Herausforderungen beim Datenmanagement (und Tipps zu deren Bewältigung) • BUOM

8. April 2022

Datenmanagement wird für Unternehmen und Organisationen zu einer immer komplexeren Aufgabe. Das Datenmanagement spielt eine entscheidende Rolle bei Geschäftsentscheidungen, Aufgabenmanagement, Kundensupport und vielen anderen Funktionen. Das Erlernen des Datenmanagements und seiner Herausforderungen kann ein wesentlicher Bestandteil bei der Erstellung eines Datenmanagementsystems sein, das für ein Unternehmen oder eine Organisation am besten geeignet ist. In diesem Artikel besprechen wir die Herausforderungen des Datenmanagements und Lösungen zur Bewältigung dieser Herausforderungen.

Was ist Datenmanagement?

Unter Data Governance versteht man eine Reihe von Praktiken und Richtlinien, die den Wert von Daten und Informationen kontrollieren, schützen und steigern. Unternehmen und Organisationen nutzen Datenmanagement, um Daten zu Analyse- oder Referenzzwecken zu sammeln, zu speichern, zu organisieren, zu aktualisieren, zu schützen und zu verwenden. Datenverwaltungsprogramme zielen darauf ab, diese Aufgaben kostengünstig zu erfüllen und die Sicherheit der von ihnen verwalteten Daten zu gewährleisten.

Mit fortschreitender Technologie generieren und verbrauchen Organisationen und Unternehmen Daten in einem beispiellosen Tempo, was Datenverwaltungsprozesse erforderlich macht, um große Datenmengen in nutzbare Informationen umzuwandeln. Erfolgreiche Datenmanagementsysteme stellen sicher, dass die Daten zuverlässig, aktuell, für diejenigen, die sie nutzen, zugänglich und vor Angriffen und Lecks geschützt sind.

Herausforderungen beim Datenmanagement

Hier sind einige häufige Probleme, mit denen Datenmanagement-Experten konfrontiert sind, und einige Tipps zur Überwindung, Abschwächung oder Vorbeugung dieser Probleme:

Synchronisierung von Informationen

Zu dieser Aufgabe gehört die Fähigkeit, die Konsistenz von Informationen systemübergreifend aufrechtzuerhalten, während Informationen in verschiedene Systeme fließen. Dieses Problem betrifft insbesondere Unternehmen, die veraltete Mainframe-Systeme verwenden, auf denen oft veraltete, maßgeschneiderte Anwendungen laufen, die den Anforderungen des modernen Datenmanagements nur selten gerecht werden und Daten in veralteten Formaten ausgeben, die eine Konvertierung oder Entschlüsselung erfordern. Die ständige Aktualisierung von Daten über alle Systeme hinweg erfordert eine Echtzeitkommunikation zwischen diesen Systemen, was bei älteren oder langsameren Systemen schwierig sein kann.

Eine Lösung für dieses Problem ist Echtzeit-Datenstreaming. Die Aktualisierung von Speicher und Betrieb in Cloud-Systemen kann hilfreich sein, da Daten in der Cloud gleichzeitig aktualisiert werden können. Unternehmen, die Legacy-Systeme verwenden, können auch Mobil- und Webanwendungen erstellen, die Kunden oder Mitarbeitern einen konsistenten Zugriff auf Daten ermöglichen.

Datenoptionen

Innerhalb derselben Organisation kann es zu Verwirrung kommen, wenn Unterschiede in der Datenmodellierung oder Dateneingabe auftreten. Verschiedene Datenorganisationsprogramme verwenden häufig unterschiedliche Methoden zum Anzeigen und Klassifizieren von Daten. Beispielsweise führt ein Unternehmen, das an andere Unternehmen verkauft, Konten mit Informationen über Kunden, Interessenten und Lieferanten sowie ein Inventarsystem für seinen Bestand. Verschiedene Verwaltungsprogramme sortieren Konten unterschiedlich, was bei der Zusammenarbeit mit anderen Unternehmen zu Überschneidungen oder Informationsverlusten führt, und verschiedene Inventarsysteme verwenden unterschiedliche Metriken zum Sortieren des Inventars. Neben der unterschiedlichen Sortierung der Daten kann die Eingabe unterschiedlicher Kontonamen auch dazu führen, dass separate Konten erstellt werden.

Dieses systemische Problem erfordert eine systemische Lösung. Unternehmen können Analysesoftware verwenden, um vorhandene Daten zu durchsuchen, doppelte oder falsch formatierte Daten zu finden, ungenaue Daten zu korrigieren und doppelte Daten zu konsolidieren. Die Optimierung der Art und Weise, wie Sie Ihre Daten eingeben und organisieren, kann dazu beitragen, Konsistenz und Genauigkeit sicherzustellen, selbst wenn neue Daten eintreffen. Unternehmen können auch mit bestehenden Mitarbeitern zusammenarbeiten, um ihre Datenanalyse- und Organisationsfähigkeiten aufzufrischen oder eine neue Rolle für die Wartung von Analysesystemen zu schaffen.

