Datenmanagementprogramme und -lösungen kommen sowohl Benutzern als auch Administratoren zugute. Von der optimalen Nutzung von Daten bis hin zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen ermöglicht und verbessert eine Datenverwaltungsstrategie viele Funktionen im gesamten Unternehmen.
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement ist ein umfassendes Verfahren, mit dem Unternehmen sicherstellen, dass strukturierte und unstrukturierte Daten aus einer Vielzahl von Quellen ordnungsgemäß verarbeitet werden, damit sie für autorisierte Benutzer (z. B. Personen, Systeme und Apps) zugänglich sind. Das Datenmanagement umfasst eine Vielzahl von Abläufen, Richtlinien und Verfahren, darunter:
- Archivierung und Vernichtung von Daten unter Einhaltung der Aufbewahrungsfristen und Compliance -Anforderungen
- Erfassung, Prüfung, Eingabe, Verarbeitung, Organisation, Nutzung, Speicherung und Pflege von Daten
- Sicherstellung des Datenschutzes
- Regelung der Nutzung und des Zugriffs auf Daten durch alle Benutzer
- Integration verschiedener Datentypen aus unterschiedlichen Quellen
- Sicherstellung der Datenverfügbarkeit für den täglichen Gebrauch und die Notfallwiederherstellung
Datenmanagement umfasst mehrere Funktionen, die sicherzustellen, dass die Daten eines Unternehmens zugänglich, korrekt und verfügbar sind.
Sechs wichtige Schritte im Datenmanagementprozess:
Entwerfen und entwickeln Sie eine Datenarchitektur, die die Typen und Konfigurationen für Datenspeicher und verwandte Systeme detailliert beschreibt.
Erstellen Sie Datenmodelle, die Workflows, Datenbeziehungen und Abhängigkeiten für verschiedene Anwendungsfälle abbilden.
Erfassen Sie Informationen in einem Datenspeicher, sobald sie generiert und verarbeitet werden.
Übertragen Sie Daten aus unterschiedlichen Systemen in ein Data Warehouse oder einen Data Lake, um sie zu analysieren.
Führen Sie Datenqualitätsprüfungen durch, um Datenfehler und -inkonsistenzen zu erkennen und zu korrigieren.
Implementieren Sie Data Governance, einschließlich der Festlegung von Datendefinitionen und Nutzungsrichtlinien.
Arten des Datenmanagements
Datenmanagement ist ein großer Bereich und Datenmanagementprogramme enthalten viele Komponenten, darunter die folgenden:
Verwaltung großer Datenmengen
Zum Datenmanagement gehören die richtigen Tools und Systeme für die Erfassung und Verarbeitung großer Datenmengen, einschließlich Lösungen für die Datenintegration, Datenspeicherung und Datenanalyse, die für große Datenmengen optimiert sind.
Datenarchitektur
Ein wichtiger Aspekt des effektiven Datenmanagements ist, sich Zeit für die Erstellung einer Datenarchitektur zu nehmen, die den Anforderungen des Unternehmens entspricht. Die Dokumentation der Datenarchitektur beschreibt die Datenbestände und die Infrastruktur des Unternehmens (z. B. Datenbanken, Data Lakes, Data Warehouses und Server) sowie Richtlinien für die Verwaltung von Datenflüssen. Sie beschreibt die Datenbestände eines Unternehmens und liefert einen Entwurf für die Erstellung und Verwaltung von Datenflüssen.
Datenkataloge
Datenkataloge speichern und organisieren Daten auf der Grundlage von Backend-Informationen, die als Metadaten bezeichnet werden. Sie verwenden diese Metadaten, um Informationsspeicher durchsuchbar zu machen. Unternehmen können beispielsweise Bestandsinformationen in einem Datenkatalog speichern und Einträge mit Labeln versehen, die das Auffinden von Produktinformationen erleichtern.
Data Governance
Data Governance unterstützt das Datenmanagement durch die Bereitstellung von Richtlinien und Verfahren, die Unternehmen bei der Verwaltung des Datenzugriffs, der Datenintegrität, der Datensicherheit und der Datennutzung unterstützen.
Datenintegrationen
Datenintegrationen werden verwendet, um unterschiedliche Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen Datenspeicher zusammenzuführen.
Datenlebenszyklus-Management
Das Datenmanagement umfasst das Datenlebenszyklus-Management, um Daten von der Erfassung bis zur Löschung zu überwachen, einschließlich der Entwicklung von Richtlinien für jede Phase.
