Was ist Datenmanagement?
Wenn Daten das moderne Gold sind, schürft das Datenmanagement dieses, wäscht es, bewahrt es, ordnet es und erhält seinen Wert aufrecht: So sind Unternehmen heutzutage mit enormen Datenflüssen konfrontiert, die sie erst einmal kontrollieren müssen. Dies funktioniert nur über eine strukturierte Verwaltung – im gesamten Unternehmen.
Was genau das bedeutet, wird im Folgenden ersichtlich.
Datenmanagement: Definition
Datenmanagement beschreibt einen gezielten Umgang mit Daten in einem Unternehmen, um diese effizient und sicher zu nutzen. Dazu gehört es, sie adäquat zu erstellen, zu pflegen, zu sichern, zu analysieren, aufzubereiten, zu organisieren und zu archivieren.
Das Ziel ist, den Wert von Daten zu maximieren. Dazu gehören probate Strategien, Methoden und Technologien, um stets über bereinigte und aktuelle Daten zu verfügen – mit einer entsprechenden Relevanz für Maßnahmen und Entscheidungen. Eine effektive Datenverwaltung bildet so etwas wie das übergeordnete Rückgrat, das sämtliche Elemente des Lebenszyklus von Informationen und Daten miteinander verbindet.
Die wichtigsten Ziele für Daten sind dabei die folgenden:
- hohe Qualität
- gute Zugänglichkeit
- Integrität
- Sicherheit
Einher geht das Datenmanagement mit dem Prozessmanagement, das insbesondere beim Process Mining (software-basierte Abbildung von Prozessen) massiv auf eine gute Datenqualität angewiesen ist.
Bedeutung des Datenmanagements
Es ist entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit moderner Unternehmen, zuverlässige, hilfreiche sowie valide und sichere Daten zur Verfügung zu haben.
Effektives Datenmanagement hilft Unternehmen dabei, …
- … fundierte Entscheidungen zu treffen.
- … effizient zu agieren.
- … Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
- … Risiken zu minimieren.
- … Innovationen zu fördern.
Insgesamt erleichtert die Datenverwaltung es Anwendern, wertvolle Informationen zu erhalten und neue Technologien zu nutzen. So lassen sich zum Beispiel mit Business Intelligence (BI) geschäftliche Daten analysieren sowie in verwertbare Erkenntnisse umwandeln, auf Basis dessen – im besten Fall sämtliche – Mitarbeitende eines Unternehmens bessere Entscheidungsgrundlagen haben.
Datenmanagement und Data Governance
Beide Bereiche sind eng miteinander verflochten: Wo sich Data Governance mit der Datennutzung anhand der Dimensionen Personen, Prozesse und Technologie befasst, beschäftigt sich das Datenmanagement ebenfalls mit dem effektiven Umgang mit Daten.
Dabei ist das Datenmanagement dem Data Governance übergeordnet: Es ist also noch umfangreicher und nimmt neben – der Steuerung und Kontrolle von Daten – zusätzliche Bereiche in den Blick.
Neben der Data Governance gehören üblicherweise die folgenden Bestandteile zum Datenmanagement:
- Verarbeitung
- Sicherung
- Speicherung
Data Lakes und Data Warehouses
Geht es um das Speichern von Big Data, so fallen die beiden Begriffe Data Lake und Data Warehouse. Beide weisen zwar eklatante Ähnlichkeiten auf, sind allerdings höchst unterschiedlicher Natur. Wo es sich bei einem Data Lake um einen großen Pool an Rohdaten ohne spezifische Verwendung handelt, beschreibt der Begriff Data Warehouse ein Repository an strukturierten und gefilterten Daten, die einem bestimmten Zweck dienen.
Wo ein Data Warehouse generell im Business-Bereich Anwendung findet, ist es beim Data Lake der Bereich Data Science. Ein weiterer Unterschied liegt darin, dass ein Data Lake gut zugänglich und leicht zu aktualisieren ist, wohingegen sich Änderungen an einem Data Warehouse komplizierter gestalten.
Die Vorteile eines adäquaten Datenmanagements
Dass eine zielgerichtete Datenverwaltung in vielen Bereichen Gewinne bedeutet, ist nicht von der Hand zu weisen.
Es stellt eine wesentliche Anforderung für Unternehmen dar, die eigenen Daten im Griff zu haben und effektiv nutzen zu können.
Hier finden sich die wichtigsten Vorzüge im Überblick.
Vorteil #1 – weniger Datensilos: Datenmanagement-Tools und -Frameworks wie Data Lakes können die weit verbreiteten Datensilos reduzieren, indem sie Abhängigkeiten beseitigen, potenzielle Integrationen aufdecken und einzelne Besitzer eines bestimmten Datensatzes eliminieren.
