Daten stellen einen wichtigen Vermögenswert für Unternehmen dar. Um das Potenzial der Daten optimal nutzen zu können, ist gutes Datenmanagement unumgänglich. In diesem Blog-Beitrag wollen wir die Herausforderungen von Datenmanagement aufzeigen und Best Practices vorstellen, wie Unternehmen den größten Mehrwert aus ihren Daten generieren können.

Datenmanagement als Wettbewerbsvorteil

Unter dem Begriff Datenmanagement wird die Erstellung, Pflege, Sicherung und Nutzung von Daten zusammengefasst. Innerhalb eines Unternehmens werden alle Elemente des Informationskreislaufs miteinander verbunden. Ziel ist es, dass die Mitarbeiter auf korrekte, aktuelle Daten Zugriff haben und diese nutzen können.

Je besser die Daten verwaltet werden, desto effektiver können die verschiedenen Teams miteinander interagieren und desto schneller können Entscheidungen getroffen werden, die nicht zuletzt die Grundlage für neue Geschäftsmodelle bilden. Ein gutes und professionelles Datenmanagement ist daher ein entscheidender Wettbewerbsvorteil.

Grundlagen des Datenmanagements: Datenanlage, Qualitätssicherung und Verarbeitung

Für ein effektives Datenmanagement empfiehlt sich eine koordinierte Herangehensweise. Nicht nur die Stammdatenverwaltung, sondern auch eine umfassende Qualitätskontrolle und sinnvolle Strukturierung der Daten sind wichtig.

Stammdatenverwaltung – die Basis für wirksame Entscheidungen

Kern des Datenmanagements ist die Stammdatenverwaltung. Diese stellt sicher, dass Unternehmen ihre Entscheidungen einer einzigen, korrekten Datenbasis zugrunde legen. Aus allen vorhandenen Quellen werden die Informationen zentral zusammengeführt. Dabei sind die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten elementar.

Qualitätsmanagement – Sicherstellung von einheitlichen, korrekten Daten

Um die Qualität der Daten zu gewährleisten, müssen diese überprüft werden. Dazu gehören beispielsweise die Suche und Korrektur von doppelten oder falschen Einträgen. Die Bearbeitung der Daten erfolgt auf der Grundlage von Datenmanagementrichtlinien.

Data-Warehousing – Strukturierung der Datenmassen

Unternehmen generieren tagtäglich enorm viele Daten. Damit diese effektiv genutzt werden können, ist neben der Qualität auch die Strukturierung von Bedeutung. Durch ein Data-Warehouse-Management wird die Infrastruktur zur Verfügung gestellt, um die gesammelten Informationen zu speichern, zu aggregieren, zu analysieren und sinnvoll weiterzubearbeiten.

Datenmenge, fehlende Erfahrung und Wissens-Silos als Herausforderung

Für viele Betriebe stellt die Umsetzung eines Datenmanagements eine Herausforderung dar. Die große Anzahl der bereits im Unternehmen befindlichen Daten und der tägliche Zuwachs führen zu Überforderung. Die Problematik wird durch sogenannte ROT-Daten (Redundant, Obsolete, Trivial) erschwert. Das bedeutet, dass im Betrieb viele Doubletten und überflüssige Informationen gespeichert sind. Damit wird zum einen wertvoller Speicherplatz belegt, zum anderen aber auch der Überblick und Fokus auf die bedeutenden Daten erschwert.

Darüber hinaus bestehen in vielen Unternehmen interne Wissens-Silos. Daten werden nicht zentral abgelegt, sondern stehen nur einzelnen Mitarbeitern zur Verfügung. Häufig sind dadurch nicht alle Informationsquellen bekannt. In der ersten Implementierungsphase des Datenmanagements gilt es daher, alle Quellen und Ablageorte zu identifizieren. Ziel ist es, diese miteinander zu verbinden und die Daten somit dem gesamten Unternehmen zur Verfügung zu stellen.

