Daten sind das A und O für den modernen Geschäftserfolg. Doch ohne kluges Management werden sie nur allzu schnell zu einer Last statt zu einer wertvollen Ressource.
Was genau macht also gutes Datenmanagement aus? Wir liefern die Antwort auf diese Frage. Die Schwerpunkte dieses Artikels umfassen unter anderem:
- Die Bewältigung von klassischen Herausforderungen im Bereich Datenmanagement
- Die Auswahl geeigneter Datenmanagementsysteme und -plattformen
- Bewährte Strategien für ein erfolgreiches Datenhandling
Bist du bereit, deine Daten in Gold zu verwandeln?
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement ist ein Prozess, der die Planung, Kontrolle, Organisation und Verwaltung von Daten in einem Unternehmen umfasst. Dazu gehören Aspekte wie Datenarchitektur, Datenintegration, Datenmodellierung, Datenbankmanagementsysteme, Metadatenmanagement und Datenqualitätsmanagement.
Datenmanagement: Grundlagen und Bedeutung
Kurz gesagt bezieht sich Datenmanagement auf alle Aktivitäten rund um die Organisation, Verarbeitung und Speicherung von Daten.
Betrachten wir zunächst die Bedeutung von Daten für Unternehmen und die wachsende Rolle des Datenmanagements im Kontext der Digitalisierung.
Datenkapital heißt Geschäftskapital
Eins ist klar: Heute sind Daten für den Erfolg eines Unternehmens unerlässlich, weil sie zur zielgerichteten Gestaltung von Marketingkampagnen, Verbesserung des Kundenservices, für die Marktforschung und für die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle genutzt werden können.
Nur durch richtiges Verwalten und Nutzen dieses Datenkapitals können Unternehmen ihre Ziele verwirklichen und wettbewerbsfähig bleiben. Daher muss dein Datenmanagement Folgendes auf jeden Fall umfassen:
- Organisation und Strukturierung der gesammelten Daten
- Aufrechterhaltung der Datenqualität, Datenkonsistenz und -sicherheit
- Optimierung der Datennutzung für Analytics und operative Zwecke
- Entwicklung von innovativen Datenlösungen und Anwendungen
Bedeutung im Kontext der Digitalisierung
Allseits bekannt: Unsere fortschreitende Digitalisierung verändert grundlegend, wie Unternehmen arbeiten. Datenmengen wachsen stetig. Daher erfordert ihre Verarbeitung, Speicherung und Analyse immer leistungsfähigere Systeme und Prozesse.
Willst du als Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, musst du deine Datenmanagementstrategien und -prozesse kontinuierlich an diese aktuellen Anforderungen anpassen. Und so schaffst du das:
- Förderung einer datengetriebenen Unternehmenskultur, die den Wert von Daten erkennt und entsprechend handelt.
- Anwendung von Big-Data-Technologien zur Analyse großer Datenmengen. Verbreitete Big-Data-Management-Systeme sind beispielsweise Hadoop oder Apache Spark. Einen Vergleich beider Frameworks findest du hier.
- Implementierung von KI- und Machine-Learning-Methoden für eine smarte Datennutzung.
- Einführung von Datenschutzmaßnahmen – Stichwort DSGVO. Daran muss sich dein Unternehmen unbedingt halten, wenn du personenbezogene Daten verarbeitest.
Lesetipp
Alles rund um den Einsatz von Big-Data-Technologien und Machine-Learning-Methoden in deinen Geschäftsprozessen erfährst du in diesen beiden Artikeln:
Machine Learning: Definition und Strategien zur Optimierung deiner Geschäftsprozesse in 2025
Datenmanagementsysteme und -plattformen
Die richtige Wahl eines Datenmanagementsystems ist für dein Unternehmen ausschlaggebend. Wir haben für dich verschiedene Systeme und Plattformen gesammelt, die den Anforderungen moderner Datenverwaltung gerecht werden.
Wichtig: Beachte bei deiner Auswahl, ob modulare Ansätze für Datenschutz, Metadatenmanagement und Datenqualitätsmanagement geboten werden. Auch sollte dein ausgewähltes Tool mit dem Unternehmen und wechselnden Anforderungen skalieren können.
Autonomous Database
Autonomous Database ist ein von künstlicher Intelligenz gesteuertes Datenbanksystem. Es verwaltet und speichert deine Daten ganz automatisch, ohne dass manuelle Eingriffe erforderlich sind. Datenmanagement wird hier durch Selbstreparatur, automatische Skalierung und Lastverteilung verbessert. Als cloudbasierte Lösung bietet es zudem Vorteile hinsichtlich Sicherheit, Flexibilität und Skalierbarkeit.