Vorteil #2 – höhere Qualität und Integrität: Diese beiden wichtigen Ziele des Datenmanagements können Unternehmen durch eine gute Kontrolle sowie Steuerung gewinnen und mit Hilfe dessen unter anderem zu fundierteren Entscheidungen gelangen.
Vorteil #3 – geringere Kosten: Daten effizient zu nutzen und Redundanz zu vermeiden, spart ungemein an Kosten. So können Unternehmen ihren Datenbestand nämlich viel direkter in Mehrwerte umsetzen.
Vorteil #4 – bessere Sicherheit und Compliance: Indem sie Maßgaben wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), staatliche Vorschriften oder interne und branchenspezifische Richtlinien einhalten, vermeiden Unternehmen mitunter kostspielige oder gar rufschädigende Fehltritte. Fallstricke gibt es viele: So kommt zum Beispiel stellenweise auch der California Consumer Privacy Act (CCPA), der die personenbezogenen Daten der Einwohner Kaliforniens schützen soll und weltweit gilt, zum Tragen.
Vorteil #5 – Prozessoptimierung und Prozessautomatisierung: Eng verbunden mit dem Prozessmanagement trägt ein erfolgreiches Datenmanagement dazu bei, Abläufe zu optimieren und zu automatisieren. Dies erhöht einerseits die betriebliche Effizienz und senkt andererseits Aufwände sowie Kosten.
Vorteil #6 – verschiedene Daten zusammenführen: Im Unternehmensalltag begegnet uns eine breite Palette an Daten, die unterschiedlichen Quellen entstammen. Durch das sogenannte Data Warehousing lassen sich diese verschiedenen Arten von Daten nun zusammenführen und zentral abfragen sowie analysieren.
Vorteil #7 – Skalierbarkeit: Kommen passende Technologien wie Cloud-Plattformen für das Datenmanagement zum Einsatz, lässt sich die Rechenleistung je nach Bedarf anpassen.
Allgemein gesehen steigert das richtige Datenmanagement den Überblick, macht Daten besser nutzbar und lässt die richtigen Maßnahmen ableiten.
Best Practices für das Datenmanagement
Unternehmen obliegt es, ein robustes und effektives Datenmanagement aufzubauen, das den Wert und die Sicherheit ihrer Daten maximiert.
Hier finden sich einige bewährte Praktiken:
1. Ziele, Richtlinien und Strategie definieren
Grundsätzlich muss feststehen, welche genauen Ziele das Data Management verfolgen soll. Steht bei einigen Organisationen zum Beispiel die Compliance im Vordergrund, so kann es anderswo verstärkt um Performance-Faktoren oder die Prozessautomatisierung gehen. Verknüpft mit den Zielen sind Richtlinien, die festlegen, wie im Einzelnen Daten erfasst, gespeichert, genutzt oder gelöscht werden sollen. Darauf basierend lässt sich schließlich eine probate Strategie für die Datenverwaltung entwickeln.
2. Auf Qualität setzen
Zuverlässigkeit ist beim Datenmanagement ein enorm wichtiger Faktor. Somit sollten die verschiedenen Datenquellen auf jeden Fall verifiziert beziehungsweise überprüft werden. Ebenso bieten sich regelmäßige Kontrollen an, um Fehler zu korrigieren und Ungenauigkeiten zu vermeiden. Ein oft unterschätzter Faktor liegt auch darin, dass die Daten konsistent formatiert und strukturiert sein sollten. Zudem schützen (automatisierte) Backups und Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselungen die Datenqualität.
3. Ordnungssystem und Metadaten einführen
Daten benötigen zwingend eine Ordnung, die nicht nur sinnvoll ist, sondern mit der die Mitarbeiter auch gut, effektiv und zielführend arbeiten können. Erforderlich ist also ein System, das Klarheit bringt und mit dem es sich intuitiv umgehen lässt. Zusätzlich dazu haben Metadaten Sinn, also Informationen über die Daten selbst. Anhand spezifischer Informationen wie Datentyp oder Erstellungsdatum lassen sich die verschiedenen Daten besser auffinden und nutzen.
4. Automatisierungen nutzen
Wo immer es möglich ist und nützliche Effekte bringt, ergeben Automatisierungen – wie die Workflow Automation – Sinn. Typische Bereiche dafür stellen zum Beispiel wiederkehrende Aufgaben wie die Migration oder die Bereinigung von Daten dar. Automatisierungen können dabei sowohl Teil des Datenmanagements sein als auch als eine Folge davon – zum Beispiel bei Prozessen – auftreten.
5. Bewusstsein schaffen
Viele wichtige Prozesse und Zielvorgaben scheitern an einem simplen Punkt: Sie sind nicht im Bewusstsein der Mitarbeitenden und finden in Folge dessen zu wenig statt. Oft herrscht dabei auch ein mangelndes Verständnis dafür, was ein zielführendes Datenmanagement eigentlich beinhaltet. Somit hat es Sinn, Mitarbeitenden Best Practices des Datenmanagements geläufig zu machen und ein Bewusstsein dafür zu schaffen, dass eine gute Datenqualität und -sicherheit Unternehmen enorm helfen.
