• ERP Systeme
  • 07.09.2022

Datenmanagement. Was ist das?

Warum jedes Unternehmen eine gut durchdachte Datenmanagementlösung braucht...

Dr. Andreas Maier
Dr. Andreas Maier
07.09.2022
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“ Zwischen den Anfängen der Zivilisation und 2003 wurden 5 Exabyte an Informationen geschaffen, aber so viele Informationen werden heute alle zwei Tage erstellt. “

Datenmanagement bedeutet, Daten so zu organisieren und zu pflegen, dass sie leicht zu finden und zu nutzen sind. Gute Datenverwaltungspraktiken können Unternehmen helfen, ihre Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und sich vor Datenverlust zu schützen.

Es gibt viele verschiedene Ansätze für das Datenmanagement, aber alle beinhalten die Schaffung eines Systems für die Speicherung, Organisation und den Zugriff auf Daten. Daten können in verschiedenen Formaten gespeichert werden, z. B. in Tabellenkalkulationen, Datenbanken und Dateien. Es ist wichtig, ein Speicherformat zu wählen, das für die Art der zu verwaltenden Daten und die Anforderungen des Unternehmens geeignet ist.

Datenverwaltungssysteme können alle Arten von Daten verfolgen und verwalten, z. B. Kunden-, Finanz- und Bestandsdaten. Ein gutes Datenverwaltungssystem bietet die Möglichkeit, effizient und sicher auf Daten zuzugreifen und sie zu aktualisieren. Außerdem ermöglicht es autorisierten Benutzern, Daten bei Bedarf mit anderen zu teilen.

Es gibt viele verschiedene Funktionen der Datenverwaltung, aber alle beinhalten die Organisation und Verwendung von Daten. Zu den gängigsten Funktionen der Datenverwaltung gehören:

1. Sammeln von Daten

Daten müssen gesammelt werden, um verwaltet werden zu können. Das Sammeln von Daten kann das Sammeln von Daten aus internen und externen Quellen der Organisation beinhalten.

2. Datenverarbeitung

Die Daten müssen verarbeitet werden, um sie nutzbar zu machen. Die Datenverarbeitung kann die Bereinigung oder Umwandlung der Daten in das richtige Format, die Sortierung und das Hinzufügen/Entfernen von Spalten und Zeilen beinhalten.

3. Validierung der Daten

Die Daten müssen validiert werden, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten. Die Datenvalidierung kann die Überprüfung auf Fehler beinhalten und sicherstellen, dass alle erforderlichen Informationen enthalten sind.

4. Speichern von Daten

Die Daten müssen an einem sicheren Ort gespeichert werden, damit sie bei Bedarf abgerufen werden können. Zur Datenspeicherung kann eine Datenbank, eine Tabellenkalkulation oder ein Dateisystem erstellt oder verwendet werden.

5. Integration von Daten

Die Daten müssen mit anderen Systemen integriert werden, um effektiv genutzt werden zu können. Die Datenintegration kann eine Verbindung zu einer Unternehmensdatenbank oder den Import/Export von Daten zwischen verschiedenen Softwareanwendungen beinhalten.

6. Zugriff auf Daten

Die Daten müssen für autorisierte Benutzer zugänglich sein, damit sie bei Bedarf genutzt werden können. Die Zugriffskontrolle kann die Einrichtung von Benutzerberechtigungen und die Gewährung von Zugriffsrechten beinhalten.

7. Schutz der Daten

Die Organisation muss ihre Daten vor unbefugtem Zugriff, Veränderung oder Zerstörung schützen. Zum Schutz der Daten können Sicherheitsmaßnahmen wie Passwörter, Verschlüsselung und Firewalls eingesetzt werden.

8. Sicherung der Daten

Die Organisation muss auch sicherstellen, dass unbefugte Personen oder Organisationen nicht auf ihre vertraulichen Informationen zugreifen können. Datensicherheit kann die Verwendung sicherer Übertragungsprotokolle wie SSL/TLS, HTTPS oder Datenverschlüsselung beinhalten.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Eine gute Datenverwaltung ist für jedes Unternehmen, das im Tagesgeschäft auf Daten angewiesen ist, unerlässlich. Unternehmen können das Risiko von Ausfallzeiten oder Umsatzeinbußen minimieren, indem sie den Überblick darüber behalten, welche Daten wo gespeichert sind, und Maßnahmen ergreifen, um deren Genauigkeit und Integrität sicherzustellen.

