Daten sind unverzichtbar. Aber nur mit systematischem Datenmanagement entfaltet sich ihr Wert. Auch Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, nicht nur mit Daten umzugehen, sondern diese aktiv für ihre Geschäftsprozesse und ihren Erfolg zu nutzen. Dabei sind viele Aspekte zu beachten – von der Sicherheit der Daten über ihre Speicherung und Verarbeitung bis hin zur Analyse, ihrer Herkunft und ihrem konkreten Nutzen. All das fällt unter den Begriff Datenmanagement. Im folgenden Artikel erklären wir Ihnen die Bedeutung dieses Konzepts, stellen zentrale Begriffe vor und zeigen die wichtigsten Aufgaben des Datenmanagements auf.
Wichtige Fakten
- Datenmanagement umfasst gesamthaft die Erfassung, Speicherung, Integration und Nutzung von Unternehmensdaten
- Dem SHRM‑Toolkit zur HR‑Auditierung zufolge verbessert eine strukturierte Analyse die Compliance‑Bewertung um über 25%
- Rund 57 % der Organisationen fehlen geeignete Data‑Management‑Prozesse für die KI‑Reife
- Automatisierung wird voraussichtlich 60 % der Datenmanagement‑Tätigkeiten übernehmen
Was ist Datenmanagement?
Definition
Daten spielen eine zunehmend zentrale Rolle in der heutigen Welt. Das bedeutet auch, dass sie für Unternehmen und ihre Geschäftstätigkeit eine immer wichtigere Rolle einnehmen. Beim Datenmanagement geht es darum, diese Daten effizient zu organisieren, zu verwalten, den Zugriff auf sie optimal zu gestalten und diese Daten schließlich auszuwerten.
Ziel dieser Maßnahmen ist es, die Produktivität, Effektivität, Leistung und den Erfolg von Unternehmen zu steigern.
Bedeutung der Daten im Zuge der Digitalisierung
Betriebe jeder Branche können heute nicht mehr ignorieren, dass sie mit Daten zu tun haben. Sie müssen sich in der einen oder anderen Weise damit auseinandersetzen. Gesetzliche Rahmenbedingungen wie die DSGVO machen es zudem notwendig, den verantwortungsvollen Umgang mit Daten sicherzustellen, insbesondere auch im Hinblick auf die Daten der eigenen Mitarbeitenden.
Daten, mit denen Unternehmen im Zuge der Digitalisierung konfrontiert sind, umfassen jedoch weit mehr als nur Mitarbeiterdaten. Auch Produktionskennzahlen, Kundendaten, Vertrags- und Kommunikationsdaten sowie Markt- und Wettbewerbsinformationen gehören dazu. Ein strukturiertes Datenmanagement ist somit die Grundlage effizienter, sicherer und zukunftsfähiger Unternehmensprozesse.
Warum ist ein effektives Datenmanagement wichtig?
Ein gut organisiertes Datenmanagement steigert die Verfügbarkeit, Integrität und Nutzungsmöglichkeiten von Daten im Unternehmen.
Daten sind also nicht automatisch wertvoll oder nützlich. Sie werden es erst durch ein effizientes Datenmanagement.
Dafür müssen sie:
- richtig erhoben,
- gut aufbereitet,
- klar strukturiert
- und an einem zugänglichen und verständlichen Ort gespeichert werden.
Und das alles funktioniert nur, wenn der Zugang sicher, kontrolliert und gesetzeskonform erfolgt. Besonders wichtig ist dies im Hinblick auf Datenschutzvorgaben wie die DSGVO.
Was sind die Aufgaben des Datenmanagements?
Der Prozess des Datenmanagements beinhaltet eine Reihe verschiedener Aufgaben. Dazu gehören:
- Erhebung, Erfassung und Validierung von Daten
Daten müssen systematisch gesammelt, korrekt erfasst und auf ihre Richtigkeit geprüft werden. - Strukturierung und Klassifizierung von Daten
Daten werden sinnvoll organisiert und nach bestimmten Kriterien eingeordnet, um ihre Nutzung zu erleichtern. - Speicherung der Daten
Die Daten werden sicher gespeichert. Meist erfolgt dies in Datenbanken, Cloud-Systemen oder Data Warehouses. - Verwaltung und Pflege der Daten
Bestehende Daten müssen regelmäßig aktualisiert, bereinigt und konsistent gehalten werden. - Gewährleistung von Datenschutz und Datensicherheit (Data Stewardship)
Es müssen technische und organisatorische Maßnahmen etabliert werden, um die Daten vor Verlust, Missbrauch oder unbefugtem Zugriff zu schützen.
Was sind die drei Hauptprozesse des Datenmanagements?
