entsprechen.

Methoden des Datenmanagements

Es gibt verschiedene Methoden des Datenmanagements, wie z.B. Data Warehousing, Datenbankmanagement oder Big Data Analytics.

Data Warehousing

Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt, um sie für die Analyse nutzbar zu machen. Die Daten werden in einem zentralen Data Warehouse gespeichert und können von dort aus abgefragt und analysiert werden.

Datenbankmanagement

Hierbei werden Daten in Datenbanken organisiert und verwaltet. Durch eine systematische Strukturierung können Daten effektiv und effizient genutzt werden.

Big Data Analytics

Hierbei werden große Datenmengen mithilfe von speziellen Technologien und Methoden analysiert, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehört beispielsweise die Verarbeitung von unstrukturierten Daten wie Texten oder Bildern.

Bedeutung der Datenarchitektur für das Datenmanagement

Die Datenarchitektur spielt eine zentrale Rolle im Datenmanagement. Sie beschreibt, wie Daten innerhalb eines Unternehmens organisiert, strukturiert und verwaltet werden. Eine gut durchdachte Datenarchitektur kann dazu beitragen, Daten effektiver zu nutzen und die Datenqualität zu erhöhen.

Rechtliche Vorgaben

Es gibt verschiedene rechtliche Vorgaben, die beim Datenmanagement zu berücksichtigen sind, wie beispielsweise die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), das Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) oder das Urheberrecht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie diese Vorgaben einhalten und die Rechte der Betroffenen wahren.

Daten(bank)managementsysteme

Es gibt verschiedene Datenmanagementsysteme, wie z.B. relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken oder Content-Management-Systeme. Relationale Datenbanken sind am häufigsten eingesetzt und zeichnen sich durch eine tabellenbasierte Struktur aus. NoSQL-Datenbanken hingegen sind flexibler und eignen sich besonders für die Verarbeitung unstrukturierter Daten. Content-Management-Systeme ermöglichen die Verwaltung von digitalen Inhalten wie Texten, Bildern oder Videos.

Vorteile des Datenmanagements

Durch ein effektives Datenmanagement können Unternehmen eine höhere Datenqualität und Datenintegrität erreichen, die wiederum zu fundierten Entscheidungen beitragen können. Zudem können Kosten gesenkt werden, da Daten effizienter genutzt und redundante Daten vermieden werden. Auch die Automatisierung von Prozessen und die Optimierung von Geschäftsabläufen sind Vorteile, die sich durch ein gutes Datenmanagement ergeben. Schließlich können auch neue Geschäftsfelder durch die Nutzung von Daten erschlossen werden.

Probleme und Herausforderungen des Datenmanagements

Trotz der zahlreichen Vorteile, die das Datenmanagement bietet, gibt es auch einige Probleme und Herausforderungen, die bei der Umsetzung berücksichtigt werden müssen. Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die Datenqualität zu gewährleisten. Daten können veraltet, unvollständig oder fehlerhaft sein und müssen daher regelmäßig aktualisiert und bereinigt werden. Eine weitere Herausforderung ist der Datenschutz, insbesondere im Hinblick auf die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die strenge Anforderungen an die Speicherung und Verarbeitung personenbezogener Daten stellt.

Ein weiteres Problem ist die Komplexität der Daten. Wenn große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, kann es schwierig sein, eine einheitliche Struktur zu schaffen. Die Daten müssen in ein kohärentes Format gebracht werden, um effektiv genutzt werden zu können. Auch die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen kann eine Herausforderung darstellen, insbesondere wenn es um die Synchronisierung von Daten geht.

Schließlich kann auch der Mangel an geeigneten Tools und Infrastrukturen eine Herausforderung darstellen. Es ist oft schwierig, die richtigen Tools zu finden, die den Anforderungen des Unternehmens entsprechen. Auch die Sicherstellung einer ausreichenden Dateninfrastruktur kann herausfordernd sein, insbesondere wenn es um die Verarbeitung großer Datenmengen geht.

Trends des Datenmanagements

Das Datenmanagement befindet sich in einem ständigen Wandel, da sich die Anforderungen und Technologien im Laufe der Zeit ändern. Ein wichtiger Trend im Datenmanagement ist die zunehmende Verwendung von Cloud-basierten Lösungen. Cloud-basiertes Datenmanagement ermöglicht es Unternehmen, Daten sicher und kosteneffizient zu speichern und zu verarbeiten, ohne in eine teure Infrastruktur investieren zu müssen.

Ein weiterer wichtiger Trend ist die zunehmende Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Datenmanagement. KI und ML können genutzt werden, um Daten zu analysieren, Muster zu identifizieren und Prozesse zu automatisieren, um die Effizienz und Genauigkeit des Datenmanagements zu verbessern.

