Datenmanagement: Wie du Daten in den Griff bekommst und das meiste aus ihnen herausholst

1. Definition Datenmanagement
2. Die Bedeutung des Datenmanagements in der heutigen Zeit
3. Arten von Daten 
4. Grundlagen des Datenmanagements 
5. Tools und Prozesse im Datenmanagement
6. Datenmanagement: Best Practices
7. Was bringt die Zukunft? Datengetriebene Themen, auf die wir uns vorbereiten müssen und freuen können
8. Fazit: Warum gutes Datenmanagement unerlässlich ist
9. FAQ

Definition Datenmanagement

Datenmanagement – was genau ist das? Grob gesagt: Unter diesem Oberbegriff versteht man die gezielte Verwaltung und Handhabung von Daten innerhalb eines Unternehmens oder einer Institution. Datenmanagement umfasst alle wesentlichen Schritte, von der Planung über die Organisation bis hin zur Kontrolle und Überwachung der Prozesse, die notwendig sind, um Daten zu erfassen, zu speichern, zu verarbeiten, zu analysieren und für konkrete Zwecke nutzbar zu machen. Dabei müssen sowohl organisatorische als auch technische Maßnahmen berücksichtigt werden. Dieser Artikel erklärt dir, welche genau das sind.

Die Bedeutung des Datenmanagements in der heutigen Zeit

Datenmanagement ist heute mehr als nur eine technische Disziplin oder rechtliche Notwendigkeit – es bildet das Rückgrat erfolgreicher Unternehmen. Früher bestand Datenverwaltung oft darin, Berge von Papierakten zu sortieren und zu archivieren. Diese Zeiten sind jedoch längst vorbei. Heute werden Daten in Echtzeit erfasst, analysiert und genutzt, um strategische Entscheidungen zu treffen, die den Unterschied zwischen Erfolg und Misserfolg ausmachen können.

Der Grund: Mit der fortschreitenden Digitalisierung liegen Daten auch in viel größerer Menge und Detailtiefe vor. Das macht sie, wenn richtig eingesetzt, zu einem wettbewerbskritischen Vorteil. Denn in nahezu allen Branchen steigt der Druck, schneller und präziser zu handeln. Das bedeutet: Intuition und subjektive Erfahrungen sind zwar durchaus wertvoll für die Entscheidungsfindung sind, werden aber zunehmend durch objektive, datenbasierte Analysen ergänzt oder sogar ersetzt. Der Wert der Daten ist unschätzbar: Gut organisierte und verlässliche Daten ermöglichen es, Märkte besser zu verstehen, Kund*innen gezielter anzusprechen, z.B. mit datengetriebenem Marketing, und Innovationen schneller voranzutreiben. 

Das volle Datenpotenzial kann aber nur ausgeschöpft werden, wenn Insights korrekt erfasst, gut strukturiert und interpretierbar sind. Ein solides Datenmanagement sorgt dafür, dass aus einer Fülle von Informationen handlungsrelevantes Wissen wird. Wer also die Möglichkeiten des modernen Datenmanagements erkennt und nutzt, setzt nicht nur auf Effizienz, sondern auf messbaren Erfolg.

Arten von Daten 

Wenn wir über Datenmanagement sprechen, ist es wichtig zu verstehen, dass nicht alle Daten gleich sind. Je nach Einsatzgebiet im Unternehmen erfordern sie jeweils spezifische Ansätze für ihre Verwaltung. Ein umfassendes Datenmanagement muss daher die Vielfalt der Datenarten berücksichtigen. Das bedeutet, im Idealfall sammelt jede Abteilung im Unternehmen eigene Daten und hat eigene KPIs (Key Performance Indicators), um die Einhaltung der Zielerreichung zu messen. 

