{"id":68400,"date":"2022-08-01T14:54:26","date_gmt":"2022-08-01T18:54:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/8-grundsaetze-der-datenverwaltung\/"},"modified":"2022-09-13T09:01:01","modified_gmt":"2022-09-13T09:01:01","slug":"8-grundsaetze-der-datenverwaltung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/de\/8-grundsaetze-der-datenverwaltung\/","title":{"rendered":"8 Grunds\u00e4tze der Datenverwaltung"},"content":{"rendered":"\n<p>Ein durchschnittliches Unternehmen &#8211; mit 200-500 Mitarbeitern &#8211; nutzt etwa <a href=\"https:\/\/martech.org\/new-blissfully-report-most-companies-have-orphaned-saas-apps-in-their-stacks\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">123 SaaS-Anwendungen<\/a>, um seine Gesch\u00e4ftsprozesse zu digitalisieren. Angesichts der gro\u00dfen Datenmengen, die t\u00e4glich generiert werden, brauchen Sie auf jeden Fall einen systematischen Umgang mit Daten. Dazu geh\u00f6rt die Einf\u00fchrung moderner Verfahren und Strategien zur Erfassung, Verarbeitung, gemeinsamen Nutzung, Speicherung und Abfrage von Daten bei gleichzeitiger Minimierung von Datenverlusten und Fehlern. Jede L\u00fccke in diesen Prozessen kann <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-auswirkungen-einer-schlechten-datenqualitaet-risiken-herausforderungen-und-loesungen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ihr Unternehmen in ernste Gefahr bringen<\/a>.<\/p>\n\n<p>In diesem Blog er\u00f6rtern wir, was Datenmanagement bedeutet und welche Grunds\u00e4tze Sie bei der Verwaltung Ihrer Unternehmensdaten beachten m\u00fcssen. Fangen wir an.<\/p>\n\n<h2>Was ist Datenmanagement?<\/h2>\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-cyan-blue-color\"><strong>Unter Datenmanagement versteht man die Anwendung von Grunds\u00e4tzen, Regeln, Strategien und Methoden, die eine maximale und optimale Nutzung der Daten eines Unternehmens gew\u00e4hrleisten k\u00f6nnen.<\/strong><\/mark><\/p>\n\n<p>Die Konzepte und Grunds\u00e4tze des Datenmanagements sind sehr vielf\u00e4ltig, da sie sich auf eine Reihe von Datenprozessen in einem Unternehmen konzentrieren, wie z. B.:<\/p>\n\n<ol><li><strong>Datenerfassung und -integration: <\/strong>Stellt sicher, dass die erforderlichen Daten erfasst, integriert und konsolidiert werden, damit sie f\u00fcr alle vorgesehenen Zwecke verwendet werden k\u00f6nnen.<\/li><li><strong>Datenspeicherung: <\/strong>Stellt sicher, dass die Daten dort gespeichert werden, wo sie ben\u00f6tigt werden &#8211; sei es in einem lokalen Speicher, in einer \u00f6ffentlichen oder privaten Cloud oder in einem hybriden System.<\/li><li><strong>Datensicherheit: <\/strong>Gew\u00e4hrleistet, dass die Daten vor unbefugtem Zugriff gesch\u00fctzt sind und dass Richtlinien f\u00fcr den sicheren Datenzugriff und die gemeinsame Nutzung umgesetzt werden.<\/li><li><strong>Verwaltung der Datenqualit\u00e4t:<\/strong> Stellt sicher, dass die Daten kontinuierlich auf Fehler gepr\u00fcft werden und eine Datenpipeline zur <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/testen-der-datenqualitaet-eine-schnelle-checkliste-zur-messung-und-verbesserung-der-datenqualitaet\/\">\u00dcberpr\u00fcfung<\/a> und Korrektur der <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/testen-der-datenqualitaet-eine-schnelle-checkliste-zur-messung-und-verbesserung-der-datenqualitaet\/\">Datenqualit\u00e4t<\/a> durchlaufen.