Tools des Datenmanagements

Es gibt eine Vielzahl von Tools und Software, die für das Datenmanagement eingesetzt werden können. Hier sind einige der bekanntesten aufgelistet:

Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS)

Diese Art von Datenbankmanagementsystemen organisiert Daten in Tabellen und ermöglicht es, die Daten effizient zu speichern, zu verwalten und zu verarbeiten. Bekannte RDBMS sind Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server und PostgreSQL.

NoSQL-Datenbankmanagementsysteme

Im Gegensatz zu RDBMS bieten NoSQL-Datenbanken eine flexible Datenstruktur, die sich besser für unstrukturierte Daten eignet. Beispiele für NoSQL-Datenbankmanagementsysteme sind MongoDB, Cassandra und Couchbase.

Data Warehouses

Ein Data Warehouse ist eine spezielle Art von Datenbank, die große Mengen von Daten aus verschiedenen Quellen sammelt und in einer zentralen Speicherumgebung organisiert. Diese Daten können dann analysiert werden, um Einblicke in Geschäftsprozesse und Kundenverhalten zu gewinnen. Bekannte Data Warehouse-Systeme sind Oracle Exadata, IBM Netezza, Amazon Redshift und Snowflake.

Data Lakes

Ein Data Lake ist ein Speicherbereich, in dem Rohdaten aus verschiedenen Quellen gesammelt und gespeichert werden. Im Gegensatz zum Data Warehouse wird die Datenstruktur im Data Lake nicht im Voraus definiert, sondern erst bei Bedarf erstellt. Data Lakes ermöglichen eine schnelle Verarbeitung von großen Datenmengen. Bekannte Data-Lake-Systeme sind Amazon S3, Microsoft Azure Data Lake und Google Cloud Storage.

Master Data Management (MDM)

MDM-Tools helfen Unternehmen bei der Verwaltung und Pflege von Stamm- und Kerngeschäftsdaten. Diese Art von Software kann dazu beitragen, Inkonsistenzen in Daten zu beseitigen und sicherzustellen, dass Geschäftsdaten genau, konsistent und vertrauenswürdig sind. Bekannte MDM-Tools sind Informatica MDM, IBM InfoSphere MDM und SAP Master Data Governance.

Die Wahl des geeigneten Datenmanagement-Tools hängt von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ab. Unternehmen müssen sicherstellen, dass das ausgewählte Tool ihre spezifischen Anforderungen an Datenzugriff, -verwaltung, -integration und -analyse erfüllt.

Umsetzung des Datenmanagements

Die Umsetzung des Datenmanagements erfordert eine umfassende Planung und eine klare Strategie. Hier sind einige Best Practices, die Unternehmen bei der Umsetzung des Datenmanagements berücksichtigen sollten:

Schaffen Sie eine Datenkultur

Unternehmen sollten eine Kultur schaffen, die die Bedeutung von Daten betont und Mitarbeitende dazu ermutigt, Daten zu sammeln, zu analysieren und zu teilen.

Entwickeln Sie eine klare Datenstrategie

Unternehmen sollten eine klare Datenstrategie entwickeln, die Ziele, Prioritäten und Vorgehensweisen für das Datenmanagement festlegt.

Investieren Sie in die richtigen Tools

Unternehmen sollten sicherstellen, dass sie über die richtigen Tools und Technologien verfügen, um Daten effektiv zu erfassen, zu speichern und zu analysieren.

Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden

Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügen, um Daten effektiv zu nutzen und zu analysieren.

Fördern Sie Zusammenarbeit

Unternehmen sollten eine Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen fördern, um sicherzustellen, dass Daten effektiv genutzt werden und dass alle Abteilungen Zugang zu den gleichen Daten haben.

Dienstleistungen für das Datenmanagement

Die erfolgreiche Umsetzung von maschinellem Lernen erfordert spezielle Kenntnisse in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung und Statistik. Es ist wichtig, dass die richtigen Datenquellen identifiziert und ausgewählt werden und dass die Datenqualität hoch genug ist, um genaue Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus müssen auch Aspekte wie Datenschutz und Ethik berücksichtigt werden. Die Zusammenarbeit mit einem professionellen Dienstleister kann dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen und sicherzustellen, dass die Umsetzung von maschinellem Lernen und somit des Datenmanagements erfolgreich ist.

Das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH ist ein Beispiel für einen professionellen Dienstleister, der Unternehmen dabei unterstützen kann, ihre Datenmanagementprozesse zu optimieren und die Umsetzung von maschinellem Lernen erfolgreich zu gestalten. Das IPH bietet eine breite Palette an Dienstleistungen im Bereich des Datenmanagements, einschließlich Potenzialanalysen auf Datenbasis, Entwicklung von Datenstrategien, Vermittlung von Datenverständnis und -aufbereitung und Durchführung von Data Mining bzw. Machine Learning-Projekten. Darüber hinaus kann das IPH auch bei der Auswahl von Datenmanagementtools und -softwares und der Schulung von Mitarbeitenden unterstützen.

Datenmanagement – neben maschinellem Lernen ein wichtiger Bereich von Data Science