Data Management: Definition, Vorteile und Anforderungen
Warum ist Data Management so wichtig?
Daten werden oft als Gold des digitalen Zeitalters bezeichnet – nicht zu Unrecht, wenn man bedenkt, welches Wertschöpfungspotenzial in ihnen steckt: effiziente und zukunftssichere Prozesse, maßgeschneiderte und kundenorientierte Produkte. Doch Daten aller Art zu sammeln, reicht nicht aus, um dieses Potenzial zu heben. Unternehmen müssen erst einmal in ein gut aufgestelltes Data Management investieren, um die Daten tatsächlich nutzen zu können.
Was ist Data Management?
Data Management oder Datenmanagement ist der Sammelbegriff für alle Maßnahmen, mit denen Unternehmen Daten erheben, speichern, nutzen und archivieren oder löschen. Es regelt viele verschiedene Aspekte wie Datenschutz, -sicherheit oder -qualität, aber auch Zugriffsrechte sowie Data Lifecycle Management und Data Governance.
Ein durchdachtes und gut organisiertes Data Management ist ein grundlegender Unternehmensprozess, der alle Bereiche betrifft: Es gibt firmenweite Richtlinien zum Umgang mit Daten vor und stellt sicher, dass diese eingehalten werden. Das Data Management so effizient und solide aufzustellen wie möglich ist dabei im Interesse jedes Unternehmens: Unorganisierte Daten lassen sich nämlich nicht zielgerichtet einsetzen und verletzen zudem unter Umständen gesetzliche Vorgaben zu Datenschutz und Compliance.
Wie funktioniert Data Management?
Big Data sind branchenübergreifend wichtig, um die eigene Wettbewerbsfähigkeit und Kundenzufriedenheit sicherzustellen. Je nach Unternehmen unterscheiden sich zwar die Daten, die erhoben und gespeichert werden, sowie der Zweck, den sie erfüllen sollen – von einer effizienten Verwaltung profitieren allerdings alle. Dazu gehört in erster Linie ein sogenannter Datenmanagementplan, der Aspekte wie Zugriffsrechte, Sicherheit, Dokumentation, Back-up und Archivierung sowie Dateiformate und Namensrichtlinien formuliert und verbindlich festlegt.
Auch die Art und Weise, wie und wo Daten gespeichert werden, ist Teil des Datenmanagements:
- Eignet sich ein Data-Warehouse oder ein Data Lake besser?
- Sollen die Daten lokal oder in der Cloud gespeichert werden?
- Welche Sicherheitsvorkehrungen sind nötig und welche Vorgaben müssen befolgt werden?
- Wie oft werden Back-ups erstellt und wo werden diese gespeichert?
- Wie sollen Dateien benannt und organisiert werden?
Gerade im Hinblick der großen Datenmenge, die viele Unternehmen erheben, ist es wichtig, entsprechende Grundregeln festzulegen und alles zu dokumentieren, um unabhängig von einzelnen Verantwortlichen zu bleiben. Ebenso sollten Unternehmen darauf achten, flexibel auf technische Innovationen reagieren und Strukturen anpassen zu können.
Welche Vorteile bietet Data Management?
Ein effizientes Datenmanagement ist die Grundlage für alle weiteren Unternehmensprozesse. Auch wenn es komplex scheint – an der falschen Stelle zu sparen, kann sich aus einer Business-Intelligence-Perspektive als schwerer Fehler entpuppen. Data Management hat folgende Vorteile:
- bietet ganzheitliches Sicherheitskonzept zum Schutz kritischer Unternehmensinformationen (Datenschutz)
- Effizienz: optimiert Speicherplatz und Rechenleistung und senkt dadurch die Betriebskosten; gewährt schneller Zugriff auf Informationen und spart so Zeit
- schafft einen Überblick über große Datenmengen und den Status des Unternehmens. So unterstützt Data Management bei der Planung und Einhaltung von Compliance-Standards.
- Business Intelligence: Aufbereitete Daten lassen sich interpretieren, wodurch Probleme früh erkannt und behoben sowie positive Trends entsprechend genutzt werden können. Das ermöglicht es Unternehmen, die Kundenerfahrung zu verbessern und auf Bedürfnisse, Präferenzen und Kaufgewohnheiten mit zugeschnittenen Produkten und Marketing zu reagieren.
Um diese Vorteile nutzen zu können, ist es wichtig, Datenmanagement ganzheitlich zu denken: Wenn verschiedene Bereiche ihre eigenen Daten verwalten und nicht unternehmensweit teilen, gehen Synergieeffekte verloren.
Welche Jobprofile braucht das Data Management?
Wer im Datenmanagement arbeitet, sollte sich in verschiedenen Bereichen auskennen – von Dateninfrastruktur über Datensicherheit bis hin zur Analyse. Ein theoretisches Fundament in Bezug auf Hochschulabschlüsse und Zertifizierungen ist zwar wichtig, entscheidend ist jedoch die praktische Erfahrung und die Fähigkeit, auch mit großen Datenmengen fertigzuwerden.
Wie andere Bereiche in der IT ist auch Data Management dynamisch – entsprechend wichtig sind Flexibilität und die Bereitschaft, kontinuierlich an seinem eigenen fachlichen Know-how zu arbeiten. Unternehmen können sich bei fehlender Expertise oder größeren Projekten auch externe Unterstützung suchen: Freelancer können im Data Management ein echtes Asset sein, um die eigene Datenverwaltung gut aufzustellen und effizient, flexibel und zukunftssicher zu betreiben.