Falschen Daten

Wenn man sich auf fehlerhafte, veraltete oder einfach falsche Daten verlässt, werden die Probleme eines Unternehmens oft noch verschärft. Wie viele Geschäftssysteme können Datenbanken veraltet, ineffektiv oder schlecht verwaltet werden, wenn sie nicht regelmäßig gewartet werden. Viele Unternehmen verlassen sich zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungen, und wenn diese Entscheidungen auf der Grundlage fehlerhafter Daten getroffen werden, kann dies negative geschäftliche Folgen haben.

Dies kann ein relativ einfach zu lösendes Problem sein. Regelmäßige Datenbank-Zustandsprüfungen und häufige Aktualisierungen können die Datengenauigkeit, -qualität und -konsistenz verbessern und die Datenbankleistung optimieren. Die Aktualisierung aller Datenbanken, unabhängig davon, ob sie häufig oder selten verwendet werden, kann die Datenverfolgung vereinfachen und die Zuverlässigkeit datengesteuerter Geschäftsentscheidungen verbessern.

Verwaltung und Lagerung

Ein weiteres Datenmanagement-Repository befasst sich mit der Datenverwaltung und -speicherung. Unter Data Governance versteht man die Verwaltung der Verfügbarkeit, Nutzbarkeit, Integrität und Sicherheit von Daten auf der Grundlage von Standards und Richtlinien, die die Nutzung von Daten steuern. Eine ineffektive Datenspeicherung und -verwaltung kann zu einer Reihe von Problemen führen, darunter Daten, die nicht den geltenden Vorschriften oder Standards entsprechen, unklare Datendefinitionen und mangelnde Klarheit darüber, wer für die Daten verantwortlich ist. Dies kann aufgrund einer schlechten Datenverwaltung zu Verwirrung oder schwerwiegenderen Folgen führen.

Um dieses Problem zu lösen, müssen Sie ein zuverlässiges Datenverwaltungsprogramm finden und verwenden und den Prozess der Dateneingabe und -speicherung standardisieren. Die Standardisierung dieser Prozesse und die aktive Überwachung ihres Managements tragen zur Klärung von Datendefinitionen, Rollen und Verantwortlichkeiten bei. Es bietet außerdem Transparenz über das Speicher- und Verwaltungssystem, einschließlich der Person, die Daten im System ändert.

Datensicherheit

Da sich sowohl Datensysteme als auch Hacking-Techniken weiterentwickeln, bleibt die Datensicherheit ein anhaltendes Problem. Daten gelangen häufig aus verschiedenen externen Quellen in Unternehmen, und nicht alle dieser Quellen können die Sicherheit oder die Einhaltung von Standards und Vorschriften gewährleisten. Manchmal kommt es auch aufgrund von Angriffen oder Betrugsversuchen zu fehlerhaften Datenabrufen. Datenverwaltungssysteme erfordern kontinuierlich Sicherheitsüberprüfungen und Aktualisierungen, um ihre Integrität aufrechtzuerhalten.

Durch die Arbeit an der Lösung dieses Problems können Unternehmen ihre Prioritäten bewerten und die Datensicherheit an die erste Stelle setzen. Unternehmen können Best Practices für die Sicherheit recherchieren und implementieren, die am besten zu ihren Datensystemen passen, und sicherstellen, dass das Personal für Datenverwaltung und -schutz weiß, wie Fehler behoben oder Systemverletzungen verhindert werden können. Organisationen können auch mit Verschlüsselungsprogrammen arbeiten, um Daten zu schützen und sichere Speichermethoden zu verwenden. Es gibt Authentifizierungsdienste, um sicherzustellen, dass die richtigen Personen oder Programme Zugriff auf Daten haben.

Kompetenzmangel

Da die Erstellung und Nutzung von Daten zunimmt, steigt auch der Bedarf an Personen mit Datenmanagementfähigkeiten. Leider sind viele Unternehmen mit einem Mangel an Mitarbeitern konfrontiert, die Daten dieser Größenordnung verwalten können. Hochqualifizierte Fachkräfte sind schwer zu finden und die Ausbildung neuer Mitarbeiter kann teuer sein.

Diese Lösung erfordert verschiedene technische Fähigkeiten. Unternehmen können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) zur Datenverwaltung nutzen. Je intelligenter die Technologie wird, desto mehr Fähigkeiten werden entwickelt, um komplexe Probleme zu lösen. Viele Unternehmen greifen auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zurück, um die Speicherung, Organisation, Regulierung, Aktualisierung und Nutzung von Daten zu verwalten. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Mitarbeiter und Technologie voll auszuschöpfen und Lösungen für ihre Probleme zu finden.