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Datenmanagement: Was ist das? Warum ist es wichtig?

March 20th, 2024

Dieser Artikel dient als umfassender Leitfaden zum Datenmanagement und behandelt dessen Definition, Bedeutung, verschiedene Prozesse, Vorteile, Herausforderungen und Best Practices.

Was ist Datenmanagement?

Unter Datenmanagement versteht man den Prozess der Erfassung, Sammlung, Speicherung, Organisation, Verwaltung und des Schutzes von Daten, um Unternehmensziele zu erreichen. Der Kern des Datenmanagements liegt im proaktiven Ansatz, den Unternehmen verfolgen müssen, um ihre Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu verstehen und zu schützen. Dazu gehört die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien und Richtlinien, um die Datenpraktiken im gesamten Unternehmen konsistent und kohärent zu halten.

Sowohl große als auch kleine Unternehmen müssen sich mit einem Meer von Informationen auseinandersetzen und nutzen dabei häufig ungesunde Daten Business Intelligence (BI) und Analytik. Sich auf diese Daten zu verlassen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, ist, als würde man ohne Karte in See stechen. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen eine effektive Datenverwaltungsstrategie.

Bei der Verwaltung von Daten geht es um mehr als nur die Handhabung und Sortierung von Daten. Es geht darum, robuste Systeme oder Frameworks zu implementieren, die die vorliegenden Informationen validieren, sichern und ein klares Verständnis für sie ermöglichen. Dies bedeutet jedoch nicht, dass es sich nur um ein Anliegen auf Unternehmensebene handelt – denn das haben wir getan Unternehmensdatenverwaltung. Selbst kleine Teams können ihren Umsatz, ihre Produktivität und ihr Kundenerlebnis durch eine effektive Datenverwaltungsstrategie steigern.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Stellen Sie sich das so vor: Wenn Sie über viele Rohinformationen verfügen – seien es Zahlen, Text oder Bilder – müssen Sie diese strukturieren und ihre Qualität verbessern, bevor Sie sie verwenden können. Genau dabei hilft das Datenmanagement; Es hält Geschäftsdaten in Ordnung, sodass sie leichter gefunden, verwendet und geschützt werden können.

Heutzutage haben Unternehmen mehrere Gründe, Daten effektiv zu verwalten, insbesondere da sie mit einem beispiellosen Wachstum der von ihnen erstellten und gesammelten Datenmengen konfrontiert sind. Dies ist auch der Grund, warum Organisationen auf die Verwendung zurückgreifen Datenverwaltungssoftware. Ob es darum geht, die Leistung von Marketingkampagnen zu verbessern, die Nachfrage zu prognostizieren oder verborgene Innovationsmöglichkeiten zu erschließen: Unternehmen benötigen Daten, um die richtigen Entscheidungen zu treffen, insbesondere da das Endziel die Maximierung von Umsatz und Gewinn ist.

Wenn die Daten jedoch schlecht verwaltet werden, bedeutet dies, dass die erforderlichen Informationen nicht nur unorganisiert, sondern auch ungenau und für Entscheidungsträger unzugänglich sind. Dies führt zu Ressourcenverschwendung, frustrierten Mitarbeitern und letztendlich zu fehlerhaften Entscheidungen, die das Geschäftswachstum behindern.

Hier sind einige weitere Gründe, warum eine effektive Datenverwaltung für Unternehmen wichtig ist:

  • Effektives Datenmanagement rationalisiert Prozesse und reduziert Redundanzen, um die Gesamteffizienz des Geschäftsbetriebs zu verbessern.
  • Es ermöglicht Unternehmen, relevante regulatorische Anforderungen, beispielsweise zum Datenschutz und zum Schutz der Privatsphäre, einzuhalten.
  • Wenn Daten organisiert und zugänglich sind, können verschiedene Abteilungen kohärent arbeiten, Erkenntnisse austauschen und auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

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Data Governance vs. Datenmanagement

Das ist einer der wichtigsten Punkte, an die man sich erinnern sollte Data Governance und Datenmanagement sind nicht die gleichen Konzepte – sie sind eher unterschiedlich als ähnlich. Bei der Verwaltung von Unternehmensdaten gehen beide jedoch Hand in Hand.

