In der heutigen digitalen Welt ist Datenmanagement der Schlüssel zum Erfolg von Unternehmen. Die Fähigkeit, Daten effektiv zu verwalten, zu analysieren und zu nutzen, ist entscheidend, um wettbewerbsfähig zu bleiben und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Dieser Blogbeitrag gibt Ihnen einen grundlegenden Überblick über die Bedeutung des Datenmanagements und zeigt Ihnen konkrete Schritte, wie Sie Ihre digitale Transformation erfolgreich gestalten können.
Die Bedeutung des Datenmanagements nimmt stetig zu, da die Menge der weltweit erzeugten Daten exponentiell wächst. Unternehmen, die diese Daten gezielt nutzen, können tiefe Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, Trends frühzeitig identifizieren und rasch auf Marktveränderungen reagieren. Ein geordneter und zuverlässiger Zugriff auf Daten sowie das notwendige Know-how zur Datenanalyse sind entscheidend, um das volle Potenzial der Daten zu entfalten. Ein effektives Datenmanagement ist somit nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern eine Basis für langfristigen Erfolg.
Die Bedeutung des Datenmanagements nimmt stetig zu, da die Menge der weltweit erzeugten Daten exponentiell wächst. Unternehmen, die diese Daten gezielt nutzen, können tiefe Einblicke in ihre Abläufe gewinnen, Trends frühzeitig identifizieren und rasch auf Marktveränderungen reagieren. Ein geordneter und zuverlässiger Zugriff auf Daten sowie das notwendige Know-how zur Datenanalyse sind entscheidend, um das volle Potenzial der Daten zu entfalten. Ein effektives Datenmanagement ist somit nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern eine Basis für langfristigen Erfolg.
Aus der Perspektive des Controllings geht es nicht nur darum, die Kontrolle über die Daten zu besitzen, sondern auch um den Zugang und das notwendige Know-how zur optimalen Nutzung der Daten. Durch Zugriff auf aktuelle und zuverlässige Informationen können fundierte Analysen durchgeführt und strategische Empfehlungen ausgesprochen werden. Die Fähigkeit, relevante Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und in handlungsrelevante Maßnahmen umzusetzen, ist ein zentraler Erfolgsfaktor. Ohne diese Expertise bleibt die Datenkontrolle im Unternehmen weitgehend ungenutzt. Entscheidend ist hier die Datenqualität, die Merkmale wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Relevanz umfasst. Das Controlling definiert die Anforderungen an die Daten und stellt sicher, dass sie in der erforderlichen Qualität verfügbar sind.
Ein umfassendes und funktionales Datenmanagementsystem setzt sich aus mehreren Schlüsselfaktoren zusammen, die im Folgenden näher erläutert werden:
Datenintegration und Sicherheit
Ein weiterer wichtiger Aspekt des Datenmanagements ist die Datenintegration. Sie bezieht sich auf die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Sicht auf die Informationen zu erhalten. Datenintegration sorgt dafür, dass alle relevanten Informationen verfügbar sind und verbessert somit die Entscheidungsfindung. Parallel dazu ist die Datensicherheit von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten vor unbefugtem Zugriff, Verlust und Manipulation geschützt sind. Dies erfordert den Einsatz von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßigen Sicherheitsüberprüfungen.
Sicherung der Datenqualität
Maßnahmen zur Sicherung der Datenqualität umfassen die Überprüfung der Daten auf Richtigkeit (Datenvalidierung), die Korrektur fehlerhafter Daten (Datenbereinigung) sowie die Vereinheitlichung von Datenformaten und -strukturen (Datenstandardisierung). Das Controlling unterstützt hierbei maßgeblich, indem es die Anforderungen an die Datenqualität fachlich konzipiert und somit die Grundlage für eine konsistente und zuverlässige Datennutzung schafft. Die Daten werden kontinuierlich auf diese Qualität geprüft. Verbindung zwischen IT, Unternehmenssteuerung und BI-gestütztem Controlling.
Datenmodellierung
Datenmodellierung ist ein zentraler Prozess im BI bzw. dem BI-gestützten Controlling, der dabei hilft, die Struktur und Beziehungen von Daten innerhalb eines Systems klar und übersichtlich darzustellen. Sie kann als eine visuelle „Landkarte“ verstanden werden, die aufzeigt, wie die einzelnen Datenpunkte miteinander verknüpft sind. Diese Landkarte ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Daten korrekt strukturiert sind und ihre Integrität sowie Einheitlichkeit gewährleistet wird. Für Controller stellt die Datenmodellierung eine wertvolle Basis dar, um komplexe Daten besser zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die Datenmodellierung umfasst im Wesentlichen drei Phasen:
Datenanalyse und -visualisierung
Die Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Durch den Einsatz von Analysetools können Muster und Trends erkannt, Vorhersagen getroffen und datenbasierte Entscheidungen getroffen werden. Die Visualisierung dieser Daten durch Dashboards und Berichte hilft, komplexe Informationen verständlich und schnell erfassbar zu machen. Dadurch können Führungskräfte und Mitarbeiter fundierte Entscheidungen treffen.
Die Anforderungen an das Datenmanagement steigen kontinuierlich, vor allem mit der zunehmenden Menge an Rohdaten (Big Data), die Unternehmen zur Verfügung stehen. Die Sicherung der Datenqualität, die Datenmodellierung, die Integration und Sicherheit von Daten sowie die Analyse und Visualisierung sind hierbei entscheidende Elemente. Um diese Schritte auch bei großen Datenvolumen erfolgreich umzusetzen, ist eine umfassende Automatisierung im Datenmanagement maßgeblich.