Datenmigration
Das Datenmanagement umfasst das Verschieben von Daten von einem Speicherort zu einem anderen. Datenmigrations-Tools helfen dabei, Fehler und Formatierungsprobleme zu minimieren.
Datenmodellierung
Datenmodellierung wird eingesetzt, um Visualisierungen von Datenflüssen und Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu erstellen und Datenmanagement-Teams zu unterstützen.
Datenpipelines
Datenpipelines werden verwendet, um Informationen automatisch zwischen Systemen zu übertragen.
Datenverarbeitung
In der Datenverarbeitungsphase des Datenmanagements werden Rohdaten aus einer Reihe von Datenquellen (z. B. vernetzte Geräte, Formulare, mobile Apps, Sensoren und Web-APIs (Anwendungsprogrammierschnittstellen)) erfasst und kombiniert, gefiltert, zusammengeführt und im gewünschten Format des Benutzers exportiert.
Datenqualitätsmanagement
Das Datenqualitätsmanagement gewährleistet korrekte, zuverlässige und konsistente Informationen. Im Rahmen des Datenmanagements werden neue und vorhandene Datensätze überprüft, um sicherzustellen, dass die Datenqualitätsstandards eingehalten werden. Zu den durchgeführten Prüfungen gehören:
- Fehlen Informationen oder ist der Datensatz vollständig?
- Entsprechen die Informationen den Qualitätskriterien?
- Sind die Informationen korrekt?
- Ist die Formatierung systemübergreifend einheitlich?
Datensicherheit
Das Datenmanagement stellt sicher, dass alle Aspekte der Datensicherheit erfüllt sind, einschließlich der Folgenden:
- Authentifizierung und Autorisierung von Benutzern
- Durchsetzung von Datenzugriffskontrollen
- Sicherstellung, dass die gespeicherten Daten allen gesetzlichen Vorschriften entsprechen.
- Verhindern von versehentlichen Datenverschiebungen oder -löschungen
- Verhindern von unbefugtem Datenzugriff, Datenkorruption und Datendiebstahl
- Schützen der Daten in internen und externen Systemen, einschließlich auf persönlichen Geräten
- Sicherer Netzwerkzugriff
- Überprüfen, ob die Rechenzentren die festgelegten Sicherheitsanforderungen erfüllen
Datenspeicherung
Datenspeicherung ist ein grundlegender Bestandteil des Datenmanagements und bezeichnet die sichere Speicherung von Daten vor und nach der Verarbeitung. Die Art und der Zweck der Daten bestimmen das Speichersystem (z. B. Data Lakes für unstrukturierte Daten oder Data Warehouses für strukturierte Daten).
Deshalb ist Datenmanagement so wichtig
Jede Abteilung in einem Unternehmen benötigt nahtlosen Zugriff auf hochwertige Daten. Effektives Datenmanagement ermöglicht diesen Zugriff und bietet eine Reihe damit verbundener Vorteile, was es zu einem wichtigen operativen Instrument im Unternehmen macht.
Neben seiner Kernfunktion – der Sicherstellung der Erreichbarkeit, Korrektheit und Verfügbarkeit von Informationen – ist das Datenmanagement auch aus folgenden Gründen wichtig:
- Es unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung von Vorschriften in Bezug auf Datenschutz und -sicherheit.
- Verhindert Verstöße gegen geltende Vorschriften zur Datenverarbeitung, z.B. solche, die die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und der kalifornische Consumer Privacy Act (CCPA) vorschreiben. Betroffene können auf Basis dieser Gesetze rechtliche Schritte gegen Verstöße einleiten, z.B. bei:
- Der Erfassung von Daten ohne Einwilligung
- Weiterer Datenspeicherung nach einer Löschanfrage
- Zu wenig Kontrolle über den Speicherort und die Verwendung von Daten
- Es verhindert inkompatible Datensilos und Datenabhängigkeiten durch Integration über unterschiedliche Dateneigentümer, Datensätze und Funktionen hinweg (z. B. Finanzen, Personalwesen, Marketing und Vertrieb).
- Es eliminiert inkonsistente Datensätze und Probleme mit der Datenqualität, die die Ergebnisse von Business-Intelligence (BI) und Analyse-Apps beeinflussen und die Zuverlässigkeit der Datenanalyseergebnisse verringern.
- Es verbessert das Kundenerlebnis durch optimierte Interaktionen, Personalisierung und Anpassung.
- Es verbessert die Zusammenarbeit zwischen Gruppen, indem es eine zentralisierte Ansicht aller Datensätze erstellt.
- Es erhöht Ihren Umsatz, indem die Effizienz und Genauigkeit der Analytik verbessert wird, um Erkenntnisse zu gewinnen, die den Betrieb optimieren, Kosten senken und den Gewinn steigern.
