Data Management Lösungen

Datenmanagement Lösungen bieten einen umfassenden Ansatz zum Sammeln, Organisieren, Sichern und Nutzen der Datenressourcen eines Unternehmens. Diese Lösungen helfen, Datensilos abzubauen und verbessern auch die Datenqualität. Außerdem erleichtern sie den Zugriff auf Daten im gesamten Unternehmen.

Durch die Zusammenführung von Daten aus verschiedenen Quellen auf einer zentralen Plattform ermöglichen Datenmanagementlösungen Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Moderne Datenmanagementsysteme beinhalten häufig künstliche Intelligenz (KI), um komplexe Datenherausforderungen zu bewältigen.

Die Bedeutung von Datenmanagement

In der modernen Geschäftswelt sind Daten zu einer wichtigen Unternehmensressource geworden. Wenn Unternehmen Daten gut verwalten, können sie nützliche Informationen liefern, die dazu beitragen, das Marketing zu verbessern, Kosten zu senken und Einnahmen zu steigern. Ohne wirksame Datenmanagementpraktiken können Daten jedoch schnell zu einer Belastung statt zu einer Ressource werden.

Inkonsistente und isolierte Daten behindern die Fähigkeit eines Unternehmens, durch Business Intelligence und Analytik aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Schlechte Datenqualität kann zu ungenauen Ergebnissen führen.

Daten nehmen ständig zu. Organisationen können in “Daten-Sümpfe” geraten – riesige Mengen an unorganisierten Daten, die schwer zu verwalten und zu schützen sind. Diese Daten-Sümpfe bergen Risiken für Organisationen, da sie schwer nutzbar, kontrollierbar und sicher sind.

Datenmanagement ist wichtig, um strenge Datenschutzgesetze wie die DSGVO einzuhalten. Es hilft Unternehmen, Vorschriften einzuhalten und sensible Informationen zu schützen.

Wichtige Komponenten von Datenmanagementlösungen

Datenbankmanagementsysteme (DBMS)

Im Kern jeder Datenmanagementlösung steht ein Datenbankmanagementsystem (DBMS). Ein DBMS bietet die Werkzeuge und Schnittstellen, die notwendig sind, um Daten zu erstellen, zu sichern, zu aktualisieren und abzurufen, die in Datenbanken gespeichert sind. Es fungiert als Mittler zwischen der Datenbank selbst und den Anwendungen oder Endbenutzern, die damit interagieren.

Ein gut gestaltetes DBMS gewährleistet Datenkonsistenz, -integrität und -zugänglichkeit. Es besteht typischerweise aus drei Hauptkomponenten:

• Der DBMS-Software selbst, die es Benutzern ermöglicht, die Datenbank zu verwalten
• Der Datenbank-Engine, die für die Verarbeitung von Datenzugriffs, -sperr- und -bearbeitungsanfragen verantwortlich ist
• Dem Datenbankschema, das die logische Struktur und Organisation der Daten definiert

Datenbankmanagementsysteme verfügen über Werkzeuge, die bei Aufgaben wie der Verwaltung von Änderungen, der Sicherung von Daten, der Leistungsverbesserung und der Prüfung helfen. Diese Werkzeuge wurden entwickelt, um es Benutzern zu erleichtern, verschiedene Aspekte des Datenbankmanagements zu handhaben.

Die Verwaltung von Änderungen, die Sicherung von Daten, die Leistungsverbesserung und die Prüfung sind alle wichtige Aufgaben bei der Wartung einer Datenbank. DBMS bieten Werkzeuge, um diese Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten.

Beispiel: Ein Einzelhandelsunternehmen implementiert ein DBMS, um Kundeninformationen, Produktkataloge und Verkaufsdaten zu speichern und zu verwalten. Das DBMS sorgt für Datenkonsistenz über verschiedene Anwendungen hinweg, wie z.B. die E-Commerce-Website des Unternehmens, das Bestandsverwaltungssystem und die Kundenbeziehungsmanagementsoftware (CRM).

