Diskutieren Sie über die besten Datenmanagementpraktiken, denen moderne Unternehmen folgen.

Die Geschwindigkeit, mit der moderne Organisationen Daten generieren und nutzen, war vor einigen Jahren für Niemanden vorstellbar. Von täglichen Berichten bis hin zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Förderung von Innovationen sind Teams auf zuverlässige, leicht zugängliche und aktuelle Daten angewiesen. Tatsächlich werden täglich bis zu 2,5 Exabyte an Daten generiert.

Statista berichtete kürzlich, dass das globale Datenvolumen im Jahr 2025 182 Zettabyte erreichen wird und bis 2028 auf 394 Zettabyte ansteigen wird.

Die Realität sieht jedoch ganz anders aus, und das ist für keine Firma wünschenswert. Sie leiden unter fragmentierten Systemen, begrenzter Informationssichtbarkeit und schlechter Datenqualität, was zu verzögerten Entscheidungen und erhöhten Betriebsrisiken führt.

Daher ist ein reifes Datenmanagement kein optionaler Bestandteil mehr, sondern eine strategische Fähigkeit, die direkt die Bereitschaft für Künstliche Intelligenz und die Geschäftsproduktivität beeinflussen kann. In diesem Artikel werden wir einige Best Practices im Datenmanagement untersuchen, denen Teams unbedingt folgen sollten.

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement bezieht sich auf eine Reihe von Prozessen, Aktivitäten und Technologien, die Unternehmen nutzen, um Daten effektiv zu sammeln, zu organisieren, zu speichern, zu schützen und zu nutzen. Ziel ist es, die Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit von Daten in allen Bereichen, von der täglichen Betriebsführung bis hin zur Analyse und Künstlichen Intelligenz, sicherzustellen.

Top-Best Practices im Datenmanagement

Lasst uns einige der einflussreichsten Datenmanagementpraktiken untersuchen:

Ziele klar definieren und die Datenstrategie mit den Zielen abstimmen

Bevor Teams in Datenplattformen und -tools investieren, müssen sie klären, warum sie eine Verbesserung des Datenmanagements anstreben. Eine solide Strategie erfordert klare, messbare Ziele, die mit den Geschäftsergebnissen verknüpft sind. Diese Ziele können die Reduzierung von Betriebsuneffizienzen, die Verbesserung der Compliance oder die Beschleunigung der Entwicklung von KI-Modellen sein.

Eine formale Bewertung der aktuellen Datenreife hilft, die Lücken zu identifizieren, damit Teams eine dynamische Roadmap entwickeln können, die stetig weiterentwickelt werden kann.

Ein solides Datengovernance-Framework aufbauen

Ein starkes Datengovernance ist die Grundlage für ein effektives Datenmanagement. Es legt Richtlinien, Standards, Rechenschaftspflichtmechanismen und Rollenstrukturen fest, um die hohe Qualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit von Daten in der gesamten Organisation sicherzustellen. Ein gutes Governance fördert auch eine reibungslosere Zusammenarbeit zwischen Ingenieur-, Geschäfts- und Analyseteams.

Ein Sicherheitsframework, das mit dem Governance übereinstimmt, umfasst die folgenden Elemente:

➡  Rollenbasierte Zugangskontrolle, Anonymisierung und Maskierung, um sicherzustellen, dass Daten immer für die richtigen Interessengruppen sichtbar sind.

➡  Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand, um sensible Informationen vor unbefugtem Zugang zu schützen.

➡  Datenschutzprinzipien, die den Prozess der Daten und ihrer Umwandlung in handlungsfähiges Wissen während des gesamten Datenlebenszyklus leiten.

➡  Umfassende Compliance-Prozesse, die verschiedenen Vorschriften wie dem Datenschutzgesetz, dem Datensicherheitsgesetz, der GDPR, ISO-Standards und anderen branchenspezifischen Anforderungen entsprechen.

➡  Kontinuierliche Prüfung und Überwachung sowie automatische Warnungen bei Auftreten von abnormalen Mustern, Verstößen gegen Richtlinien oder Datenschutzverletzungsversuchen.

Datenobservabilität erreichen und Datenqualität priorisieren

Bei Berichten, Analysen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz ist schlechte Datenqualität einer der größten Hindernisse. Die Gewährleistung der Integrität, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten ist eine der grundlegenden Anforderungen für jede datenzentrierte Organisation.

Einige Schlüsselsschritte, um dies sicherzustellen, umfassen:

➡  Festlegung von Qualitätsstandards für kritische Datensätze.