Um einen kurzen Eindruck der Datenvielfalt zu vermitteln, hier einige unternehmensrelevante Datenkategorien:

• Kundendaten: Informationen über aktuelle und potenzielle Kund*innen, wie Kontaktdaten, Kaufhistorien und demografische Merkmale.
• Transaktionsdaten: Daten, die bei Geschäftsvorgängen entstehen, wie Verkäufe, Bestellungen, Zahlungen und Lieferungen.
• Stammdaten: Grundlegende, stabile Daten über Geschäftsobjekte wie Produkte, Lieferanten, Kund*innen und Mitarbeiter*innen, die als Referenz für Transaktionen dienen. Stammdatenmanagement, auch Master-Data-Management, umfasst die Verwaltung dieser Stammdaten. 
• Finanzdaten: Daten über finanzielle Vorgänge und Zustände, wie Einnahmen, Ausgaben, Bilanzen und Budgets.
• Verhaltensdaten: Informationen über das Verhalten von Kund*innen oder Nutzer*innen, z.B. Interaktionen auf Websites, Kaufverhalten oder App-Nutzungsmuster.
• Kampagnendaten: Daten, die im Rahmen von Marketingkampagnen gesammelt werden, wie Klicks, Impressionen, Conversion Rates und ROI.
• Produktionsdaten: Daten aus der Fertigung oder Produktion, z.B. Produktionsvolumen, Fehlerquoten, Maschinenlaufzeiten.
• Auditdaten: Protokolle und Logs, die Schritte von Transaktionen und Systemaktivitäten aufzeichnen, um Nachvollziehbarkeit und Compliance sicherzustellen.
• Referenzdaten: Standardisierte Daten, wie Ländercodes, Währungssymbole oder branchenspezifische Klassifikationen, die in verschiedenen Prozessen verwendet werden.

Strukturierte und unstrukturierte Daten: Unterschiede

Nun lassen sich diese Daten auch aus technischer Sicht differenzieren, also die Form, in der sie vorliegen und die Art und Weise, wie du mit ihnen arbeiten kannst. Hier wird zwischen drei Datentypen unterschieden: 

• Strukturierte Daten sind in einem festen Format organisiert, das leicht in Tabellen, Datenbanken oder andere geordnete Systeme integriert werden kann. Beispiele hierfür sind Kundendaten wie Namen, Adressen und Bestellhistorien, die in einem CRM-System gespeichert werden, oder Finanzdaten wie Einnahmen und Ausgaben, die in einer Buchhaltungssoftware erfasst sind. Strukturierte Daten lassen sich einfach durchsuchen, sortieren, analysieren und auch visualisieren, da sie einer klaren, vorgegebenen Struktur folgen.
• Unstrukturierte Daten hingegen liegen in keinem fest definierten Format vor und lassen sich daher nicht so leicht in traditionellen Datenbanken speichern oder analysieren. Beispiele für unstrukturierte Daten sind E-Mails, Videos, Social-Media-Beiträge, Bilder oder Textdokumente. Diese Art von Daten erfordert komplexere Methoden zur Verarbeitung und Analyse, da sie nicht in einer festen Struktur vorliegen und daher schwieriger zu durchsuchen und zu interpretieren sind. Hier helfen zum Beispiel Metadaten, um Ordnung zu schaffen. Das können schon sinnvolle Dateinamen sein, aber auch Tags oder Datumsangaben.  
• Semi-strukturierte Daten stellen eine Mischung aus strukturierten und unstrukturierten Daten dar. Ihre Struktur ähnelt zwar derjenigen von strukturierten Daten, ist aber längst nicht so streng. Beispiele hierfür sind JSON- und XML-Dateien, die Daten in einem hierarchischen Format organisieren. Ein weiteres Beispiel: Log-Dateien, die zwar Text enthalten, aber oft durch einheitliche Zeitstempel oder Felder strukturiert sind. 

