Datenmanagement

Die Erwartungen in Unternehmen sind groß: Daten sollen den Vertriebserfolg potenzieren, das Risiko von Produktinnovationen minimieren, Klarheit in die strategische Neuausrichtung bringen und vieles mehr. All das können Daten – vorausgesetzt Unternehmen verfügen über ein professionelles Datenmanagement und eine klare Datenstrategie. Doch genau hier scheitern viele Firmen.

Wir erklären, welche Arten von Datenmanagement Unternehmen kennen sollten, welcher wirtschaftliche Nutzen in einem intelligenten Datenmanagement liegt und welche Lösungen helfen, es zu realisieren.

Definition: Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement (Data Management) ist, einfach erklärt, ein ganzheitliches Konzept zur Erhebung, Verarbeitung, Speicherung und Löschung von Unternehmensdaten, wobei es prozessuale, regulatorische und technologische Aspekte verbindet.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Früher waren Daten ein Nebenprodukt, heute sind sie das Herzstück von Digitalisierungs- und Transformationsprojekten. Mit dem technologischen Fortschritt und dem exponentiellen Datenwachstum haben sich Daten zum Schlüsselfaktor für den Unternehmenserfolg gewandelt.

Wem es gelingt, Daten zentral zu managen, abteilungsübergreifend fließen zu lassen und in Echtzeit zu synchronisieren, stärkt seine Wettbewerbsposition in umkämpften Märkten. Hersteller haben dann jederzeit Übersicht über ihre Lagerbestände und können just-in-time produzieren. Lieferanten kommunizieren Warenbewegungen und Liefertermine in Echtzeit an ihre Geschäftspartner, sodass diese ihre Prozesse abstimmen und Engpässe vermeiden können.

Gelingt es Unternehmen, Daten verschiedener Quellen zusammenzuführen und sie geschickt auszuwerten, erhalten sie außerdem wertvolle Informationen – nicht nur zur Prozessoptimierung, sondern auch zur Produktinnovation und Veränderung ihres Geschäftsmodells.

Wenn Unternehmen ihre Systeme und Datenbestände vernetzen, können Datenanalysen Prozesse in sämtlichen Unternehmensbereichen verbessern – von der Logistik über HR und Marketing bis zum Vertrieb. Hier nur einige Beispiele:

Der Vertrieb kennt dann die Kaufhistorie und Anforderungen eines Kunden und optimal vorbereitet in Verkaufsgespräche gehen.
IoT-Systeme in der Produktion melden, wenn Verschleiß an Maschinen auftritt und alarmieren automatisch den Einkauf, der Ersatzteile bestellt.
Das Marketing kennt das Verhalten von Website-Nutzern und kann personalisierte Werbung an Leads versenden.
Das Produktmanagement kann Marktanalysen automatisiert durchführen und Preise auf dieser Basis optimal auf den Wettbewerb anpassen.
Die Buchhaltung erhält in Echtzeit Hinweise, wenn auffällige Doppelzahlungen vorgenommen wurden.

Ein intelligentes Datenmanagement unterstützt auch die Innovation im Unternehmen: Daten zu Kunden, ihren Wünschen und Beschwerden, sowie ihrem Kaufverhalten können Ansatzpunkte für neue Produktideen, Ergänzungen des Sortiments oder die Erweiterung des Geschäftsmodells liefern.

Kunden profitieren in mehrfacher Hinsicht von einem effizienten Datenmanagement. Im Support treffen sie auf Berater, die mit wenigen Klicks alle Hintergrundinformationen zu ihrem Anliegen vor Augen haben, auf der Website finden sie personalisierte Angebote und über Online-Services können sie viele Dienstleistungen selbst hinzubuchen und abbestellen.

Aktuelle Herausforderungen beim Datenmanagement

Die drei wichtigsten strategischen Treiber in Unternehmen sind Umsatzsteigerung, Kostensenkung und Risikominimierung. In allen drei Fällen entscheidet die Qualität des Datenmanagement mit über Erfolg und Misserfolg