- Minimiert das Risiko von Datenverletzungen, die zu Geldstrafen, rechtlichen Problemen, negativer Publicity und langfristigen Imageschäden führen können.
- Das Ergebnis sind verbesserte operative Effizienz, Einblicke in Trends und eine Entscheidungsfindung, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
- Unterstützt die Verwaltung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten und verhindert, dass diese unübersichtlich gespeichert werden und schwer zu durchsuchen sind.
Häufige Herausforderungen beim Datenmanagement
Die Ursache für viele Herausforderungen, mit denen sich viele Unternehmen beim Datenmanagement konfrontiert sehen, ist die ständig wachsende Vielfalt, Geschwindigkeit und Menge der Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen und von ihnen erzeugt werden. Die am häufigsten genannten Herausforderungen beim Datenmanagement sind die Folgenden:
Große Mengen an unstrukturierten Daten
Große Mengen an Daten und ihre unterschiedlichen Formate machen ihre Verarbeitung zu einem Engpass beim Datenmanagement. Unstrukturierte Daten stellen eine besondere Herausforderung dar. Eine langsame oder eingeschränkte Verarbeitung behindert jedoch die Nutzung der Daten für wichtige Analysen.
Entstehung von Datensilos
Beim Datenmanagement müssen Datensilos vermeiden werden – das wird aber immer schwieriger, wenn die Datenmengen wachsen und neue Systeme hinzukommen.
Schwierigkeiten, schnelle Antwortzeiten bei Datenabfragen zu gewährleisten
Datenmanagement-Teams haben oft Probleme damit, Indizes auf dem aktuellen Stand zu halten, um Änderungen von Abfragen zu berücksichtigen und negative Auswirkungen auf die Performance zu vermeiden.
Probleme, mit den sich ändernden Compliance-Anforderungen im Datenmanagement-Bereich Schritt zu halten
Gesetze, Branchenregelungen und andere Datenmanagement-Vorschriften werden ständig erneuert und aktualisiert. Die meisten dieser Vorschriften sind komplex und oft von mehreren Rechtsprechungen abhängig, was es schwierig macht, die Datenmanagement-Praktiken an die sich ändernden Regeln anzupassen.
Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Datenqualität über mehrere Systeme und Datentypen hinweg
Die Mischung aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten kann schwierig zu integrieren und koordiniert zu verwalten sein, was oft zu fehlerhaften und inkonsistenten Datensätzen in verschiedenen Datensystemen führt.
Benutzerschulungen auf dem neuesten Stand halten
Wenn sich Vorschriften und Systeme ändern, müssen die Benutzer entsprechend geschult werden. Ohne angemessene Schulung riskieren die Benutzer, dass Vorschriften nicht eingehalten werden. Außerdem werden die neuen Systeme nur langsam oder gar nicht angenommen.
Mangelnder Einblick in die verfügbaren Daten
Datenmanagement-Maßnahmen scheitern oft an unstrukturierten und halbstrukturierten Daten, die von vernetzten Geräten, Sensoren, Videokameras und sozialen Medien erzeugt werden. Viele dieser Daten werden zwar erfasst, aber die Datenmanagementsysteme sind oft nicht in der Lage, den Benutzern mitzuteilen, welche Informationen zur Verfügung stehen. So sind sie wirklich unzugänglich und haben keinen Nutzen.
Begrenzte Datenkataloge erschweren das Auffinden und den Zugriff auf Daten
Datenmanagement-Teams versuchen, Datenkataloge mit Glossaren, metadatenbasierten Wörterbüchern und der Datenherkunft zu erstellen – aber das Volumen und die Vielfalt der Daten erschweren es, alle Informationen aufzunehmen. Dies erschwert die Suche nach Daten und den Datenzugriff für Benutzer.
Es sind mehrere Systeme erforderlich, um verschiedene Datentypen zu speichern
Datenmanagement-Teams müssen in der Lage sein, mit mehreren Arten von Speichersystemen zu arbeiten, darunter Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Data Lake Houses. Neben dem Zugriff auf diese unterschiedlichen Systeme müssen die Datenmanagement-Teams in der Lage sein, die Daten schnell in die von den Benutzern benötigten Formate umzuwandeln.
