Alles, was Sie über Unternehmensdatenmanagement wissen müssen

In der Geschäftswelt des Jahres 2024 ist es wichtig, Daten gut zu verwalten, zu speichern und zu nutzen. Enterprise Data Management (EDM) ist eine Schlüsselstrategie. Es hilft bei der Entscheidungsfindung und Planung, indem es sicherstellt, dass die Daten richtig, leicht zu erhalten und sicher sind. Dieser Leitfaden befasst sich eingehend mit Enterprise Data Management Systems (EDMS). Es behandelt die Hauptteile, wie sich EDM vom Master Data Management (MDM) unterscheidet und wie man die beste EDM-Lösung auswählt. Darüber hinaus werden Erkenntnisse aus den Magic Quadrant-Berichten von Gartner geteilt. Diese Berichte zeigen die Top-Lösungen und neue Trends. Sie helfen Unternehmen, sich in der komplexen Welt des EDM zurechtzufinden.

Was ist Unternehmensdatenmanagement?

Im Kern geht es bei EDM um die Festlegung von Richtlinien, Praktiken und Verfahren zur Verwaltung des Datenlebenszyklus. Dazu gehören Datenintegration, Qualität, Governance und Verwaltung mit dem Ziel, eine einzige, einheitliche Sicht auf die Daten im gesamten Unternehmen bereitzustellen. Effektives EDM ermöglicht es Unternehmen, die Leistungsfähigkeit ihrer Daten zu nutzen, Kundenbeziehungen zu verbessern, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.

Im Marketingkontext ist EDM von entscheidender Bedeutung, um Einblicke in das Kundenverhalten, Markttrends und die Wirksamkeit von Marketingstrategien zu gewinnen. Es unterstützt gezielte Marketingbemühungen, verbessert das Kundenerlebnis und trägt letztendlich zum Umsatzwachstum bei.

Die Säulen des Unternehmensdatenmanagements

Im Zentrum eines effektiven Enterprise Data Management (EDM) stehen die Grundpfeiler, die die Integrität, Zugänglichkeit und Sicherheit der Daten eines Unternehmens gewährleisten. Diese Säulen sind für die Schaffung eines robusten EDM-Frameworks unerlässlich, das datengesteuerte Entscheidungsfindung und strategische Geschäftsabläufe unterstützt.

Datenamt

Data Governance ist eine entscheidende Säule im Rahmen des Unternehmensdatenmanagements. Dabei geht es darum, zu definieren, wer Autorität und Kontrolle über Datenbestände hat und wie diese Bestände genutzt und verwaltet werden.

Die Grundlage der Data Governance liegt in der Erstellung klarer Richtlinien für die Datennutzung, Datenqualitätsstandards und die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Anforderungen. Dieser strukturierte Ansatz trägt dazu bei, Risiken zu mindern, den Datenschutz zu gewährleisten und die Entscheidungsfähigkeit zu verbessern, indem den Beteiligten zuverlässige und konsistente Daten zur Verfügung gestellt werden.

Datenqualität

Datenqualität ist eine grundlegende Säule innerhalb von EDM und konzentriert sich auf die Genauigkeit, Konsistenz und Zuverlässigkeit der Daten eines Unternehmens. Es umfasst Prozesse und Richtlinien, die sicherstellen, dass Daten für den vorgesehenen Zweck geeignet, fehlerfrei und vollständig sind.

Im Bereich der Datenqualität richten sich die Bemühungen auf regelmäßige Praktiken zur Datenbereinigung, -validierung und -anreicherung. Diese Aktivitäten helfen bei der Identifizierung und Korrektur von Ungenauigkeiten, Duplikaten und Inkonsistenzen in den Daten.

