Datenmanagement richtig umsetzen – So profitieren Sie von Big Data:

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Datenmengen wachsen Weltweit und Big Data ist in aller Munde. Daten sind mittlerweile das neue Hauptkapital vieler Unternehmen und damit ein wichtiges Thema für alle. Aber nutzen Unternehmen die Daten richtig aus? Dafür ist konsequent strukturiertes Datenmanagement nötig, welches Ordnung in das inhärente Chaos von Big Data bringt. Auch hier kommen Unternehmen ohne Software nicht weit.

Datenmanagement richtig umsetzen – So profitieren Sie von Big Data:

Datenmanagement (Data Management) bezeichnet das Erheben, Speichern, Nutzen, Löschen und die Verwaltung von Daten mit dem Ziel, die Prozesse von eigenen Mitarbeitern und verbundenen Unternehmen mit Hilfe von Big Data Management und Geschäftsprozesse zu optimieren. Dabei ist Datenmanagement selbst ein Prozess, der bereits bei der Entstehung und Erhebung der Daten und Informationen beginnt. Es ist dafür verantwortlich, sämtliche neue und alte Daten von Beginn an strukturiert zu organisieren und Mitarbeitern zu ermöglichen, sich ein Bild der internen Datenprozesse zu machen. Die Aufgaben des Datenmanagements sind dabei vielseitig:

  • Welche Daten sind für welche Prozesse wichtig?
  • Stimmt die Datenqualität oder muss sie möglicherweise verbessert werden?
  • Wer benötigt Zugriff zu welchen Informationen?
  • Wann müssen die Daten laut Datenschutz wieder gelöscht werden?
  • Wie lange müssen Daten archiviert bleiben?

Effektives Datenmanagement muss all diese Fragen beantworten können.

Gerade heute, wo Big Data Management immer bedeutender in der Wirtschaft und unserer Gesellschaft wird, ist Datenmanagement ein wichtiger Bestandteil jedes Unternehmens. Die Menge der für Unternehmen relevanten Daten wird immer größer und immer einfacher zu erfassen. Gleichzeitig steigt auch ihr Nutzen. Denn wenn Unternehmen die Anforderungen des Datenmanagements richtig umsetzen, profitieren sie auf verschiedene Weisen davon:

Datennutzung: Diese Vorteile ziehen Sie aus Datenmanagement

Effektives Management erlaubt Unternehmen, gesammelte Daten direkt gewinnbringend einzusetzen, etwa für die Optimierung diverser Prozesse. Die Lagerverwaltung profitiert beispielsweise von Daten über neue Kundeninteraktionen und Käufe. Dadurch können Mitarbeiter beispielsweise den Lagerbestand auffüllen, bevor es überhaupt zu einer Verknappung kommt. Umgekehrt kann der Vertrieb genaue Lieferzeiten abschätzen und an Kunden weitergeben.

Wenn mehr Daten über Kunden erhoben werden, kann auch das Marketing gezieltere Maßnahmen treffen und direkt auf Bedürfnisse der Zielgruppe eingehen. Indem Unternehmen so mehr Informationen über Kunden sammeln, können Sie die Customer Journey optimieren und damit gleichzeitig die Customer Experience verbessern.

Außerdem ermöglicht es umfassendes Datenmanagement, innovativen Technologien, wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning, besser einzusetzen, um Workflows zu automatisieren. Denn KI-Software funktioniert nur so gut, wie die Daten, mit denen sie versorgt wird. Ähnlich ist es bei Business Intelligence: BI-Software erlaubt Unternehmen detaillierte Analysen zu Marktbewegungen, Erfolgsprognosen, Supply-Chain-Management oder Unternehmensinternen Entwicklungen. So können wertvolle, neue Informationen gewonnen werden. Aber diese Analytics-Software funktioniert ebenfalls nur dann, wenn der Zugriff zu qualitativ hochwertigen Daten gewährleistet ist.

Datenqualität sichern

Datenqualität ist ein elementarer Faktor des Datenmanagements, der erheblichen Einfluss auf die Performance aller Prozesse hat, die mit diesen Daten arbeiten. Eine schlechte Datenqualität erschwert nicht nur die Automatisierung der Prozesse bzw. die Digitalisierung. Sie verringert auch die Effizient bestehender ERP- und Unternehmenssoftware. Schon bei der Einführung von Software-Projekten ist die Datenqualität entscheidend: Eventuell müssen Daten erst aufbereitet werden, bevor mit ihnen gearbeitet werden kann. Hohe Datenqualität ist das A & O für erfolgreiche Projektumsetzung. Um sie zu erreichen müssen Unternehmen mehrere Parameter beachten:

Die offensichtlichsten Anforderungen hoher Datenqualität sind Vollständigkeit der Daten und Vermeidung von Redundanz. Das heißt es gibt keine Dopplungen an verschiedenen Speicherorten, die sich als Fehlerquelle erweisen können. Zudem müssen Daten immer in einem konsistenten Format vorliegen und Informationen in angemessener Genauigkeit wiedergeben. Es ist beispielsweise ein Fehlerrisiko, verschiedene Währungsformate gleichzeitig zu verwenden oder nicht genügend Kommastellen bei präzisen Messungen anzuzeigen.

Außerdem spielt die Aktualität der Daten eine wichtige Rolle. Es macht keinen Sinn, erhobene Daten zeitlich unbegrenzt zu lagern. Denn nach einer gewissen Zeit verlieren sie ihre Aktualität und haben keinen Wert mehr für das Unternehmen. Im schlimmsten Fall verfälschen sie Analyseergebnisse oder stellen ein Compliance-Problem dar. Denn nicht alle Daten dürfen ewig gespeichert werden.

Datenschutz beachten

Was darf man und was darf man nicht? Für Datenmanagement in Zeiten von Big Data ist das eine große Frage, denn Compliance ist hier ein wichtiger Faktor. Richtlinien und Gesetze zu Datenschutz wie die berüchtigte europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) stellen viele Unternehmen vor eine große Herausforderung. Dabei geht es vor allem um das rechtskonforme Speichern und Archivieren von personenbezogenen Daten. Datenmanagement hat hierbei die Aufgabe, stets einen Überblick über gespeicherte Informationen zu haben und es Mitarbeitern einfach zu machen, die Anforderungen von Datenschutz-Richtlinien auch zu erfüllen.

All die bisher genannten Eigenschaften von effektivem Management von Daten sind für die meisten Unternehmen nur dann realistisch umsetzbar, wenn sie auch die passende Software dazu verwenden.

Business-Software für Datenmanagement: ERP, ECM, DMS

Es gibt eine Vielzahl an Business Software-Lösungen, die erfolgreiches Management von Daten ermöglichen. Denn es ist schwierig, sich ohne Software ein Bild von den eigenen Datenmengen zu machen. Viele umfangreiche ERP-Systeme haben dazu bereits integrierte Funktionen für Datenmanagement. Alternativ schaffen Dokumentenmanagementsysteme (DMS) oder Enterprise Content Management (ECM) Software eine zentrale Plattform, über die Unternehmen ihre Daten verwalten und Datenqualität managen können. Und diese können Unternehmen auch über die Cloud nutzen. In der Cloud ist die Sicherheit der Daten zusätzlich garantiert ist und die Einführung von Cloud-Software richtet sich flexibel und skalierbar nach Ihrer Unternehmensgröße.

Wie Software die Anforderungen des Datenmanagements erfüllt und welche anderen Anwendungsmöglichkeiten es dafür gibt, lesen Sie in diesen Beiträgen:

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