<\/li><li><strong>Datenverf\u00fcgbarkeit:<\/strong> Stellt sicher, dass die Daten jederzeit f\u00fcr die Mitarbeiter zug\u00e4nglich sind und dass Pl\u00e4ne f\u00fcr die Sicherung und Wiederherstellung im Notfall vorhanden sind.<\/li><\/ol>\n\n<h2>8 Grunds\u00e4tze der Datenverwaltung<\/h2>\n\n<p>Die Gestaltung Ihrer Datenverwaltungsprozesse kann schwierig sein, da sie sich auf eine Vielzahl von Datenbereichen konzentriert. Hier erfahren Sie, was die Grunds\u00e4tze des Datenmanagements sind, und wir stellen Ihnen die 8 wichtigsten Grunds\u00e4tze des Datenmanagements vor, die Sie verwalten m\u00fcssen.<\/p>\n\n<h3>1. Datenmodellierung<\/h3>\n\n<p>Das erste und wichtigste Prinzip der Datenverwaltung ist die Datenmodellierung. Datenmodellierung bedeutet, dass Sie Ihre Datenbest\u00e4nde, ihre Eigenschaften und ihre Beziehungen untereinander in einer logischen Weise entwerfen und strukturieren. Ein Beispiel f\u00fcr ein Datenmodell f\u00fcr ein Einzelhandelsgesch\u00e4ft ist unten dargestellt:<\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"909\" height=\"495\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-67576\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets.png 909w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-300x163.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/retail-master-data-assets-768x418.png 768w\" sizes=\"(max-width: 909px) 100vw, 909px\" \/><\/figure>\n\n<p>Ein Datenmodell stellt einfach Folgendes dar (wie aus dem obigen Diagramm ersichtlich):<\/p>\n\n<ul><li>Die<strong> Datenbest\u00e4nde<\/strong>, die ein Unternehmen speichert und verwaltet (z. B. Kunde, Produkt, Standort und Umsatz),<\/li><li>Die realen <strong>Eigenschaften <\/strong>, die jedes Asset speichert (z. B.: Kundendaten-Asset hat die Kunden-ID, den Namen, die Telefonnummer, die E-Mail-Adresse und die Wohnadresse),<\/li><li> <strong>Datentyp und Gr\u00f6\u00dfe <\/strong>jeder Eigenschaft (z. B. sollte die Kunden-ID eine ganze Zahl mit maximal 12 Ziffern sein),<\/li><li>Die <strong>Beziehungseinschr\u00e4nkungen<\/strong>, die zwei oder mehr Datenbest\u00e4nde untereinander haben (z. B. Kunde hat Standort, Kunde kauft Produkt usw.)<\/li><li>Die <strong>Beziehungskardinalit\u00e4t<\/strong>, 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),<\/li><li>Die <strong>referentielle Integrit\u00e4t<\/strong>, die festlegt, auf welche Datens\u00e4tze in verschiedenen Assets verwiesen werden kann (z. B. muss ein Verkaufsdatensatz immer auf eine Kunden-ID verweisen, die in der Tabelle Kunde vorhanden ist).<\/li><\/ul>\n\n<p>Ein Unternehmen kann seine Daten niemals effizient verwalten, wenn es nicht in der Lage ist, die Datenanforderungen genau mit den strukturierten Datenmodellen zu verkn\u00fcpfen. Aus diesem Grund ist es wichtig, zun\u00e4chst 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, k\u00f6nnen Sie Datenmodelle entwerfen, die die erforderlichen Informationen erfassen.<\/p>\n\n<h3>2. Rollen und Verantwortlichkeiten f\u00fcr Daten<\/h3>\n\n<p>Unternehmensleiter machen oft den Fehler, die Datennutzer f\u00fcr eine effiziente Datenverwaltung verantwortlich zu machen. In Wirklichkeit m\u00fcssen Sie jedoch verschiedene Datenexperten auf unterschiedlichen Ebenen in Ihrem Unternehmen einsetzen. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Bem\u00fchungen und Investitionen in die Datenverwaltung nicht nur umgesetzt, sondern auch \u00fcber Jahre hinweg aufrechterhalten werden. Werfen wir einen Blick auf die wichtigsten Datenrollen und ihre Aufgaben, die Sie beim <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/aufbau-eines-datenqualitaetsteams-zu-beruecksichtigende-rollen-und-zustaendigkeiten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aufbau eines Datenteams<\/a> ber\u00fccksichtigen m\u00fcssen.