Automatisierte Prozesse, wie die Datenaufbereitung und die automatische Erstellung von Berichten, ermöglichen es, standardisierte Abläufe schneller und fehlerfrei abzuwickeln. Auf diese Weise stehen Berichte jederzeit zur Verfügung und werden ohne manuelle Eingriffe generiert, was den Arbeitsaufwand erheblich reduziert und die Fehleranfälligkeit senkt. Viele dieser Prozesse lassen sich beispielsweise mithilfe von Microsoft SQL Server-Technologien umsetzen, die für Unternehmen, die bereits SQL Server verwenden, ohne zusätzliche Lizenzkosten verbunden sind. Solche Technologien erlauben eine flexible Automatisierung, die den Anforderungen eines modernen Datenmanagements gerecht wird.
In der modernen Datenanalyse spielen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) eine zunehmend zentrale Rolle. Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell und präzise zu analysieren, ermöglichen Datenplattformen für Big Data und Advanced Analytics die Nutzung fortschrittlicher Technologien und eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten. KI und ML optimieren das Datenmanagement, indem sie Anomalien erkennen, präzise Vorhersagen erstellen und die Entscheidungsfindung durch Automatisierung unterstützen. Dies führt nicht nur zu einer beschleunigten Analyse, sondern verschafft Unternehmen auch wertvolle Wettbewerbsvorteile.
Eine zuverlässige Datenbasis ist entscheidend für den erfolgreichen Einsatz von KI und ML. Ohne ein konsistentes und gut strukturiertes Datenmanagement bleiben fortschrittliche Anwendungen, wie etwa Predictive Maintenance oder präzise Kundenanalysen, nur theoretische Möglichkeiten. Verlässliche und gut gepflegte Daten, die etwa Informationen zu Maschinenstunden oder Ausfallzeiten enthalten, bilden die Grundlage, auf der KI-Modelle das volle Potenzial entfalten können. So wird gewährleistet, dass die Algorithmen auf soliden Daten arbeiten und die Ergebnisse zuverlässig sind.
Effiziente Anomalieerkennung: KI-Modelle sind in der Lage, ungewöhnliche Muster oder Abweichungen in den Daten schnell und zuverlässig zu identifizieren. Diese Funktion ist besonders wertvoll für die Aufdeckung potenzieller Risiken oder betrügerischer Aktivitäten und verbessert die Datensicherheit.
Präzise Prognosen: Durch die Analyse historischer Daten und die Anwendung von ML-Algorithmen können Unternehmen zukünftige Trends und Entwicklungen vorhersagen. Dies ermöglicht eine proaktive Planung und strategische Entscheidungsfindung, beispielsweise bei der Bedarfsplanung in der Produktion oder der Optimierung von Lagerbeständen.
Automatisierte Entscheidungsprozesse: KI kann bestimmte Entscheidungen selbstständig treffen, was sowohl Zeit als auch Ressourcen spart. Dies gilt besonders für routinemäßige Entscheidungen, wie die Zuteilung von Werbebudgets im Marketing oder die Auswahl des idealen Zeitpunkts für Wartungsarbeiten.
Steigerung der Analysegeschwindigkeit: Mit KI und ML lassen sich auch sehr große Datenmengen in kurzer Zeit verarbeiten, was eine schnellere Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen und ein tieferes Verständnis der Geschäftsprozesse ermöglicht.
Ein effektives Datenmanagement ist eine zentrale Voraussetzung für faktenbasierte Entscheidungen und die Nutzung operativer Applikationssysteme. Es schafft eine Brücke zwischen den betrieblichen Anforderungen und der strategischen Zielsetzung, unterstützt Geschäftsprozesse und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit. Business Intelligence (BI)-gestütztes Controlling stellt hierfür eine entscheidende Komponente dar. Mithilfe von BI-Methoden, Prozessen und Werkzeugen werden Geschäftsinformationen gesammelt, integriert, analysiert und visualisiert. Durch hochwertige Daten und gut modellierte Strukturen werden so Dashboards, Berichte und Analysen erstellt, die Controller und Entscheider mit wertvollen Erkenntnissen versorgen.
Um die Datenmanagement-Praxis zu verbessern und die digitale Transformation effizient umzusetzen, sollten Unternehmen folgende konkrete Schritte ergreifen:
Durch die Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen ihre Datenmanagement-Praxis verbessern, die digitale Transformation vorantreiben und ihre Wettbewerbsfähigkeit stärken. Ein starkes Datenmanagement bildet die Grundlage für eine effektive Unternehmenssteuerung. Erst wenn diese Schritte erfolgreich umgesetzt wurden und ein gutes Datenmanagement besteht, kann KI als Unterstützung eingesetzt werden.
Gerade für ein ganzheitliches, BI-gestütztes Controlling ist ein fundiertes Datenmanagement der Rohdaten essenziell, um den Erfolg entsprechender Weiterentwicklungen sicherzustellen. Ein effektives Datenmanagement bildet die Basis für den gesamten BI-Prozess und folgt dabei spezifischen BI-Regeln. Dabei gibt es jedoch gewisse Freiheitsgrade, die durch ein systematisches Anforderungsmanagement in der Praxis definiert und umgesetzt werden. Das bedeutet, dass die richtigen Maßnahmen aus bewährten Standard-Vorgehensweisen und BI-Architekturen ausgewählt werden, wobei auch die individuellen IT-Rahmenbedingungen des Unternehmens berücksichtigt werden.
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