Ein durchschnittliches Unternehmen – mit 200-500 Mitarbeitern – nutzt etwa 123 SaaS-Anwendungen, um seine Geschäftsprozesse zu digitalisieren. Angesichts der großen Datenmengen, die täglich generiert werden, brauchen Sie auf jeden Fall einen systematischen Umgang mit Daten. Dazu gehört die Einführung moderner Verfahren und Strategien zur Erfassung, Verarbeitung, gemeinsamen Nutzung, Speicherung und Abfrage von Daten bei gleichzeitiger Minimierung von Datenverlusten und Fehlern. Jede Lücke in diesen Prozessen kann Ihr Unternehmen in ernste Gefahr bringen.
In diesem Blog erörtern wir, was Datenmanagement bedeutet und welche Grundsätze Sie bei der Verwaltung Ihrer Unternehmensdaten beachten müssen. Fangen wir an.
Was ist Datenmanagement?
Unter Datenmanagement versteht man die Anwendung von Grundsätzen, Regeln, Strategien und Methoden, die eine maximale und optimale Nutzung der Daten eines Unternehmens gewährleisten können.
Die Konzepte und Grundsätze des Datenmanagements sind sehr vielfältig, da sie sich auf eine Reihe von Datenprozessen in einem Unternehmen konzentrieren, wie z. B.:
- Datenerfassung und -integration: Stellt sicher, dass die erforderlichen Daten erfasst, integriert und konsolidiert werden, damit sie für alle vorgesehenen Zwecke verwendet werden können.
- Datenspeicherung: Stellt sicher, dass die Daten dort gespeichert werden, wo sie benötigt werden – sei es in einem lokalen Speicher, in einer öffentlichen oder privaten Cloud oder in einem hybriden System.
- Datensicherheit: Gewährleistet, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff geschützt sind und dass Richtlinien für den sicheren Datenzugriff und die gemeinsame Nutzung umgesetzt werden.
- Verwaltung der Datenqualität: Stellt sicher, dass die Daten kontinuierlich auf Fehler geprüft werden und eine Datenpipeline zur Überprüfung und Korrektur der Datenqualität durchlaufen.
- Datenverfügbarkeit: Stellt sicher, dass die Daten jederzeit für die Mitarbeiter zugänglich sind und dass Pläne für die Sicherung und Wiederherstellung im Notfall vorhanden sind.
8 Grundsätze der Datenverwaltung
Die Gestaltung Ihrer Datenverwaltungsprozesse kann schwierig sein, da sie sich auf eine Vielzahl von Datenbereichen konzentriert. Hier erfahren Sie, was die Grundsätze des Datenmanagements sind, und wir stellen Ihnen die 8 wichtigsten Grundsätze des Datenmanagements vor, die Sie verwalten müssen.
1. Datenmodellierung
Das erste und wichtigste Prinzip der Datenverwaltung ist die Datenmodellierung. Datenmodellierung bedeutet, dass Sie Ihre Datenbestände, ihre Eigenschaften und ihre Beziehungen untereinander in einer logischen Weise entwerfen und strukturieren. Ein Beispiel für ein Datenmodell für ein Einzelhandelsgeschäft ist unten dargestellt:
Ein Datenmodell stellt einfach Folgendes dar (wie aus dem obigen Diagramm ersichtlich):
- Die Datenbestände, die ein Unternehmen speichert und verwaltet (z. B. Kunde, Produkt, Standort und Umsatz),
- Die realen Eigenschaften , die jedes Asset speichert (z. B.: Kundendaten-Asset hat die Kunden-ID, den Namen, die Telefonnummer, die E-Mail-Adresse und die Wohnadresse),
- Datentyp und Größe jeder Eigenschaft (z. B. sollte die Kunden-ID eine ganze Zahl mit maximal 12 Ziffern sein),
- Die Beziehungseinschränkungen, die zwei oder mehr Datenbestände untereinander haben (z. B. Kunde hat Standort, Kunde kauft Produkt usw.)
- Die Beziehungskardinalität, die die maximale Anzahl der Beziehungen anzeigt, die ein Asset mit einem anderen haben kann (z. B. kann ein Kunde immer nur einen Standort haben),
- Die referentielle Integrität, die festlegt, auf welche Datensätze in verschiedenen Assets verwiesen werden kann (z. B. muss ein Verkaufsdatensatz immer auf eine Kunden-ID verweisen, die in der Tabelle Kunde vorhanden ist).
Ein Unternehmen kann seine Daten niemals effizient verwalten, wenn es nicht in der Lage ist, die Datenanforderungen genau mit den strukturierten Datenmodellen zu verknüpfen. Aus diesem Grund ist es wichtig, zunächst die Datenanforderungen von den erforderlichen Interessengruppen zu sammeln und dann mit dem Entwurfsprozess zu beginnen. Sobald Sie wissen, welche Erwartungen Ihr Team an die von ihm verwendeten Daten hat, können Sie Datenmodelle entwerfen, die die erforderlichen Informationen erfassen.