6. Regelmäßige Audits und Überprüfungen
Sorgfalt, Struktur und Überprüfungen lassen sich in ihren Bedeutungen gar nicht genug hervorheben. Ergo ergeben regelmäßige Audits enorm Sinn, um zum Beispiel zu überprüfen, ob die Daten relevanten Richtlinien und Standards standhalten. Ebenso ist es ratsam, Strategien und Prozesse kontinuierlich an neue Anforderungen sowie Technologien anzupassen.
Datenmanagement
im ITSM
Im IT Service Management (ITSM) spielt das Datenmanagement eine durchaus wichtige Rolle. Geht es dort übergeordnet darum, dass Kunden IT-Services lückenlos und zuverlässig zur Verfügung gestellt bekommen, so befasst sich das IT-Asset-Management (ITAM) mit Software, Hardware sowie Unternehmen und Daten, die für ein Unternehmen von Bedeutung sind.
Folgendes zählt dabei:
- Bereitstellung
- Wartung
- Aktualisierungen
- Stilllegungen
- Dokumentation
Beispiel: Einsatz einer CMDB
Eben für die oben beschriebenen Aufgaben erweist sich eine sogenannte Configuration Management Database (CMDB) als äußerst nützlich. Sie speichert Daten über Assets wie IP-Adressen, Computer oder Betriebssysteme. Zusätzlich lassen sich in einer solchen Datenbank auch Informationen über Beziehungen zwischen Spezifikationen, Komponenten oder Standorten erfassen.
Dies bildet eine wichtige Basis, damit sich IT sicher und ohne unnötige Risiken betreiben lässt – ein wichtiger Faktor für die Datenverwaltung. Folglich hat auch das Konfigurationsmanagement – für die Verwaltung und Kontrolle von IT-Ressourcen – eine hohe Bedeutung, um Daten über verschiedene Systeme hinweg optimal zu nutzen.
Datenmanagement mit KI
Beim Datenmanagement handelt es sich um einen Bereich, der stark von Künstlicher Intelligenz (KI) profitieren kann. So kommt diese insbesondere dem Big-Data-Management – die Verwaltung und Steuerung großer Datenmengen – zugute.
Die KI-Nutzung liefert dabei Möglichkeiten, die über die menschlichen Analyse-Fähigkeiten hinausgehen. Sie kann auch eine hohe Komplexität und eine Datenvielfalt erfassen, was Unternehmen – vor allem bei komplexen, anspruchsvollen und übersichtlichen Strukturen – zu belastbaren Daten und echten Erkenntnisgewinnen führt.
Machine Learning ermöglicht
passgenaue Ergebnisse
Vorangetrieben durch Machine Learning (ML), kann Künstliche Intelligenz die Entscheidungsfindung unterstützen und komplexe Probleme lösen. Maschinelles Lernen bietet dabei die Grundlage, damit sich eine KI weiterentwickeln und immer bessere sowie an Bedürfnisse und Intentionen angepasste Ergebnisse liefern kann.
Hier zwei Beispiele:
- Im ITSM-Bereich lässt sich durch KI-gestützte Zusammenfassungen Komplexität reduzieren, so dass wirklich relevante Informationen und Daten effizienter zur Verfügung stehen.
- Durch KI kann es – mitunter in Echtzeit – gelingen, relevante Entscheidungen zu treffen, die auf belastbaren Daten beruhen.
Nicht nur bei Big-Data-Prozessen und umfangreichen Analysen kann Künstliche Intelligenz eine große Unterstützung darstellen. Tatsächlich gibt es zahlreiche KI-Vorteile, die sich Unternehmen beim Datenmanagement zunutze machen können.
Hervorzuheben sind zum Beispiel weniger Fehler und mehr Genauigkeit bei sich wiederholenden Aufgaben oder eine gute Skalierbarkeit, um sich etwa auf wachsende Datenmengen einzustellen.
Fazit: Datenmanagement – eine bedeutsame Aufgabe
Neben dem Informationsmanagement handelt es sich beim Datenmanagement um eine zentrale Aufgabe im Unternehmenskontext. Es geht nicht nur darum, wie strukturiert, zuverlässig und sicher Daten gespeichert sind, sondern auch um eine bestmögliche Nutzung derselben.
Zu betonen ist, dass eine dediziertes Datenverwaltung Unternehmen zahlreiche Vorteile bringt – bezüglich der Qualität, Zugänglichkeit, Sicherheit und Integrität von Daten. Dies bedeutet im Umkehrschluss vor allem effiziente Prozesse, Kostenersparnisse und mehr Überblick. Dabei kommt auf diesem Gebiet auch immer mehr KI zum Einsatz, um zum Beispiel Prozesse zu automatisieren oder das Big-Data-Management bewältigen zu können.
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