Der Anbieter Oracle bietet dafür vier verschiedene Cloud-Tarife, die du hier findest. Vorab kannst du Autonomous Database außerdem kostenlos testen.
Stammdatenmanagement / Master Data Management (MDM)
Master Data Management (MDM, auch: Stammdatenmanagement) ist ein Ansatz, um die Geschäftsdaten deines Unternehmens in einer einzigen zentralen Datenquelle zu verwalten. Diese Geschäftsdaten können etwa Informationen zu Kunden, Standorten, Produkten oder Lieferanten sein – mit MDM behältst du den Überblick.
Auch ermöglichen es MDM-Systeme, dass alle Abteilungen im Unternehmen auf einer einheitlichen Grundlage arbeiten und die Daten gemeinsam nutzen. Die Vermeidung getrennter Datensilos führt zu verbesserter Datenqualität, schnellerer Entscheidungsfindung und gesteigerter Effizienz.
Syndigo versichert höchste Datentransparenz durch eine 360-Grad-Sicht auf alle möglichen Daten. Um eine erste Produkttour zu starten, musst du dich anmelden.
Ein alternativer MDM-Anbieter ist Reltio, der mit KI arbeitet. 2023 wurde Reltio von "The Forrester Wave" zum führenden Anbieter für Master Data Management gekürt. Weitere Anbieter, die bei dieser Auswahl mit Reltio auf Augenhöhe standen, waren SAP und Informatica.
Datenmanagement mit Software-as-a-Service
Software-as-a-Service (SaaS) stellt cloudbasierte Datenmanagementlösungen bereit, die von externen Anbietern gehostet und gewartet werden. Hierbei entfällt die Notwendigkeit einer umfangreichen Installation vor Ort, was wiederum zu geringeren Kosten und einfacherer Implementierung im Vergleich zu traditionellen Datenbankmanagementsystemen führt.
SaaS-Lösungen bieten Geschäftsanwendern häufig flexible und skalierbare Möglichkeiten, die sich den ändernden Anforderungen anpassen. Microsoft Azure SaaS kannst du beispielsweise 12 Monate lang kostenlos nutzen und aus 55 Diensten wählen. Das vollständige Preisangebot bekommst du nur auf Anfrage, allerdings bezahlt du immer nur genau das, was du auch tatsächlich nutzt. Weitere bekannte Beispiele für SaaS-Systeme sind Amazon Web Services oder Google Cloud.
Datenauswertung mit Internet of Things
Des Weiteren gewinnen Edge Computing und das Internet der Dinge (IoT) an Relevanz. Sie ermöglichen das Erfassen und Auswerten von Daten aus unterschiedlichsten Quellen und Geräten. So werden zwischen verschiedenen Systemen schnellstmöglich Daten ausgetauscht.
Auch die Optimierung von Datenvisualisierungen und -dashboards trägt entscheidend dazu bei, dass Datenanforderungen innerhalb eines Unternehmens erfüllt und Datenanalysen besser verstanden und kommuniziert werden können.
Beispielsweise bietet die Telekom in ihrem IoT-Netzwerk mehrere Tarife mit SIM-Karten an. Im Paket IoT Business werden drei Tarife mit unterschiedlichen Laufzeiten zur Auswahl gestellt. So kannst du den Classic Tarif ab 2,17 € für mehr als ein Jahr nutzen, wenn du auf ein dediziertes Datenvolumen abzielst. Brauchst du es etwas flexibler, ist Business Data Best für 29,50 € und einer Laufzeit von mehr als 2 Jahren die bessere Wahl für dich.
Bereits über 20 Jahre Erfahrung bringt der alternative Anbieter Telenor Connexion mit. Neben seinem hochgelobten Support ist er die Lösung für dich, wenn du auf globaler Ebene arbeitest und dich als Unternehmen weltweit vernetzen möchtest.
Best Practices für erfolgreiches Datenmanagement
Du hast deinen Anbieter nun gefunden und dein Datenmanagementsystem eingerichtet – jetzt geht es erst richtig los.
Plan erstellen und Datenstrategie entwickeln
Ein strukturierter Plan sowie eine durchdachte Datenmanagementstrategie sind essenziell für erfolgreiche Datenmanagementprozesse. Dabei definierst du zunächst deine Ziele und Anforderungen.
