Datenmanagement mit ANIGMA
Die Menge an Daten, die inner- und außerhalb tagtäglich in Unternehmen anfallen, wächst stetig an. Ein Datenmanagement hilft dabei, den Überblick über die Datenflut zu behalten. Gut durchdachte Business-Intelligence-Lösungen unterstützen langfristig dabei, die richtigen Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen und so auf lange Sicht wettbewerbsfähig zu bleiben.
Der Begriff Datenmanagement (Data Management) beschriebt ein Framework für den Umgang mit (digitalen) Daten. Dazu gehören z.B. die Aufnahme, Speicherung, das Data Mining sowie die Verarbeitung sämtlicher Daten. Das Datenmanagement ist dabei eng mit dem Prozessmanagement verbunden, damit zuständige Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen innerhalb einer Organisation aktuelle und relevante Daten optimal für ihre Aufgaben nutzen können. Richtlinien und Vorschriften in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz stellen dabei, neben den Bedürfnissen des Unternehmens, ebenso wichtige Aspekte dar.
Arten des Datenmanagements
Die Organisation des Datenmanagements hängt u.a. von der Größe des Unternehmens ab. Aus diesem Grund sind verschiedene Lösungsmöglichkeiten mit unterschiedlichen Schwerpunkten notwendig:
- Master Data Management/Stammdatenverwaltung: dient zur zentralen Verarbeitung von Kerndaten innerhalb eines Unternehmens, wie etwa Mitarbeiter- und Kundendaten. Ziel dabei ist eine einheitliche Qualität der Daten, um Entscheidungen auf Basis aktueller und richtiger Informationen treffen zu können.
- Dokumentenmanagementsystem (=DMS): stellt einen Teilbereich des Datenmanagements dar, das Formulare bereitstellt und z.B. für Ablage und Archivierung genutzt werden kann.
- Enterprise Resource Planning System (=ERP): Diese Art des Datenmanagements bietet den umfassendsten Ansatz. Dabei werden sämtliche Daten-Ressourcen erfasst und verarbeitet.
- Content-Management-System (=CMS): stellt ein Informations-Managementsystem, z.B. ein zentrales Intranet, für ein Unternehmen dar.
Vorteile durch Datenmanagement
Durch ein konstantes sowie effizientes Datenmanagement ergeben sich verschiedene Vorteile für Unternehmen.
Mithilfe des Datenmanagements kann gemessen werden, welche Datenmengen innerhalb des Unternehmens anfallen. So entsteht ein umfassendes Bild bezüglich der Daten innerhalb der Organisation, um Verbesserungspotentiale aufzudecken. Durch die Verwaltung von Daten und Prozessen können auftretende (interne) Probleme schnell identifiziert und behoben werden. Die strukturierte Verwaltung der Daten macht es möglich, wertvolle Informationen zu extrahieren und für eine vorausschauende Planung zu nutzen. So lässt sich der Bedarf an Optimierung leichter erkennen und Prozesse effektiver gestalten. Zudem können durch das Datenmanagement wichtige Informationen geschützt sowie die Einhaltung von Datenschutz- und Datensicherheits-Verordnungen gewährleistet werden.
Herausforderungen beim Datenmanagements
Neben der volatilen Geschäftswelt stellen auch der immer höher wachsende Berg an Daten, rechtliche Vorgaben, Änderungen innerhalb von Strukturen und Abläufen sowie die Sicherheit der Daten die Haupt-Herausforderung der Datenverwaltung dar. Um diese Herausforderungen zu meistern, sind effektive Verwaltungstool notwendig. Zudem muss Datenmanagement als dynamischer Prozess verstanden werden, der immer wieder an aktuelle Erfordernisse angepasst werden muss. Grundsätzlich kann eine optimale Datenverwaltung nur mit einer an das Unternehmen angepasste Datenkultur gelingen. Durch eine Datenkultur können Mitarbeiter aktiv in Informationsprozesse eingebunden und ihnen der richtige Umgang mit Daten erläutert werden.
Tipps & Best Practices für das Datenmanagement:
Auch wenn jedes Unternehmen unterschiedliche Anforderungen an Daten und Informationen hat, ist ein gut durchdachtes, auf das Unternehmen zugeschnittene Daten-Konzept nützlich, um sämtliche Vorteile des Datenmanagements zu nutzen und mögliche Risiken zu minimieren. Dazu gehören u.a.:
1. Erstellung eines Datenmanagement-Plans:
Inhaltlich sollte der Plan neben Regelungen zu Zugängen und Verantwortlichkeiten auch Formate, Backup- und Archivierungsprozesse sowie eine gründliche Dokumentation enthalten. Eine Data-Governance legt Regeln fest, die eindeutige Richtlinien für Aufnahme, Verarbeitung und den Schutz von Informationen definieren.
2. Speicherung der Daten:
Neben dem eigentlichen Speicherort (lokal/Cloud) muss auch das Format der Daten ausgewählt werden. Bei größeren Datenmengen eignen sich Datenbanken. Wie im Datenmanagementplan vorgegeben sollten Dateien, Ordner, Verzeichnisse, etc. einheitlich benannt werden, um Fehler und unvollständige Datensätze zu vermeiden.
3. Einheitliche Dokumentation:
Wichtige Daten sowie Sicherheits- und Backup-Prozesse müssen zuverlässig dokumentiert werden, um im Fall der Fälle ohne Probleme darauf zugreifen zu können.
4. Richtlinien und Verordnungen beachten:
Im Mai 2018 trat die von der Europäischen Union erlassene Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Kraft. Darin enthalten sind verschiedene Prinzipien für die Verarbeitung und das Management von Daten enthalten. Dazu gehören z.B. Regelungen in Bezug auf Transparenz, Zweckbindung, Richtigkeit, Integrität und Vertraulichkeit. Die Anforderungen der DSGVO und anderen Datenschutz-Gesetzten sind unbedingt einzuhalten, um rechtliche Ansprüche vorzubeugen. Dazu gehören beispielsweise eine Einwilligung zur Datenerfassung und -Nutzung sowie regelmäßige Kontrollen.
5. Nicht mehr benötigte Daten löschen:
Neben der Aufnahme, Verarbeitung, Speicherung und Archivierung sollte dein Datenmanagement-Konzept auch definieren, welche Daten wann gelöscht bzw. überschrieben werden sollen.
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