Datenmanagement: Der Schlüssel zur digitalen Transformation

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. 



Warum ist Datenmanagement für Unternehmen unerlässlich?

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. 

Datenhoheit und Verantwortlichkeit

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 Controllings im Datenmanagement

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. 

Wesentliche Bestandteile eines erfolgreichen Datenmanagements

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: 

  • Konzeptuelle Modellierung: Auf dieser Ebene werden die wichtigsten Konzepte und deren Beziehungen dargestellt. Ziel ist es, einen Gesamtüberblick zu schaffen, ohne dabei auf technische Details einzugehen.
  • Logische Modellierung: In diesem Schritt wird eine detaillierte Beschreibung der Datenstrukturen vorgenommen. Es wird definiert, welche Daten vorhanden sind und wie diese miteinander in Beziehung stehen.
  • Physische Modellierung: Schließlich wird das logische Modell in ein konkretes Datenbankschema überführt. Hierbei erfolgt die technische Umsetzung der theoretischen Struktur in eine funktionierende Datenbank. 

 

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. 



Automatisierung im Datenmanagement: Ein Schlüssel zur Effizienzsteigerung

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. 

Vorteile der Automatisierung im Datenmanagement

  1. Effizienzsteigerung durch automatisierte Datenaufbereitung: Die Datenaufbereitung umfasst Schritte wie das Bereinigen, Umwandeln und Strukturieren von Daten, die für die Analyse notwendig sind. Durch Automatisierung werden diese Prozesse beschleunigt und standardisiert, was zu einer Zeit- und Ressourceneinsparung führt. 
  2. Kontinuierliches Monitoring der Datenqualität: Ein automatisiertes Monitoring überprüft fortlaufend die Qualität und Konsistenz der Daten. Tritt eine Abweichung oder Inkonsistenz auf, kann das System sofort eine Warnung ausgeben. So können potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und proaktiv behoben werden, ohne dass ein manueller Eingriff notwendig ist. Dies spart Zeit und sichert die Qualität der Daten langfristig. 
  3. Automatische Berichterstellung und -versendung: Die Automatisierung ermöglicht es, Berichte regelmäßig und ohne menschliches Zutun zu erstellen und zu versenden. Diese Berichte sind somit stets aktuell und sofort verfügbar, was die Entscheidungsfindung beschleunigt und Mitarbeitern wertvolle Arbeitszeit einspart. 
  4. Minimierung menschlicher Fehler: Manuelle Prozesse sind häufig anfällig für Fehler. Durch die Automatisierung von Routinetätigkeiten wird das Risiko menschlicher Fehler erheblich reduziert. Unternehmen können so sicherstellen, dass die Daten stets in der richtigen Qualität vorliegen und nur dann eingegriffen werden muss, wenn tatsächliche Probleme auftreten. 

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Datenmanagement

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. 

Bedeutung einer strukturierten Datenbasis für KI und ML

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. 

Vorteile des Einsatzes von KI und ML im Datenmanagement

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. 


Ready for Solution: Konkrete Schritte zur Verbesserung

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: 

  1. Konzept zur Datenqualität erstellen und sichern: Zunächst sollten die fachlichen Anforderungen an Rohdaten sowie deren Aufbereitung von Entscheidern und Controllern definiert werden. Anschließend erfolgt die Unterstützung durch die IT mit technischen Lösungen. Wichtig ist, dabei Möglichkeiten und Defizite in Prozessen zu erkennen. Um die Datenqualität langfristig zu sichern, sollten regelmäßige Datenüberprüfungen und -bereinigungen implementiert werden, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten. 
  2. Datenintegration fördern: Konsolidieren und integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche und vollständige Sicht auf Ihre Informationen zu erhalten. Dies ermöglicht eine konsistente und umfassende Analyse Ihrer Daten. 
  3. Effektive Datenmodellierung: Entwickeln Sie klare Datenmodelle, die die Struktur und Beziehungen Ihrer Daten abbilden. Dies ist entscheidend, um die Datenintegrität sicherzustellen und die Grundlage für fundierte Analysen zu schaffen. 
  4. Datensicherheit gewährleisten: Implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, um Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff, Manipulation und Verlust zu schützen. Datensicherheit ist ein wesentlicher Bestandteil eines nachhaltigen Datenmanagements. 
  5. BI-Tools nutzen: Setzen Sie Business Intelligence-Tools ein, um Ihre Daten aufzubereiten, zu analysieren und zu visualisieren. Diese Tools helfen Ihnen, Muster und Trend in Ihren Daten zu erkennen, die operative Effizient zu steigern, fundierte Entscheidungen zu treffen und wichtige Geschäftsinformationen übersichtlich darzustellen.  
  6. Mitarbeiter schulen: Fördern Sie eine datengetriebene Unternehmenskultur, indem Sie Schulungen und Weiterbildungen anbieten, damit alle Mitarbeiter den Umgang mit neuen Tools und Prozessen verstehen. 
  7. Ergebnisse analysieren und anpassen: Die digitale Transformation ist dynamisch. Analysieren Sie daher regelmäßig die erzielten Ergebnisse und passen Sie Ihre Strategie entsprechend an. 

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. 



Zusammenfassung

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. 


Autor

Felix Niermann



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