<\/p>\n\n<ul><li><strong>Leiter der Datenabteilung (CDO):<\/strong> Ein Chief Data Officer (CDO) ist eine Position auf F\u00fchrungsebene, die ausschlie\u00dflich f\u00fcr die Entwicklung von Strategien f\u00fcr die Datennutzung, die \u00dcberwachung der Datenqualit\u00e4t und die Datenverwaltung im gesamten Unternehmen zust\u00e4ndig ist.<\/li><li><strong>Datenverwalter:<\/strong> Ein Datenverwalter ist der Ansprechpartner in einem Unternehmen f\u00fcr alle Fragen im Zusammenhang mit Daten. Sie wissen genau, wie das Unternehmen Daten erfasst, wo sie gespeichert werden, welche Bedeutung sie f\u00fcr die verschiedenen Abteilungen haben und wie die Qualit\u00e4t der Daten w\u00e4hrend ihres gesamten Lebenszyklus gew\u00e4hrleistet wird.<\/li><li><strong>Datenverwalter:<\/strong> Ein Datenverwalter ist f\u00fcr die Struktur der Datenfelder verantwortlich &#8211; einschlie\u00dflich der Datenbankstrukturen und -modelle.<\/li><li><strong>Dateningenieur:<\/strong> Ein Dateningenieur ist f\u00fcr die Datenmodellierung und den Aufbau von Systemen zur genauen Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten zust\u00e4ndig.<\/li><li><strong>Datenanalyst:<\/strong> Ein Datenanalyst ist jemand, der in der Lage ist, Rohdaten in aussagekr\u00e4ftige Erkenntnisse umzuwandeln &#8211; insbesondere in bestimmten Bereichen. Eine Hauptaufgabe des Datenanalysten ist die Vorbereitung, Bereinigung und Filterung der ben\u00f6tigten Daten.<\/li><li><strong>Andere Teams: <\/strong>Diese Rollen werden als Datenkonsumenten betrachtet, d. h. sie verwenden Daten &#8211; entweder in ihrer Rohform oder wenn sie in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden, z. B. Vertriebs- und Marketingteams, Produktteams, Gesch\u00e4ftsentwicklungsteams usw.<\/li><\/ul>\n\n<h3>3. Entwurf des Datensystems<\/h3>\n\n<p>Dies ist ein weiterer wichtiger Aspekt der Datenverwaltung, der Ihnen hilft, herauszufinden:<\/p>\n\n<p><em>Wo und wie werden die Daten erfasst, integriert und gehostet, um eine maximale Datennutzung und -verf\u00fcgbarkeit sowie einen minimalen Datenverlust und Ausfallzeiten zu gew\u00e4hrleisten?<\/em><\/p>\n\n<p>Der Entwurf von Datensystemen bezieht sich auf mehrere Disziplinen, wie Datenquellen, Architektur, Synchronit\u00e4t und Hosting. Werfen wir einen Blick auf die einzelnen Bereiche:<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>a. Dateneing\u00e4nge und -ausg\u00e4nge<\/strong><\/p>\n\n<p>Der erste Teil des Systementwurfs besteht darin, die Quellen der Dateneing\u00e4nge und -ausg\u00e4nge zu ermitteln &#8211; von wo aus die Daten erfasst werden und wohin sie \u00fcbertragen werden. Unternehmen verwenden mehrere Anwendungen zur Datenerfassung, z. B. Website-Tracker, Marketingautomatisierung, CRM, Buchhaltungssoftware, Webformulare usw. Sie m\u00fcssen alle diese Quellen identifizieren und sehen, wie Daten zwischen den Quellen oder zu einem neuen Ziel \u00fcbertragen werden.<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>b. Topologie des Datensystems<\/strong><\/p>\n\n<p>Die Datentopologie bezieht sich darauf, wie die Datensysteme miteinander verbunden sind. Auf einer hohen Ebene k\u00f6nnen Sie Ihre Topologie mit einem der folgenden Ans\u00e4tze entwerfen:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Zentralisierter Ansatz<\/strong>, bei dem jedes Datensystem mit einem zentralen, intelligenten Knotenpunkt verbunden ist,<\/li><\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"899\" height=\"670\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65038\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2.png 899w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2-300x224.