Der Einbezug von internen und externen Stakeholdern ermöglicht die Festlegung messbarer Kriterien, die den Fortschritt und Erfolg des Prozesses überwachen. Steigere dafür beispielsweise die Datenqualität um einen festgelegten Prozentsatz. Ebenfalls kannst du manuelle Tätigkeiten durch einen Datenqualitätsmanager nach und nach reduzieren.
Lesetipps
Wie erhältst du die Datenqualität aufrecht? Wie setzt du Datenqualitätsmanager ein? Einfach und verständlich mit unseren Beiträgen:
Datenqualität: Definition und Methoden zur kontinuierlichen Verbesserung deiner Daten
Data Quality: Warum die Qualität deiner Daten die Qualität deines Marketings ausmacht
Data Quality Governance: Die Grundlage für zielgerichtetes Marketing und erfolgreichen Vertrieb
Speicherung und Strukturierung der Daten
Datenmanagement hängt stark von der Speicherung und Strukturierung der Daten ab. Dabei sollten passende Datenbanken, Datenpipelines, Datenspeicher und Datenkataloge ausgewählt werden, die den Anforderungen der eigenen Daten gerecht werden. Erreichst du eine gute Datenstruktur, erleichterst du dir die Auffindbarkeit und Zugänglichkeit der Daten.
Zusammenarbeit fördern und Mitarbeiter schulen
Zusammenarbeit und Austausch von Daten zwischen verschiedenen Abteilungen und Teams tragen zu einem optimierten Datenmanagementprozess bei. Stelle sicher, dass alle Beteiligten Zugriff auf relevante Daten haben und über Kenntnisse zu vorhandenen Daten und entsprechenden Nutzungsrichtlinien verfügen.
Zudem ist es sinnvoll, Mitarbeiter entsprechend zu schulen und eine datengetriebene Unternehmenskultur zu etablieren. Sorge dafür, dass jeder über aktuelle Technologien, Methoden und Prozesse im Datenmanagement informiert ist und ihnen die Relevanz von Daten für den Unternehmenserfolg bewusst ist.
Methoden, Prozesse und Werkzeuge im Datenmanagement
Ein aktives Datenmanagement erfordert den richtigen Mix aus verschiedenen Methoden und Technologien, um deine gewonnenen Daten gezielt zu analysieren, zu strukturieren und zu nutzen. Die wichtigsten Ansätze und Tools erfährst du hier.
Datenanalyse und Datenarchitektur
Die Datenanalyse ist wohl dein erster Schritt, wenn es um die Auswertung und Interpretation der gesammelten Daten geht, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Sie unterstützen deine täglichen Geschäftsentscheidungen.
In der Datenarchitektur geht es darum, die Struktur, Organisation und Speicherlösungen für die Daten zu definieren. Dies schließt ein, wie Daten gespeichert und verschlüsselt werden und wie der Zugriff auf die Nutzung von Daten gewährleistet ist. Beide Aspekte sind wichtig, um weniger offensichtliche, aber wertvolle Informationen aus deinen Daten herauszufiltern.
Datenmodellierung und -integration
Die Datenmodellierung ist der Prozess, bei dem Datenstrukturen und Datenmodelle erstellt werden, welche den Speicher und den Fluss der Daten in einem Datenmanagementsystem ermöglichen. Dabei werden Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen, Datentypen und Datenzugriffsanforderungen berücksichtigt.
Bei der Datenintegration hingegen werden unterschiedliche Datenquellen miteinander verbunden, sodass sie gemeinsam genutzt und analysiert werden können. Dies beinhaltet das Importieren, Aufbereiten und Verdichten deiner Daten aus verschiedenen Anwendungen oder Systemen.
Metadatenmanagement und Datenarchivierung
Das Metadatenmanagement beschäftigt sich mit der Organisation und Pflege der Informationen, die den Datenelementen zugeordnet sind, wie zum Beispiel deren Herkunft, Format oder Bedeutung. Diese zusätzlichen Informationen ermöglichen es, die Daten effizienter zu finden und zu analysieren.
Datenarchivierung hingegen betrifft den Prozess der langfristigen Datensicherung und -speicherung unter Beachtung rechtlicher und unternehmensspezifischer Anforderungen.
Datenschutz und Datensicherheit
Um ein hohes Maß an Datenschutz zu gewährleisten und Datenschutzverletzungen vorzubauen, sind geeignete Technologien und Richtlinien erforderlich. Hierzu zählen Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Backups und effektive Strategien im Umgang mit Schadsoftware oder Datenlecks.
