Datenarbeitsprozess

Der Datenarbeitsprozess bezeichnet den Gesamtrahmen der Tätigkeiten, die zur Generierung, Erhebung, Verarbeitung, Speicherung, Verwaltung und Bereitstellung von Daten erforderlich sind. Er dient der Erstellung verlässlicher Datenprodukte und Erkenntnisse für Entscheidungen in Organisationen. Typisch umfasst er Planung, Governance, Qualitätsmanagement und die Gestaltung von Dateninfrastrukturen sowie die Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten.

Zentrale Phasen sind Datenerfassung und -aufnahme, Säuberung und Transformation, Integration aus unterschiedlichen Quellen und das Mapping von Metadaten. Danach erfolgt Speicherung und Organisation der Daten in Repositorien wie Data Lakes, Data Warehouses oder Data Marts sowie Versionierung und Data Lineage. Zugriff, Sicherheit, Datenschutz und Compliance (zum Beispiel GDPR) sind integraler Bestandteil. Die anschließende Datenanalyse, Modellierung, Reporting und Visualisierung liefern die Erkenntnisse, die in Fachabteilungen oder Produkten genutzt werden.

Typischerweise arbeiten Data Engineers, Data Scientists, Data Stewards und Fachanwender in interdisziplinären Teams zusammen. Der Prozess betont Datenqualität, Nachvollziehbarkeit und Wiederholbarkeit; Automatisierung, Reproduzierbarkeit und Monitoring unterstützen eine kontinuierliche Verbesserung. Herausforderungen umfassen Silos, heterogene Quellen, unvollständige Metadaten, Datenschutzauflagen und begrenzte Ressourcen.

Der Nutzen des Datenarbeitsprozesses liegt in transparenter Entscheidungsgrundlage, effizienteren Betriebsabläufen, besserer Produkt- und Servicequalität sowie in der Fähigkeit, neue Datenprodukte schnell bereitzustellen. Da der Prozess iterativ und evolvierend ist, wird er durch Governance-Frameworks, Standards und geeignete Technologien unterstützt.