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-datta-management2-768x572.png 768w\" sizes=\"(max-width: 899px) 100vw, 899px\" \/><\/figure>\n\n<ul><li><strong>Dezentraler Ansatz <\/strong>, bei dem die Datensysteme miteinander kommunizieren, um die ben\u00f6tigten Informationen zu erhalten.<\/li><\/ul>\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img width=\"865\" height=\"570\" src=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-65029\" srcset=\"https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management.png 865w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management-300x198.png 300w, https:\/\/dataladder.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Centralized-data-management-768x506.png 768w\" sizes=\"(max-width: 865px) 100vw, 865px\" \/><\/figure>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>c. Daten-Synchronisation<\/strong><\/p>\n\n<p>Dies bezieht sich auf die Art und Weise, wie die Daten \u00fcber verschiedene Quellen hinweg aktualisiert werden. Datenmanagementsysteme, insbesondere MDM-L\u00f6sungen, werden je nach den Anforderungen des Unternehmens in unterschiedlichen Architekturen implementiert. Die gebr\u00e4uchlichsten Architekturstile f\u00fcr die Synchronisierung sind:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Konsolidierter Stil<\/strong><ul><li>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 zur\u00fcck\u00fcbertr\u00e4gt. Alle BI- oder nachgelagerten Anwendungen k\u00f6nnen bei Bedarf Daten vom zentralen Hub abrufen.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Koexistenz oder hybrider Stil<\/strong><ul><li>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 \u00fcbertragen.<\/li><\/ul><\/li><li><strong>Zentralisierter Stil<\/strong><ul><li>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 zur\u00fcck\u00fcbertr\u00e4gt. Die Quellsysteme k\u00f6nnen jedoch die aktualisierten Daten bei Bedarf vom zentralen Hub abfragen.<\/li><\/ul><\/li><\/ul>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>d. Daten-Hosting<\/strong><\/p>\n\n<p>Dies bezieht sich auf den Ort, an dem die Daten gehostet oder gespeichert werden. Je nach den Bed\u00fcrfnissen eines Unternehmens k\u00f6nnen die Daten lokal vor Ort oder in einer \u00f6ffentlichen oder privaten Cloud gespeichert werden. Sie k\u00f6nnen sich auch f\u00fcr ein hybrides System entscheiden, bei dem ein Teil der Daten vor Ort und ein Teil in der Cloud gehostet wird.<\/p>\n\n<h3>4. Datenqualit\u00e4t<\/h3>\n\n<p>Einer der wichtigsten Aspekte des Datenmanagements ist das <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/data-quality-management\/\">Datenqualit\u00e4tsmanagement<\/a>. Das Vorhandensein von untragbaren M\u00e4ngeln in Ihrem Datensatz zeigt, dass die erforderlichen Datenverwaltungspraktiken nicht vorhanden sind. Wenn Ihre Teams den Daten nicht vertrauen k\u00f6nnen, beeintr\u00e4chtigt dies ihre Arbeitsproduktivit\u00e4t und -effizienz. Um zu verhindern, dass <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-12-haeufigsten-datenqualitaetsprobleme-und-deren-ursachen\/\">Datenqualit\u00e4tsfehler<\/a> in das System gelangen, m\u00fcssen