Ständiger Optimierungsbedarf für maximale IT-Flexibilität und geringste Kosten
IT-Teams müssen das richtige Gleichgewicht zwischen lokalen Systemen und Cloud-Datensystemen finden, um sich ändernde Anforderungen in Bezug auf Funktionen und Skalierbarkeit zu erfüllen. Die Vor- und Nachteile der verschiedenen Varianten der Datenspeicherung und -analyse variieren, da Teams eine Reihe von Faktoren zu beachten haben – von der Performance und dem Preis bis hin zur Sicherheit und Zugänglichkeit.
Datenmanagementsysteme
Datenmanagementsysteme bestehen aus vielen Komponenten. Zu den Tools, die üblicherweise mit Datenmanagementprogrammen kombiniert werden, gehören:
- Business Intelligence
- Datenanalytik
- Data Fabrics
- Data Governance, Sicherheit und Compliance
- Datenintegration, wie Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), Massen-/Batch-Datenbewegung, Change Data Capture, Datenreplikation, Datenvirtualisierung und Datenorchestrierung
- Data Lakes
- Data Warehouse
- Data Lake Houses
- Datenbankmanagementsysteme (DBMS), wie relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS), objektorientierte Datenbankmanagementsysteme (OODMBS), In-Memory-Datenbanken und spaltenorientierte Datenbanken
- Stammdatenmanagement, das Datenkonsolidierung, Data Governance und Datenqualitätsmanagement umfasst
- NoSQL-Systeme (z. B. Dokumentendatenbanken, Key-Value-Datenbanken, spaltenorientierte Datenbanken und Graphdatenbanken)
Datenmanagement und Datenschutz
Datenschutz ist ein Teilbereich des Datenmanagements, der sich damit befasst, wie personenbezogene Daten unter Einhaltung verschiedener Vorschriften, Gesetze und Best Practices verarbeitet werden.
Die Systeme und Prozesse, die für den Datenschutz eingesetzt werden, stellen sicher, dass Kontrollen vorhanden sind, um personenbezogene Daten im Ruhezustand und in Bewegung vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Integrität der personenbezogenen Daten zu wahren.
Datenmanagementprogramme stellen sicher, dass Datenschutzbestimmungen eingehalten werden:
- Datenerhebung
- Datenverarbeitung
- Datenübertragbarkeit
- Datenaufbewahrung
- Datenlöschung
Beim Datenmanagement müssen Datenschutzgesetze berücksichtigt werden. Zwei der Gesetze, die strenge Anforderungen an den Datenschutz stellen, sind der California Consumer Privacy Act (CCPA) und die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der Europäischen Union (EU).
Der CCPA gewährt Einwohnern Kaliforniens das Recht, Unternehmen zu fragen, welche personenbezogenen Daten über sie vorliegen, herauszufinden, welche Daten an Dritte weitergegeben wurden, und von Unternehmen zu verlangen, diese auf Anfrage zu löschen.
Die DSGVO gilt für EU-Bürger und alle Unternehmen, die mit ihnen geschäftlich tätig sind. Die in der DSGVO festgelegten Datenschutzbestimmungen gelten auch für EU-Bürger, die in Ländern leben, die nicht zur EU gehören. Die DSGVO gibt Einzelpersonen das Recht zu bestimmen, welche Daten Unternehmen speichern, und zu verlangen, dass Unternehmen ihre Daten löschen.
Best Practices
Effektive Datenmanagement-Programme folgen Best Practices. Zu den Best Practices im Datenmanagement, die von führenden Unternehmen eingesetzt werden, gehören:
- Erstellen Sie eine Erkennungsebene über der Datenebene, um Benutzern die Identifizierung von Daten und die Optimierung ihrer Nutzbarkeit zu erleichtern.
- Stellen Sie die Einhaltung der Compliance-Anforderungen sicher, indem Sie Datenerkennungstools verwenden, um Daten zu überprüfen und zu ermitteln, für welche Schutz und Monitoring erforderlich sind.
- Erleichtern Sie die teamübergreifende Zusammenarbeit.
- Nutzen Sie eine datenwissenschaftliche Umgebung, um die Datentransformation zu automatisieren und die Entwicklung von Datenmodellen zu beschleunigen.
- Priorisieren Sie die Data Governance und Datenqualität.
- Verwenden Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für eine optimale Performance, indem Sie Abfragen zur Datenspeicherung kontinuierlich überwachen und Indizes verbessern, wenn sich die Abfragen ändern.
So können Unternehmen ihr Datenmanagement optimieren
Die meisten Unternehmen benötigen ein solides Datenmanagement, um Erfolg zu haben. Der Umfang und die Komplexität eines Datenmanagementprogramms hängen von der Art und Größe des Unternehmens ab – die Ziele sind aber dieselben: Daten sicher, zugänglich und in bestmöglichem Zustand zu halten.