Während Data Governance ein breiteres Spektrum an Aktivitäten umfasst, etwa die Festlegung von Richtlinien und Verfahren, die die Art und Weise leiten und überwachen, wie eine Organisation ihre Daten verwaltet, geht es beim Datenmanagement vor allem um deren Umsetzung. Es unterstützt im Wesentlichen die allgemeine Daten-Governance-Richtlinie.

Stellen Sie sich Data Governance als den Kapitän vor, der das Schiff steuert und den Kurs und die Gesamtstrategie festlegt, während Data Management die Crew ist, die die täglichen Aufgaben ausführt, um dafür zu sorgen, dass alles reibungslos läuft.

Die folgende Tabelle fasst zusammen Data Governance vs. Datenmanagement:

Datenverwaltung Datenmanagement
Setzen Sie mit Achtsamkeit Strategische und organisatorische Aspekte von Daten. Taktische und operative Aspekte von Daten.
Geltungsbereich Festlegung von Richtlinien, Standards und Aufsicht. Umsetzung von Prozessen und alltäglichen Aufgaben.
Verantwortung Entscheidungsfindung und Verantwortung. Ausführung und Abwicklung von Datenoperationen.
Ziel Stellen Sie sicher, dass die Daten gesund und sicher sind. Effizienter und effektiver Umgang mit Daten.
Aktivitäten Richtlinienerstellung, Durchsetzung und Überwachung. Datenerhebung, -speicherung, -verarbeitung und -nutzung.
Langfristige Sicht Richtet datengesteuerte Initiativen an den Unternehmenszielen aus. Berücksichtigt unmittelbare Anforderungen an die Datenverarbeitung.
Beispiele Definieren von Dateneigentum und Zugriffskontrollen. Datenbankverwaltung, Datenbereinigung.

 

Erfahren Sie mehr darüber Daten-Governance und -Management.

Wer ist für die Datenverwaltung verantwortlich?

Die Verwaltung von Daten in einer Organisation ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, an der mehrere Rollen mit jeweils spezifischen Schwerpunkten beteiligt sind. Hier ist eine allgemeine Aufschlüsselung der Schlüsselpersonen, die für die Datenverwaltung in einer Organisation verantwortlich sind:

Führung und Strategie

In größeren Organisationen ist in der Regel ein Chief Data Officer (CDO) für die Überwachung der gesamten Datenmanagementstrategie verantwortlich. Sie definieren die Vision, legen Data-Governance-Richtlinien fest und stellen die Ausrichtung auf die Geschäftsziele sicher.

Governance und Aufsicht

Der Data Governance Council, eine funktionsübergreifende Gruppe mit Vertretern der IT, Geschäftseinheiten und Data Governance-Spezialisten, arbeitet bei der Definition von Datenrichtlinien, Standards und Verfahren zusammen und stellt die Einhaltung sicher.

Technische Umsetzung

Datenarchitekten entwerfen die Architektur für die Speicherung, den Zugriff und die Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg. Sie gewährleisten Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung der Datenmanagement-Infrastruktur. Datenbankadministratoren (DBAs) verwalten und warten die Datenbanken der Organisation und sorgen so für einen reibungslosen Betrieb während der Wartung Datenintegrität.

Dateneigentum und -nutzung

Datenverwalter sind Vertreter von Geschäftsbereichen, die für die Richtigkeit und Qualität bestimmter Datensätze verantwortlich sind und dafür verantwortlich sind. Sie verstehen die Datenanforderungen ihrer Abteilung und stellen sicher, dass die Daten angemessen verwendet werden. Datenanalysten analysieren Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können auch an der Bereinigung, Transformation und Verwaltung von Daten beteiligt sein. Mit fortgeschrittenen Kenntnissen in statistischer Analyse und maschinellem Lernen entwickeln Datenwissenschaftler Modelle und Algorithmen, um verborgene Muster und Trends in den Daten aufzudecken und so eine anspruchsvollere datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Datensicherheit

Das IT-Sicherheitsteam implementiert Sicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Datenschutzprotokolle, um sensible Informationen zu schützen.