2. Rollen und Verantwortlichkeiten für Daten
Unternehmensleiter machen oft den Fehler, die Datennutzer für eine effiziente Datenverwaltung verantwortlich zu machen. In Wirklichkeit müssen Sie jedoch verschiedene Datenexperten auf unterschiedlichen Ebenen in Ihrem Unternehmen einsetzen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Bemühungen und Investitionen in die Datenverwaltung nicht nur umgesetzt, sondern auch über Jahre hinweg aufrechterhalten werden. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Datenrollen und ihre Aufgaben, die Sie beim Aufbau eines Datenteams berücksichtigen müssen.
- Leiter der Datenabteilung (CDO): Ein Chief Data Officer (CDO) ist eine Position auf Führungsebene, die ausschließlich für die Entwicklung von Strategien für die Datennutzung, die Überwachung der Datenqualität und die Datenverwaltung im gesamten Unternehmen zuständig ist.
- Datenverwalter: Ein Datenverwalter ist der Ansprechpartner in einem Unternehmen für alle Fragen im Zusammenhang mit Daten. Sie wissen genau, wie das Unternehmen Daten erfasst, wo sie gespeichert werden, welche Bedeutung sie für die verschiedenen Abteilungen haben und wie die Qualität der Daten während ihres gesamten Lebenszyklus gewährleistet wird.
- Datenverwalter: Ein Datenverwalter ist für die Struktur der Datenfelder verantwortlich – einschließlich der Datenbankstrukturen und -modelle.
- Dateningenieur: Ein Dateningenieur ist für die Datenmodellierung und den Aufbau von Systemen zur genauen Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten zuständig.
- Datenanalyst: Ein Datenanalyst ist jemand, der in der Lage ist, Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse umzuwandeln – insbesondere in bestimmten Bereichen. Eine Hauptaufgabe des Datenanalysten ist die Vorbereitung, Bereinigung und Filterung der benötigten Daten.
- Andere Teams: Diese Rollen werden als Datenkonsumenten betrachtet, d. h. sie verwenden Daten – entweder in ihrer Rohform oder wenn sie in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden, z. B. Vertriebs- und Marketingteams, Produktteams, Geschäftsentwicklungsteams usw.
3. Entwurf des Datensystems
Dies ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenverwaltung, der Ihnen hilft, herauszufinden:
Wo und wie werden die Daten erfasst, integriert und gehostet, um eine maximale Datennutzung und -verfügbarkeit sowie einen minimalen Datenverlust und Ausfallzeiten zu gewährleisten?
Der Entwurf von Datensystemen bezieht sich auf mehrere Disziplinen, wie Datenquellen, Architektur, Synchronität und Hosting. Werfen wir einen Blick auf die einzelnen Bereiche:
a. Dateneingänge und -ausgänge
Der erste Teil des Systementwurfs besteht darin, die Quellen der Dateneingänge und -ausgänge zu ermitteln – von wo aus die Daten erfasst werden und wohin sie übertragen werden. Unternehmen verwenden mehrere Anwendungen zur Datenerfassung, z. B. Website-Tracker, Marketingautomatisierung, CRM, Buchhaltungssoftware, Webformulare usw. Sie müssen alle diese Quellen identifizieren und sehen, wie Daten zwischen den Quellen oder zu einem neuen Ziel übertragen werden.
b. Topologie des Datensystems
Die Datentopologie bezieht sich darauf, wie die Datensysteme miteinander verbunden sind. Auf einer hohen Ebene können Sie Ihre Topologie mit einem der folgenden Ansätze entwerfen:
- Zentralisierter Ansatz, bei dem jedes Datensystem mit einem zentralen, intelligenten Knotenpunkt verbunden ist,
- Dezentraler Ansatz , bei dem die Datensysteme miteinander kommunizieren, um die benötigten Informationen zu erhalten.
c. Daten-Synchronisation
Dies bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Daten über verschiedene Quellen hinweg aktualisiert werden. Datenmanagementsysteme, insbesondere MDM-Lösungen, werden je nach den Anforderungen des Unternehmens in unterschiedlichen Architekturen implementiert. Die gebräuchlichsten Architekturstile für die Synchronisierung sind:
- Konsolidierter Stil
- Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten werden an einen zentralen Knotenpunkt weitergeleitet, der eine konsolidierte Ansicht der Daten speichert, sie aber nicht an die Quellsysteme zurücküberträgt. Alle BI- oder nachgelagerten Anwendungen können bei Bedarf Daten vom zentralen Hub abrufen.
