Bücherregal symbolisiert Glossar

YAVEON  »  Glossar  »

Datenmanagement

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement meint die Erfassung, Speicherung und Nutzung von Daten auf eine sichere, effiziente und günstige Weise, um Unternehmen eine gute Grundlage für Entscheidungen an die Hand zu geben.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Datenmanagement erfüllt zahlreiche Funktionen. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um folgende:

  • Optimale Datennutzung

    Mittels Datenmanagement erhalten Unternehmen die Möglichkeit, vollständig auf Daten zuzugreifen. Sie können herangezogen werden, um Entscheidungen optimal zu treffen und interne wie externe Geschäftsprozesse zu organisieren.

  • Prozessoptimierung

    Indem Unternehmen dank Datenmanagement Daten umfassend einsehen, lassen sich Probleme schneller identifizieren und beheben. Mehr zu Prozessoptimierung.

  • Daten im Griff

    Ein gutes Management von Unternehmensdaten stellt sicher, dass der Überblick über die Menge an Daten nicht verloren geht. Besonders wichtig ist das für ein übersichtliches und zuverlässiges Stammdatenmanagement.

  • Vorausschauende Planung

    Effizientes Datenmanagement liefert umfassende Einblicke in Organisationen und ermöglicht es so, Planungen vorausschauend sowie zielsicher umzusetzen.

  • Passgenaue Erkenntnisse

    Unternehmen, die auf strukturierte und vollständige Daten zugreifen, nutzen sie, um verschiedene Geschäftsprozesse effizienter umzusetzen. Beispiele dafür sind zielgruppenspezifische Werbung, Schutz kritischer Informationen sowie Einhalten von Compliance-Standards und niedrigere Betriebskosten, da keine unnötigen Speicher anfallen.

  • Weniger Datensilos

    Ein einheitliches Datenmanagement stellt sicher, dass unternehmensweit auf einen gemeinsamen Datensatz zugegriffen wird – einen “Sinlge-Point-of-Truth".

Welche Datenquellen gibt es in Unternehmen?

Typische Datenquellen in Unternehmen sind:

Welche Aufgaben gehören zum Datenmanagement?

Die wesentlichen Aufgaben des Datenmanagements sind:

  1. Daten erstellen sowie aktualisieren und Zugriff darauf ermöglichen
  2. Datenspeicherung sowohl On-Premises als auch in der Cloud
  3. Back-ups, falls Daten verloren gehen
  4. Anwenden der Daten in Apps und Datenanalysen
  5. Datenschutz und Sicherheit gewährleisten
  6. Datenarchivierung und -vernichtung den rechtlichen Vorgaben entsprechend

Was ist der Unterschied zwischen Data Warehouse und Data Lake?

Ein Data Lake meint einen Pool, der mit Rohdaten gefüllt ist, für die bislang keine feste Verwendung definiert wurde. Durch den Aufbau der aktuellen Systeme und die mögliche Rechenleistung können die Rohdaten gezielt und performant nach Bedarf genutzt werden. Das Data Warehouse hingegen ist eine Sammelstelle für solche Daten, denen bereits ein Zweck zugewiesen wurde und die aus unterschiedlichen Content-Systemen vereint werden. Für die Verarbeitung setzen Data Warehouses auf den ETL-Prozess – Extract, Transform, Load.

Ihr Weg zu hochwertigen Daten für fundierte Entscheidungen

Täglich müssen Sie wichtige Entscheidungen treffen. Die beste Hilfestellung: eine gute Datenbasis. Wie Sie diese erreichen? Mit einem Data Warehouse.

Vorschaubild Data Warehouse Whitepaper

Was sind die Herausforderungen von Datenmanagement?

  • 1. Zu viele Daten:

    Häufig stehen Unternehmen vor der Herausforderung, die eigene Datenflut zu managen. Daher sollten sie bei der Einführung von Systemen zum Datenmanagement die Anzahl der vorhandenen Daten berücksichtigen und bei Bedarf auf Big Data-Modelle zurückgreifen.

  • 2. Daten vereinen:

    Daten sind in den verschiedenen Bereichen in Unternehmen häufig isoliert abgelegt, sodass die Abteilungen mit unterschiedlichen Datensätzen arbeiten. Die Herausforderung für ein ganzheitliches Datenmanagement besteht darin, die Informationen zu vereinen.

