Was bedeutet Datenmanagement für Unternehmen wirklich?
Datenmanagement ist ein wesentlicher Bestandteil in jedem Unternehmen. Was sich hinter diesem oft sperrigem Begriff verbirgt, entschlüssle ich in diesem Beitrag an einem Beispiel und verbinde es mit der Bedeutung im Unternehmensalltag.
Definition Datenmanagement
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement passiert in jedem Unternehmen jeden Tag – bereits beim Bearbeiten von E-Mails. Entscheidend ist jedoch, ob dies unkoordiniert erfolgt oder zielführend gestaltet wird. Denn gut umgesetzt – sodass alltägliche Handgriffe damit vereinfacht werden – sorgt es dafür, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll genutzt werden können. Es ist als der Oberbegriff für alle Aktivitäten rund um Daten in einem Unternehmen zu verstehen.
Notwendigkeit des Datenmanagements
Warum ist Datenmanagement wichtig?
Datenmanagement bedeutet, unternehmenseigene Daten so zu nutzen, dass das Tagesgeschäft zielführend gestaltet und die Qualität der Prozesse rund um Produkte und Dienstleistungen gesichert wird.
Verlässliche Daten erlauben es zudem, in kürzerer Zeit fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Wozu ist Datenmanagement erforderlich?
Durch Automatisierung, KI und schnelllebige Veränderungen wird Datenmanagement immer wichtiger.
Ich möchte dabei unterstützen, das Bewusstsein für die Bedeutung des Datenmanagements zur Entlastung des Tagesgeschäfts zu erhöhen. Nicht, indem sich jeder selbst durch Daten wühlen muss, sondern indem der Nutzen von verfügbaren und verlässlichen Daten für sich das Unternehmen und jeden einzelnen erkannt und genutzt wird.
Bedeutung von Datenmanagement in der Digitalisierung
Welche Bedeutung hat Datenmanagement im Zusammenhang mit der Digitalisierung?
Digitalisierung umfasst die Umwandlung analoger Informationen in digitale Form sowie die Überarbeitung und Automatisierung damit zusammenhängender Prozesse.
Beispielsweise können Unternehmen durch den Versand von E-Mail-Rechnungen anstelle von Rechnungen per Post ihre internen Prozesse automatisieren und gleichzeitig ihren Kunden das Format für deren interne Automatisierung bereitstellen.
Praxisbeispiel zur Bedeutung des Datenmanagements
Vereinfacht am E-Mail-Versand von Rechnungen dargestellt:
#1 Umwandlung analoger Informationen in digitale Formate
Informationen aus analogen Quellen in digitale Systeme übertragen, um Daten digital verfügbar und nutzbar zu erhalten.
- Analoge Quellen: Handgeschriebene Notizen, gedruckte Adressbücher, Visitenkarten, Papierformulare, gedruckte Rechnungen und Belege.
- Digitale Systeme: Excel-Tabellen, CRM-Systeme, Datenbanken, ERP-Systeme.
Beispiel
Erfassen von Kunden-E-Mail-Adressen von Visitenkarten und handschriftlichen Notizen in eine Excel-Tabelle (zum späteren Import in ein System) oder ein CRM-System. Mit dem Ergebnis, alle Kunden-E-Mail-Adressen elektronisch nutzen zu können, sie mit anderen bereits digitalen Daten abzugleichen und zu aktualisieren und Systeme damit anzureichern.
#2 Datenarchitektur und -modellierung
Ein einheitliches Datenformat definieren und einen Überblick über aktuelle Datenquellen sowie deren Strukturierung verschaffen, um strukturierte und einheitliche Daten ohne Redundanzen und zentralen Zugriff (für Befugte) zu gewährleisten.
- Datenformat: Einheitliches Format, zentrale Datenbank.
- Datenquellen: E-Mail-Adressen in E-Mail-Programm, CRM, ERP, Excel-Listen.
Beispiel
E-Mail-Adressen werden aus dem E-Mail-Programm, CRM, ERP und Excel-Listen zusammengeführt und in ein einheitliches Format gebracht. Mit dem Ergebnis, alle E-Mail-Adressen konsistent und zentral zu speichern.
#3 Datenerfassung und -aufbereitung
Daten in das System eingeben und bereinigen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und vollständig sind.
- Eingabe: Manuelle Eingabe, Import aus anderen Systemen.
- Bereinigung: Tippfehler korrigieren, Duplikate entfernen.
Beispiel
Die eingegebenen Daten werden auf Tippfehler überprüft und doppelte Einträge entfernt. Mit dem Ergebnis, korrekter und vollständiger Daten.
#4 Datenqualität und -verwaltung
Daten regelmäßig überprüfen und aktualisieren, um fehlende oder widersprüchliche Daten zu erkennen und zu bereinigen – die Datenintegrität sicherzustellen.
- Überprüfung und Aktualisierung: Monatliche Kontrollen, veraltete Informationen aktualisieren.
- Qualität und Verwaltung: Datenbank pflegen, Datenintegrität sicherstellen.
Beispiel
Monatliche Überprüfungen der Daten werden durchgeführt und veraltete Informationen aktualisiert. Mit dem Ergebnis, aktueller und korrekter Daten.
#5 Datenintegration
Daten in zentrale Systeme integrieren, um verlässliche Daten in verschiedenen Prozessen aus einer zentralen Quelle zu nutzen.