- Koexistenz oder hybrider Stil
- Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten werden an einen zentralen Knotenpunkt weitergeleitet, der eine konsolidierte Ansicht der Daten speichert, und die Aktualisierungen werden auch an alle angeschlossenen Quellanwendungen übertragen.
- Zentralisierter Stil
- Die aus verschiedenen Quellen stammenden Daten werden an einen zentralen Knotenpunkt weitergeleitet, der eine konsolidierte Ansicht der Daten speichert, sie aber nicht an die Quellsysteme zurücküberträgt. Die Quellsysteme können jedoch die aktualisierten Daten bei Bedarf vom zentralen Hub abfragen.
d. Daten-Hosting
Dies bezieht sich auf den Ort, an dem die Daten gehostet oder gespeichert werden. Je nach den Bedürfnissen eines Unternehmens können die Daten lokal vor Ort oder in einer öffentlichen oder privaten Cloud gespeichert werden. Sie können sich auch für ein hybrides System entscheiden, bei dem ein Teil der Daten vor Ort und ein Teil in der Cloud gehostet wird.
4. Datenqualität
Einer der wichtigsten Aspekte des Datenmanagements ist das Datenqualitätsmanagement. Das Vorhandensein von untragbaren Mängeln in Ihrem Datensatz zeigt, dass die erforderlichen Datenverwaltungspraktiken nicht vorhanden sind. Wenn Ihre Teams den Daten nicht vertrauen können, beeinträchtigt dies ihre Arbeitsproduktivität und -effizienz. Um zu verhindern, dass Datenqualitätsfehler in das System gelangen, müssen Sie eingehende Daten in Datenpipelines verarbeiten, in denen eine Reihe von Operationen wie Datenbereinigung, Standardisierung und Abgleich durchgeführt werden.
a. Messung der Datenqualität
Die Datenqualität wird in der Regel durch eine Reihe von Datenmerkmalen angezeigt. Diese werden in der Regel als Datenqualitätsdimensionen bezeichnet. Zu den häufigsten Indikatoren für die Datenqualität gehören:
- Exaktheit: Die Daten geben die Realität und die Wahrheit wieder.
- Validierung: Die Daten sind im richtigen Muster und Format vorhanden und gehören zum richtigen Bereich.
- Vollständig: Die Daten sind so umfassend wie nötig.
- Währung: Die Daten sind aktuell oder so aktuell wie möglich.
- Konsistenz: Die Daten sind über verschiedene Datenquellen hinweg gleich (sowohl in Bezug auf die Bedeutung als auch auf die Darstellung).
- Identifizierbarkeit: Die Daten stellen eindeutige Identitäten dar und enthalten keine Duplikate.
- Benutzerfreundlichkeit: Die Daten liegen in einem Format vor, das für diejenigen, die sie nutzen wollen, verständlich ist.
b. Verwaltung der Datenqualität
Um die Grundsätze des Datenqualitätsmanagements reibungslos zu übernehmen, müssen Sie eine Reihe von Datenqualitätsprozessen implementieren, wie z. B.:
- Erstellung von Datenprofilen zur Bewertung des aktuellen Zustands Ihrer Daten und zur Ermittlung von Bereinigungsmöglichkeiten,
- Datenbereinigungs- und Standardisierungstechniken , um eine standardisierte Ansicht über alle Datenquellen hinweg zu erhalten,
- Datenabgleich , um doppelte Datensätze zu identifizieren, die dieselbe Einheit repräsentieren,
- Datendeduplizierung zur Beseitigung doppelter Datensätze,
- Bereinigung von Daten, um doppelte Datensätze zu einem einzigen zu konsolidieren und Daten bei Bedarf zu überschreiben und den goldenen Datensatz zu erreichen.
5. Datenverwaltung
Der Begriff Data Governance bezieht sich auf eine Sammlung von Rollen, Richtlinien, Arbeitsabläufen, Standards und Metriken, die eine effiziente Informationsnutzung und -sicherheit gewährleisten und es einem Unternehmen ermöglichen, seine Geschäftsziele zu erreichen. Data Governance bezieht sich auf die folgenden Bereiche:
- Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf vertrauliche Daten zugreifen können,
- Gestaltung von Arbeitsabläufen zur Überprüfung von Informationsaktualisierungen,
- Begrenzung der Datennutzung und -freigabe,
- Zusammenarbeit und Koordinierung bei Datenaktualisierungen mit Mitarbeitern oder externen Beteiligten,
- Ermöglichung der Datenprovenienz durch Erfassung von Metadaten, ihrer Herkunft und der Aktualisierungshistorie.
