Datenmanagementprozesse

Datenmanagementprozesse bezeichnet die Gesamtheit der koordinierten Abläufe, mit denen Organisationen Daten als wertvolles Vermögen planen, steuern, schützen und nutzbar machen. Sie umfassen Governance, Qualität, Integration, Speicherung, Bereitstellung und Archivierung von Daten über ihren gesamten Lebenszyklus.

Zentrale Teilprozesse sind Data Governance (Zuständigkeiten, Richtlinien), Data Quality Management (Datenqualität sicherstellen, Fehlerbehandlung), Master Data Management (eindeutige Stammdatensätze), Metadata Management (Datenbeschreibung und -herkunft), Data Integration/ETL oder ELT, sowie Data Security and Compliance (Zugriffe, Datenschutz, regulatorische Anforderungen). Der Datenlebenszyklus umfasst Erstellung, Aufnahme oder Import, Speicherung, Transformation und Bereinigung, Verknüpfung über Systeme, Verteilung an Nutzer oder Anwendungen sowie Archivierung oder Löschung am Lebensende.

Gremien wie Data Stewardship, Data Owners und IT- bzw. Fachbereiche koordinieren Verantwortlichkeiten. Rahmenwerke wie DAMA-DMBOK oder Normen wie ISO 8000 für Datenqualität unterstützen Praxis und Messgrößen, während Rechtsvorschriften wie Datenschutzbestimmungen und branchenspezifische Compliance Anforderungen setzen.

Technisch basieren Datenmanagementprozesse auf Datenarchitekturen wie Data Warehouses, Data Lakes oder Data Mesh, sowie Tools für Data Governance, Metadata Catalogs, Data Lineage und Integrationsplattformen. Ziele sind vertrauenswürdige, qualitativ hochwertige Daten, die leicht auffindbar, sicher und regelkonform sind, um bessere Entscheidungen, operative Effizienz und Risikominimierung zu ermöglichen. Typische Herausforderungen sind Silos, unklare Verantwortlichkeiten, Qualitätsschwankungen und der Aufwand für Governance.