• Bei der Datenbereinigung werden Fehler und Inkonsistenzen wie Tippfehler oder veraltete Informationen entfernt, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.
• Validierungsprozesse überprüfen Daten anhand einer Reihe von Regeln oder Benchmarks, um ihre Zuverlässigkeit und Relevanz zu bestätigen und Fehler zu erkennen, die bei der Bereinigung möglicherweise übersehen werden.
• Die Anreicherung verbessert die Daten durch das Anhängen zusätzlicher relevanter Informationen und bietet so eine umfassendere Ansicht.

Zusammengenommen sind diese Aktivitäten von wesentlicher Bedeutung für die Sicherung der Qualität der Daten, die für die Entscheidungsfindung und strategische Planung verwendet werden.

Improvado ist eine marketingspezifische ETL-Plattform, die Marken dabei hilft, die Datenqualität zu verbessern, ohne dass umfangreiche technische Fachkenntnisse erforderlich sind. Es automatisiert die Extraktions- und Transformationsphasen und sorgt so für Datenkonsistenz und -genauigkeit über verschiedene Kanäle und Plattformen hinweg. Mit Improvado können Unternehmen Daten aus mehreren Quellen in einer einheitlichen Ansicht integrieren und so das Risiko von Fehlern und Duplikaten erheblich reduzieren.

Datenintegration

Die Datenintegration ist eine entscheidende Säule des Enterprise Data Management (EDM) und konzentriert sich auf die Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem zusammenhängenden, einheitlichen System. Dieser Prozess ist von grundlegender Bedeutung für Unternehmen, die einen ganzheitlichen Überblick über ihre Abläufe, Kundeninteraktionen und Markttrends erhalten möchten.

Eine effektive Datenintegration ermöglicht den nahtlosen Zugriff auf und die Analyse der über verschiedene Plattformen, Abteilungen und externen Quellen gesammelten Daten. Es eliminiert Silos und stellt sicher, dass sich Entscheidungsträger und Analysten auf umfassende und genaue Datensätze verlassen können, um strategische Entscheidungen zu treffen.

Auch hier sind ETL-Tools der Schlüssel zu einer erfolgreichen Datenintegration. Sie automatisieren den Konsolidierungsprozess, minimieren Fehler und wahren die Datenintegrität. Improvado bietet beispielsweise mehr als 500 vorgefertigte API-Datenkonnektoren und flache Datenquellen, also Funktionen zum Sammeln von Daten aus einer Tabellenkalkulation. Improvado erleichtert die Datenintegration und -automatisierung weiter, indem es Datenextraktionsvorlagen, eine historische Datenlast von bis zu 5 Jahren und eine stündliche Datensynchronisierung bietet.

Datensicherheit

Datensicherheit ist ein weiterer wichtiger Bestandteil des Unternehmensdatenmanagements, der den Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Verstößen und anderen Bedrohungen gewährleistet. Es umfasst eine Reihe von Technologien, Richtlinien und Praktiken, die speziell darauf ausgelegt sind, digitale Informationen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg zu schützen, von der Erstellung und Speicherung bis hin zur Übertragung und Entsorgung.

In der aktuellen Situation, in der Datenschutzverletzungen erhebliche Auswirkungen auf die Finanzstabilität und den Ruf eines Unternehmens haben können, sind robuste Datensicherheitsprotokolle unerlässlich. Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören fortschrittliche Verschlüsselungstechniken, strenge Zugangskontrollen, laufende Sicherheitsschulungen für Mitarbeiter und die Einhaltung gesetzlicher Compliance-Standards wie DSGVO und HIPAA.

Metadatenverwaltung

Das Metadatenmanagement konzentriert sich auf die Organisation und Verwaltung von Datendeskriptoren, die Informationen über verschiedene Datenbestände bereitstellen. Dieser Prozess umfasst die Kategorisierung und Katalogisierung von Daten, um sicherzustellen, dass sie leicht gefunden, abgerufen und effektiv genutzt werden können.

Ein effektives Metadatenmanagement verbessert die Auffindbarkeit von Daten, vereinfacht ihre Interpretation und gewährleistet die Konsistenz über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg. Es dient als Roadmap für Entscheidungsträger und Analysten und ermöglicht es ihnen, den Kontext, die Quelle und die Qualität der Daten zu verstehen, auf die sie sich für die strategische Planung und Analyse verlassen.