Der Datenverwaltungsprozess

Im Gegensatz zu einem Einzelstück Datenmigration Bei einem Projekt ist die Datenverwaltung kein einmaliger Prozess, sondern ein fortlaufendes Unterfangen. Wenn sich Unternehmen weiterentwickeln, entwickeln sich auch ihre Daten weiter. Regelmäßige Aktualisierungen und Wartung sind unerlässlich, um relevante, sichere und vor allem auf die sich ständig ändernden Anforderungen und Ziele des Unternehmens abgestimmte Daten bereitzustellen. Wenn Daten schließlich altern und veraltet sind, gibt es Verfahren für deren Archivierung oder ordnungsgemäße Entsorgung.

So sieht der Datenverwaltungsprozess im Allgemeinen aus:

Daten sammeln: Der Prozess beginnt mit der Sammlung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen. Dies können Kundeninteraktionen, Transaktionen oder andere relevante Informationen sein. Sobald die Daten erfasst sind, benötigen sie ein Zuhause und werden daher in Datenbanken gespeichert. Data Warehouseoder anderen Aufbewahrungssystemen, sodass es leicht zugänglich ist.

Daten speichern: Dieser Schritt umfasst die Auswahl und Wartung der geeigneten Infrastruktur zur Speicherung der Informationen Ihrer Organisation. Dazu gehören auch Entscheidungen über Speichertypen, etwa relationale Datenbanken, NoSQL-Datenbanken oder Cloud Data Warehouses. Unter Berücksichtigung der Menge und Art der Daten, die Ihr Unternehmen verarbeitet, müssen Sie auch die optimale Speicherkapazität bestimmen.

Daten strukturieren: Rohdaten sind oft unübersichtlich und müssen daher auf eine sinnvolle Weise strukturiert werden, normalerweise durch Datenbanken mit definierten Tabellen und Beziehungen. Dieser Schritt umfasst auch die Reinigung und die Daten transformieren damit es standardisiert und konsistent ist.

Verbesserung der Datenqualität: Datenqualität ist von grundlegender Bedeutung für die Gewährleistung genauer und zuverlässiger Informationen. Beginnen Sie mit der Implementierung robuster Datenvalidierungsprüfungen während der Dateneingabephase, um Fehler zu vermeiden. Arbeiten Sie mit Dateneigentümern und -benutzern zusammen, um Datenqualitätsstandards festzulegen und durchzusetzen. Nutzen Tools zur Datenbereinigung und Techniken zur Korrektur von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen.

Datensicherung: Der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verlust ist ein entscheidender Aspekt der Datenverwaltung, zu dem die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits gehören. Organisationen müssen außerdem Richtlinien und Verfahren festlegen, um dies zu gewährleisten Datenqualität und Einhaltung.

Zugriff auf Daten: Hier richten Sie Zugriffskontrollen ein, um sicherzustellen, dass Einzelpersonen basierend auf ihren Rollen innerhalb der Organisation über die entsprechenden Berechtigungen verfügen. Die Implementierung von Verschlüsselungs- und Authentifizierungsmechanismen trägt außerdem zum Schutz sensibler Daten während der Übertragung und Speicherung bei.

Daten konsumieren: Da die Daten nun verarbeitet und gesichert sind, können Unternehmen Analysen durchführen, sei es mithilfe statistischer Methoden, maschineller Lernalgorithmen oder anderer Analysetools, und zuverlässige Geschäftsentscheidungen treffen.

Datenverwaltungstypen, Komponenten und Funktionen

Da es sich um ein umfassendes Konzept handelt, kann Datenmanagement mehrere Arten von Aspekten oder Funktionen haben, die die unterschiedlichen Arten widerspiegeln, wie Unternehmen Daten verwalten. Hier ist ein Blick auf die verschiedenen Arten von Datenverwaltungsfunktionen:

Datenintegration

Das Ziel mit Datenintegration besteht darin, Daten in einem zentralen Repository zu konsolidieren. Organisationen setzen auf Skalierbarkeit Datenpipelines ihre Daten zu integrieren, um zuverlässige Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben. Zwei der am weitesten verbreiteten Datenintegrationstechniken sind ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) und ELT (Extrahieren, Laden, Transformieren)

Database Management

Beinhaltet die Organisation, Speicherung und den Abruf von Daten mithilfe von Datenbankverwaltungssystemen (DBMS). Unter Datenbankmanagement versteht man den Prozess der Erstellung und Pflege von Datenbanken. Es ermöglicht Benutzern, in einer Datenbank gespeicherte Daten zu verwalten, ihre Integrität zu wahren und die Leistung zu optimieren. Es gibt verschiedene Arten von DBMS, von denen zwei am häufigsten vorkommen: relationale Datenbanken (auch SQL-Datenbanken genannt) und nicht relationale Datenbanken (auch NoSQL-Datenbanken genannt). Andere DBMS umfassen objektorientierte Datenbankverwaltungssysteme, Spaltendatenbanken, Diagrammdatenbanken usw.