Diese Datenarten bieten Flexibilität bei der Speicherung und Analyse, da sie sowohl menschenlesbare als auch maschinenlesbare Elemente enthalten. Semi-strukturierte Daten erfordern spezielle Tools und Techniken zur Verarbeitung, da sie sowohl Elemente traditioneller Datenbanken als auch freier Texte integrieren. Somit bieten sie eine Balance zwischen der Starrheit strukturierter Daten und der Flexibilität unstrukturierter Daten, was sie besonders wertvoll für komplexe Anwendungsfälle macht, z.B. im Bereich von Big-Data-Analytics. Gerade hier liegen Daten in verschiedenen Formaten vor.

Grundlagen des Datenmanagements 

Spätestens jetzt dürftest du ein Gefühl für die Komplexität des Themas Datenmanagement entwickelt haben. Und das ist auch wichtig, denn es wird oft unterschätzt, was ein fataler Fehler sein kann.

Das Management von Daten erfordert selbst ein durchdachtes Management – sozusagen ein Datenmanagement-Management. Um Daten effektiv zu managen, braucht es unter anderem:

• eine klare Strategie (Datenstrategie), 
• eine solide strukturelle Organisation (Datenarchitektur), 
• eine konsequente Sicherstellung der Datenqualität 
• sowie die Einhaltung von Sicherheitsstandards und Compliance-Vorgaben, wie Datenschutz und Datensicherheit.

Auch die Datenintegration, also die Verbindung und Harmonisierung verschiedener Datenquellen, sowie die Datenbereinigung, die für die Genauigkeit und Verlässlichkeit der Daten sorgt, spielen eine zentrale Rolle. Ergänzend kommen die operativen Prozesse, die den gesamten Datenlebenszyklus betreffen. All diese Elemente müssen reibungslos ineinandergreifen, damit du deine Daten effizient nutzen kannst und gleichzeitig alle Anforderungen an Datenschutz und Datensicherheit erfüllt sind.

Im Folgenden erfährst du mehr über die verschiedenen Grunddisziplinen des Datenmanagements. Wir werden uns von den strategischen und organisatorischen Grundlagen bis hin zu den operativen Aspekten vorarbeiten – von der Strategie über die Architektur bis hin zu den Daten selbst. Dabei ist zu beachten, dass diese Disziplinen oft eng miteinander verflochten sind, statt linear aufeinander aufzubauen.

1. Datenstrategie

Eine durchdachte Datenstrategie bildet das Herzstück eines erfolgreichen Datenmanagements. Sie legt fest, wie Daten im Unternehmen genutzt werden, um Geschäftsziele zu erreichen und langfristige Wettbewerbsvorteile zu sichern. Dabei geht es darum, klare Ziele zu formulieren, die bestimmen, welche Daten benötigt werden, wie sie genutzt werden und welchen Wert sie für das Unternehmen haben.

In diesem Zusammenhang kommt immer häufiger eine Data-Governance-Strategie ins Spiel. Sie umfasst die Regeln und Richtlinien, die sicherstellen, dass Daten korrekt, sicher und im Einklang mit gesetzlichen Vorgaben erfasst und verwaltet werden. Eine effektive Data Governance gewährleistet, dass alle Mitarbeiter*innen im Unternehmen konsistente und verlässliche Daten nutzen können, was die Grundlage für fundierte Entscheidungen bildet. 

Dabei steht jedoch nicht nur die Technik im Vordergrund, sondern auch der Mensch. Die Mitarbeiter*innen tragen die Verantwortung dafür, dass die festgelegten Richtlinien und Prozesse konsequent umgesetzt werden. Dies erfordert Schulungen, ein Bewusstsein für den richtigen Umgang mit Daten und eine Kultur der Verantwortlichkeit und Transparenz – auch bekannt als „Datenkultur“. Letztlich entsteht der Erfolg der Data Governance durch das Zusammenspiel klarer Regeln und der aktiven Mitwirkung aller, sodass die Datenstrategie ihre volle Wirkung entfalten kann.

2. Datenmanagement: Rollen und Verantwortlichkeiten

Klare Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement sind unerlässlich, um den sicheren und effizienten Umgang mit Daten zu gewährleisten. Ebenso wichtig ist die Festlegung von Zugriffsrechten – es muss genau definiert werden, wer auf welche Daten zugreifen und diese nutzen darf. Dies gilt insbesondere für den Schutz personenbezogener Daten, bei dem strenge Datenschutzvorgaben eingehalten werden müssen.

