DataManagementArchitektur

DataManagementArchitektur bezeichnet den architektonischen Rahmen zur Verwaltung von Datenressourcen in einer Organisation. Sie beschreibt, wie Datenquellen erhoben, gespeichert, verarbeitet, katalogisiert und geschützt werden, um Geschäftsnutzen zu erzielen, Risiken zu reduzieren und Compliance zu erfüllen.

Kernkomponenten umfassen Datenquellen und -in-/integrierung, Speicherarchitektur (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse), Verarbeitung und Analytik (ETL/ELT, Streaming), Governance und Metadatenmanagement, Datenqualität, Sicherheit und Datenschutz, Datenkataloge, Stammdatenerfassung (Master Data Management) sowie Datenherkunft (Lineage).

Architekturmodelle variieren je nach Anforderungen. Typische Muster sind Data Warehouse, Data Lakehouse, Data Lake oder hybride Ansätze sowie Data Mesh, das die Domänenverantwortung stärkt. Die Wahl hängt von Datenvolumen, Geschwindigkeit, Nutzern und Governance-Abstimmungen ab.

Governance, Rollen und Prozesse spielen eine zentrale Rolle. Zu den Stakeholdern gehören Chief Data Officer, Data Stewards, Datenarchitekten und Data Engineers. Es werden Richtlinien, Datenklassifikationen, Lebenszyklusmanagement, Metadatenrichtlinien sowie Compliance-Anforderungen umgesetzt (z. B. Datenschutz, Aufbewahrungspflichten).

Vorteile einer gut gestalteten DataManagementArchitektur sind verbesserte Datenqualität und -vertrauen, konsistente Datenschnittstellen, schnellerer Zugriff auf Daten, bessere Entscheidungsunterstützung sowie erleichterte Compliance und Data Governance. Herausforderungen umfassen Komplexität, Kosten, Integration heterogener Systeme, Change-Management und Sicherheitsmaßnahmen.

Sie bildet eine Schnittstelle zur Unternehmensarchitektur und unterstützt Anwendungsfälle in Reporting, Business Intelligence, Analytics und künstlicher Intelligenz durch strukturierte Datenverfügbarkeit und klare Verantwortlichkeiten.