Digitales Datenmanagement – Das musst Du wissen!

„Daten sind das Gold des 21. Jahrhunderts“. Diesen Satz hat wohl schon jeder einmal gehört. Dass ein gutes Datenmanagement für Unternehmen einen strategischen Wettbewerbsvorteil ausmachen kann, wissen viele Unternehmen schon. Denn durch digitales Datenmanagement und die elektronische Datenverarbeitung (EDV) gibt es für Unternehmen eine Vielzahl an Möglichkeiten, die erfassten Daten zu managen und zu analysieren. Worauf geachtet werden sollte und welche Vorteile und Herausforderungen digitales Datenmanagement mitbringt, erfährst Du in diesem Blogartikel.

Das sind die Arten von Daten

Der größte Unterschied bei Daten liegt in der Erfassungsart. Dabei wird grundsätzlich zwischen folgenden drei Arten unterschieden:

1. Strukturierte Daten: Bei strukturierten Daten handelt es sich um tabellarische Daten. Das Format ist vorgegeben. Die Daten lassen sich in eine eindeutige Beziehung zueinander setzen und einfach verarbeiten. (Beispiel Format: CSV, Excel)
2. Semistrukturierte Daten: Die Struktur der Daten ist nicht offensichtlich, sondern versteckt, implizit, irregulär oder partiell. Meistens bestehen die Datensätze aus einem Datensatz, in dem mehrere Objekte zusammengefügt wurden und sich nur auf Basis eines Attributs unterscheiden lassen. (Beispiel Format: Json)
3. Unstrukturierte Daten: Die Daten haben keinerlei Struktur. Für eine Analyse oder Extrahierung der Daten bedarf es einer vorherigen Aufbereitung. Das Informationspotenzial von unstrukturierten Daten ist enorm hoch, ebenso wie der Aufwand diese zu strukturieren. (Beispiel Format: Text, Bilder, Audio)

Um die Analyse und den Umgang mit den im Unternehmen vorhandenen Daten zu organisieren, sollte nach der Art der Daten eine Einteilung in Kategorien erfolgen. Dabei bieten sich für viele Unternehmen die folgenden vier Kategorien an:

1. Personenbezogene Daten: Ein gängiges Beispiel sind Kundendaten oder auch Mitarbeiterdaten. Diese Daten sind nicht zuletzt seit der DSGVO besonders schützenswert. Sie beziehen sich direkt auf eine Person.
2. Schützenswerte Firmendaten: Häufig fallen Buchhaltungsdaten, Steuerunterlagen oder wirtschaftliche Daten in diese Kategorie. Sie sind aufgrund des wichtigen und hohen Informationsgehalts besonders schützenswert und haben vor allem für Analysezwecke und digitales Datenmanagement eine wichtige Bedeutung.
3. Öffentliche Daten: Öffentliche und verbreitete Daten wie beispielsweise Pressemitteilungen, Boilerplate, Broschüren, Whitepaper oder auch Logos.
4. Sekundärdaten: Darunter können Daten fallen, die beim Erheben zu einem anderen Zweck gesammelt werden. Oder es sind bereits vorhandene Daten, welche dann für eine andere Fragestellung als den ursprünglichen Erhebungsgrund erneut analysiert werden. Beispiele sind Vertriebsprotokolle, Berichte oder Archivmaterial.

Was ist digitales Datenmanagement?

Datenmanagement verfolgt das Ziel, die im Unternehmen vorhandenen Daten optimal zu nutzen. Daten sind vor allem in Unternehmen häufig die Grundlage für Entscheidungen und somit oftmals der wesentliche Erfolgsfaktor. Um erfolgreiches Datenmanagement betreiben zu können, gilt es einige Anforderungen zu erfüllen. Durch digitales Datenmanagement lassen sich enorm viele Daten mit einem häufig überschaubaren Aufwand generieren und erheben. Daher ist es vor allem wichtig, auf die Datenqualität und die Relevanz der Daten (Stichwort: Datensparsamkeit) zu achten. Hierbei sind auch die Themen Datenschutz und Datensicherheit besonders hervorzuheben. So ist es zum Beispiel elementar die rechtlichen Aspekte bei der Erhebung der Daten vorab geklärt zu haben. Auch Löschkonzepte für nicht mehr benötigte Daten und Daten mit Löschfristen sind sauber zu etablieren.