Die Datenverwaltung hilft Unternehmen auch dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie ein zentrales Repository für alle Daten bereitstellt, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Integration von Daten in andere Systeme können Unternehmen einen einzigen Zugangspunkt für alle benötigten Informationen schaffen. Datenmanagement kann dazu beitragen, den Zeitaufwand für die Entscheidungsfindung zu verringern und die Genauigkeit dieser Entscheidungen auf der Grundlage von Daten - und nicht von Vermutungen - zu verbessern.

Darüber hinaus können gute Datenverwaltungspraktiken Unternehmen dabei helfen, sich vor Datenverlusten zu schützen. Unternehmen können das Risiko des Verlusts wichtiger Informationen minimieren, indem sie die Daten an einem sicheren Ort aufbewahren und Maßnahmen ergreifen, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Wie lassen sich Daten in einen hochwertigen Vermögenswert verwandeln?

Unternehmen können Daten in hochwertige Vermögenswerte umwandeln, um fundierte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen. Big Data sind unverarbeitete Daten, die zu groß sind, um mit herkömmlichen Methoden verarbeitet zu werden. Intelligente Daten sind Big Data, die verarbeitet, bereinigt oder durchforstet wurden, um sie nutzbar oder für den Menschen lesbar zu machen.

Big Data sind eine wertvolle Ressource für Unternehmen, da sie Erkenntnisse und Vorhersagen enthalten, die ihnen helfen können, ihre Abläufe in nicht verwandten Formaten zu verbessern. Durch die Verarbeitung und Bereinigung von Big Data können Unternehmen auf diese Informationen zugreifen und sie nutzen, um bessere Entscheidungen zu treffen. Big Data ist aufgrund der schieren Menge an Daten unmöglich zu verstehen. Auch die Vielfalt der Datentypen erschwert die Analyse. Unternehmen können diese Informationen jedoch nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern, indem sie die Daten zu intelligenten Daten verarbeiten und sortieren.

Intelligente Daten können aus Big Data abgeleitet werden, indem die Muster in den Daten analysiert werden. Manchmal werden Smart Data auch durch die Kombination verschiedener Datenquellen ergänzt. 
So können Unternehmen beispielsweise durch die Analyse von Daten mehr über das Verhalten und die Vorlieben ihrer Kunden erfahren. Mit diesen Informationen können dann Marketingstrategien verbessert und bessere Produkte oder Dienstleistungen entwickelt werden.

Organisierte Daten sind der Schlüssel zu fundierten Geschäftsentscheidungen. Unternehmen können intelligente Daten nutzen, um ihre Abläufe zu verbessern, wenn sie wissen, wie sie Daten verwalten können. 

Verstehen verschiedener datenbezogener Themen

Datenbankverwaltungssysteme (DBMS)

Es gibt verschiedene Datenbankverwaltungssysteme, die jeweils ihre Vor- und Nachteile haben. Die häufigste Art von DBMS ist das relationale Datenbankmanagementsystem (RDBMS), das Daten in zusammenhängenden Tabellen speichert. RDBMS sind beliebt, weil sie einfach zu bedienen und zu verstehen sind und für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden können. Üblicherweise können Abfragen - oder das Abrufen von Daten - durch die so genannte Structured Query Language (SQL) strukturiert werden

Objektorientierte Datenbankmanagementsysteme (OODBMS)

speichern Daten als Objekte, die einzeln oder als Teil einer Gruppe manipuliert werden können. Dadurch eignen sie sich gut für Anwendungen, die eine komplexe Datenverarbeitung erfordern.

In-Memory-Datenbanken

speichern Daten im Arbeitsspeicher (RAM) statt auf einem Speichermedium (z. B. Festplatte, SSD), wodurch sie schneller sind als herkömmliche Datenbanken. Sie werden häufig für Echtzeitanwendungen wie Online-Banking oder Aktienhandel eingesetzt. Die Datenverwaltung wird anfälliger für Ausfälle, wenn die zugrunde liegenden Systeme ausfallen - redundante Einrichtungen zum Schutz vor Datenverlusten können schwer zu implementieren sein.

Spaltenbasierte Datenbanken

speichern Daten in Spalten statt in Zeilen, was sie bei Abfragen, die große Datenmengen durchsuchen, effizienter macht.

NoSQL-Datenbanken

NoSQL ist eine Datenbank, die unstrukturierte Informationen speichert und sich hervorragend eignet, um große Datenmengen ohne offensichtlichen Bezug zueinander zu speichern.

Data Warehouses und Data Lakes

Ein Data Warehouse ist eine Art von Datenbank, die zur Speicherung und Verwaltung von Daten verwendet wird. Es wird in der Regel für historische Analysen, Berichte und zur Entscheidungsunterstützung verwendet. Ein Data Lake ist eine Art System, das zur Speicherung und Verwaltung von Daten verwendet wird. Er wird in der Regel als Datenpool für Echtzeitanalysen, einschließlich maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, verwendet.