Für Unternehmen ist es besonders wichtig, auf folgende zentrale Pfeiler im Umgang mit Daten zu achten:
1. Organisation:
Dies betrifft vor allem die Datenstrategie. Jedes Unternehmen sollte eine eigene Strategie entwickeln, die klärt:
– Zu welchem Zweck werden Daten erfasst und gespeichert?
– Wer arbeitet mit den Daten, wer hat Zugriff – und wer nicht?
– Welche Kompetenzen und Fähigkeiten haben diese Personen?
– Welche Technologien und Methoden kommen bei der Datenerfassung und -verarbeitung zum Einsatz?
– Wie wird die Datensicherheit gewährleistet?
2. Inhalt:
Hierzu zählen die Erfassung, Pflege und regelmäßige Aktualisierung der Daten. Unternehmen sollten darauf achten, dass Daten sortiert, bei Bedarf gelöscht und bestimmte Informationen archiviert werden, etwa aus rechtlichen oder geschäftlichen Gründen.
3. Technologie:
Bei der Arbeit mit Daten geht es nicht darum, möglichst viele Tools zu nutzen. Entscheidend ist, die vorhandenen Werkzeuge effizient und sicher einzusetzen. Mitarbeitende müssen den kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit diesen Technologien beherrschen.
Welche Konzepte prägen professionelles Datenmanagement?
Datenverantwortliche beschäftigen sich im Rahmen des Datenmanagements mit verschiedenen Aufgabenbereichen. Dabei haben sich einige zentrale Fachbegriffe etabliert:
Datenarchitektur:
Die Datenarchitektur beschreibt, wie die Datenstruktur in einem Unternehmen aufgebaut ist. Sie zeigt auf, wie Daten von ihren Quellen (z. B. Transaktionssysteme oder CRM-Plattformen) zu ihren Speicherorten (z. B. Data Lake oder Enterprise Data Warehouse, EDW) gelangen, wie sie dort transformiert und verarbeitet werden (z. B. über Datenpipelines) und schließlich, wie sie über Zugriffswerkzeuge wie Schnittstellen oder BI-Tools von Nutzenden abgerufen und genutzt werden können.
Beispiele:
- Data Fabric ist ein Architekturansatz, der eine einheitliche und intelligente Datenverwaltung über verschiedene Plattformen und Umgebungen hinweg ermöglicht. Ziel ist es, Datenquellen zu verknüpfen, unabhängig davon, wo sie gespeichert sind – lokal, in der Cloud oder hybrid. So wird eine zusammenhängende Datenverfügbarkeit geschaffen.
- Data Mesh verfolgt hingegen einen dezentralen Ansatz. Hier liegt die Verantwortung für Datenprodukte bei den jeweiligen Fachabteilungen („Domänen“), die ihre Daten wie Produkte behandeln und selbst für deren Qualität, Verfügbarkeit und Nutzbarkeit verantwortlich sind.
Datenstrategie / Datenmanagementstrategie:
Eine klare Datenstrategie ist für Unternehmen essenziell. Sie legt fest, wie mit Daten umgegangen wird – von der Erhebung über die Verarbeitung bis hin zur Nutzung – und wie dies im Einklang mit den Unternehmenszielen und -werten geschieht.
Beispiel: Ein Drogeriemarkt könnte durch die systematische Erfassung und Auswertung demografischer Kundendaten in Verbindung mit deren Kaufverhalten gezielte Marketingmaßnahmen entwickeln und seine Sortimentsplanung optimieren.
Studien belegen: Unternehmen mit klarer Datenstrategie steigern ihre Effizienz um durchschnittlich 30 % gegenüber solchen ohne Plan.
Data-Governance:
Hier geht es um die Definition und Durchsetzung von Regeln und Verfahren, die sicherstellen, dass Daten korrekt, sicher, gesetzeskonform und in hoher Qualität verarbeitet werden. Dazu gehören etwa Zugriffsrechte, Verantwortlichkeiten, Datenschutzrichtlinien und Qualitätsstandards.
Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM):
MDM bezeichnet die zentrale Verwaltung von sogenannten Stammdaten – also den Kerndaten eines Unternehmens wie Kunden-, Lieferanten-, Produkt- oder Mitarbeitendendaten. Diese Daten müssen stets aktuell, eindeutig und konsistent sein, da viele Geschäftsprozesse auf ihnen basieren.
Data as a Product (Daten als Produkt):
Dieses Konzept bedeutet, dass Daten nicht nur als Nebenprodukt von Prozessen verstanden werden, sondern gezielt als wertschöpfende Produkte bereitgestellt werden – mit definiertem Nutzen, Qualitätssicherung und „Kundenorientierung“, z. B. für andere Abteilungen im Unternehmen.