Arten des digitalen Datenmanagements

Die Strukturierung des Datenmanagements steht häufig in Abhängigkeit zur Größe des Unternehmens. Dabei gibt es verschiedene Bereiche und Datenmanagementansätze. Je nach Anforderungsbereich und Zielsetzung gilt es einzelne Bereiche oder Kombinationen verschiedener oder aller Bereiche zu bedienen.

• Stammdatenverwaltung
• Data-Stewardship
• Datenqualitätsmanagement
• Datensicherheit
• Data-Governance
• Big-Data-Management
• Data-Warehousing

Um Daten strukturiert zu managen, gibt es eine Vielzahl an Systemen, welche das Datenmanagement übernehmen. Je nach Fachbereich und auch Anforderungsprofil eignen sich daher verschiedene Systeme. Häufig werden diese Systeme zeitgleich eingesetzt. Dabei ist vor allem wichtig, die Medienbrüche so gering wie möglich zu halten, um die Datennutzung übergreifend sicherzustellen. Die Nutzung verschiedener Systeme ist häufig nicht zu vermeiden und sogar sinnvoll. Durch gute Schnittstellen und Datenmodelle lassen sich Risiken von Daten- und Qualitätseinbußen jedoch gut vermeiden. Gängige Systeme sind beispielsweise:

Dokumentenmanagement-Systeme (DMS): DMS bezeichnet eine Software-Lösung, die eine automatisierte und ganzheitliche Verwaltung von Dokumenten und Informationen ermöglicht. Das DMS läuft datenbankgestützt, ermöglicht eine hohe Zugänglichkeit und sichere Archivierung von Dokumenten innerhalb einer Organisation.

Enterprise-Resource-Planning (ERP): Ein ERP-System unterstützt alle im Unternehmen ablaufenden Geschäftsprozesse, vor allem diese, in denen Ressourcen behandelt werden. Dabei gibt es verschiedenste Module wie beispielsweise für die Beschaffung, die Produktion, den Vertrieb oder auch das Personalwesen.

Content-Management-Systeme (CMS): Bekannte Beispiele für CMS-Systeme sind Intranets oder Webseiten. Hier werden digitale Inhalte gemeinschaftlich erstellt, bearbeitet oder organisiert. Die Integration in Marketing Automatisierungs-Plattformen oder CRM-Systeme behandelt häufig auch Datenweitergabe und Formularmanagement.

Customer-Relationship-Management (CRM): Das CRM-System erfasst, wie der Name schon sagt, alle Daten rund um die Kunden eines Unternehmens. Es bietet einen vollständigen Überblick über den Kundenlebenszyklus und ist eine zentrale Anlaufstelle für alle Prozesse rund um die Kundenbetreuung und -gewinnung.

Stammdatenverwaltung (Master Data Management): Unter Stammdaten werden die betrieblichen Grunddaten des Unternehmens verstanden. Diese werden in einer zentralen Stammdatenverwaltung gesammelt. Das Master Data Management meint die übergreifende Darstellung und Organisation der Kerndaten eines Unternehmens.