Stammdatenmanagement (MDM)

Stammdatenmanagement (MDM) zielt darauf ab, eine einheitliche und verlässliche Sicht auf die wichtigsten Geschäftseinheiten eines Unternehmens zu schaffen. Diese Einheiten umfassen Kunden, Produkte und Lieferanten. Die Disziplin konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass die Daten genau und konsistent im gesamten Unternehmen sind. Durch die Vereinheitlichung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen gewährleistet MDM Datenqualität, Konsistenz und Zuverlässigkeit im gesamten Unternehmen.

MDM-Prozesse setzen Daten Governance-Richtlinien durch, um die Datenqualität zu erhalten und einen nahtlosen Datenaustausch zwischen Systemen zu ermöglichen. Dies ist insbesondere in komplexen IT-Umgebungen mit zahlreichen Anwendungen und Plattformen wichtig.

Beispiel: Ein globales Fertigungsunternehmen übernimmt eine MDM-Lösung, um eine einheitliche Sicht auf seine Lieferantendaten zu schaffen. Das Unternehmen kann seine Beschaffungsprozesse verbessern, indem es Lieferanteninformationen aus verschiedenen ERP-Systemen und Datenbanken sammelt. Dies kann dazu beitragen, Kosten zu senken und Risiken in der Lieferkette zu minimieren.

Datenmodellierung

Datenmodellierung ist der Prozess der Erstellung visueller Darstellungen der Datenstrukturen und -beziehungen eines Unternehmens. Mithilfe von Symbolen und Texten bieten Datenmodelle einen Plan zur Gestaltung von Datenbanken und zur Ausrichtung der Datenressourcen auf die Geschäftsanforderungen.

Gute Datenmodellierung hilft Teams dabei, Datenanforderungen zu verstehen, Probleme frühzeitig zu identifizieren und Daten effizient zu nutzen. Datenmodelle helfen Entwicklern, besseren Code zu schreiben, indem sie einen klaren Überblick über die verwendeten Daten geben.

Beispiel: Ein Gesundheitsdienstleister beschäftigt sich mit der Datenmodellierung zur Gestaltung eines neuen elektronischen Gesundheitssystems (EHR). Das Datenmodell stellt Patientendaten, Krankengeschichte und Behandlungsinformationen visuell dar und hilft Entwicklern, eine robuste und effiziente Datenbankstruktur zu erstellen.

Data Warehouses und Data Lakes

Data Warehouses und Data Lakes sind zwei gängige Arten von Datenspeichern, die in Datenmanagementlösungen verwendet werden. Ein Data Warehouse ist ein zentrales Repository, das Daten aus verschiedenen Systemen für Berichts- und Analysezwecke zusammenführt. Data Warehouses speichern typischerweise strukturierte Daten in einem hierarchischen Format, das für schnelle Abfragen und Business-Intelligence-Anwendungen optimiert ist.

Data Lakes hingegen speichern große Mengen an rohen, unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format, bis sie für Analysen benötigt werden. Sie eignen sich hervorragend zum Speichern und Verarbeiten großer Datenmengen, insbesondere für maschinelle Lernaufgaben.

Beispiel: Eine Bank erstellt ein Data Warehouse, um Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen. Zu diesen Systemen gehören Kreditkartenverarbeitung und Kreditvergabe. Das Data Warehouse ermöglicht der Institution, umfassende Berichte zu erstellen und komplexe Analysen durchzuführen, um Cross-Selling-Möglichkeiten zu identifizieren und Risiken zu verwalten.

Produktinformationsmanagement

PIM-Lösungen helfen Organisationen, alle Produktdaten an einem zentralen Ort zu speichern. Diese Daten können dann einfach über verschiedene Kanäle wie Websites, Apps und Kataloge geteilt werden. PIM-Tools gewährleisten die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Produktinformationen und verbessern das Gesamtkundenerlebnis.

Produktmanager und Marketingteams nutzen PIM-Lösungen, um Produktdaten aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu verbessern. Sie verwenden diese Lösungen auch, um Dateninkonsistenzen zu beheben. Zusätzlich nutzen sie PIM-Lösungen, um aktuelle Produktinformationen mit Vertriebs- und Distributionskanälen zu teilen.