- Zentrale Systeme: ERP-Systeme, CRM-Systeme, Datenbanken.
- Integration: Daten aus verschiedenen Systemen in ein zentrales ERP-System importieren.
Beispiel
Das ERP-System wird um fehlende Kundendaten aus dem CRM-System aktualisiert. Mit dem Ergebnis, verfügbarer Daten in beiden Systemen und nutzbar für verschiedene Prozesse.
#6 Automatisierung von Routineaufgaben
Routineaufgaben automatisieren, um manuelle Arbeit und Störungen der Abläufe zu reduzieren.
- Manuelle Arbeiten: E-Mail-Versand, Rechnungsstellung, Bestellwesen.
- Automatisierung: Nutzung von ERP-Systemen.
Beispiel
Aus dem ERP-System werden automatisch Rechnungen an die hinterlegten Kunden-E-Mail-Adressen versendet, ohne ins E-Mail-Programm wechseln zu müssen. Mit dem Ergebnis, schnellerer und weniger fehleranfälliger Prozesse in einem System.
#7 Automatisierung angrenzender Prozesse
Vor- oder nachgelagerte Prozesse automatisieren, um diese Prozesse zu vereinfachen und weitere Stellen im Unternehmen zu entlasten.
- Prozesse: Vor- oder nachgelagerte Prozesse wie Rechnungserstellung, Rechnungsprüfung, Zuordnung von Zahlungseingängen.
- Automatisierung: Nutzung von ERP-Systemen und anderen Automatisierungslösungen.
Beispiel
Das ERP-System erstellt automatisch Rechnungen und versendet diese an die hinterlegten Kunden-E-Mail-Adressen. Oder importiert Zahlungsvorgänge und schlägt Zuordnungen vor. Mit dem Ergebnis, großflächig automatisierter und reibungsloser Abläufe.
#8 Mehrfachnutzung der Daten
Daten für verschiedene Zwecke nutzen, um den Nutzen der Daten zu maximieren.
- Zwecke: E-Mail-Marketing, Kundenanalysen, Geschäftsberichte, Produktentwicklung.
Beispiel
E-Mail-Adressen werden auch für das E-Mail-Marketing genutzt (mit Einverständnis der Kunden). Das Ergebnis sind gezieltere Marketingkampagnen.
#9 Entwicklung einer Datenkultur
Eine datengestützte Unternehmenskultur entwickelt sich aus dem Verständnis und dem selbstverständlichen Umgang mit Daten, statt durch aufgezwungene Schulungen. So wird gefördert, immer wieder weitere Möglichkeiten zu entdecken. Das führt zu einer stetigen und bedarfsbezogenen Entwicklung.
Mit dem Ziel, dass sich das Datenmanagement mit dem Unternehmen mitentwickelt.
- Organische Entwicklung: Natürliches Wachstum und Weiterentwicklung der Datenkultur fördern.
- Systematische Maßnahmen: Schulungen, Workshops, interne Kommunikationsstrategien.
Beispiel
Durch das Digitalisieren der analogen Daten aller Beteiligten und die Besprechung von Auffälligkeiten mit den Fachbereichen verstehen alle Betroffenen die Relevanz. Sie bestimmen mit und sind an der Entwicklung der Daten zur Verwendung für eigene Aufgaben interessiert. Das Ergebnis ist, dass der Sinn für eigene Anwendungen erkannt wird – im Gegensatz zu üblichen theoretischen Schulungen.
Hauptziele des Datenmanagements
Was sind Ziele des Datenmanagements?
Die Hauptziele des Datenmanagements sind:
1. Datenverfügbarkeit und Datenqualität:
- Zentraler Zugriff, sodass jeder Befugte ohne Umwege auf die gleichen Daten zugreifen kann.
- Die Daten stehen in hoher Qualität bereit, das heißt, sie sind aktuell, fehlerfrei und ohne Redundanzen.
2. Optimale Datennutzung:
- Erforderliche Daten können im Tagesgeschäft und für Analysen genutzt werden.
- Alle verfügbaren Daten werden genutzt.
3. Datensicherheit und Datenschutz:
- Schutz vor unbefugtem Zugriff und Datenverlust.
- Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und anderer gesetzlicher Datenschutzbestimmungen.
Schlussfolgerung
Warum ist Datenmanagement unverzichtbar?
Datenmanagement ist nicht nur eine technische oder strategische Notwendigkeit – es bringt Vorteile für alle Mitarbeitenden und Prozesse im Unternehmen.
Wenn Unternehmen ihre Daten so verwalten, dass sie dem Bedarf der einzelnen Mitarbeitenden und den spezifischen Anforderungen des Unternehmens entsprechen, verbessern sie nicht nur ihre internen Abläufe, sondern können auch flexibler auf Marktveränderungen reagieren.
Die E-Rechnungs-Pflicht und die Nutzung von KI sind gute Beispiele, bei denen einige Unternehmen an ihre Umsetzungsgrenzen stoßen – oft aufgrund von Datenmanagement-Themen.
Die Entwicklung kontinuierlicher und bedarfsgerechter Datenmanagement-Lösungen ist mittlerweile fundamental für Unternehmen, da ein stets aktuelles Datenmanagement die Basis für nachhaltiges Wachstum bildet.
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