Datenmanagement

Daten brauchen Management

Die Verarbeitung zunehmender Daten bereitet Unternehmen Kopfschmerzen. Big Data ist längst kein Fremdwort mehr: Immer häufiger haben Unternehmen Probleme mit der durch die Digitalisierung stark wachsenden Datenmenge. Viele wissen nicht, wie sie die Daten nutzen können und dürfen.

(Foto: unitepeople)

Datenschutz spielt gerade für Produkthersteller und deren Nutzer eine bedeutende Rolle. Auf Grund der Komplexität des Themas ist eine differenzierte Betrachtungsweise heranzuziehen. Denn Daten sind nicht gleich Daten. Für viele Unternehmen sind Kundendaten von größter Bedeutung. Für das produzierende Gewerbe aber steckt großes Potenzial in der richtigen Verwaltung und Nutzung technischer Daten maschineller Prozesse. Denn diese richtig zu verwerten und zu analysieren ist gerade für Produkt- und Systemhersteller sicherheitskritischer Branchen von Wichtigkeit.

Warum sollten Unternehmen in stark regulierten, technologischen Branchen Datenmanagement betreiben?
Unter dem Begriff Datenmanagement lassen sich alle Maßnahmen zusammenfassen, die der optimalen Nutzung von Daten in Geschäftsprozessen dienen. Er vereint organisatorische, technische und konzeptionelle Ansätze die Informationsflüsse eines Unternehmens zu regulieren. Als erster Punkt fällt der Kostenfaktor ein. Denn inzwischen haben viele Unternehmen erkannt, dass sich durch professionell organisiertes Datenmanagement operative Kosten einsparen lassen. Aber auch die Bedeutung forensischer Datenanalyse zum Schutz vor Cyberkriminalität nimmt in den vergangenen Jahren deutlich zu. Aktuelle Studien belegen, dass 74 Prozent aller Firmen und Unternehmen in Deutschland den neuen Big-Data-Technologien eine Schlüsselrolle bei der Betrugsbekämpfung und -aufdeckung zuschreiben. Jedoch haben bislang nur sieben Prozent der Unternehmen geeignete Werkzeuge zur Auswertung von großen Datenmengen, sodass hier eine Diskrepanz zwischen Anforderungen und Umsetzung besteht, die es zu überbrücken gilt.

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Verständnis für das Problem
Datenmanagement und die darin enthaltene Datenanalyse sind umfangreiche Themen, die bereits vor der Umsetzung viel Wissen und Verständnis für die Problematik sowie die Komplexität des Arbeitsaufwandes fordern. Nur wenn ein Datenmanagementexperte sich der individuellen Bedarfe des Unternehmen bewusst ist und diese im Vorfeld klar definiert, findet sich genug Zeit für die Umsetzung eines Datenmanagementprojektes. Denn Datenmengen wachsen schnell und unaufhörlich an. Nutzt man diese nicht, verschenkt man Kapital. Oft befinden sich Unternehmen bereits in einem Teufelskreis, wenn sie die Hilfe eines Datenmanagementexperten suchen. Denn während jedes Betriebsprozesses entsteht weiteres Datenmaterial, das es zu verarbeiten und effizient zu nutzen gilt. Geschieht dies nicht, hinkt man dem Prozess stetig hinterher. Das Ziel einer effizienten Datenanalyse ist es also, durch die geordnete Datennutzung die in den Daten vorhandenen Potenziale zum Vorschein zu bringen und auszuschöpfen.

Torsten Seebahn: Datenmanagement setzt sorgfältige Analyse voraus. (Foto: unitepeople)

In vielen Unternehmen werden häufig Prozess- und Datenlücken durch Erfahrungswerte gefüllt. Gerade in sicherheitskritischen und stark regulierten Branchen ist das aber nicht möglich, denn hier zählen nur nachvollziehbare und belegbare Fakten und Werte. So sind beispielsweise belegbare Zahlen und genaue Daten aus dem Betriebsprozess notwendig, um bei einem dysfunktionalen Gerät Funktionsprobleme schnell und präzise ausfindig zu machen. Um dies jedoch darstellen zu können, benötigt man zunächst ein funktionierendes Datenmanagement, welches vielerorts noch in den Kinderschuhen steckt.

Gestaltung des Datenmanagementprozesses
Wie erreicht man den Überblick beim Zugriff und der Datennutzung?
Die konkrete Gestaltung des Datenmanagementprozesses hängt von der spezifischen Aufgabenstellung ab. Sie kann von der automatischen Erstellung von Reports mit wichtigen Kennzahlen bis hin zur komplexen Verknüpfung heterogener Datensätze reichen. Auf dem Weg dorthin muss ein Unternehmen sich allerdings mit mehreren Punkten auseinandersetzen. So setzt das Datenmanagement zunächst einmal eine funktionierende Datenanalyse voraus. Es müssen Indikatoren zur Feststellung der Datenqualität festgelegt werden und die Daten an sich klassifiziert werden. Daraus kann dann abgeleitet werden, welche Daten überhaupt und wie lange nutzbar sind und genutzt werden dürfen. Bei persönlichen und streng vertraulichen Daten, beispielsweise auf Kundenseite, sind rechtliche Aspekte zu beachten. Es macht also Sinn, die Datenanalyse entlang der Prozesskette laufen zu lassen, um auch den oben genannten zeitlichen Aspekt direkt beachten zu können. Hierbei ist es unerlässlich, die im Unternehmen beschäftigten Ansprechpartner der Fachabteilungen beim Konzipieren und implementieren der Maßnahmen miteinzubeziehen. Nur die Berücksichtigung konkreter Bedürfnisse garantiert eine nachhaltige Verbesserung der Prozesse auf lange Sicht.

Ordnung und Klarheit der Daten
Hierbei ist die einfache Anwendbarkeit durch die späteren Nutzer oberstes Gebot, denn sie entscheidet über den Erfolg in der Umsetzung. Während der Datenanalyse ist die Trennung der einzelnen Schritte und der damit einhergehenden Aufgaben und Funktionen notwendig, um Daten richtig zuzuordnen zu können. Anschließend bietet die neu erworbene Ordnung und Klarheit der Daten einen doppelten Vorteil:

  1. Stetig wachsende Datenmengen, die aufbereitet und analysiert wurden, tragen zur Optimierung der Prozesskette bei.
  2. Die anschließende und fortlaufende Datenbearbeitung wird langfristig durch die Steigerung der Datenqualität erleichtert. Dafür müssen aber zunächst alle Daten gründlich aufbereitet werden und die analysierten Daten in das dafür vorgesehen Datensystem eingefügt und präzise gepflegt werden. Dieses bietet dann die Basis für das weiterführende Datenmanagement.

Sind diese Prozesse abgeschlossen und wird die Datenpflege weitergeführt, stehen den Unternehmen immer relevante Daten zum benötigten Zeitpunkt zur Verfügung. Das ist ein klarer Wettbewerbsvorteil und unterstützt Unternehmen darin, Ihre Prozesse voranzutreiben. Dabei dürfen Unternehmen nicht vergessen, dass der Datenmanagementprozess ein kontinuierlicher Vorgang ist, der einer stetigen Pflege und Beobachtung bedarf. Nur wer einen guten Überblick über die aktuell gepflegten Datenmengen hat, kann damit umgehen.

Torsten Seebahn/bw

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