Durch die Standardisierung von Metadaten im gesamten Unternehmen können Marken die Datenintegration optimieren, die Datenqualität verbessern und die Einhaltung von Data-Governance-Standards erleichtern. Durch die Implementierung einer robusten Metadatenverwaltungsstrategie können Unternehmen den Nutzen ihrer Datenbestände maximieren und eine Kultur der fundierten Entscheidungsfindung und betrieblichen Effizienz fördern.

Datenlebenszyklusmanagement

Das Datenlebenszyklusmanagement konzentriert sich auf die effektive Verwaltung von Daten von ihrer Erstellung oder Erfassung bis zu ihrer Stilllegung.

Es umfasst mehrere kritische Phasen, die jeweils eine präzise Handhabung erfordern, um die Integrität und Nützlichkeit der Daten sicherzustellen. Beginnend mit der Datenerstellung oder -erfassung umfasst diese Phase die genaue Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Transaktionen, Interaktionen und Sensorausgaben. Dabei steht die Sicherstellung der Ausgangsqualität und Relevanz der Daten im Vordergrund.

Die nächste Phase, Datenspeicherung und -wartung, befasst sich mit der sicheren und effizienten Speicherung von Daten in Datenbanken, Data Lakes oder Cloud-Umgebungen. In dieser Phase werden die Daten organisiert, indiziert und autorisierten Benutzern zugänglich gemacht, während sie gleichzeitig vor unbefugtem Zugriff oder Verstößen geschützt werden. Regelmäßige Audits und Aktualisierungen werden durchgeführt, um die Genauigkeit und Relevanz der Daten im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.

Bei der Datennutzung geht es um die Analyse von Daten, um Erkenntnisse abzuleiten und die Entscheidungsfindung zu unterstützen. Dazu gehören das Ausführen von Abfragen, das Erstellen von Berichten und das Anwenden von Analysemodellen. In dieser Phase ist es von entscheidender Bedeutung, geeignete Methoden anzuwenden, um sicherzustellen, dass die Datenanalyse genaue und umsetzbare Erkenntnisse liefert.

Schließlich kommt die Archivierung und Löschung der Daten ins Spiel, wenn die Daten das Ende ihrer Nutzungsdauer erreichen. Richtlinien zur Datenaufbewahrung, die auf gesetzlichen, behördlichen und geschäftlichen Anforderungen basieren, legen fest, wie lange Daten aufbewahrt werden sollen. Nach diesem Zeitraum müssen Daten zur späteren Bezugnahme sicher archiviert oder sicher gelöscht werden, um sensible Informationen zu schützen und die Speicherkosten effizient zu verwalten.

Für ein effektives Datenlebenszyklusmanagement ist eine Mischung aus Technologien, Prozessen und Richtlinien erforderlich.

Auswahl einer Enterprise Data Management-Lösung

Die Investition in eine Unternehmensdatenmanagementlösung ist eine Reise. Es optimiert die Datenverwaltung, Qualität, Integration und Sicherheit. Die Wahl der richtigen EDM-Lösung ist entscheidend. Es gewährleistet ein effektives Datenmanagement im gesamten Unternehmen. Dies unterstützt eine bessere Entscheidungsfindung und die Einhaltung von Vorschriften.

Hier sind die wichtigsten Schritte zur Auswahl einer EDM-Lösung.

1. Bewerten Sie Ihre Datenanforderungen und -ziele

• Identifizieren Sie wichtige Datentypen: Verstehen Sie die Datentypen, die Ihr Unternehmen verwaltet, einschließlich Kunden-, Produkt-, Finanz- und Betriebsdaten.
• Definieren Sie Ihre Ziele: Was möchte Ihr Unternehmen mit einer EDM-Lösung erreichen? Zu den Zielen können eine verbesserte Datenqualität, eine verbesserte Entscheidungsfindung, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und eine betriebliche Effizienz gehören.

