Sieben Tipps für ein besseres Datenmanagement

Künftig werden immer mehr Mitarbeiter in unterschiedlichsten Fachbereichen in der Lage sein müssen, Daten schnell und eigenständig zu analysieren, um aus diesen wichtige Erkenntnisse abzuleiten. Das dabei vorausgesetzte Vertrauen in die Daten kann nur ein Resultat von gutem Datenmanagement sein.

Die bessere allgemeine Datenverfügbarkeit und eine weitere Demokratisierung von Daten und Analysen gehören zu den zehn wichtigsten Technologietrends, die das Beratungshaus Gartner für die nächsten Jahre identifiziert. Um diese Herausforderung zu bewältigen, brauchen Unternehmen eine gute Datenkultur und leistungsfähige Werkzeuge. Hier einige wichtige Tipps, wie Sie diese Ziele mit einem besseren Datenmanagement erreichen können. 

Die Datenmengen nehmen weltweit rasant zu, noch einmal beschleunigt durch Industrie 4.0 und das Internet der Dinge. Bis 2025 wird die Menschheit 163 Zettabyte (1 Zettabyte = 1 Milliarde Terabyte) anhäufen, schätzen die Marktforscher von IDC. Allerdings scheinen viele Unternehmen auf dem Standpunkt zu stehen: Erstmal alle Daten sammeln, was wir damit anfangen, entscheiden wir später. Doch diese Einstellung ist fatal: Statt eines Datenschatzes häufen diese Unternehmen im schlimmsten Fall einen Berg aus Datenmüll an. Um nicht in diese Falle zu tappen, hier einige grundsätzliche Tipps. 

1.  Der Aufbau einer Datenkultur ist erfolgskritisch und basiert auf fünf Handlungsansätzen

Auf der Grundlage von Unternehmen, die erfolgreich eine Datenkultur aufgebaut haben, haben wir fünf Handlungsansätze definiert, die umgesetzt werden müssen. Vertrauen zu schaffen ist einer davon: Erfolgreiche Datenkulturen schaffen vertrauenswürdige Umgebungen, in denen alle Mitarbeiter den größtmöglichen Zugang zu den benötigten Daten haben. Ein weiterer sieht vor, dass Datenkultur von der Führung vorangetrieben wird. Dabei sind die Führungskräfte Vorbild und ermutigen die Mitarbeiter, ihre Daten zu nutzen, um neugierige und kritische Fragen zu stellen. Schließlich schafft eine moderne Data Governance zusätzliches Vertrauen in die rechtskonforme Datennutzung und Datensicherheit.

2. Datenverwaltung integrieren 

In einer Welt, in der die Menge der Daten stetig wächst und auch das Tempo der Entscheidungsfindung zunimmt, ist Datenverwaltung so wichtig wie nie zuvor, um eine erfolgreiche Datenkultur zu pflegen. Modernes Datenmanagement erhöht die Sichtbarkeit der Datenressourcen, baut Kontrollmechanismen (Goverance) und Vertrauen zu den verwendeten Daten auf, verbessert die Auffindbarkeit und unterstützt die Skalierbarkeit.  Wichtig ist daher, die Datenverwaltung direkt in das Analyse-Erlebnis zu integrieren. Dadurch wird es einfacher für Anwender, alle Daten, die sie für eine Analyse benötigen, zu pflegen und vorzubereiten sowie die Sichtbarkeit und das Vertrauen in die Daten innerhalb einer Organisation für alle zu erhöhen.

3. Die Qualität der Daten erhöhen

Wer jemals Daten analysiert hat, kennt den Kampf mit „schmutzigen“ Daten. Schlecht strukturierte, fehlerhafte oder unvollständige Daten erschweren die Analysen erheblich. Tableau Catalog ermöglicht es nun IT-Abteilungen und Daten-Besitzern, die eingesetzten Daten zu pflegen, ihre Verwendung in der gesamten Organisation zu überwachen und die Nutzer über Änderungen oder Probleme bezüglich der Datenqualität zu informieren. Wer Analysen durchführt, kann die gesuchten Daten auf diese Weise einfacher finden, verstehen, was die Daten darstellen, und gewinnt mehr Vertrauen in die sich daraus ergebenden Erkenntnisse.