Im Rahmen einer Data-Governance-Strategie werden hierfür spezielle Rollen wie der Data Steward und der Data Owner etabliert. Der Data Steward kümmert sich um die Pflege und Konsistenz der Daten, während der Data Owner die strategische Verantwortung für bestimmte Datensätze trägt und deren Nutzung im Einklang mit den Unternehmenszielen überwacht. Diese klaren Rollen und Verantwortlichkeiten sind entscheidend, um sicherzustellen, dass Daten verantwortungsvoll und zielgerichtet genutzt werden.

3. Datenarchitektur

Die Datenarchitektur bildet das strukturelle Grundgerüst des gesamten Datenmanagements in einem Unternehmen. Sie bestimmt, wie Daten organisiert, gespeichert und zugänglich gemacht werden, und stellt sicher, dass sie effizient genutzt werden. Eine gut durchdachte Datenarchitektur sorgt dafür, dass Daten zuverlässig verfügbar sind und Geschäftsprozesse reibungslos ablaufen.

Wesentlicher Bestandteil der Datenarchitektur ist die Datenintegration. Dabei geht es darum, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen und so abzustimmen, dass sie nahtlos zusammenarbeiten. Datenintegration stellt also sicher, dass alle relevanten Daten konsistent vorliegen und einfach zugänglich sind, was die Arbeit damit deutlich erleichtert. Im Zusammenspiel gewährleisten eine solide Datenarchitektur und Datenintegration, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch optimal genutzt werden können. 

4. Datenqualitätsmanagement

Was nützen große Datenmengen, wenn ihre Qualität mangelhaft ist – etwa, weil sie unvollständig, fehlerhaft oder veraltet sind? Eine schlechte Datenqualität untergräbt die Grundlage jeder Analyse und führt zwangsläufig zu falschen Entscheidungen. Im Datenmanagement spielt daher die Datenqualität eine zentrale Rolle. Sie entscheidet darüber, wie verlässlich und nutzbar die Informationen tatsächlich sind, auf denen Geschäftsentscheidungen basieren.

Bereits bei der Erfassung der Daten solltest du große Sorgfalt walten lassen: Die richtigen Prozesse stellen sicher, dass nur sinnvolle und relevante Daten erhoben werden und nichts verloren geht. Um die Datenqualität fortwährend sicherzustellen, ist auch die regelmäßige Datenbereinigung ein fester Bestandteil des Datenmanagements. Zu leicht passiert es, dass veraltete Informationen nicht aktualisiert werden oder Inkonsistenzen zwischen verschiedenen Datensätzen entstehen. Solche Unstimmigkeiten können die Verlässlichkeit der gesamten Datenbasis beeinträchtigen, weshalb eine konsequente Datenbereinigung unerlässlich ist, um die Integrität und Nutzbarkeit aller Insights zu gewährleisten. Regelmäßige Datenbereinigung ist also nicht nur eine technische Aufgabe, sondern ein strategisches Muss. Sie sorgt dafür, dass die gesammelten Daten effektiv genutzt werden können – als solide Grundlage für fundierte Entscheidungen.

6. Datenschutz und Compliance

Über allen Strategien, Tools und Prozessen steht ein Thema, das besonders in der heutigen Zeit immer wieder im Fokus der öffentlichen Diskussion steht: Datenschutz, Compliance und Datensicherheit. Denn neben der Festlegung von Zugriffsrechten ist es ebenso wichtig, die Art und Weise zu bestimmen, wie Daten überhaupt erhoben und eingesetzt werden.