Sie eingehende Daten in Datenpipelines verarbeiten, in denen eine Reihe von Operationen wie Datenbereinigung, Standardisierung und Abgleich durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>a. Messung der Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/p>\n\n<p>Die Datenqualit\u00e4t wird in der Regel durch eine Reihe von Datenmerkmalen angezeigt. Diese werden in der Regel als <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/dimensionen-der-datenqualitaet-10-metriken-die-sie-messen-sollten\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datenqualit\u00e4tsdimensionen<\/a> bezeichnet. Zu den h\u00e4ufigsten Indikatoren f\u00fcr die Datenqualit\u00e4t geh\u00f6ren:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Exaktheit: <\/strong>Die Daten geben die Realit\u00e4t und die Wahrheit wieder.<\/li><li><strong>Validierung:<\/strong> Die Daten sind im richtigen Muster und Format vorhanden und geh\u00f6ren zum richtigen Bereich.<\/li><li><strong>Vollst\u00e4ndig<\/strong>: Die Daten sind so umfassend wie n\u00f6tig.<\/li><li><strong>W\u00e4hrung: <\/strong>Die Daten sind aktuell oder so aktuell wie m\u00f6glich.<\/li><li><strong>Konsistenz:<\/strong> Die Daten sind \u00fcber verschiedene Datenquellen hinweg gleich (sowohl in Bezug auf die Bedeutung als auch auf die Darstellung).<\/li><li><strong>Identifizierbarkeit:<\/strong> Die Daten stellen eindeutige Identit\u00e4ten dar und enthalten keine Duplikate.<\/li><li><strong>Benutzerfreundlichkeit:<\/strong> Die Daten liegen in einem Format vor, das f\u00fcr diejenigen, die sie nutzen wollen, verst\u00e4ndlich ist.<\/li><\/ul>\n\n<p class=\"has-medium-font-size\"><strong>b. Verwaltung der Datenqualit\u00e4t<\/strong><\/p>\n\n<p>Um die Grunds\u00e4tze des Datenqualit\u00e4tsmanagements reibungslos zu \u00fcbernehmen, m\u00fcssen Sie eine Reihe von Datenqualit\u00e4tsprozessen implementieren, wie z. B.:<\/p>\n\n<ul><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/software-und-tools-zur-datenprofilerstellung-erhalten-sie-sofortige-ergebnisse-der-datenqualitaetsbewertung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Erstellung von Datenprofilen<\/a> zur Bewertung des aktuellen Zustands Ihrer Daten und zur Ermittlung von Bereinigungsm\u00f6glichkeiten,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenbereinigungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-crm-datenbereinigungstool\/\">Datenbereinigungs-<\/a> und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenstandardisierungssoftware-schnelles-und-kostenguenstiges-datenstandardisierungstool\/\">Standardisierungstechniken <\/a>, um eine standardisierte Ansicht \u00fcber alle Datenquellen hinweg zu erhalten,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/8-vorteile-des-datenabgleichs-mit-denen-sie-ihr-geschaeft-ausbauen-koennen\/\">Datenabgleich <\/a>, um doppelte Datens\u00e4tze zu identifizieren, die dieselbe Einheit repr\u00e4sentieren,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datendeduplizierungssoftware-verwenden-sie-integrierte-und-benutzerdefinierte-regeln-fuer-die-crm-deduplizierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Datendeduplizierung<\/a> zur Beseitigung doppelter Datens\u00e4tze,<\/li><li><a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/merge-purge-software-integrierte-und-benutzerdefinierte-ueberlebensregeln-verwenden\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Bereinigung von Daten<\/a>, um doppelte Datens\u00e4tze zu einem einzigen zu konsolidieren und Daten bei Bedarf zu \u00fcberschreiben und den goldenen Datensatz zu erreichen.