Der Hauptunterschied zwischen Data Warehouses und Data Lakes liegt in der Art der Datenspeicherung. Data Warehouses speichern Daten in Tabellen, während Data Lakes Daten als Dateien speichern. Dadurch lassen sich Daten in einem Data Lake leichter verarbeiten und analysieren als in einem Data Warehouse.

Stammdatenverwaltung (MDM)

Beim Stammdatenmanagement (MDM) geht es um die Erstellung und Pflege einer einzigen Version der Wahrheit für alle Daten innerhalb eines Unternehmens. Dies umfasst die Verwaltung, Konsolidierung und Qualität der Daten. MDM ist wichtig, weil es Unternehmen hilft, die Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und sich vor Datenverlusten zu schützen.

Eine der größten Herausforderungen von MDM besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind. Dies kann durch die Implementierung eines Qualitätssicherungsprozesses erreicht werden, der die Daten regelmäßig prüft. Eine weitere Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass alle Daten in einem einzigen Repository konsolidiert werden. Dies kann mithilfe eines Stammdatenverwaltungstools oder durch die Entwicklung benutzerdefinierter Skripte zur Extraktion der Daten aus verschiedenen Systemen erfolgen.

Governance ist eine weitere wichtige Komponente von MDM. Dazu gehört die Festlegung von Regeln und Richtlinien für die Verwendung der Daten und die Sicherstellung, dass alle Mitarbeiter des Unternehmens diese befolgen. Durch die Implementierung strenger Governance-Richtlinien können Unternehmen das Risiko der Datenkorruption und des Datenmissbrauchs verringern.

Datenintegration

Datenintegration ist der Prozess der Integration neuer Daten in ein bestehendes System. Dies kann durch die Aufnahme der Daten in ein Data Warehouse oder Data Lake oder durch die Bereitstellung der Daten für ein Berichtssystem erfolgen.

Die Integration neuer Daten in ein bestehendes System kann eine Herausforderung sein, insbesondere wenn die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, neue Daten zu integrieren, die jeweils ihre Vor- und Nachteile haben.

Die gebräuchlichste Methode zur Integration neuer Daten ist der Import in eine Datenbank.

Eine andere Möglichkeit, neue Daten zu integrieren, ist die Verwendung einer Datenverarbeitungspipeline. Bei Datenverarbeitungspipelines werden die Daten in kleinere Teile zerlegt und sequentiell verarbeitet. Dieser Prozess kann dazu dienen, Daten zu bereinigen oder in ein Format umzuwandeln, mit dem sie leichter zu verarbeiten sind.

Schließlich können Unternehmen auch neue Daten integrieren, indem sie Informationen aus Drittquellen sammeln. Dies kann durch die Verwendung von APIs für den Zugriff auf die Informationen oder durch Web Scraping geschehen.

Data Governance, Sicherheit und Compliance

Die Aufrechterhaltung von Data Governance, Sicherheit und Compliance kann für Unternehmen eine Herausforderung darstellen. Denn es kann schwierig sein, sicherzustellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind und gemäß den Unternehmensrichtlinien verwendet werden.

Es gibt viele Dinge, die Unternehmen tun können, um Data Governance, Sicherheit und Compliance zu verbessern. Eine der wichtigsten ist die Einführung strenger Governance-Richtlinien. Diese sollten Regeln dafür enthalten, wie die Daten verwendet werden sollen und wer auf sie zugreifen darf.

Ein weiterer wichtiger Schritt besteht darin, dafür zu sorgen, dass die Daten ordnungsgemäß gesichert sind. Dies kann durch Verschlüsselung der Daten oder durch Beschränkung des Zugriffs auf bestimmte Benutzer oder Gruppen geschehen. Schließlich sollten die Unternehmen sicherstellen, dass sie alle einschlägigen Vorschriften für die Speicherung und Nutzung von Daten einhalten.

Business Intelligence und Analytics

Business Intelligence (BI) und Analytik sind wichtige Instrumente, um die Daten in einem Unternehmen zu verstehen und zu nutzen. BI-Tools können Unternehmen helfen, ihre Leistung zu verfolgen, Trends zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Einer der Vorteile von BI und Analytik besteht darin, dass sie Unternehmen helfen können, große Datenmengen sinnvoll zu nutzen. Dies kann durch die Umwandlung der Daten in leicht verständliche Visualisierungen oder durch den Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen geschehen, um Muster in den Daten zu finden.