6. Datenerziehung
Sie können Datenmodelle, Datensysteme und Datenqualitäts-Frameworks perfekt entwerfen und sich um alle grundlegenden Prinzipien des Datenmanagements kümmern, aber trotzdem Ihre Datenziele nicht erreichen – und der Hauptschuldige dafür ist die mangelnde Datenausbildung Ihrer Teammitglieder. Wenn Ihr Team nicht versteht, wie Datensysteme in Ihrem Unternehmen funktionieren, wird es sie wahrscheinlich falsch handhaben oder ineffizient nutzen.
Um Ihren Teammitgliedern Datenkompetenz zu vermitteln, müssen Sie damit beginnen, alles zu dokumentieren. Und verbreiten Sie dieses Wissen durch Lernpläne, die verschiedene Datenaspekte beleuchten, wie z. B.:
- Was es enthält,
- Was die einzelnen Datenattribute bedeuten,
- Welches sind die Akzeptanzkriterien für seine Qualität?
- Was ist der falsche und was der richtige Weg für die Eingabe/Manipulation von Daten?
- Welche Daten sind zu verwenden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen?
Außerdem können diese Kurse je nach Häufigkeit der Datennutzung durch bestimmte Rollen (täglich, wöchentlich oder jährlich) erstellt werden.
7. Schutz der Daten
Datenschutzstrategien umfassen einige der wichtigsten Sicherheitsmaßnahmen. Zu den drei Hauptbereichen, die unter den Datenschutz fallen, gehören:
- Datensicherheit: Schutz der Daten vor böswilligen Angriffen und Manipulation,
- Kontrolle des Datenzugriffs: Kontrolle darüber, wer wann auf Daten zugreifen kann,
- Datenverfügbarkeit: Sicherstellen, dass die Daten gesichert und im Falle eines Datenverlusts oder einer Nichtverfügbarkeit wiederhergestellt werden.
Die Begriffe „Datenschutz“ und „Datensicherheit“ werden oft synonym verwendet, aber beide beziehen sich auf leicht unterschiedliche Konzepte. Der Datenschutz bezieht sich auf den Schutz von Daten vor Verlust, Beschädigung oder Verfälschung und die Gewährleistung der Datenverfügbarkeit, während sich die Datensicherheit auf den Schutz von Daten vor böswilligen Angriffen und Manipulationen bezieht.
Beide sind jedoch entscheidend für eine qualitativ hochwertige Datenverwaltung.
8. Einhaltung der Daten
Normen zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu überdenken und zu überarbeiten. Im Rahmen dieser Daten-Compliance-Standards sind die Unternehmen verpflichtet, die personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu schützen und sicherzustellen, dass die Dateneigentümer (die Kunden selbst) das Recht haben, auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu ändern oder zu löschen.
Neben diesen Rechten, die den Dateneigentümern zugestanden werden, machen die Standards die Unternehmen auch für die Einhaltung der Grundsätze Transparenz, Zweckbindung, Datenminimierung, Richtigkeit, Speicherbegrenzung, Sicherheit und Rechenschaftspflicht verantwortlich. Es ist sehr schwierig, diese Normen einzuhalten, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht gut verwaltet werden. Und ein Mangel an Konformität kann Ihre Geschäftstätigkeit einschränken – insbesondere in geografischer Hinsicht.
Einpacken
Das sind die 8 wichtigsten Grundsätze für das Datenmanagement, die Sie anwenden müssen, um die Effektivität Ihrer Daten in Ihrem Unternehmen zu maximieren. Da Daten ein integraler Bestandteil eines Unternehmens sind, hilft Ihnen die richtige Datenverwaltung dabei, Ihre Ziele effizient und einfach zu erreichen.
Wenn Ihr Unternehmen noch keine Datenverwaltungsprinzipien eingeführt hat, ist es in Ordnung, an einer Stelle zu beginnen und möglicherweise über verschiedene Disziplinen hinweg zu wachsen, wenn sich die Dinge eingespielt haben. Das Datenqualitätsmanagement ist ein solcher Bereich, der in kürzester Zeit einen großen positiven Einfluss haben kann.
Da wir in den letzten zehn Jahren Datenbereinigungs- und -abgleichslösungen für Fortune-500-Unternehmen geliefert haben, wissen wir, wie wichtig es ist, Daten fehlerfrei zu halten. Unser Produkt DataMatch Enterprise hilft Ihnen, Ihre Datensätze zu bereinigen und zu standardisieren und doppelte Datensätze zu eliminieren, die dieselbe Entität repräsentieren.
Sie können die kostenlose Testversion noch heute herunterladen oder eine persönliche Sitzung mit unseren Experten vereinbaren, um zu erfahren, wie unser Produkt bei der Implementierung der besten Verfahren zur Erreichung und Aufrechterhaltung der Datenqualität auf Unternehmensebene helfen kann.