: Daten können Umsatzchancen aufzeigen und Verkäufe fördern, ihr Potenzial wird allerdings nur in wenigen Unternehmen voll ausgeschöpft. Die Gründe sind vielfältig: Mitarbeitern im Fachbereich fehlt beispielsweise der Zugriff auf Daten, aus denen sich Analysen generieren ließen, oder das Know-how, um vorhandene Tools einzusetzen. Oft werden Daten nicht zusammengeführt, sodass Erkenntnisse verloren gehen, die sich erst aus der Gesamtschau ergeben.
: Es mangelt meist nicht an wertvollen Daten, aber es fehlen Prozesse, um Daten effizient für die Unternehmensziele nutzbar zu machen. Systeme für abteilungsübergreifende Analysen sind nicht vorhanden. Das macht Auswertungen aufwändig und teuer. In vielen Fällen unterbleiben sie daher ganz. Dabei könnten Datenanalysen in vielen Unternehmensbereichen Kosten senken. Ein Beispiel: die Instandhaltung. Daten sind die Basis, um optimale Wartungsintervall zu ermitteln und so Maschinenausfälle zu reduzieren und Kosten für Reparaturen zu senken.
: Datenanalysen bringen Transparenz in Unternehmensprozesse. Sie helfen, Schwachstellen zu erkennen und Optimierungen vorzunehmen. Wer sich Kostenentwicklung, Verkaufszahlen und Abwanderungsrate ansieht, kann mithilfe seiner Datenbasis fundiertere strategische Entscheidungen treffen und das Risiko von Fehlentscheidungen minimieren. Mit den richtigen Datentools lassen sich valide Zukunftsprognosen erstellen und negative Trends proaktiv kompensieren.

6 Facetten von Datenmanagement

Datenmanagement ist ein Sammelbegriff, unter dem sich verschiedene Teildisziplinen zusammenfassen lassen. Welche Arten von Datenmanagementsystemen und welche Aspekte des Datenmanagements für ein Unternehmen besonders wichtig sind, ist unter anderem abhängig von Größe, Zielen und Struktur der Organisation.

Data Warehouse Management

Im Data Warehouse aggregieren Unternehmen Rohdaten aus verschiedenen Quellsystemen, um sie für die Auswertung in BI- und Analytics-Anwendungen aufzubereiten.

Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM)

Stammdaten wie Kundenanschriften, Lieferantenlisten oder Produktbeschreibungen werden in vielen Abteilungen benötigt. Sie können in unterschiedlichen Systemen führend gespeichert werden, zum Beispiel im ERP- und CRM-System. Stammdatenprogramme etablieren Tools und Prozesse, damit sich Änderungen an einem Speicherort überall niederschlagen und Mitarbeiter jederzeit mit der neuesten Datenbasis arbeiten.

Datenqualitätsmanagement

Das Datenqualitätsmanagement (DQM) umfasst organisatorische und technische Aspekte. Standards und Regeln für den Umgang mit Daten festzulegen, gehört genauso zur Disziplin wie der Einsatz von Tools, die Datenbestände bereinigen und nach Vorgaben standardisieren. Teilweise werden die Leistungen der Applikationen auch von Datenintegrationstools mitabgedeckt.

Data Governance

Ein Data Governance Framework bildet den Kern eines professionellen Datenmanagements. Es legt Verantwortlichkeiten, Zugriffsrechte, Prozesse und Technologien für den Umgang mit sämtlichen im Unternehmen verarbeiteten Daten fest. Das Rahmenwerk ist aus der Unternehmensstrategie und prägt das operative Geschäft. Es ist zudem eine wichtige Voraussetzung, um rechtliche Vorgaben zur Datenverarbeitung einzuhalten, zum Beispiel die DSGVO.

Big Data Management

Schnell wachsende, riesige Datenbestände stellen das Datenmanagement vor besondere Herausforderungen. Vor allem, wenn großen Datenmengen aus verschiedenen Quellen stammen, reichentraditionelle Softwaresysteme für ihre Organisation oft nicht mehr aus. Big-Data-Management- beschäftigen sich mit der optimalen Steuerung und Speicherung dieser Datenbestände.

Datensicherheit

Daten vor unberechtigtem Zugriff und Missbrauch zu schützen, gehört zu den Grundanforderungen an Datenmanagementsysteme. Datensicherheitskonzepte legen Prozesse und Umsetzungslösungen fest, um rechtlich vorgeschriebene und individuell definierte Sicherheitsstandards einzuhalten. Je nachdem, wie unternehmenskritisch Daten einzustufen sind, werden andere physische und technologische Sicherungsmaßnahmen (z.B. biometrische Authentifizierung, Firewalls etc.) sowie Berechtigungssysteme eingeführt.

Die Rolle von Datenmanagement-Software

Datenmanagement-Software ist ein wirksames Instrument, um die Wertschöpfung aus Unternehmensdaten zu verbessern. Allerdings nur, wenn Mitarbeitern die Bedeutung von Daten bewusst ist und sie Lösungen richtig anwenden. Außerdem brauchen Unternehmen Prozesse und Regeln (Data Governance) für den Umgang mit Daten. Eine Software allein reicht nicht aus, um ein erfolgreiches Datenmanagement zu etablieren.

Eine Datenmanagement-Beratung kann Unternehmen dabei unterstützen, herauszufinden, ob eine neue Software wirklich die größte Stellschraube für eine Verbesserung des Datenmanagements ist oder ob andere Maßnahmen mehr Erfolg versprechen.