Gerade beim Umgang mit personenbezogenen Daten ist besondere Vorsicht geboten. Schon beim Besuch einer Website muss dein Unternehmen sicherstellen, dass die Nutzer*innen aktiv ihre Zustimmung zur Datenerfassung geben – etwa durch User-Consent-Mechanismen. Ebenso muss die Zustimmung eingeholt werden, wenn E-Mail-Adressen für Marketingzwecke gesammelt werden. Transparenz ist dabei das A und O: Eine gut zugängliche Datenschutzerklärung sollte klar darlegen, welche Daten erfasst werden, warum dies geschieht und wie diese Daten geschützt werden.

Doch Datenschutz ist mehr als nur eine technische oder organisatorische Frage – es ist auch eine rechtliche Verpflichtung. Die Einhaltung von Gesetzen und Vorschriften, wie der DSGVO, ist unerlässlich, um rechtliche Risiken zu vermeiden und damit auch teils drakonische Geldstrafen. Die Vorteile: Unternehmen, die den Datenschutz ernst nehmen, schaffen Vertrauen und sichern sich langfristig die Loyalität ihrer Kund*innen.

Tools und Prozesse im Datenmanagement

Für all das brauchst du eine sinnvolle technische Infrastruktur, die deine Datenstrategie abbildet und optimal auf dein Business und dessen Bedürfnisse zugeschnitten ist. Effektives Datenmanagement erfordert den Einsatz passender Tools und durchdachter Prozesse, die den gesamten Datenlebenszyklus abdecken. 

Viele Unternehmen nutzen bereits Tools wie ERP- oder CRM-Systemen, die intensiv mit Daten arbeiten. Eine effektive Datenmanagement-Strategie sollte diese bestehenden Systeme optimal integrieren. Hier kommt wieder die zuvor erwähnte Datenintegration ins Spiel: Datenverwaltungssoftware kann nahtlos mit CRM-, ERP- und Marketing-Automatisierungstools verbunden werden, um einen reibungslosen Datenaustausch zu gewährleisten.

Je nach Bedarf können erweiterte Datenmanagement-Tools sinnvoll sein, allen voran solche für die (zentrale) Speicherung und Verwaltung von Daten. In anderen Fällen genügt bereits ein schlankes Datenmanagement. Die richtige Balance zwischen Erweiterung und Effizienz im Datenmanagement ermöglicht es, Daten optimal zu nutzen, ohne unnötige Komplexität zu schaffen. 

Datenbanken und Datenspeicherung

Hier können wir zunächst einen Blick darauf werfen, welche Systeme und Datenbanken es zur Speicherung der verschiedenen Datentypen gibt. Im Großen und Ganzen sind dies: 

Relationale Datenbankmanagementsysteme (RDBMS): Organisieren Daten in Tabellen für strukturierte Speicherung und Verarbeitung (z.B. Oracle, MySQL, PostgreSQL).

NoSQL-Datenbankmanagementsysteme: Bieten flexible Strukturen für unstrukturierte Daten (z.B. MongoDB, Cassandra).

Data Warehouses: Speichern große Datenmengen zentral für Analysezwecke (z.B. Oracle Exadata, Amazon Redshift).

Data Lakes: Sammeln Rohdaten aus verschiedenen Quellen, ohne sie vorab zu strukturieren (z.B. Amazon S3, Azure Data Lake).

In diesem Zusammenhang solltest du dir Data-Cloud-Software genauer anschauen, da sie eine flexible und skalierbare Lösung für die Datenspeicherung und -verwaltung bietet. Beispiele für solche Software sind Google BigQuery, Amazon S3 Glacier, Microsoft System Center, Redstor Backup, Egnyte oder orgaMAX Dokumente. Diese Tools unterstützen eine effiziente Datenspeicherung und ermöglichen es dir, die Vorteile der Cloud-Technologie voll auszuschöpfen. Aus Datenschutzsicht ist hier ergänzende Cloud-Data-Security-Software empfehlenswert. 

