Datenmanagement – So profitieren Sie!
In Zeiten von Big Data und immer größerer Datenströme in Unternehmen wird das Datenmanagement für viele Unternehmen immer wichtiger. Dabei bietet ein gutes Management der eigenen Daten und Informationen sowohl organisatorische als auch wirtschaftliche Vorteile. Ein umfassendes Datenmanagement verhindert doppelte Datensicherung und doppelte Arbeitsprozesse, erlaubt einen schnelleren Zugriff auf relevante Daten und eine schnelle Aufbereitung und Zusammenführung verschiedener Daten über eine zentrale Schnittstelle.
Datenmanagment – Die wichtigsten Fragen und Antworten
Als Datenmanagement bezeichnet man alle technischen und organisatorischen Prozesse, welche eine umfassende Strukturierung der vorhandenen und eingehenden Daten und Informationen in einem Unternehmen betreffen. Ein gutes und leistungsstarkes Datenmanagement kann die Arbeitsweise in einem Unternehmen nachhaltig verändern und verbessern.
Ein optimal strukturiertes Datenmanagement im Unternehmen bietet viele Vorteile. Zum einen sind die Daten optimal aufbereitet und schnell und sicher von allen Abteilungen zu finden. Die Daten werden zentral gespeichert, sodass eine doppelte Speicherung und somit ein doppeltes Belegen von Speicherplatz vermieden werden kann.
Die Daten lassen sich einfach aufbereiten und von verschiedenen Nutzern zeitgleich oder nacheinander bearbeiten.
Der Zugriff auf die Daten kann pro Abteilung oder auch pro Person beschränkt und kontrolliert werden. Dies steigert die eigene Datensicherheit enorm.
Datenmanagement lässt sich in praktisch allen Unternehmen und Unternehmensbereichen nutzen, welche auf eine digitale Form der Datenspeicherung zurückgreifen. Modernes Datenmanagement umfasst eine ganze Reihe an Funktionen und Möglichkeiten auf der Basis der modernen Datenverarbeitung.
Datenmanagment – Erklärung
Das Datenmanagement ist die Schnittmenge aller konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen zur Behandlung der Datenressourcen, um ihr volles Nutzungspotential in den verschiedenen Geschäftsprozessen zu nutzen und deren optimale Funktionalität zu gewährleisten.
Ein optimales Datenmanagement muss nicht nur die Speicherung und Bearbeitung der Daten in allen vorherrschenden Prozessen ermöglichen, sondern im Rahmen des professionellen Datenmanagements müssen auch alle relevanten Aspekte der Datenqualität und des Datenschutzes berücksichtigt werden. Dabei ist besonders wichtig, dass die Konsistenz der Daten über die gesamte Prozesskette der Informationsverarbeitung im Datenmanagement erhalten bleibt.
Datenmanagement – Inhalte
Das Datenmanagement besteht hauptsächlich aus diesen Punkten, Sie als Unternehmen entscheiden was Ihnen besonders wichtig ist:
Qualität der Daten: Die Datenqualität stellt unter anderem sicher, dass alle Daten so aufbereitet werden, dass diese zum Zeitpunkt des Datenzugriffs den höchstmöglichen Nutzen für den Anwender und Nutzer liefern können.
Datenzugriff: Alle Informationen und Daten müssen jederzeit zugänglich sein und unabhängig vom Ort der Speicherung erreichbar sein. Das bedeutet auch, dass alle Daten und Informationen verschlagwortet werden müssen, um eine umständliche und zeitraubende Suche zu vermeiden.
Integration der Daten: Daten aus unterschiedlichen Quellen und in unterschiedlichen Formaten sollten im Datenmanagement in einem einheitlichen Format gesichert und aufbereitet werden. Dies schließt spätere Kompatibilitätsprobleme aus.
Data Governance: Eine Vorgabe an Regeln und Strategien, welche sicherstellt, dass die Datenstrategie im Datenmanagement mit der Geschäftsstrategie des Unternehmens in Einklang bliebt.
Stammdatenmanagement: Vereinheitlichte Verwaltung aller Daten in einem Unternehmen, welche für alle Bereiche des Unternehmens gleichermaßen von Bedeutung sind. Eine zentrale Speicherung und Überwachung der Daten in einem zentralen Hub ist das wichtigste Element im Datenmanagement.
Ihre Vorteile beim Datenmanagement
Ein optimales Datenmanagement in Unternehmen bietet eine ganze Reihe von Vorteilen. Dies beginnt bereits mit der Strukturierung der Daten. Dank Big Data ist das Daten-Aufkommen in Unternehmen bereits heute von Hand kaum zu bewältigen.
Ein gutes Datenmanagement muss es somit erlauben, verschiedene Daten und Dokumente automatisch zuzuordnen und zu strukturieren. Hierzu haben viele Anwendungen im Bereich Datenmanagement automatische Tools integriert, welche sich nach bestimmten Kriterien und Richtlinien anpassen lassen.
Lassen Sie sich von diesen weiteren Vorteilen Überzeugen:
Der wohl größte Vorteil eines umfassenden Datenmanagements liegt in der höheren Effizienz und der effektiveren Nutzung der Daten. Bisher haben viele Unternehmen auf sogenannte Silo-Lösungen gesetzt, bei denen einzelne Abteilungen ihren eigenen Datenspeicher nutzen und somit ein Silo an Wissen und Informationen entstand.