Zu Beginn sollte immer eine Zieldefinition stehen: Was soll mit der Optimierung erreicht werden? Welche Erwartungen werden mit einer neuen Software verbunden? Kommen Unternehmen nach der Beratung wirklich zu dem Schluss, dass es sinnvoll ist, eine neue Datenmanagement-Software zu implementieren, erstellen sie im Idealfall einen priorisierten Anforderungskatalogs, der ihnen hilft, auf dem Markt nach geeigneten Lösungen zu recherchieren. Eine Datenmanagement-Beratung kann diesen Auswahlprozess abkürzen. Denn die externen Experten verfügen über eine genaue Marktkenntnis, können Schlüsselanforderungen gezielt abfragen und passende Lösungsmöglichkeiten aufzeigen.

Ein effizientes Datenmanagement lässt sich nicht immer mit einer einzigen Anwendung realisieren. Abhängig vom Use Case kommen unterschiedliche Systeme zum Einsatz. Zu den fünf bekanntesten Software-Typen zählen:

Master-Data-Management-System

Softwarelösungen für Master Data Management (Stammdatenmanagement) führen Stammdaten wie Kundendaten (z.B. Kaufhistorie), Produktdaten (z.B. Abmessungen) oder Lieferantendaten (z.B. Adressen), an einer zentralen Stelle zusammen und stellen sie für die Verwendung in den unterschiedlichen Anwendungen der Geschäftsbereiche bereit.

ERP-System

Enterprise-Ressource-Planning-Systeme verwalten sämtliche Daten, die in den Kernprozessen eines Unternehmens entstehen – von Einkauf über Produktion bis zu Logistik, Finanzen und HR. Hier werden in der Regel auch Transaktionsdaten erfasst.

CRM-System

Im Customer-Relationship-Management-System werden primär Daten über Kunden und ihr Verhalten verwaltet. CRM-Systeme unterstützen Marketing und Vertrieb in der erfolgreichen Kundenansprache und liefern wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung der Kundenbeziehungen.

PIM-System

Produktinformationsmanagement-Systeme speichern alle produktbezogenen Informationen auf einer zentralen Plattform, sodass Unternehmensabteilungen wie Marketing und Logistik, aber auch externe Partner jederzeit einheitliche und aktuelle Daten für ihre Anwendungen nutzen können.

DAM-System

Digital-Asset-Management-Systeme verwalten Mediendaten verschiedener Formate. Vor allem für das Management von unternehmensweit genutzten Bildern, Videos und Audios werden die Plattformen genutzt. Anders als PIM-Systeme speichern sie nicht nur produktbezogene Dateien, sondern auch Assets für Unternehmenspräsentationen, interne Schulungen und Marketingzwecke.

Häufige Fragen rund um Datenmanagement

: Mit einem ganzheitlichen Datenmanagement maximieren Unternehmen die Wertschöpfung aus ihren Daten. Werden Daten nicht in Abteilungssilos verwaltet, sondern abteilungsübergreifend ausgewertet, lassen sich deutlich mehr marktbezogene Informationen aus den Daten gewinnen. Ein professionelles Datenmanagement erleichtert es, rechtliche und sicherheitsbezogene Vorschriften einzuhalten und hohe Qualitäts- und Verfügbarkeitsstandards zu realisieren.
: Unternehmen sollten zunächst Ziele für ihre übergeordnete Datenmanagement-Strategie definieren und sich dann einen Überblick über vorhandene Dateninitiativen der Geschäftsbereiche verschaffen. Anschließend kann das Top-Management die Initiativen bewerten, relevante Handlungsfelder definieren und geeignete Maßnahmen planen. In der Regel ist die Einführung neuer Prozesse, Technologien und Rollen notwendig. Ob die Maßnahmen wie geplant wirken, sollte regelmäßig geprüft werden, damit Verantwortliche ihren Kurs gegebenenfalls korrigieren können.
: Es gibt diverse Einsatzszenarien für künstliche Intelligenz im Datenmanagement. Die Algorithmen können zum Beispiel Prozesse automatisieren und verlässliche Handlungs- oder Produktempfehlungen aussprechen. Ein intelligentes, d.h. leistungsstarkes Datenmanagement lässt sich aber auch ohne künstliche Intelligenz implementieren.

Master Data meistern

Wie effizient ist Ihr Stammdatenmanagement? In unserer Roadmap zeigen wir Ihnen, wie Sie typische Herausforderungen des Master Data Management bewältigen und mit welchen Organisations-, Prozess- und Technologiekomponenten Sie ein verlässliches Stammdatenmanagement aufbauen.

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