Data Warehousing und Data Lakes

Data Warehousing dreht sich alles um die Konsolidierung von Daten in einem zentralen Data Warehouse – oder einem Enterprise Data Warehouse im Falle einer großen Organisation – für verschiedene BI- und Analyseinitiativen. Obwohl Organisationen weit verbreitet sind ETL-Pipelines Aus diesem Grund erfreut sich ELT heutzutage großer Beliebtheit. Data Warehousing ist besonders wichtig bei der Verwaltung von Daten mit einer definierten Struktur für einen optimierten Datenabruf.

A Daten Seehingegen verfolgt einen eher unstrukturierten Ansatz bei der Datenspeicherung. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken mit vordefinierten Schemata können Data Lakes unabhängig von der Struktur große Datenmengen im Originalformat speichern. Dazu gehören Textdokumente, Bilder, Sensordaten, Social-Media-Feeds und mehr. Data Lakes werden zunehmend für Big Data genutzt.

Datenqualitätsmanagement

Auf Datenmanagement wird großer Wert gelegt Datenqualitätsmanagement. Ziel ist es, Führungskräften einen einfachen Zugang zu genauen Daten für zuverlässige Entscheidungen zu ermöglichen. Zusammenbruch Datensilos und bauen a Single Source of Truth (SSOT) Dies sind einige Voraussetzungen, die Unternehmen richtig erfüllen müssen, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.

Big-Data-Management

Wachsende Datenmengen zwingen Unternehmen dazu, in Skalierbarkeit zu investieren Datenmanagement-Lösungen. Das bedeutet heute, dass sie über die notwendigen Ressourcen und Infrastruktur verfügen sollten, um Big Data – große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten – effizient verarbeiten zu können. Dazu gehört auch die Aufrechterhaltung der Datenqualität bei gleichzeitiger Erleichterung des einfachen Zugriffs auf die benötigten Daten.

Stammdatenverwaltung

Eine weitere weit verbreitete Strategie zur Datenverwaltung ist Stammdatenverwaltung (MDM). Der Schwerpunkt liegt auf der Aufrechterhaltung einer konsistenten und genauen Version von Stammdaten wie Kundeninformationen oder Produktdetails im gesamten Unternehmen. MDM führt zu Daten, die für das Unternehmen ein verlässlicher und vertrauenswürdiger Vermögenswert bleiben.

Datenverwaltung

Data Governance bietet strategische Aufsicht und einen Rahmen, um Daten als wertvolles Gut zu bewahren und sie auf eine Weise zu verwalten, die mit den Unternehmenszielen und den Best Practices der Branche übereinstimmt. Es gewährleistet die Qualität, Konsistenz und Einhaltung von Vorschriften.

Datenmodellierung

Datenmodellierung geht es darum, abstrakte Darstellungen davon zu erstellen, wie Daten innerhalb einer Datenbank oder eines Informationssystems organisiert, strukturiert und verknüpft werden sollten. Es dient als Blaupause, die den Entwurf und die Implementierung von Datenbanken leitet und das Speichern und Abrufen von Daten auf logische und effiziente Weise erleichtert. 

Business Intelligence und Analytics

Moderne Datenmanagementsysteme sind mit Funktionen und Komponenten ausgestattet, die es Ihnen ermöglichen, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu generieren und Prognosen zu erstellen. Konkret bietet BI einen umfassenden Überblick über historische und Echtzeitdaten. Es wandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse um und versetzt Sie in die Lage, fundierte Entscheidungen mit einer zukunftsorientierten Perspektive zu treffen.