2. Bewerten Sie die Data Governance-Funktionen

• Data Governance Framework: Suchen Sie nach Lösungen, die robuste Data Governance Frameworks bieten und die Definition und Durchsetzung von Datenrichtlinien und -standards ermöglichen.
• Benutzerrollen und Berechtigungen: Stellen Sie sicher, dass die Lösung eine detaillierte Kontrolle über den Benutzerzugriff auf verschiedene Datentypen bietet.

3. Berücksichtigen Sie Datenintegration und Qualitätsmerkmale

• Integration mit bestehenden Systemen: Die Lösung sollte sich nahtlos in Ihre bestehenden Datenbanken und Softwareanwendungen integrieren, um Daten effektiv zu konsolidieren und zu verwalten.
• Datenqualitätstools: Zu den wesentlichen Funktionen gehören Datenbereinigung, Deduplizierung, Validierung und Anreicherung, um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten.

4. Achten Sie auf Skalierbarkeit und Flexibilität

• Skalierbare Architektur: Wählen Sie eine Lösung, die mit Ihrem Unternehmen wachsen kann und wachsende Datenmengen und Benutzer ohne Leistungseinbußen bewältigt.
• Flexible Bereitstellungsoptionen: Überlegen Sie, ob cloudbasierte, lokale oder hybride Bereitstellungsoptionen den Anforderungen Ihres Unternehmens am besten entsprechen.

5. Überprüfen Sie die Sicherheits- und Compliance-Maßnahmen

• Datensicherheit: Die Lösung muss robuste Sicherheitsfunktionen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Audit-Trails umfassen, um sensible Daten zu schützen.
• Compliance-Unterstützung: Stellen Sie sicher, dass die Einhaltung relevanter Vorschriften (z. B. DSGVO, HIPAA) durch Funktionen wie Datenanonymisierung und Einwilligungsverwaltung unterstützt wird.

6. Überprüfen Sie die Analyse- und Berichtsfunktionen

• Erweiterte Analysen: Einige EDM-Lösungen bieten integrierte Analysetools, die es Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse direkt aus ihren verwalteten Daten abzuleiten.
• Berichtstools: Berichtsfunktionen sind wichtig für die Überwachung von Datenqualität, Compliance und Governance-Metriken.

7. Bewerten Sie den Anbieter-Support und die Community

• Anbieter-Support: Suchen Sie nach Anbietern, die umfassenden Support bieten, einschließlich Schulung, Implementierungsunterstützung und fortlaufendem technischen Support.
• Benutzer-Community: Eine lebendige Benutzer-Community kann wertvolle Einblicke, Best Practices und Hilfe bei der Fehlerbehebung bieten.

8. Berücksichtigen Sie die Gesamtbetriebskosten

• Preismodell: Verstehen Sie die Preisstruktur, einschließlich aller Vorabkosten, Abonnementgebühren und Gebühren für zusätzliche Benutzer oder Funktionen.
• Return on Investment: Berücksichtigen Sie das Potenzial der Lösung, Kosten zu senken, die Effizienz zu verbessern und langfristig eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Top-Tools für das Datenmanagement für Unternehmen

Bei der Auswahl einer EDM-Lösung benötigen Unternehmen ein Tool, das den aktuellen Anforderungen entspricht und mit ihnen wächst. Hier sind einige der besten EDM-Tools und ihre wichtigsten Funktionen.

Alation

Alation zeichnet sich als führendes Tool im Bereich Enterprise Data Management (EDM) aus, das darauf ausgelegt ist, die Datenerkennung, Governance und Kompetenz in Organisationen zu verbessern. Es dient als umfassender Datenkatalog, der es Benutzern ermöglicht, die Daten zu finden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen, die sie für ihre Analyseprojekte benötigen.