Eine weitere Herausforderung sind fehlendes Fachwissen und Erfahrung im Bereich Datenmanagement. Entsprechend qualifizierte Mitarbeiter sind in vielen Betrieben nicht vorhanden. Daher lohnt sich die Einbeziehung von erfahrenen Fachkräften und Experten. Diese können die Situation im Unternehmen analysieren und gezielt bei der Erstellung eines Konzepts unterstützen. In diesem wird festgelegt, auf welche Weise und nach welchen Kriterien die Daten aufbereitet, sortiert, gesichtet und kategorisiert werden sollen. Durch die gezielte Schulung der Mitarbeiter und des Managements kann das Datenmanagement reibungslos und nachhaltig etabliert werden.

Intelligentes Datenmanagement beruht auf dem richtigen Mindset und passenden Lösungen

Unternehmen sollten sich nicht von den anfänglichen Herausforderungen des Datenmanagements abschrecken lassen. Wurden diese überwunden, sorgt der erfolgreiche Umgang mit Daten für einen strategischen Wettbewerbsvorteil. Die nachfolgenden Empfehlungen und Best Practices geben hierfür wertvolle Unterstützung.

Datenmanagement dient vielen Verwendungszwecken

Es ist essenziell, das Datenmanagement nicht als Lösung eines bestimmten Problems zu betrachten. Vielmehr sollte es als Weg angesehen werden, der alle Daten transparent verfügbar macht. Dadurch dient die Informationsverwaltung vielen Zwecken – beispielsweise der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, der Sicherung von Informationen im Schadensfall und der Einhaltung von Gesetzen.

Passende Datenmanagementsoftware einsetzen

Datenmanagementsoftware ermöglicht eine einfache und schnelle Verwaltung der Prozesse. Durch Templates können Benutzer Daten fehlerfrei verwalten, Datenschutzaspekte werden vom System überwacht und sichergestellt. Die Auswahl einer passenden Lösung sollte basierend auf einem Anforderungskatalog getroffen werden.

Speicherkosten senken

Durch die zunehmende Anzahl an Daten steigt auch der Verbrauch von Infrastruktur-Ressourcen. Dies hat direkte Auswirkungen auf die Kosten. Daher ist es empfehlenswert, nach Möglichkeiten zu suchen, um die Speicherkosten zu senken. Storage-Management-Lösungen können die verursachten Kosten transparent darstellen. Dadurch lassen sich Einsparpotentiale identifizieren, z.B. in Form von Löschung von ROT-Daten oder Migration auf kostengünstigere Speicher.

Fehlerquellen reduzieren

Eine weitere Voraussetzung für ein gutes und effektives Management der eigenen Daten ist eine möglichst geringe Fehleranfälligkeit. Dabei ist es vorteilhaft, wenn die Anzahl der menschlichen Eingriffe in die Prozesse so gering wie möglich gehalten wird, um Fehler zu vermeiden.

Aus diesem Grund ist auch eine Qualitätssicherung nach dem vier Augen Prinzip sinnvoll, um die Anzahl der Fehler im Datenmanagement nachhaltig zu reduzieren und eine zuverlässige und qualitative Datenbasis sicherzustellen.

Leistungsstarke KI sorgt für reibungslose Abläufe

Auf Basis von Künstlicher Intelligenz und mittels maschinellen Lernens können viele Prozesse automatisiert und optimiert werden. Daher ist der Einsatz einer Datenmanagementlösung in Verbindung mit KI besonders lohnend. Ein Anwendungsfall ist zum Beispiel, die Eingabe von Daten automatisch auf Fehler zu prüfen. Durch KI können beispielsweise auch Produktdaten automatisiert angereichert werden, was die Dateneingabe um ein Vielfaches beschleunigt.

Datenmanagement und Datensicherheit – die DSGVO im Blick behalten

Die Verwaltung von personenbezogenen Daten richtet sich an der Datenschutzgrundverordnung aus. Ein professionelles Datenmanagement stellt die DSGVO-konforme Speicherung und Nutzung sicher. Zudem können durch die zentral erfassten Daten leicht Compliance-bezogene Berichte erstellt werden.

Mit dem richtigen Management profitieren Unternehmen vom Vermögenswert Daten

Unternehmen müssen sich den Anforderungen der aktuellen Zeit anpassen. Verlässliche Daten werden immer wichtiger, um sichere und gute Entscheidungen zu treffen und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln. Ein gutes Datenmanagement unterstützt Unternehmen nachhaltig bei der Verwaltung und Nutzung aller relevanten Daten und schafft Wettbewerbsvorteile.