Wenn nun eine andere Abteilung diese Daten benötigte, musste diese sich oftmals durch eine unübersichtliche Menge an irrelevanten Daten kämpfen, um die passende Lösung zu finden. Ein modernes Datenmanagement erfolgt allerdings zentral und arbeitet häufig mit Schlagworten und Kategorisierungen um Ihnen ein digitalisiertes Archiv zu ermöglichen. Zum einen spart eine solche Lösung viel Speicher, da eine doppelte Ansammlung von Informationen vermieden wird. Zum anderen lassen sich die Informationen jederzeit bearbeiten und erweitern. Gute Lösungen im Bereich Datenmanagement erlauben dabei die Nutzung verschiedener Instanzen, um die Dokumenten- und Informationssicherheit zu gewährleisten.
Entscheidungsprozesse lassen sich durch ein gutes Datenmanagement ebenfalls positiv beeinflussen. Denn ein umfassendes Datenmanagement erlaubt einen schnellen Zugriff auf die wichtigsten Informationen. Diese können von den Mitarbeitern oder auch von den Systemen selbst für eine solche Betrachtung aufbereitet werden und erlauben einen schnellen Informationsgewinn für den Nutzer. Veralte Informationen in Papierform können nach einer erfolgreichen Digitalisierung dank Aktenvernichtung vergessen werden.
Dies wird unter anderem im Bereich Kundenmanagement deutlich. Je besser ein Kunde erfasst werden kann, umso leichter für diesen eine maßgeschneiderte Lösung zu finden. Die Daten an allen Kontaktpunkten mit dem Kunden zu untersuchen und einzupflegen, ist für Unternehmen kaum möglich. Wird dies jedoch durch die Kombination aus Datenmanagement und Business-Intelligence-System automatisch erledigt und werden die Daten somit sicher und zeitnah ins System eingepflegt, entsteht schnell ein vollständiges Kundenprofil, welches sich in Marketing und Vertrieb gleichermaßen gut und sicher nutzen lässt.
Datenmanagement – Anwendungsbereiche
Ein umfassendes Datenmanagement spielt in vielen verschiedenen Bereichen eine wichtige Rolle. Diese können sich allerdings von Unternehmen zu Unternehmen nachhaltig unterscheiden. Eine Übersicht:
| Anwendungsbreich | Erklärung |
| Arbeitsdaten - Management | Die Verwaltung von allen relevanten Arbeitsdaten für die Produktion |
| Produktdaten Management | Alle relevanten Daten zu Zeichnungen, Dokumenten und Stücklisten in direkter Kopplung mit dem ERP sind möglich |
| Product Lifecycle Management | Die effektive Prozesssteuerung von Produktdaten- und Informationsflüssen |
| Dokumentenmanagement | Technische und relevante Dokumente strukturieren, aufbereiten und nutzen |
| Speicherung und Archivierung | Dokumente können entsprechend der geltenden Richtlinien aufbewahrt, ausgemustert oder zentral verwaltet werden |
| Business Intelligence | Ein gutes Datenmanagement kann die verschiedenen Programme im Bereich Business Intelligence gezielt unterstützen und deren Arbeit deutlich vereinfachen. |
Software für das Datenmanagement
Es gibt verschiedene Software-Lösungen für ein optimales Datenmanagement. Wichtig ist, dass die gewählte Lösung zum Unternehmen und seinen Strukturen passt. Wir stellen einige wichtige Anbieter in diesem Bereich vor.
Infosistema DMM
Der Datenmigrationsmanager von Infosistema ist ein flexibles Tool zum Datenmanagement, welches die Unternehmen unter anderem auch bei der Datenanonymisierung und der Datenverschlüsselung unterstützt, welche laut DSGVO gefordert wird. Zudem wird eine hohe Flexibilität bei der Verwaltung der eigenen Daten ermöglicht.
Segment
Segment ist ein Tool für die Datenverwaltung, da die Daten an jedem Kundenberührungspunkt erfasst und von jedem beliebigen Tool aus genutzt werden können. Als Unternehmen erleichtert es Ihnen die Informationserfassung und die Überwachung von zum Beispiel Kundenkontakt. So können Sie Optimierungsmaßnahmen einleiten.
Upsolver
Upsolver ist eine sogenannte Data-Lake-Software, welche es erlaubt Daten zu verwalten, zu integrieren und zu strukturieren. Dank Cloud-Speicher und umfassender Datenmanagement-Tools ein sehr mächtiges Werkzeug für viele Unternehmen. Besonders die Strukturierung von Daten kann Ihnen äußerst viel Zeit und damit Geld ersparen!
Die sind nur wenige der beinahe unendlich erscheinenden Menge an Angeboten in diesem Bereich. Es ist schwierig hierbei eine spezielle Lösung zu empfehlen, da jedes Unternehmen andere Schwerpunkte und Anforderungen an das Datenmanagement stellt und somit eine gänzlich andere Gewichtung aufweisen kann. Je nach Unternehmen und Unternehmensschwerpunkt kommen somit verschiedene Software-Lösungen in Frage.
Zusammenfassung zum Datenmanagement
Datenmanagement wird für viele Unternehmen immer wichtiger. Ein gutes und umfassendes Datenmanagement ist für den wirtschaftlichen Fortbestand eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Allerdings sind mit einem solchen Datenmanagement auch einige Risiken beziehungsweise Herausforderungen verbunden.
Denn bisher genutzte Strukturen müssen aufgebrochen und dem neuen Datenmanagement untergeordnet werden. Vorhandene Datensätze müssen zusammenzutragen und umgewandelt werden. Die Umstellung auf ein modernes Datenmanagement kann ein Unternehmen deutlich belasten und sehr anstrengend sein. Dennoch lohnt sich die Umstellung!
Den Zugriff auf die zentral gespeicherten Daten in einem Unternehmen kann ein Unternehmen nicht einfach freigeben. Dank der verschiedenen Software Lösungen im Bereich Datenmanagement lässt sich allerdings leicht eine Benutzer- und Rechte-basierte Lösung finden, in welcher die Datensätze entsprechend kategorisiert und zugeordnet werden können.