Andererseits ermöglicht Ihnen die Analyse, Informationen zu sichten, Muster zu erkennen und wertvolle Details zu extrahieren, die zu einem detaillierten Verständnis Ihrer Geschäftslandschaft beitragen. Zusammen bilden BI und Analysen eine zentrale Komponente Ihrer Datenverwaltungsstrategie, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

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Vorteile der Datenverwaltung

Um in der heutigen digitalen Geschäftslandschaft wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen ihre Entscheidungen auf fundierte Daten stützen. Eine effektive Datenverwaltungsstrategie bereitet Unternehmen auf den Erfolg vor. So geht's:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Eine effektive Datenverwaltung ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Aspekte ihrer Abläufe zu verfolgen und zu überwachen. Mit Zugriff auf eine gut verwaltete und integrierte Daten-Repository, Führungskräfte treffen fundiertere und zeitnahere Entscheidungen. Folglich ermöglicht die erhöhte Sichtbarkeit relevanter Daten ein besseres Verständnis von Markttrends, Kundenverhalten und interner Leistung und erleichtert so die strategische und datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Eine effektive Datenverwaltungsstrategie wird durch die Optimierung von Prozessen und Arbeitsabläufen zur Grundlage für zuverlässige und kohärente Informationen. Auf diese Weise arbeiten alle mit den aktuellsten und genauesten Daten. Dadurch verbessert sich nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern das gesamte Team kann auch schneller auf Herausforderungen und Chancen reagieren und trägt so zu einer agilen und reaktionsfähigen Arbeitsumgebung bei.

Verbesserte Datensicherheit

Die Auswirkungen von Datenverlusten und Cyber-Bedrohungen halten Unternehmen weiterhin auf Trab. Deshalb umfasst die Verwaltung von Daten auch den Schutz sensibler Informationen. Da Datensicherheit eine Schlüsselkomponente des Datenmanagements ist, geht es darum, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Authentifizierungsmechanismen einzurichten, die nur autorisierten Personen den Zugriff auf Daten und deren Änderung ermöglichen. Regelmäßige Überwachung und Prüfung der Datenaktivitäten verbessern die Datensicherheit weiter, indem potenzielle Bedrohungen proaktiv erkannt und angegangen werden.

Bessere Compliance

Beim Verwalten von Daten geht es nicht nur darum, die Daten zu organisieren; Es geht genauso darum, die Regeln zu befolgen. Branchenstandards und -vorschriften legen klare Richtlinien für den Umgang mit Daten fest, und deren Befolgung hilft Unternehmen, hohe Geldstrafen zu vermeiden. Aber das ist nicht alles. Durch den verantwortungsvollen Umgang mit Daten zeigen Unternehmen, dass sie den Schutz sensibler Informationen ernst nehmen. Dies schafft Vertrauen bei den Stakeholdern und stärkt den Ruf der Organisation für ethische und verantwortungsvolle Praktiken.

NIEDRIGERE KOSTEN

Organisationen mit effektiven Datenverwaltungsprozessen verzeichnen eine deutliche Kostenreduzierung durch optimierte Ressourcennutzung. Unternehmen können beispielsweise die Speicherkosten erheblich senken, indem sie redundante und veraltete Daten eliminieren, sodass nur relevante und wertvolle Informationen gespeichert werden. Darüber hinaus rationalisieren effiziente Datenverarbeitungs- und -abrufmechanismen betriebliche Arbeitsabläufe, was wiederum zu einer höheren Produktivität und geringeren Arbeitskosten führt.

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Herausforderungen im Datenmanagement

Obwohl das Datenmanagement viele Vorteile bietet, kann seine Implementierung ein komplexes Unterfangen sein. Hier sind einige Herausforderungen, die bei der Datenverwaltung in einer Organisation zu Hindernissen werden:

Zugriff auf Organisationsdaten

Ein wichtiger Aspekt einer gut geplanten Datenverwaltungsstrategie besteht darin, die Datenquellen Ihres Unternehmens zu kennen und zu wissen, wo sich die Geschäftsdaten befinden. Allerdings haben viele Unternehmen Probleme bei der Identifizierung kritischer Datenelemente. Mehr als 42 % der befragten Technikexperten haben Schwierigkeiten, Unternehmensdaten zu finden.

Die Lösung besteht zunächst darin, die Analyse- und Berichtsziele zu bestimmen. Entwerfen Sie basierend auf diesen Zielen eine umfassende Strategie für die Datenerfassung, -aufbereitung, -speicherung und -verteilung. Ziel sollte es sein, Organisationsdaten unternehmensweit zugänglich zu machen. Sobald ein Plan formuliert ist, sollte das Management Human- und IT-Ressourcen identifizieren, um die Prozesse erfolgreich auszuführen.