<\/li><\/ul>\n\n<h3>5. Datenverwaltung<\/h3>\n\n<p>Der Begriff Data Governance bezieht sich auf eine Sammlung von Rollen, Richtlinien, Arbeitsabl\u00e4ufen, Standards und Metriken, die eine effiziente Informationsnutzung und -sicherheit gew\u00e4hrleisten und es einem Unternehmen erm\u00f6glichen, seine Gesch\u00e4ftsziele zu erreichen. Data Governance bezieht sich auf die folgenden Bereiche:<\/p>\n\n<ul><li>Implementierung einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf vertrauliche Daten zugreifen k\u00f6nnen,<\/li><li>Gestaltung von Arbeitsabl\u00e4ufen zur \u00dcberpr\u00fcfung von Informationsaktualisierungen,<\/li><li>Begrenzung der Datennutzung und -freigabe,<\/li><li>Zusammenarbeit und Koordinierung bei Datenaktualisierungen mit Mitarbeitern oder externen Beteiligten,<\/li><li>Erm\u00f6glichung der Datenprovenienz durch Erfassung von Metadaten, ihrer Herkunft und der Aktualisierungshistorie.<\/li><\/ul>\n\n<h3>6. Datenerziehung<\/h3>\n\n<p>Sie k\u00f6nnen Datenmodelle, Datensysteme und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/entwurf-eines-rahmens-fuer-das-datenqualitaetsmanagement\/\">Datenqualit\u00e4ts-Frameworks<\/a> perfekt entwerfen und sich um alle grundlegenden Prinzipien des Datenmanagements k\u00fcmmern, aber trotzdem Ihre Datenziele nicht erreichen &#8211; und der Hauptschuldige daf\u00fcr 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.<\/p>\n\n<p>Um Ihren Teammitgliedern Datenkompetenz zu vermitteln, m\u00fcssen Sie damit beginnen, alles zu dokumentieren. Und verbreiten Sie dieses Wissen durch Lernpl\u00e4ne, die verschiedene Datenaspekte beleuchten, wie z. B.:<\/p>\n\n<ul><li>Was es enth\u00e4lt,<\/li><li>Was die einzelnen Datenattribute bedeuten,<\/li><li>Welches sind die Akzeptanzkriterien f\u00fcr seine Qualit\u00e4t?<\/li><li>Was ist der falsche und was der richtige Weg f\u00fcr die Eingabe\/Manipulation von Daten?<\/li><li>Welche Daten sind zu verwenden, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen?<\/li><\/ul>\n\n<p>Au\u00dferdem k\u00f6nnen diese Kurse je nach H\u00e4ufigkeit der Datennutzung durch bestimmte Rollen (t\u00e4glich, w\u00f6chentlich oder j\u00e4hrlich) erstellt werden.<\/p>\n\n<h3>7. Schutz der Daten<\/h3>\n\n<p>Datenschutzstrategien umfassen einige der wichtigsten Sicherheitsma\u00dfnahmen. Zu den drei Hauptbereichen, die unter den Datenschutz fallen, geh\u00f6ren:<\/p>\n\n<ul><li><strong>Datensicherheit:<\/strong> Schutz der Daten vor b\u00f6swilligen Angriffen und Manipulation,<\/li><li><strong>Kontrolle des Datenzugriffs: <\/strong>Kontrolle dar\u00fcber, wer wann auf Daten zugreifen kann,<\/li><li><strong>Datenverf\u00fcgbarkeit: <\/strong>Sicherstellen, dass die Daten gesichert und im Falle eines Datenverlusts oder einer Nichtverf\u00fcgbarkeit wiederhergestellt werden.<\/li><\/ul>\n\n<p>Die Begriffe &#8222;Datenschutz&#8220; und &#8222;Datensicherheit&#8220; werden oft synonym verwendet, aber beide beziehen sich auf leicht unterschiedliche Konzepte. Der Datenschutz bezieht sich auf den Schutz von Daten vor Verlust, Besch\u00e4digung oder Verf\u00e4lschung und die Gew\u00e4hrleistung der Datenverf\u00fcgbarkeit, w\u00e4hrend sich die Datensicherheit auf den Schutz von Daten vor b\u00f6swilligen Angriffen und Manipulationen bezieht.<\/p>\n\n<p>Beide sind jedoch entscheidend f\u00fcr eine qualitativ hochwertige Datenverwaltung.