Digitales Datenmanagement: 6 Herausforderungen im Überblick

Der Wert von Daten ist unumstritten. Wie bereits eingangs beschrieben, muss aber die Sortierung und die Qualität der Daten stimmen, um hier den maximalen Output zu generieren. Datenmanager und Datenexperten sehen sich durch die stetig wachsende IT-Landschaft und die steigenden Anforderungen verschiedenen Herausforderungen gegenüber. Die sechs größten Herausforderungen haben sind folgend aufgeführt:

1. Big Data: Die erhobenen und vorhandenen Datenmengen sind nicht selten eine Herausforderung. Die sinnvolle und strukturierte Sortierung ist sehr zeitaufwendig und birgt häufig auch Schwierigkeiten bei der Analyse.
2. Sicherheit: Datensicherheit und Datenverfügbarkeit sind bei einer hohen Nutzung von Daten besonders wichtig. Insbesondere bei digitalem Datenmanagement sind Unternehmen abhängig von der Funktionsfähigkeit der Datenmanagementsysteme und dem Schutz der Daten. Sich vor Informationsdiebstahl abzusichern und notwendige Absicherungen der Daten zu treffen, ist daher unerlässlich.
3. Rechtliche Vorgaben: Nicht zuletzt durch die DSGVO sind die Anforderungen an das digitale Datenmanagement enorm gestiegen. So müssen Unternehmen neben Löschkonzepten vor allem auf die strengen Richtlinien bei der Erhebung von personenbezogenen Daten achten.
4. Veränderungen im Unternehmen: Klassischerweise gehören auch Änderungen im Unternehmen zu den Herausforderungen des digitalen Datenmanagements. Das können kleine Aspekte sein, wie beispielsweise die einfache Änderung von Entitäten (Eigenschaften) und daher die notwendige Anpassung der Bestandsdaten. Aber auch größere Aspekte, wie die Migration ganzer bestehender Systeme. Vor allem bei großen Migrationen sind neben den technischen Herausforderungen auch das Know-how der Personen und die Schulungen für das neue System erfolgskritisch.
5. Dezentrale Datensilos: Bei der Vielzahl an eingesetzten Systemen sind mittlerweile Datensilos und Medienbrüche ein kritischer Punkt für die Datenqualität. Häufig gehen hier relevante Daten verloren oder die Gesamtübersicht fehlt. Wenn Du hier tiefer in das Thema einsteigen möchtest, empfehlen wir den Blogartikel „Das Problem von Datensilos – und wie gutes Datenmanagement diese aufbricht“.
6. Datenqualität: Die Qualität der Daten muss einem gewissen Standard entsprechen, um für Analysen nützlich zu sein. Besonders wichtig sind dabei die Konsistenz und Korrektheit der Daten. Zudem ist häufig die Aktualität der Daten ein Qualitätsfaktor, der enormen Aufwand erfordert.

Top 5 Vorteile vom digitalen Datenmanagement

Daten können für Unternehmen den entscheidenden Mehrwert schaffen, aber nicht nur das! Das digitale Datenmanagement bietet Unternehmen auch weitere wichtige Vorteile wie beispielsweise die Reduzierung von Betriebskosten durch neu entdeckte Potenziale. Auch die Optimierung von Unternehmensprozessen oder die Steigerung der Produktivität durch Software sind Vorteile von gutem digitalen Datenmanagement. Vor allem im unternehmerischen Kontext ist die Erfüllung aller rechtlichen Vorgaben von enormer Bedeutung, so bietet ein gutes digitales Datenmanagement die Grundlage für automatisierte Prozesse und damit einhergehend auch eine verbesserte Compliance. Abschließend lässt sich festhalten, dass durch digitales Datenmanagement die Transparenz innerhalb des Unternehmens über alle Fachbereiche hinweg gesteigert werden kann und damit auch Unternehmensprozesse optimiert werden können.

Um den ersten Schritt hin zu einem gelungenen digitalen Datenmanagement zu machen, bietet sich ein Dokumentenmanagement-System an. In unserem Whitepaper zeigen wir, wie Du mit einem digitalen Dokumentenmanagement-System einen geschmeidigen und unkomplizierten Start in die Digitalisierung hinlegen kannst.