Wesentliche Datenmanagementpraktiken: MDM, Sicherheit und beste Strategien

Einführung

Im heutigen digitalen Zeitalter sind Daten zu einem kritischen Vermögenswert für Organisationen in allen Branchen geworden. Effektives Datenmanagement ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass Daten genau, konsistent und bei Bedarf problemlos verfügbar sind. Ohne ein angemessenes Datenmanagement laufen Organisationen Gefahr, auf der Grundlage unvollständiger oder ungenauer Informationen schlechte Entscheidungen zu treffen, was zu verpassten Chancen und potenziellen finanziellen Verlusten führen kann.

Dieser Artikel erklärt die Grundlagen des Datenmanagements, einschließlich MDM, Metadaten und Datenlebenszyklusmanagement. Es werden auch bewährte Praktiken und Strategien für den Erfolg besprochen.

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement umfasst das Sammeln, Speichern, Organisieren, Pflegen und effiziente Verwenden von Daten in einer Organisation. Es beinhaltet die Sicherstellung der Datenqualität, -zugänglichkeit, -sicherheit und Governance während des gesamten Lebenszyklus.

Ein Geschäft kann Management verwenden, um Kundeninformationen aus Online-Bestellungen, Verkäufen im Geschäft und Kundenbindungsprogrammen zu sammeln. Dies hilft ihnen, ihre Kunden besser zu verstehen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Stammdatenmanagement (MDM)

MDM ist wichtig, um eine Hauptdatenquelle genau und konsistent in einer Organisation zu halten. Stammdaten umfassen wichtige Informationen für Geschäftsprozesse, wie Kundendetails, Produktinformationen und Lieferantenakten. MDM gewährleistet, dass diese Daten konsistent, genau und aktuell über alle Systeme und Abteilungen hinweg sind.

Wann braucht man MDM?

Organisationen benötigen typischerweise MDM, wenn sie mehrere Systeme und Datenbanken mit sich überschneidenden oder inkonsistenten Daten haben. Dies kann zu Problemen wie doppelten Einträgen, ungenauen Daten und Schwierigkeiten bei der Erlangung einer umfassenden Perspektive auf wesentliche Entitäten wie Kunden oder Produkte führen. MDM hilft, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem es:

1. Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert
2. Dateninkonsistenzen identifiziert und löst
3. Daten-Governance-Richtlinien aufstellt
4. Eine zentrale Ansicht der Stammdaten bereitstellt

Metadatenmanagement

Metadaten sind Daten, die andere Daten beschreiben und Kontext und Bedeutung liefern. Es umfasst das Erfassen, Speichern und Verwalten dieser beschreibenden Informationen, um bessere Datenentdeckung, Verständnis und Governance zu ermöglichen. Beispiele für Metadaten sind Datenherkunft, Datenwörterbuch und Datenqualitätsmetriken.

Datenlebenszyklusmanagement

Das Datenlebenszyklusmanagement (DLM) ist der Prozess der Verwaltung von Daten von ihrer Erstellung bis zu ihrer endgültigen Archivierung oder Löschung. DLM stellt sicher, dass Daten während ihres gesamten Lebenszyklus ordnungsgemäß verarbeitet werden, von der ersten Erfassung und Speicherung bis hin zur endgültigen Entsorgung. Die Hauptziele von DLM sind:

1. Sicherheit: Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Änderungen oder Löschung.
2. Verfügbarkeit: Sicherstellung, dass Daten für berechtigte Benutzer bei Bedarf zugänglich sind.
3. Längerfristige strukturelle Integrität: Erhaltung der Integrität und Nutzbarkeit der Daten im Laufe der Zeit, auch wenn sich Systeme und Technologien weiterentwickeln.