Die strategische Auswahl und Nutzung der dafür notwendigen Werkzeuge trägt zur Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse bei. Dazu gehören beispielsweise Datenbankmanagementsysteme, Analysesoftware und Anwendungen zur Visualisierung von Daten.
Fazit: Meisterhaftes Datenmanagement in der digitalen Ära
Fakt ist: Professionelles Datenmanagement und Unternehmenserfolg gehen Hand in Hand.
Die angemessene Verwaltung, Organisation und Analyse von Daten ermöglichen die Optimierung des Kundenservices, die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle und die Steigerung der Effizienz deiner Geschäftsprozesse. Unternehmen, die auf datenbasierte Entscheidungsfindung und intelligente Technologien setzen, sind somit in der Lage, ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig zu sichern.
Worauf wartest du noch? Jetzt ist genau der richtige Zeitpunkt, um dich für ein geeignetes Datenmanagementsystem zu entscheiden.
FAQ
Hier finden sich die Antworten auf häufige Fragen.
Warum ist Datenmanagement so wichtig?
Datenmanagement ist wichtig, weil es die Qualität, Sicherheit und Zugänglichkeit von Daten gewährleistet. Mit gutem Datenmanagement kannst du fundierte datenbasierte Entscheidungen treffen und Unternehmensprozesse optimieren.
Was ist der Unterschied zwischen Daten und Dateien?
Unterschied zwischen Daten und Dateien: Daten sind elementare Informationseinheiten, während Dateien strukturierte Sammlungen von Daten sind, die auf einem Speichermedium abgelegt werden. Mit unseren Tipps rund um Datenspeicherung und Dateimanagement vereinfachst du deine digitale Organisation.
Wie kann ich ein effektives Datenmanagement erreichen?
Datenmanagement gelingt durch Festlegung klarer Ziele, Auswahl passender Tools und Integration in den Arbeitsalltag. Eine Datenstrategie erstellen, Hürden identifizieren und mit geeigneten Sicherheitsmaßnahmen gewappnet sein. Konsistente Datenqualität sicherstellen und kontinuierlich optimieren.
Welche Vorteile bietet gutes Datenmanagement meinem Unternehmen?
Gutes Datenmanagement bietet deinem Unternehmen entscheidende Vorteile: Zeit- und Kostenersparnis, verbesserte Entscheidungsfindung und optimierte Geschäftsprozesse. Durch klare Strukturen und gezielte Analyse steigerst du Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit. Nutze diese Potenziale für nachhaltigen Erfolg.
Wie sieht der Prozess der Datenmigration aus?
Der Prozess der Datenmigration besteht aus Planung, Auswahl eines Migrationstools, Datentransfer und Validierung. Stelle den Datenfluss sicher, indem du vorab die Kompatibilität der Systeme überprüfst. Nach der Migration kontrolliere die Datenintegrität für erfolgreiche Ergebnisse.
Welche Tools und Software gibt es für Datenmanagement?
Datenmanagement-Tools sind Softwarelösungen, die Datenexperten in Unternehmen bei der Organisation, Analyse und Sicherung ihrer Daten unterstützen. Beliebte Lösungen sind Excel, jumpcloud, Oracle, Microsoft Azure, SQL Server oder IBM InfoSphere. Nützliche Tipps sind, geeignete Datenformate zu wählen und regelmäßige Backups durchzuführen.
Was ist der Unterschied zwischen Datenmanagement und Daten-Governance?
Datenmanagement bezieht sich auf die Sammlung, Speicherung und Verarbeitung von Daten, während Daten-Governance Rahmenbedingungen, Richtlinien und Verantwortlichkeiten für die Datennutzung definiert. Für erfolgreiches Datenmanagement ist eine solide Daten-Governance unerlässlich.
Wie beeinflusst die DSGVO mein Datenmanagement?
Die DSGVO beeinflusst dein Datenmanagement durch strengere Datenschutzbestimmungen. Sicherstelle Transparenz und Einverständnis der Nutzer bei Datenerhebung. Implementiere Löschfristen und stärke die Datensicherheit.
Wie trägt Datenmanagement zur Datenanalyse bei?
Datenmanagement trägt zur Datenanalyse bei, indem es die Qualität, Zugänglichkeit und Organisation von Informationen verbessert. Ein solides Datenmanagement bietet handfeste Tipps wie Datenspeicherung, Datenbereinigung und strukturierte Organisation, welche die Analyseprozesse beschleunigen und präzisieren.
Thomas Sesli
Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.