Beispiel: Ein Modehändler implementiert eine PIM-Lösung, um seinen umfangreichen Produktkatalog zu verwalten. Das PIM-System hilft dem Händler, Produktdaten von Lieferanten zu sammeln. Es ermöglicht ihnen auch, Marketinginhalte einzubeziehen. Händler können dann genaue Produktinformationen auf ihrer Website, ihrer App und in In-Store-Displays teilen.

Die Wahl der richtigen Datenmanagementlösung

Bei der Auswahl einer Datenmanagementlösung sollten Organisationen mehrere wichtige Faktoren berücksichtigen:

Fähigkeiten zur Datenbereinigung: Suchen Sie nach Lösungen, die robuste Funktionen zur Datenprofilierung, -bereinigung und -qualitätsverwaltung bieten, um die Genauigkeit und Konsistenz der Daten zu gewährleisten.

Datenintegration: Wählen Sie eine Lösung, die Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten wie Datenbanken, Dateien und älteren Systemen leicht kombinieren kann.

Benutzerfreundliche Oberfläche: Wählen Sie eine Lösung mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich ist und einen effizienten Datenzugriff und -verwaltung ermöglicht.

Skalierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass die Lösung in der Lage ist, den wachsenden Datenanforderungen Ihres Unternehmens gerecht zu werden und sich an sich ändernde Geschäftsanforderungen anzupassen.

Kosten: Berücksichtigen Sie die Gesamtkosten, einschließlich Lizenzgebühren, Implementierungskosten und laufender Wartungskosten.

Reales Beispiel einer Datenmanagementlösung

Schauen wir uns eine Programmierimplementierung des Stammdatenmanagements an.

Zuerst nehmen wir Daten aus verschiedenen Quellen, zum Beispiel CRM-Daten, E-Commerce-Daten und Support-System-Daten und teilen sie in DataFrames auf.

import pandas as pd
crm_data = {
'customer_id': [1, 2, 3],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Alice Johnson'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'phone': ['123-456-7890', '234-567-8901', '345-678-9012']
}
df_crm = pd.DataFrame(crm_data)
ecommerce_data = {
'customer_id': [1, 2, 4],
'name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'Bob Brown'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'address': ['123 Elm St', '456 Oak St', '789 Pine St']
}
df_ecommerce = pd.DataFrame(ecommerce_data)
support_data = {
'customer_id': [2, 3, 5],
'name': ['Jane Smith', 'Alice Johnson', 'Charlie Davis'],
'email': ['[email protected]', '[email protected]', '[email protected]'],
'issue_count': [5, 2, 1]
}
df_support = pd.DataFrame(support_data)

Als nächstes führen wir sie in einem einzigen DataFrame zusammen, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu erstellen.

merged_df = pd.merge(df_crm, df_ecommerce, on='customer_id', how='outer', suffixes=('_crm', '_ecom'))
merged_df = pd.merge(merged_df, df_support, on='customer_id', how='outer')

Als nächstes müssen wir den zusammengeführten DataFrame bearbeiten, um die Daten konsistent zu machen:

merged_df.fillna('N/A', inplace=True)
merged_df['email'] = merged_df['email_crm'].combine_first(merged_df['email_ecom']).combine_first(merged_df['email'])
merged_df.drop(columns=['email_crm', 'email_ecom'], inplace=True)

Schließlich erzwingen wir eine Richtlinie auf den resultierenden DataFrame. Beispielsweise eine Richtlinie für E-Mails, dass sie durch das ‘@’-Symbol gültig sein und klein geschrieben sein müssen:

merged_df['email'] = merged_df['email'].str.lower()
valid_email_mask = merged_df['email'].str.contains('@')
merged_df = merged_df[valid_email_mask]

Dies ist ein einfaches Beispiel für die Implementierung des Stammdatenmanagements in einem Projekt.

Fazit

Datenmanagementlösungen sind für Organisationen unerlässlich, die das Potenzial ihrer Datenressourcen nutzen möchten. Unternehmen können die Datenqualität und Effizienz verbessern, indem sie die richtigen Datenmanagement-Tools und Praktiken verwenden.