Bewährte Praktiken und Strategien für das Datenlebenszyklusmanagement

1. Entwickeln Sie einen Daten-Governance-Rahmen, der Richtlinien, Verfahren und Verantwortlichkeiten für die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus definiert.
2. Verwenden Sie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Überwachung, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
3. Sichern Sie regelmäßig Daten und testen Sie Wiederherstellungsprozesse, um die Datenverfügbarkeit im Falle von Systemausfällen oder Katastrophen sicherzustellen.
4. Richtlinien für die Datenspeicherung aufstellen und sicherstellen, dass Daten nur so lange wie nötig aufbewahrt werden. Stellen Sie sicher, dass die Daten allen Gesetzen und Vorschriften entsprechen.
5. Nutzen Sie Automatisierungstools, um Datenmanagementprozesse zu rationalisieren und manuelle Fehler zu reduzieren.

Sicherheitsaspekte des Datenmanagements

Datensicherheit ist ein kritischer Aspekt des Managements, da Organisationen dafür verantwortlich sind, sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff, Änderungen oder Offenlegung zu schützen. Einige wichtige Sicherheitsüberlegungen im Management umfassen:

1. Zugriffskontrolle: Einrichtung strenger Zugriffsregeln für Benutzer, um sicherzustellen, dass nur berechtigte Personen auf wichtige Daten zugreifen können.
2. Verschlüsselung: Verschlüsselung von Daten sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung, um sie vor unbefugtem Zugriff oder Abfangung zu schützen.
3. Überwachung und Prüfung: Regelmäßige Überwachung des Datenzugriffs und -nutzung, um potenzielle Sicherheitsvorfälle oder -verstöße zu erkennen und darauf zu reagieren.
4. Einhaltung: Sicherstellen, dass das Management den Industriestandards wie GDPR, HIPAA oder PCI-DSS folgt.

Beispiel für Datenmanagement in der Praxis

Eine Gesundheitseinrichtung muss Patientendaten in verschiedenen Systemen verwalten. Diese Systeme umfassen elektronische Gesundheitsakten (EHRs), Abrechnungssysteme und Forschungsdatenbanken. Um ein effektives Management sicherzustellen, kann die Organisation:

1. Eine MDM-Lösung für eine konsistente und genaue Quelle der Patientendaten in allen Systemen verwenden.
2. Richtlinien für die Dokumentation zentraler Patienteninformationen einschließlich ihrer Quelle, des Erstellungsdatums und der Genauigkeitsstufe festlegen.
3. Daten-Governance-Richtlinien und -Verfahren für die Verwaltung von Patientendaten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der ersten Erfassung bis zur endgültigen Archivierung oder Löschung, aufstellen.
4. Sicherheitsmaßnahmen wie Zugangskontrollen, Verschlüsselung und Überwachung einsetzen, um Patientendaten vor unbefugtem Zugriff oder Datenverletzungen zu schützen.
5. Tools verwenden, um Daten zu integrieren und den Fluss von Patientendaten zwischen den Systemen zu automatisieren, um Fehler zu reduzieren und den Datenzugang zu verbessern.

Indem die Gesundheitseinrichtung diese Managementpraktiken befolgt, kann sie sicherstellen, dass Patientendaten genau, zuverlässig, sicher und leicht zugänglich sind. Dies wird bei klinischen Entscheidungen, im Forschungsprozess und bei anderen wichtigen Geschäftsvorgängen helfen.

Fazit

Effektives Datenmanagement ist unerlässlich für Organisationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und regulatorische Anforderungen zu erfüllen. Durch das Erlernen der Grundlagen des Managements, einschließlich MDM und Datenlebenszyklusmanagement, können Organisationen die Genauigkeit, Konsistenz und Sicherheit ihrer Datenbestände gewährleisten. Durch die Erstellung und Befolgung bewährter Verfahren in diesen Bereichen können Organisationen die Qualität ihrer Daten sicherstellen.

Organisationen sollten in Betracht ziehen, mit erfahrenen Anbietern wie DataSunrise für die Implementierung von Datenmanagementlösungen zusammenzuarbeiten. DataSunrise bietet außergewöhnliche und flexible Tools für das Management, einschließlich Sicherheit, Prüfvorschriften, Maskierung und Compliance. Unsere Experten können wertvolle Anleitung und Unterstützung während der gesamten Managementreise bieten. Kontaktieren Sie uns für eine Demo, um mehr über die Datenmanagementlösungen von DataSunrise zu erfahren und wie wir Ihrer Organisation helfen können.