➡  Verfolgung von Indikatoren wie Schema-Konsistenz, Prozentsatz von Nullwerten oder Aktualität.

➡  Automatisierung von Qualitätskontrollen in verschiedenen Phasen wie der Erfassung und Transformation.

➡  Klassifizierung von Problemen über einen zentralisierten Workflow.

Die Observabilität im Datenmanagement geht über alle oben genannten Schritte hinaus und bietet eine Echtzeit-Sichtbarkeit der gesamten Datengesundheit. Mit dieser Sichtbarkeit können Teams leicht Anomalien erkennen und darauf reagieren, sogar bevor sie auf dem Dashboard erscheinen. Dadurch können Musteränderungen erkannt und sogar Probleme vor dem Auftreten von Pipelineausfällen entdeckt werden. Dies trägt dazu bei, die Downtime der Daten zu reduzieren und die Vertrauenswürdigkeit des Unternehmens aufrechtzuerhalten.

Metadatenmanagement und Datenherkunft verbessern

Die Kontextschicht der Metadaten verleiht Informationen Bedeutung und Auffindbarkeit. Ohne diese Kontextschicht würde es Teams schwerfallen, die Herkunft, den Zweck und sogar die Bedeutung der Daten zu verstehen.

Umfassende Metadatenpraktiken umfassen:

➡  Unterhaltung eines Datenkatalogs, um Definitionen, Datensätze, Klassifikationen und Besitzer leicht zu finden.

➡  Dokumentation der Datenherkunft, um klar zu beschreiben, wie Daten in Systemen und Pipelines bewegt, transformiert und genutzt werden.

➡  Erfassung von geschäftlichen, technischen und betrieblichen Metadaten, um Prüfungen, Analysen und die Fehlerbehebung zu unterstützen.

Durch umfangreiche Herkunftsbeziehungen und Metadaten können Teams die Einarbeitung neuer Benutzer beschleunigen, Mehrdeutigkeiten reduzieren und effektiv die Compliance und das Governance unterstützen.

Automatisierung des Datenlebenszyklus und Unterstützung des Self-Service

Das Management des Datenlebenszyklus stellt sicher, dass Informationen von der Erstellung bis zum Löschen verantwortungsvoll verwaltet werden. Fachteams sollten die Lebenszyklusphasen klar definieren und die zugehörigen Strategien im gesamten Unternehmen einheitlich umsetzen.

Diese klare Festlegung umfasst:

➡  Automatische Archivierungs-, Aufbewahrungs- und Löschregeln.

➡  Klar definierte Richtlinien für die Datenentmischung und -verarbeitung.

➡  Zugangskontrollen und Genehmigungsworkflows für eine effektive Datenfreigabe.

➡  Versionskontrolle und Änderungsmanagementprozesse.

Der Self-Service-Zugang spielt auch eine entscheidende Rolle. Benutzer können anstelle der Abhängigkeit von einem zentralen Team für jede Datenanforderung oder -abfrage über rollenbasierte unabhängige Zugangsberechtigungen kontrollierte Datensätze erkunden. Dies reduziert Engpässe, beschleunigt die Entscheidungsfindung und gewährleistet die Compliance.

Fähigkeiten in der Datenanalyse stärken

Datenmanagement ist nur dann wertvoll, wenn es sinnvolle Erkenntnisse liefern kann, und eine starke Datenanalyse spielt hierbei eine entscheidende Rolle. Die Datenanalyse kann gut verwaltete Rohdaten in Trends, Muster und Vorhersagen umwandeln, um operative und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

Die folgenden Punkte können die Analysefähigkeiten verbessern:

➡  Aufbau eines einheitlichen Prozesses zur Erkundung, Reinigung, Interpretation und Validierung von Daten. Dies kann die Inkonsistenzen bei den Erkenntnissen reduzieren und sicherstellen, dass alle Analyseergebnisse von mehreren Teams reproduziert werden können.

Hohe Qualität und gut verwaltete Daten sollten reibungslos in Dashboards, BI-Tools, KI-Modelle und Notebooks fließen. Diese reibungslose Integration kann die Arbeitsleistung verbessern und die Entscheidungsfindung beschleunigen.

➡  Einsatz geeigneter Analysetechniken wie deskriptiver Analyse, prädiktiver Analyse, diagnostischer Analyse und normativer Analyse. Die effektive Kombination dieser Techniken kann Unternehmen helfen, von reaktiven zu proaktiven Entscheidungen überzugehen.