Eine der Kernstärken von Alation ist seine kollaborative Plattform, die es Benutzern aus verschiedenen Abteilungen ermöglicht, Wissen einzubringen, Daten zu kuratieren und Erkenntnisse auszutauschen. Dieser kollaborative Ansatz stellt sicher, dass Daten im Unternehmen zugänglich sind, verstanden und effektiv genutzt werden können.

Alation zeichnet sich auch durch die Automatisierung der Datenverwaltung aus. Es bietet robuste Funktionen für die Verwaltung von Datenrichtlinien, Standards und Datenschutzbestimmungen und erleichtert Unternehmen die Einhaltung von Branchenvorschriften wie DSGVO und CCPA.

Geeignet für: Unternehmen, die erweiterte Datenerkennungs- und Governance-Funktionen benötigen.

Erwin Datenmodellierer

Erwin Data Modeler ist ein weiteres beliebtes Tool innerhalb des Enterprise Data Management (EDM)-Frameworks, das auf die Erstellung und Verwaltung komplexer Datenarchitekturen spezialisiert ist.

Ein Hauptmerkmal von Erwin Data Modeler sind seine robusten Datenmodellierungsfunktionen. Es ermöglicht die Konstruktion logischer, physischer und konzeptioneller Datenmodelle und erleichtert so ein klares Verständnis und eine klare Organisation von Datenstrukturen. Dieser Modellierungsprozess ist entscheidend für die Gewährleistung der Datenintegrität und -konsistenz, insbesondere in komplexen Umgebungen mit mehreren Datenbanken und Systemen.

Darüber hinaus unterstützt Erwin Data Modeler die Datenstandardisierung und -verwaltung, indem es die Definition von Datenwörterbüchern und Standards ermöglicht, die auf alle Modelle angewendet werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass Datendefinitionen, Regeln und Strukturen konsistent bleiben, was für die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das Datenqualitätsmanagement von entscheidender Bedeutung ist.

Geeignet für : Organisationen, die nach leistungsstarken Datenmodellierungs- und Datenbankdesign-Tools suchen.

Informatik

Informatica ist bekannt für seine Fähigkeit, die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen zu ermöglichen, sei es vor Ort oder in der Cloud, was es zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen macht, die sich in der Komplexität moderner Datenökosysteme zurechtfinden.

Im Kern bietet Informatica robuste Datenintegrationslösungen, einschließlich ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden), die für die Konsolidierung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in einem einheitlichen Format unerlässlich sind.

Informatica bietet außerdem Funktionen für das Datenqualitätsmanagement, darunter hochentwickelte Tools zur Bereinigung, Profilerstellung und Sicherstellung der Datengenauigkeit. Dieser Fokus auf Qualität ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die ihre strategischen Entscheidungen auf solide, fehlerfreie Daten stützen möchten.

Geeignet für : Große Unternehmen mit komplexen Datenumgebungen und Cloud-First-Strategien.

SAP Master Data Governance

SAP Master Data Governance (MDG) ist ein wichtiges Tool im Bereich Enterprise Data Management (EDM), das speziell darauf zugeschnitten ist, die Verwaltung und Governance der Stammdaten einer Organisation zu optimieren. Diese Anwendung soll die Einheitlichkeit, Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit der Stammdaten im gesamten Unternehmen gewährleisten und ist damit ein unverzichtbarer Vorteil für Unternehmen, die hohe Datenqualitätsstandards einhalten möchten.

SAP MDG erleichtert die zentrale Kontrolle und Verwaltung von Stammdatendomänen wie Kunden, Produkten, Mitarbeitern und Lieferanten und ermöglicht es Unternehmen, eine einzige Quelle der Wahrheit zu schaffen. Diese Konsolidierung ist entscheidend für die Beseitigung von Datensilos und Inkonsistenzen, was wiederum die betriebliche Effizienz und Entscheidungsgenauigkeit steigert.