Datenmanagement und Datenverarbeitung

Wie die Daten genutzt und verarbeitet werden, hängt maßgeblich von den jeweiligen Zielen und der Art der Daten ab. Unterschiedliche Datenarten erfordern spezialisierte Softwarelösungen: CDPs, DMPs oder CRMs. Kurz erklärt: Customer-Data-Platforms (CDPs) bündeln Kundendaten aus verschiedenen Quellen, um ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen, während Data-Management-Platforms (DMPs) anonyme Daten für gezielte Marketingkampagnen sammeln und analysieren. CRM-Systeme (Customer-Relationship-Management) wiederum konzentrieren sich auf die Verwaltung und Optimierung von Kundenbeziehungen, indem sie diese Daten weiterverarbeiten und für gezielte Verkaufs- und Serviceaktivitäten nutzen. Diese Tools ermöglichen es, Daten nicht nur zu speichern, sondern gezielt in wertvolle Informationen zu verwandeln, die strategische Entscheidungen unterstützen. 

Weitere Tools im Datenmanagement

Aus Platzgründen handelt es sich hierbei um eine Auswahl an Tools zur weiteren Verarbeitung von Daten, darunter verschiedene Analyse- oder Business-Intelligence-Tools, ebenso wie Visualisierungs-, Integrations- und Automatisierungslösungen oder spezielle Software für den Datenschutz. Sie alle arbeiten datenbasiert und tragen entscheidend zur Wertschöpfung bei. Ferner ergänzen sie die Datenverwaltungssoftware und verwandeln Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, die letztlich die Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen bilden.

Datenmanagement: Best Practices

• Ziele klar definieren: Beginne mit einer klaren Definition der Ziele, die dein Datenmanagement unterstützen soll. Überlege, welche Geschäftsprozesse optimiert werden sollen und welche strategischen Vorteile du aus den Daten ziehen möchtest.
• Data Governance etablieren: Implementiere eine umfassende Data-Governance-Struktur, die klare Richtlinien und Standards für die Datenqualität, Sicherheit und Compliance vorgibt. Eine solide Governance sorgt dafür, dass Daten konsistent, verlässlich und regelkonform genutzt werden.
• Daten zentralisieren und konsolidieren: Strebe eine zentrale Verwaltung deiner Daten an, um eine einheitliche und konsistente Datenbasis zu gewährleisten. Dies verbessert nicht nur die Datenintegrität, sondern erleichtert auch fundierte Analysen.
• Automatisierung einsetzen: Nutze Automatisierungstools für wiederkehrende Aufgaben wie Datenbereinigung, -integration und -überwachung. Automatisierte Prozesse steigern die Effizienz und minimieren Fehler.
• Datensicherheit priorisieren: Sorge dafür, dass deine Daten durch umfassende Sicherheitsprotokolle und Zugriffsrechte geschützt sind. Verschlüsselung und autorisierter Zugriff sind entscheidend, um sensible Daten zu sichern.
• Schulungen und Datenkultur fördern: Sensibilisiere deine Teams für den richtigen Umgang mit Daten. Fördere eine Datenkultur, in der die Bedeutung von Datenintegrität und -sicherheit verstanden und respektiert wird.
• Kontinuierlich überprüfen und anpassen: Datenmanagement ist ein dynamischer Prozess. Überprüfe regelmäßig deine Strategien und passe sie an neue Herausforderungen und technologische Entwicklungen an.

Was bringt die Zukunft? Datengetriebene Themen, auf die wir uns vorbereiten müssen und freuen können

Die Zukunft des Datenmanagements bringt Innovationen mit sich – aber auch eine größere Verantwortung. Zum Abschluss daher ein paar Trends, die mit Spannung zu erwarten sind. 

Data-as-a-Service (DaaS) zum Beispiel macht den Zugang zu komplexen Datenmanagement-Strategien einfacher, erfordert jedoch erhöhte Aufmerksamkeit beim Datenschutz. Die Verfügbarkeit von Daten als Dienstleistung bedeutet, dass sensible Informationen häufiger zwischen verschiedenen Anbietern und Plattformen ausgetauscht werden, was eine strenge Datensicherheit voraussetzt.

