DatenmanagementStrategien

Datenmanagementstrategien bezeichnen Planungs- und Umsetzungsmodelle, die darauf abzielen, Daten eines Unternehmens systematisch zu erfassen, zu speichern, zu schützen, zu verknüpfen und nutzbar zu machen. Sie verbinden Governance, Architektur, Qualität, Sicherheit und Betrieb zu einer kohärenten Datenlandschaft, die Entscheidungsprozesse, Compliance und Innovationsfähigkeit unterstützt.

Zu den zentralen Bausteinen gehören Daten-Governance (Rollen, Richtlinien, Verantwortlichkeiten), Datenarchitektur und -modellierung, Datenqualitätsmanagement, Metadaten- und Stammdatenverwaltung, Datensicherheit und Datenschutz sowie das Datenlebenszyklusmanagement (Erstellung, Nutzung, Archivierung, Löschung). Datenintegration und Interoperabilität sorgen für konsistente Daten über Systeme hinweg.

Strategische Modelle reichen von zentralisiertem Datenmanagement über föderierte Ansätze bis hin zu data-mesh-Architekturen. Je nach Organisation können auch spezialisierte Disziplinen wie Master Data Management (MDM) oder Metadatenkataloge eingeführt werden. Rollen wie Chief Data Officer, Data Steward oder Datenverantwortliche unterstützen die Umsetzung.

Der Prozess umfasst Datenentstehung, -aufnahme, -qualitätsprüfung, -speicherung, -zugriff, -weitergabe bis hin zur Archivierung und Löschung gemäß Richtlinien. Metadaten, Datenlinienführung und Qualitätskennzahlen dienen der Transparenz und Kontrolle.

Typische Technologien umfassen ETL/ELT-Tools, Datenkataloge, Datenvirtualisierung, Data-Wabric-/Data-Lakehouse-Ansätze, MDM und Data-Quality-Lösungen. Erfolgreiche Strategien berücksichtigen Compliance (z. B. DSGVO), Datenschutz, Sicherheitskonzepte, Kostenkontrolle und organisatorische Veränderung.

Vorteile sind bessere Entscheidungen, verbesserte Compliance, geringere Betriebskosten, Risikoreduktion und erhöhter Datenzugriff für Analytik. Herausforderungen umfassen Silo-Bildung, kulturelle Akzeptanz, Komplexität und Budget.