SAP MDG ist außerdem mit robusten Data-Governance-Frameworks und Workflows ausgestattet, die es Unternehmen ermöglichen, die Datenerstellungs-, Änderungs- und Genehmigungsprozesse zu optimieren. Diese Arbeitsabläufe verbessern nicht nur die Datenqualität, sondern stellen auch die Einhaltung interner und externer Datenrichtlinien und -vorschriften sicher.

Geeignet für : Organisationen, die SAP-Ökosysteme nutzen und eine robuste Datenverwaltung und ein Qualitätsmanagement benötigen.

IBM InfoSphere Master Data Management

IBM InfoSphere Master Data Management ist eine hochentwickelte Lösung zur Zentralisierung, Rationalisierung und Verbesserung der Verwaltung kritischer Unternehmensdaten über komplexe Systeme und Prozesse hinweg.

Dieses Tool zeichnet sich dadurch aus, dass es einen einheitlichen Stammdaten-Hub schafft, der es Unternehmen ermöglicht, Stammdaten zu verwalten, zu konsolidieren und zu synchronisieren, unabhängig davon, wo sie sich befinden, sei es in cloudbasierten oder lokalen Systemen. Das Ziel besteht darin, Datensilos zu beseitigen, Inkonsistenzen zu reduzieren und sicherzustellen, dass alle Abteilungen und Geschäftseinheiten mit denselben genauen und aktuellen Informationen arbeiten.

IBM InfoSphere MDM unterstützt ein breites Spektrum an Datendomänen und verwendet fortschrittliche Algorithmen zum Bereinigen, Abgleichen und Deduplizieren von Daten. Dieser Prozess stellt die hohe Qualität und Zuverlässigkeit der Stammdaten sicher, die für operative Exzellenz, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und eine fundierte Entscheidungsfindung unerlässlich sind.

Darüber hinaus ist InfoSphere MDM für seine flexiblen Bereitstellungsoptionen bekannt, darunter On-Premises-, Cloud- und Hybridmodelle, die auf die spezifischen Anforderungen und IT-Infrastrukturen verschiedener Organisationen zugeschnitten sind. Es verfügt außerdem über starke Governance- und Stewardship-Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, Datenrichtlinien und -regeln effektiv zu definieren und durchzusetzen.

Geeignet für : Große Unternehmen mit komplexen Datenverwaltungsanforderungen über mehrere Datendomänen hinweg.

Improvisiert

Improado ist eine benutzerfreundliche, KI-gestützte Unternehmensdatenverwaltungslösung, die speziell auf die Integration und Verwaltung von Marketingdaten zugeschnitten ist.

Es zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, die Konsolidierung von Daten aus einer Vielzahl von Marketingplattformen, Kanälen und Datenbanken zu automatisieren und Marketingfachleuten und Analysten eine einheitliche Sicht auf ihre Datenlandschaft zu bieten, ohne dass umfangreiche IT-Einsätze erforderlich sind.

Ein entscheidender Vorteil von Improvado ist seine umfassende Konnektivität mit Unterstützung für über 500 Marketing- und Vertriebsplattformen sowie Offline- und Online-Quellen. Diese Funktion stellt sicher, dass Unternehmen Daten aus unterschiedlichen Systemen, darunter soziale Medien, digitale Werbeplattformen, CRM-Systeme und mehr, mühelos zu einem zusammenhängenden Datensatz zusammenführen können, der für die Analyse bereit ist.

Eines der herausragenden Merkmale von Improvado ist seine Flexibilität bei der Datentransformation und -normalisierung. Die Plattform ermöglicht Benutzern die Automatisierung von Datenzuordnungen und -transformationen und stellt so sicher, dass Daten aus verschiedenen Quellen in ein konsistentes Format harmonisiert werden können. Dieser Prozess ist entscheidend für eine genaue kanalübergreifende Analyse und Berichterstattung.

Geeignet für: Unternehmen, die ihr Datenmanagement mit einem leistungsstarken und benutzerfreundlichen Tool verbessern möchten.

Häufig gestellte Fragen