Steigende Datenmengen

Die begrenzte Speicherkapazität lokaler Systeme stellt ein großes Hindernis bei der Verwaltung großer Datenmengen dar. Ständig steigende Datenmengen erfordern zusätzlichen Speicherplatz oder fortschrittlichere Speichersysteme, was zu höheren Kosten führt.

Der Hauptschuldige ist der Aufstieg von Big Data, und die Technologiebranche ist einer der größten Verbraucher davon. Die Datenerfassung hat aufgrund der zunehmenden Digitalisierung von Informationen stark zugenommen. Sie wird durch die zunehmende Nutzung von Social Media und Smartphones weiter vorangetrieben. IoT-Systeme sind ein weiterer wesentlicher Treiber von Big Data.

Viele Unternehmen ihre Daten verschieben in die Cloud, um dieses Problem zu lösen. Cloudbasierte Data Warehouses werden immer beliebter, um große Datenmengen zu speichern. Sie bieten leistungsstarke Abfragemöglichkeiten für die Analyse und sind hochgradig skalierbar. Da sich das Datenwachstum in nächster Zeit wahrscheinlich nicht verlangsamen wird, bietet eine erweiterbare Speicherlösung langfristige Vorteile.

Daten systemübergreifend konsolidieren

Technologieunternehmen verwenden mehrere Informationssysteme, darunter Buchhaltungssoftware, CRM- und ERP-Systeme. Jedes System hat sein eigenes Datenrepository, was zu isolierten Systemen führt. Die gegensätzlichen Systeme können zu Datenduplizierung und mangelnder Synergie führen und folglich die Datenanalyse behindern.

Unternehmen sollten eine Single Source of Truth schaffen, indem sie die verstreuten Daten an einem zentralen Ort konsolidieren, um diese Herausforderung zu meistern. Die Bündelung aller Daten in einem einheitlichen System trägt dazu bei, Datensilos zu beseitigen und Geschäftseinblicke zu gewinnen.

TIPP: a No-Code-Datenintegrationsplattform ist die beste Option, um ein zentralisiertes Data Warehouse vorzubereiten.

Verwalten unstrukturierter Daten

Mehr als 80 % der Geschäftsdaten sind in einem verfügbar unstrukturiertes Format. Diese Daten enthalten wertvolle Erkenntnisse, die eine effektive Entscheidungsfindung vorantreiben können. Beispielsweise enthalten E-Mails von potenziellen Leads Informationen wie Standort, Budget und Anwendungsfall. Diese Informationen können Vertriebsmitarbeitern dabei helfen, personalisiertere und relevantere Demos zu entwerfen.

Auf ähnliche Weise kann ein Technologieunternehmen unstrukturierte Daten aus PDF-Dokumenten extrahieren, einschließlich Bestellungen und Feedback-Formularen, um aussagekräftige Einblicke in die Beschaffungs- und Vertriebsabteilungen zu gewinnen.

Da unstrukturierte Daten nicht maschinenlesbar sind, sollten sie für die Berichterstellung und Analyse in strukturierte Daten, also in Spalten und Zeilen, umgewandelt werden. Um unstrukturierte Daten zu ihrem Vorteil zu nutzen, müssen Unternehmen Tools und Technologien nutzen, die es ihnen ermöglichen, Daten zu sammeln und zu verwalten, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind.

Aufrechterhaltung der Datenqualität

Gemäß einer Umfrage von Forrester, nennen 80 % der IT-Experten Daten von schlechter Qualität als große Herausforderung für das Datenmanagement.

Da Unternehmen einem Datenansturm aus verschiedenen Richtungen ausgesetzt sind, enthalten viele Datensätze zwangsläufig fehlende oder falsche Daten.
Wenn diese Datensätze unbeaufsichtigt bleiben, kann dies zu irreführenden Erkenntnissen und schlechter Entscheidungsfindung führen. Das Fehlen der Kontaktdaten einer Kundengruppe kann beispielsweise dazu führen, dass Chancen mit potenziellen Leads verpasst werden.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, ist es unerlässlich, Datenvalidierungsprüfungen mit definierten Qualitätsmetriken einzuführen. Diese Prüfungen helfen dabei, doppelte Werte, fehlende Felder, Nullwerte und die allgemeine Datenintegrität zu identifizieren. Idealerweise sollte eine Lösung über Echtzeit-Datenvorbereitungsfunktionen verfügen, um die Datenqualität sicherzustellen.