  • 3. Unstrukturierte zu strukturierten Daten umwandeln:

    Um Daten sinnvoll mit Datenmanagement handhaben und beispielsweise Auswertungstools nutzen zu können, müssen unstrukturierte zunächst in strukturierte Daten umgewandelt werden.

  • 4. Datenkultur etablieren:

    Um Datenmanagement umfassend und erfolgreich zu implementieren, müssen Unternehmen eine umfassende Datenkultur etablieren. Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sollten von Anfang an einbezogen werden, um ein möglichst gutes Verständnis und maximale Akzeptanz zu erzielen.

  • 5. Daten konstant verwalten:

    Umfassendes Datenmanagement ist nur möglich, wenn im Unternehmen eine konstante Datenspeicherung erfolgt.

Was sind Best Practices fürs Datenmanagement?

  • Datenmanagementplan erstellen: Ein Datenmanagementplan gewährleistet, dass Angaben zur Nutzung der Daten, der Zugriff darauf, deren Archivierung und Verantwortlichkeiten festgelegt sind. Meist umfasst er folgende Punkte:
    • Welche Dateiformate werden bevorzugt?
    • Konventionen für Namen
    • Zugriffe
    • Back-ups und Archivierung
    • Partner sowie die Vertragsbedingungen und Serviceumfänge
    • Umfassende Dokumentation
  • Speicherung von Daten: Ein Ansatz zur Speicherung der Daten ist wesentlicher Bestandteil, um Daten effizient zu verwalten. Sicherheit, Back-ups sowie eine funktionierende Dokumentation stehen im Fokus.
  • Teilen der Daten: Die gehandhabten Daten sollten nur mit den richtigen Personen geteilt werden. Um die Reichweite festzulegen, helfen Fragen wie:
    • Wer ist Eigentümer der Daten?
    • Lassen sich die Daten kopieren?
    • Haben sich alle beteiligten Personen zum Teilen der Daten bereiterklärt?
    • Wer hat wann Zugriff auf die Daten?
  • Daten über Ermittlungsebene identifizieren: Eine Entwicklungsebene ermöglicht es berechtigten Personen, Datensätze zu suchen, die Daten zu nutzen und auszuwerten.

Welche Software dient für Datenmanagement?

Um Datenmanagement zielgerichtet, effizient und sicher zu gestalten, hilft Software. Passende Lösungen versprechen eine unkomplizierte Umsetzung sowie Sicherheit und Überblick. Typische Tools sind:

Daten mit den richtigen Tools übersichtlich und sicher managen

Die Datenmenge in Unternehmen wächst, Aufwand und Chaos nehmen zu. Egal, ob ERP, DMS oder Data Warehouses, wir haben die passende Lösung für mehr Überblick in Ihrem Unternehmen. Jetzt mehr erfahren!

Dokumente in einer Schublade, die aus einer Wolke herauskommen

Wie sieht die Zukunft für Datenmanagement aus?

Die Arbeitswelt verändert sich. Standortunabhängiges Arbeiten wird immer wichtiger werden. Gleichzeitig wächst die Menge an zu verarbeitenden Daten. Datenmanagement wird in der Zukunft eine immer zentralere Rolle spielen und kann als Weichensteller für ein langfristig erfolgreiches Unternehmen fungieren.

Inhalte

    Beitrag teilen

    Autor

    Vom ERP über Power BI bis zur Power Platform: Sebastian kennt die Lösungen bis ins Detail und weiß genau, in welcher Kombination sie das größte Potenzial entfalten. Mit viel Know-how, Gespür und Freude am Erklären vermittelt er Kundinnen und Kunden das nötige Wissen. Ein echter Presaler aus Leidenschaft!

    Weitere interessante Beiträge

    Reklamationsmanagement

    Reklamationsmanagement sind alle Maßnahmen, mit denen Unternehmen auf Reklamationen reagieren.

    Low Code

    Was ist Low-Code und wo wird Low-Code-Technologie angewendet? Definition, Funktionsweise und mehr. Jetzt informieren!

    Predictive Maintenance

    Predictive Maintenance wertet Maschinen- und Produktionsdaten aus, um Maschinen proaktiv warten und Ausfallzeiten reduzieren zu können.

    Unser Quartalsupdate

    Langweilige Newsletter, die sich lesen wie Werbung? Braucht man nicht. Stattdessen gibt es unser Quartalsupdate:

    Newsletter abonnieren

    © 2024 - YAVEON | All rights reserved

    Nach oben