➡  Förderung der interdisziplinären Zusammenarbeit, um es Analysten zu ermöglichen, den Hintergrund und die Anforderungen der Ergebnisse zu verstehen.

➡  Priorisierung der Datenvisualisierung über Diagramme und Dashboards, um komplexe Erkenntnisse auch für nicht-technische Interessengruppen leichter verständlich zu machen.

Rechenschaftspflicht und datengesteuerte Kultur fördern

Allein Technologie und Prozesse reichen nicht aus. Die Datenkultur spielt eine wichtige Rolle im Datenmanagement . Teams müssen gemeinsam daran arbeiten, Daten selbst als strategisches Asset zu betrachten.

Einige Methoden zur Verbesserung der Datenkultur umfassen:

➡  Festlegung einer klaren Rechenschaftspflicht und Eigentümerschaft für kritische Datensätze.

➡  Schulung der Mitarbeiter in der verantwortungsvollen Datennutzung und Datenkompetenz.

➡  Verbesserung der Sichtbarkeit von Datenqualität und Indikatoren.

➡  Belohnung von Teams, die datenbasierte Lösungsansätze anwenden.

Wenn jeder in der Organisation für die Zuverlässigkeit und Qualität der Daten verantwortlich ist, steigt die Reife und das Vertrauen in die Organisation erheblich.

Wie können Datenprodukte und Datenentwicklungplattformen das Datenmanagement verbessern?

Traditionelle Ansätze im Datenmanagement stützen sich oft auf monolithische Systeme und zentrale Teams, was zu unklarer Eigentümerschaft, langen Lieferzyklen und unvorhersehbarer Datenqualität führt. Heute wandeln sich Organisationen hin zu Datenentwicklungplattformen und Datenprodukten, was neue Architekturen, Verantwortungsmechanismen und Agilität mit sich bringt.

➡ Daten als Produkt

Ein Datenprodukt ist nicht nur ein Datensatz, sondern umfasst auch klare Dokumentation, Eigentümerschaft, Observabilität, Service-Level-Agreements (SLA) und integrierte Feedbackmechanismen. Dieses Konzept stellt sicher, dass Daten immer als Asset betrachtet werden und messbaren Zielen dienen.

➡ Datenentwicklungplattform

Eine Datenentwicklungplattform bietet standardisierte Tools, Automatisierung und Self-Service-Infrastruktur, um Datenprodukte in großem Maßstab zu verwalten, von der Bereitstellung bis zur Überwachung.

Wie hilft dies dem Datenmanagement?

Plattformen wie Datenentwicklungplattformen verbessern das Datenmanagement, indem sie die Qualität und Observabilität über verschiedene Bereiche hinweg standardisieren und gleichzeitig Governance über vordefinierte Vorlagen, Strategien und Zugangskontrollen einbauen.

Das Modell der gemeinsamen Eigentümerschaft stellt sicher, dass die Teamverantwortung klar definiert ist und Engpässe in zentralisierten Systemen vermieden werden. Die vereinfachte Herkunftsverfolgung, Metadaten und Katalogintegration machen die Daten leichter nachverfolgbar und nutzbar. Automatisierte Workflows und wiederverwendbare Komponenten senken weiter die Betriebskosten und gewährleisten die Skalierbarkeit der Plattform.

Wie hilft dies, die gesamte Geschäftswirkung zu verbessern?

Unternehmen, die eine umfassende Datenproduktstrategie und eine Datenentwicklungplattform einsetzen, können die folgenden Vorteile erzielen:

➡  Höhere Datenqualität

➡  Schnellerer Wertbeitrag

➡  Reduzierung von Compliance- und Betriebsrisiken

➡  Stärkung des Vertrauens zwischen Teams

➡  Optimale Anpassung an die Anforderungen der Analyse und moderner Künstlicher Intelligenz.

Letzte Worte

Datenmanagement beschränkt sich nicht mehr nur auf die Speicherung und Übertragung von Informationen. Wichtiger ist es, die Sicherheit, Genauigkeit, Auffindbarkeit von Daten sicherzustellen und die KI-gestützte Innovation zu unterstützen. Durch die Verbesserung der Qualität, des Governance, der Sicherheit, der Architektur und der Kultur kann ein Unternehmen die Effizienz der Datennutzung erheblich steigern.

Mit der zunehmenden Komplexität des Datenökosystems kann die Betrachtung von Daten als Produkt und die Nutzung von Datenentwicklungplattformen eine zukunftssichere und skalierbare Methode bieten. Diese Praktiken können Teams helfen, sich sicherer zu bewegen.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Account “Data-driven Intelligence”