Gewährleistung der Datensicherheit

Cybersicherheit ist bereit, einer der zu werden großen Disruptoren der Tech-Industrie. Steigende Datenmengen erhöhen das Risiko von Cyberangriffen und Datenlecks. Große Datenmengen müssen geschützt werden, und IT-Führungskräfte haben sich über die zunehmende Schwere von Cyberangriffen beschwert.

Folglich müssen Führungskräfte Ressourcen für den Aufbau einer sicheren Datenverwaltungsinfrastruktur bereitstellen. Unternehmen können etablierte Frameworks als Ausgangspunkt nutzen. Die ISO27000 ist ein Beispiel für weltweit anerkannte Best Practices für IT-Sicherheit. Welches Framework Sie wählen, hängt jedoch von mehreren Faktoren ab, wie z. B. der Art Ihrer Branche und deren Compliance-Anforderungen.

Durch den Aufbau eines zentralen Datenspeichers mit geeigneten Sicherheitsprotokollen wird auch das Risiko einer Datenschutzverletzung minimiert. Unternehmen nutzen End-to-End-ETL-Tools, um Datenquellen zu integrieren und eine sichere, zentrale Informationsquelle zu schaffen.

Umgang mit mehreren Datenlösungen

Viele Organisationen verwenden separate Software für verschiedene Datenverwaltungsprozesse, wie z. B. Extraktion, Integration, Speicherung usw. Die Verwendung verschiedener Datenlösungen kann zu Datensilos und ineffizienter Datenverwaltung führen, was zu einer schlechten Datenübersicht und Schwachstellen führt.

Die Verwendung mehrerer Software hat folgende Nachteile:

  • Eine steile Lernkurve
  • Fehlende Konnektivität zwischen Systemen
  • Höhere Kosten
  • Compliance-Risiken
  • Mangel an gleichbleibender Qualität

Einheitlicher Datenmanagement-Lösungen kann dabei helfen, diese Herausforderungen anzugehen und zu meistern. Unternehmen müssen nach einem suchen ein einziger Datenverwaltungsanbieter. Eine einheitliche Datenplattform hilft, Datensilos und Datenschwachstellen zu beseitigen, sodass Unternehmen mehr Kontrolle und Transparenz über ihre Daten erlangen können.

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Best Practices für die Datenverwaltung

Unternehmen können die oben diskutierten Herausforderungen bei der Datenverwaltung effektiv bewältigen, wenn sie einige Best Practices in ihre gesamte Datenstrategie integrieren. Hier sind einige Best Practices für die Datenverwaltung:

Priorisieren Sie die Datensicherheit 

Es gibt verschiedene Maßnahmen, die Sie ergreifen können, um sensible Daten zu schützen. Beispielsweise die Implementierung einer robusten Datenverschlüsselung, um Informationen für unbefugtes Personal unlesbar zu machen. Eine weitere Maßnahme könnte darin bestehen, Zugriffskontrollen durchzusetzen und autorisierten Benutzern erst dann Zugriff zu gewähren, wenn sie strenge Überprüfungsverfahren durchlaufen. Darüber hinaus hilft die Durchführung regelmäßiger Sicherheitsüberprüfungen und Audits dabei, potenzielle Schwachstellen in Ihrer Datensicherheit zu erkennen und zu beheben. Diese Schwachstellen könnten Schwachstellen in Ihren Zugangskontrollen oder kompromittierte Zugangsdaten sein.

Implementieren Sie eine zentralisierte Datenzugriffsstrategie

A zentralisierte Daten Die Zugriffsstrategie fungiert als Kommandozentrale für Ihre Unternehmensdaten und erstellt klare Protokolle, die definieren, wie Daten abgerufen werden, wer wann darauf zugreifen kann. Es fungiert als zentraler Kontrollpunkt, der den Zugriff optimiert und es jedem leicht macht, die benötigten Informationen zu finden.