Multi-Cloud-Strategien bieten Flexibilität und verringern das Risiko von Ausfällen, bringen aber auch Herausforderungen bei der Integration und Verwaltung von Daten über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg mit sich. Hier sind durchdachte Strategien und robuste Sicherheitsmaßnahmen unerlässlich.

Es wird zudem immer wichtiger, dass alle Beschäftigten eine fundierte Datenkompetenz entwickeln. Technisches Wissen allein reicht nicht mehr aus; ein ethisches Verständnis für den verantwortungsvollen Umgang mit Daten ist genauso entscheidend, um den vollen Nutzen aus Daten zu ziehen.

Künstliche Intelligenz (KI) wird das Datenmanagement revolutionieren, indem sie Automatisierung und intelligente Vorhersagen ermöglicht respektive beschleunigt. Doch bei allen Möglichkeiten gilt es, gezielt zu überlegen, wo KI den größten Nutzen bringt, und Business Cases sorgfältig zu planen. Es ist nicht ratsam, jeder Innovation sofort zu folgen – entscheidend ist, KI strategisch klug einzusetzen.

Fazit: Warum gutes Datenmanagement unerlässlich ist

Wer Daten richtig verwaltet, verwandelt sie in wertvolle, handlungsrelevante Erkenntnisse, die den Weg für strategische Entscheidungen ebnen. Ein effektives Datenmanagement schützt zudem vor rechtlichen und operativen Risiken, indem es sicherstellt, dass Daten konform mit den zunehmend strengen Datenschutzvorschriften genutzt werden. Datenmanagement ist längst kein isoliertes IT-Thema mehr, sondern ein strategisches Element, das die Wettbewerbsfähigkeit und Innovationsfähigkeit eines Unternehmens direkt beeinflusst. 

FAQ

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement umfasst die gezielte Verwaltung und Handhabung von Daten, um sie für konkrete Zwecke nutzbar zu machen. Es deckt alle Schritte von der Erfassung bis zur Analyse ab.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Datenmanagement bildet das Rückgrat moderner Unternehmen, da es hilft Entscheidungen datenbasiert zu treffen, Märkte besser zu verstehen und Kund*innen gezielt anzusprechen.

Welche Arten von Daten gibt es?

Daten können in Kategorien wie zum Beispiel Kundendaten, Finanzdaten, Produktionsdaten oder Verhaltensdaten unterteilt werden. Technisch gesehen unterscheidet man zwischen strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Daten.

Was sind strukturierte und unstrukturierte Daten?

Strukturierte Daten liegen in klar definierten Formaten wie Tabellen vor. Unstrukturierte Daten, wie E-Mails oder Videos, sind schwerer zu analysieren und benötigen spezielle Tools. Semi-strukturierte Daten kombinieren beide Elemente, etwa JSON-Dateien.

Wie stellt man Datenqualität sicher?

Durch sorgfältige Erfassung, regelmäßige Datenbereinigung und klare Prozesse, um die Konsistenz und Verlässlichkeit von Daten zu gewährleisten.

Welche Bestandteile hat eine Datenstrategie?

Eine Datenstrategie legt fest, wie Daten genutzt werden um Geschäftsziele zu erreichen. Dazu gehören klare Ziele, Data-Governance-Regeln und eine Datenkultur die Mitarbeitende einbindet.

Welche Tools helfen beim Datenmanagement?

ERP-Systeme, CRM-Systeme und Datenbanken wie relationale Datenbanken oder Data Lakes unterstützen eine effiziente Datenspeicherung und -verarbeitung.

Wie bleibt man beim Datenmanagement DSGVO-konform?

Durch Transparenz bei der Datenerhebung, Einholung der Zustimmung von Nutzer*innen und Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wird die DSGVO-Konformität sichergestellt.

Was bringt die Zukunft des Datenmanagements?

KI und Multi-Cloud-Strategien werden eine immer größere Rolle spielen, indem sie Automatisierung und Flexibilität fördern, aber auch höhere Anforderungen an Datenschutz und Integration stellen.