Ein weiterer Vorteil von BI und Analytik besteht darin, dass sie Unternehmen helfen können, ihre Effizienz zu steigern. Dies kann durch die Identifizierung von Redundanzen in den Daten oder durch Empfehlungen zur Optimierung von Geschäftsprozessen geschehen.

Die größte Herausforderung bei BI und Analysen besteht darin, dass sie eine große Menge an Daten benötigen, um effektiv zu sein. Dies kann eine Herausforderung für Unternehmen sein, die keinen Zugang zu einer großen Menge an Daten haben oder nicht über die Ressourcen verfügen, diese zu verarbeiten.

Wie erstellt man eine Unternehmensdatenstrategie?

  1. Identifizieren Sie die spezifischen Datentypen, die Ihr Unternehmen benötigt
  2. Zuweisung von Verantwortlichkeiten für diese Datentypen
  3. Festlegung von Verfahren für die Erfassung und Verarbeitung der Daten

Um eine wirksame Unternehmensdatenstrategie zu entwickeln, müssen Sie zunächst die spezifischen Datentypen ermitteln, die Ihr Unternehmen benötigt und verwendet. Dazu gehören sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten sowie interne und externe Daten in Ihrem Unternehmen. Sobald Sie ein klares Bild von den benötigten Daten haben, können Sie die Verantwortung für jede Art von Daten zuweisen und Verfahren für die Erfassung, Sammlung und Handhabung dieser Daten festlegen.

Datenmanagement ist für jedes Unternehmen wichtig, denn es hilft, die Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und sich vor Datenverlusten zu schützen. Wenn Sie Ihre Daten so organisieren und pflegen, dass sie leicht auffindbar und nutzbar sind, können Sie Ihre Geschäftsprozesse rationalisieren und einen größeren Nutzen aus Ihren Daten ziehen. Darüber hinaus können gute Datenverwaltungspraktiken dazu beitragen, die Sicherheit und Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten, was für den Schutz Ihres Unternehmens vor Cyber-Bedrohungen unerlässlich ist.

Abschließende Gedanken zum Datenmanagement

Je größer und komplexer ein Unternehmen wird, desto wichtiger wird eine gute Datenverwaltung. Datenmanagement bedeutet, Daten so zu organisieren und zu pflegen, dass sie leicht auffindbar und nutzbar sind. Unternehmen können ihre Effizienz steigern, bessere Entscheidungen treffen und sich vor Datenverlusten schützen, indem sie Verfahren für die Erfassung und Handhabung von Daten einrichten.

Datenmanagement ist für jedes Unternehmen wichtig, denn es hilft, die Effizienz zu steigern, bessere Entscheidungen zu treffen und sich vor Datenverlusten zu schützen. Wenn Sie Ihre Daten so organisieren und pflegen, dass sie leicht auffindbar und nutzbar sind, können Sie Ihre Geschäftsprozesse rationalisieren und den Wert Ihrer Daten steigern. Darüber hinaus können gute Datenverwaltungspraktiken dazu beitragen, die Sicherheit und Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten, was für den Schutz Ihres Unternehmens vor Cyber-Bedrohungen unerlässlich ist.

Wenn Sie auf der Suche nach einer umfassenden Datenmanagementlösung sind, bietet SIX ERP alle Tools und Speicheroptionen, die Sie benötigen, um mehr Einblicke in Ihr Unternehmen zu erhalten und es als zentrales Managementinstrument zu nutzen. Mit unseren leistungsstarken Datenanalysefunktionen können Sie sich schnell und einfach ein klares Bild von der Leistung Ihres Unternehmens machen und bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen.

Setzen Sie sich noch heute mit uns in Verbindung, um mehr über unsere Datenmanagement-Lösungen zu erfahren und darüber, wie Sie Ihr Unternehmen verbessern können, oder buchen Sie eine persönliche Demo.

Über den Autor
Dr. Andreas Maier

Andreas ist ein ergebnisorientierter CEO, der über 30 Jahre Erfahrung in der High-Tech-Branche verfügt. Seine Erfahrung reicht bis hin zu führenden Positionen in Fortune-100-Unternehmen wie rentalcars.com (PCLN) oder Intrasoft International, einem führenden EU-basierten F&E-Softwareanbieter. Er hat einen Doktortitel in Neuronalen Netzen von der Universität zu Köln.

In der Vergangenheit war Andreas erfolgreicher Gründer und Mitbegründer mehrerer Startups, darunter XXL Cloud Inc, eShopLeasing Ltd und WDS Consulting SA. Seine Expertise konzentriert sich auf modernen Headless Commerce und die Optimierung von Prozessen in IT-Ökosystemen.

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