Investieren Sie in skalierbare Datenspeicherlösungen

Bei der Bewältigung steigender Datenmengen ist Skalierbarkeit das A und O. Durch die Implementierung skalierbarer Datenspeicherlösungen können Systeme wachsende Datenmengen bewältigen, ohne ins Schwitzen zu geraten. Cloudbasierte oder verteilte Speichersysteme sind hier die Schwergewichte – sie bieten die Flexibilität und Kapazität, um große Datenmengen effizient zu verwalten. Darüber hinaus stellt die Optimierung der Speicherkapazität auf der Grundlage der sich verändernden Datenanforderungen sicher, dass Unternehmen keine Ressourcen verschwenden oder ihnen der Speicherplatz dann ausgeht, wenn er am meisten benötigt wird.

Integrieren Sie effektive Datenintegrationslösungen und -prozesse

Datenintegrationstools den gesamten Integrationsprozess rationalisieren und beschleunigen. Folglich sind diese Tools zu einem wesentlichen Bestandteil der Umsetzung einer Datenverwaltungsstrategie geworden. Verschiedene Datenintegrationstechniken und -technologien, wie z. B. ETL-Tools, gewährleisten nicht nur die Datenkonsistenz, sondern verbessern auch die Zugänglichkeit und Analyse.

Nutzen Sie Datenverwaltungstools, die mit unstrukturierten Daten umgehen können

Die Verwaltung unstrukturierter Daten erfordert spezielle Ansätze und Tools. Obwohl sich NoSQL-Datenbanken gut für den Umgang mit unstrukturierten Daten eignen, benötigen Unternehmen dennoch ein spezielles Tool, mit dem sie unstrukturierte Daten in großen Mengen verwalten können. Beispielsweise ist das Extrahieren und Bereinigen von Daten aus unterschiedlichen Datenquellen in großen Mengen eine mühsame Aufgabe. In diesem Fall wird eine spezielle Software zur Extraktion unstrukturierter Daten zu einem unverzichtbaren Werkzeug.

Etablieren Sie robuste Datenqualitätsmanagementprozesse

Eine Datenverwaltungsstrategie sollte über ein robustes Rahmenwerk für das Datenqualitätsmanagement verfügen. Die Datenprofilierung ist ein wichtiger Bestandteil dieses Rahmenwerks, das eine tiefgreifende Analyse von Datenmustern und Anomalien ermöglicht und so die Identifizierung potenzieller Probleme unterstützt. Ebenso spielt die Datenbereinigung eine ebenso wichtige Rolle – sie behebt Ungenauigkeiten, Fehler und Redundanzen. Darüber hinaus werden durch die Implementierung von Validierungsregeln und automatisierten Prüfungen innerhalb des Datenverwaltungsworkflows Datenqualitätsstandards in Echtzeit durchgesetzt, um die Eingabe fehlerhafter Informationen zu verhindern.

Erstellen Sie ein umfassendes Data-Governance-Framework

Es ist üblich, mehrere Datenlösungen in einer einzigen Organisation zu haben, und daher kommt es auch häufig vor, dass Datenteams darüber sprechen, wie mühsam deren Verwaltung sei. Der Schlüssel besteht darin, Datenverwaltungspraktiken zu standardisieren und einheitliche Prozesse für die Datenerfassung, -speicherung, -abfrage und -nutzung zu schaffen, um die Wahrscheinlichkeit von Fehlern und Inkonsistenzen zu verringern. Kurz gesagt: Richten Sie ein Data-Governance-Framework mit klaren Richtlinien, Verfahren und Verantwortlichkeiten ein, um eine konsistente und sichere Datenverwaltung über verschiedene Lösungen hinweg sicherzustellen.

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Ob es um unstrukturiertes Datenmanagement, die Integration von Daten aus mehreren Quellen über ETL oder ELT, den Aufbau eines benutzerdefinierten Data Warehouse von Grund auf, das Erstellen und Veröffentlichen von APIs oder das EDI-Management geht, Astera ermöglicht es seinen Benutzern, alles zu erreichen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Durch die Möglichkeit, eine Verbindung zu einer Vielzahl von Quell- und Zielsystemen herzustellen, unabhängig davon, ob diese sich vor Ort oder in der Cloud befinden, erhalten Benutzer ein wirklich nahtloses Erlebnis beim Verschieben und Integrieren von Daten zwischen Systemen.

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