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4. Transparenz und Rückverfolgbarkeit gewährleisten – Blick in die Metadaten

Die Gartner Trends 2020 zeigen ebenfalls: Menschen erkennen den Wert ihrer Daten zunehmend und möchten wissen, was damit geschieht. Unternehmen sollten daher mit Daten verantwortungsbewusst umgehen. Transparenz und Rückverfolgbarkeit werden so immer wichtiger, um den geforderten ethisch korrekten Umgang mit Daten nachvollziehbar machen zu können. 

Tableau Catalog hilft Anwendern Datenquellen einfacher finden und verstehen, was die Daten darstellen. (Quelle: Tableau)
Tableau Catalog hilft Anwendern Datenquellen einfacher finden und verstehen, was die Daten darstellen. (Quelle: Tableau)

Moderne Technologien unterstützen hierbei, etwa indem sie Metadaten dort anzeigen, wo sie von Nutzern am dringendsten benötigt werden. So ermöglichen es moderne Analyseplattformen ihren Anwendern, während der Anzeige einer Visualisierung auf Dateninformationen zugreifen zu können. Durch einfaches Klicken lassen sich Fenster mit Metadaten aufrufen. Dies beinhaltet zum Beispiel Arbeitsmappen-Metadaten, wie Autor und Datum der letzten Änderung, sowie weitere Informationen zur Datenquelle selbst, wie z.B. Datenqualitätshinweise. Vor diesem Hintergrund kann jeder, der die Visualisierung aufruft, selbst entscheiden, ob er den zu analysierenden Daten vertraut oder nicht. 

5. Viele Datenquellen nutzen und zertifizieren 

In einer datengetriebenen Unternehmenskultur werden Entscheidungen basierend auf Daten getroffen, nicht aus dem Bauch heraus. Voraussetzung ist allerdings, dass die Qualität der Daten dies hergibt und möglichst viele Mitarbeiter, unabhängig von ihrem Kompetenzniveau, ihre Quellen einbringen können und mit diesen arbeiten dürfen. Datenbankadministratoren, Datenverwalter oder auch Projektleiter sollten veröffentlichte Datenquellen daher zertifizieren, um den Benutzern anzuzeigen, dass diese vertrauenswürdig sind. Sinnvoll ist, zertifizierte Datenquellen mit einem eindeutigen Zertifizierungsausweis für jeden und jederzeit einsichtig zu hinterlegen. So lässt sich das Vertrauen in die Daten im gesamten Unternehmen stärken.

6. Security der Daten beachten

Das Thema Datensicherheit ist in der Geschäftswelt absolut entscheidend. Die Datensicherheit ist ein wesentlicher Aspekt auf dem Weg, Daten umfassend intern, aber auch extern bereitzustellen, wenn beispielsweise Daten extern geteilt und für eine korrekte Anonymisierung gesorgt werden muss. Hilfreich kann hier der Einsatz von modernen BI-Plattformen sein. Mittels Datenkuratierung lassen sich sinnvolle Regeln erstellen. So erhält dann intern nur jeder Zugriff auf die Daten, die er auch benötigt, ohne sensible Daten- und Governance-Vorschriften zu verletzen. Ähnliche Lösungen bieten sich für die Anonymisierung und externe Bereitstellung von Informationen an.

7. Legen Sie die Art der externen Datenbereitstellung fest 

Das Thema Datenmonetarisierung treibt derzeit viele in der Geschäftswelt um. Wer aus seinen Daten Umsätze generieren möchte, muss Daten teilen und verbreiten. Nun sollten Unternehmen weitere Überlegungen anstellen. Welche Daten möchten sie wie genau bereitstellen? An welcher Stelle und in welcher Form benötigt der Kunde oder Partner die Daten? Die Bereitstellung per API, Portal, aggregiert im Paket, Embedded oder als App – all das sind Varianten, die zur Verfügung stehen. Denken Sie rechtzeitig darüber nach, welche Umsetzung für ihr Unternehmen diejenige ist, die am ehesten Erfolg verspricht.


Über den Autor

Henrik Jorgensen ist Country Manager für Deutschland, Österreich und die Schweiz beim Analytics-Anbieter Tableau.

 

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