<\/p>\n\n<h3>8. Einhaltung der Daten<\/h3>\n\n<p>Normen zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen (wie GDPR, HIPAA und CCPA usw.) zwingen Unternehmen dazu, ihre Datenverwaltungsstrategien zu \u00fcberdenken und zu \u00fcberarbeiten. Im Rahmen dieser Daten-Compliance-Standards sind die Unternehmen verpflichtet, die <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/die-bedeutung-von-datenbereinigung-und-abgleich-fuer-die-datenkonformitaet\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">personenbezogenen Daten ihrer Kunden zu sch\u00fctzen<\/a> und sicherzustellen, dass die Dateneigent\u00fcmer (die Kunden selbst) das Recht haben, auf ihre Daten zuzugreifen, sie zu \u00e4ndern oder zu l\u00f6schen.<\/p>\n\n<p>Neben diesen Rechten, die den Dateneigent\u00fcmern zugestanden werden, machen die Standards die Unternehmen auch f\u00fcr die Einhaltung der Grunds\u00e4tze 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 Konformit\u00e4t kann Ihre Gesch\u00e4ftst\u00e4tigkeit einschr\u00e4nken &#8211; insbesondere in geografischer Hinsicht.<\/p>\n\n<h2>Einpacken<\/h2>\n\n<p>Das sind die 8 wichtigsten Grunds\u00e4tze f\u00fcr das Datenmanagement, die Sie anwenden m\u00fcssen, um die Effektivit\u00e4t 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.<\/p>\n\n<p>Wenn Ihr Unternehmen noch keine Datenverwaltungsprinzipien eingef\u00fchrt hat, ist es in Ordnung, an einer Stelle zu beginnen und m\u00f6glicherweise \u00fcber verschiedene Disziplinen hinweg zu wachsen, wenn sich die Dinge eingespielt haben. Das Datenqualit\u00e4tsmanagement ist ein solcher Bereich, der in k\u00fcrzester Zeit einen gro\u00dfen positiven Einfluss haben kann.<\/p>\n\n<p>Da wir in den letzten zehn Jahren Datenbereinigungs- und <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/datenabgleichssoftware-als-best-in-class-mit-96-match-genauigkeit-bewertet\/\">-abgleichsl\u00f6sungen<\/a> f\u00fcr Fortune-500-Unternehmen geliefert haben, wissen wir, wie wichtig es ist, Daten fehlerfrei zu halten. Unser Produkt <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/produkte\/datamatch-enterprise-bewertetes-datenqualitaetsmanagementprodukt-nr-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">DataMatch Enterprise<\/a> hilft Ihnen, Ihre Datens\u00e4tze zu bereinigen und zu standardisieren und doppelte Datens\u00e4tze zu eliminieren, die dieselbe Entit\u00e4t repr\u00e4sentieren.<\/p>\n\n<p>Sie k\u00f6nnen <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">die kostenlose Testversion<\/a> noch heute <a href=\"https:\/\/dataladder.com\/de\/kostenlose-testversion-datenabgleichssoftware\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">herunterladen<\/a> oder <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">eine pers\u00f6nliche Sitzung<\/a> mit unseren Experten <a href=\"https:\/\/link.dataladder.com\/Book-a-Demonstration\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">vereinbaren<\/a>, um zu erfahren, wie unser Produkt bei der Implementierung der besten Verfahren zur Erreichung und Aufrechterhaltung der Datenqualit\u00e4t auf Unternehmensebene helfen kann.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein durchschnittliches Unternehmen &#8211; mit 200-500 Mitarbeitern &#8211; nutzt etwa 123 SaaS-Anwendungen, um seine Gesch\u00e4ftsprozesse zu digitalisieren. Angesichts der gro\u00dfen Datenmengen, die t\u00e4glich generiert werden, brauchen Sie auf jeden Fall einen systematischen Umgang mit Daten. 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