Dazu passend zeigte eine Studie von Omikron kürzlich, dass die Mehrheit der befragten Unternehmen, nämlich etwa 95 Prozent, der Meinung ist, dass Kundendatenstrategien eine entscheidende Bedeutung für den Unternehmenserfolg haben.
Welche Methoden unterstützen ein effizientes Datenmanagement?
In diesem Kontext sind verschiedene Methoden relevant, die das Datenmanagement bei der Verarbeitung und Nutzung von Daten unterstützen. Dazu gehören unter anderem:
- Big Data Analytics:
Methoden und Werkzeuge zur Analyse von großen und komplexen Datenmengen, um Muster, Trends oder Zusammenhänge zu erkennen. Viele Unternehmen unterschätzen den Wert dieser Daten. Der Einsatz spezialisierter Drittanbieterdienste für Big Data (Big Data Management) kann in diesem Zusammenhang sehr empfehlenswert sein. - Data Warehousing:
Eine Methode, bei der Daten aus verschiedenen Quellen zentral zusammengeführt, gespeichert und für Analysen bereitgestellt werden. Unternehmen sollten dabei besonders darauf achten, dass alle betrieblichen Daten zentral gebündelt werden. Es ist wichtig, dass nicht isoliert in einzelnen Abteilungen wie Marketing oder Vertrieb mit unterschiedlichen Datensätzen gearbeitet wird. - Datenermittlung:
Der gezielte Prozess der Identifikation, Sammlung und Aufbereitung relevanter Datenquellen. Dieser Schritt sollte nicht unterschätzt werden. Die Umwandlung von unstrukturierten in strukturierte Daten ist aufwendig. Hierfür sind die richtigen Werkzeuge, qualifiziertes Personal und ausreichend Zeit einzuplanen. - Datenqualitätsmanagement:
Maßnahmen zur Sicherstellung, dass Daten korrekt, aktuell, vollständig und konsistent sind. Nur qualitativ hochwertige Daten können verlässlich genutzt werden. - Datenarchivierung:
Die langfristige, sichere Speicherung von Daten, die nicht mehr regelmäßig benötigt, aber aus rechtlichen oder geschäftshistorischen Gründen aufbewahrt werden müssen.
Ein strukturierter Aufbau über einheitliche Plattformen (Data Fabric) und KI‑gestützte Automatisierung (Augmented Data Management) ermöglichen eine effizientere Datenarbeit und sind ein etablierter Trend für 2026.
All diese Daten und Methoden werden üblicherweise in einem zentralen Datenmanagementsystem gebündelt, wie zum Beispiel einem Enterprise Data Warehouse (EDW), einer Data Lake-Plattform oder einer Cloud-basierten Datenlösung.
Speziell für den HR-Bereich gibt es HR-Softwarelösungen. Dabei handelt es sich nicht um universelle Datenlösungen im Sinne eines Data Warehouse, sondern um cloudbasierte HR-Software, mit der Personaldaten verwaltet und HR-Prozesse automatisiert werden können.
💡 Factorial ist DSGVO-, UK-GDPR-, LGPD-, CCPA- und LFPDPPP-konform. Die Plattform basiert auf einer Cloud-Infrastruktur mit umfassender Sicherheitsüberwachung und ist unter anderem ISO/IEC 27001:2026- sowie SOC2 Typ I & II-zertifiziert. Zahlreiche weitere Sicherheitsfunktionen sorgen dafür, dass Ihre Daten jederzeit geschützt sind.
Eine HR‑Software wie Factorial unterstützt dabei durch eine integrierte Zugriffsrechteverwaltung und Verschlüsselung, um einen sicheren, DSGVO‑konformen Zugriff zu gewährleisten.
FAQ
Was macht ein Datenmanagement?
Datenmanagement ist der Prozess zur Erfassung, Speicherung, Verwaltung und Nutzung von Daten. Ziel ist es, durch gut organisierte und sichere Daten die Produktivität, Effizienz und strategische Entscheidungsfindung eines Unternehmens zu verbessern und den Erfolg zu steigern.
Was macht man als Datenmanager?
Ein Datenmanager ist für die Entwicklung und Umsetzung der Datenstrategie eines Unternehmens verantwortlich. Zu seinen Aufgaben gehören die Organisation der Datenerfassung, -speicherung und -sicherheit sowie die Gewährleistung der Datenqualität, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu ermöglichen.
Welche 4 Arten von Daten gibt es?
Unternehmen arbeiten mit vielfältigen Daten. Vier zentrale Arten sind Mitarbeiterdaten für die Personalverwaltung, Kundendaten für Marketing und Vertrieb, Produktionskennzahlen zur Effizienzmessung sowie Vertragsdaten zur Verwaltung von Geschäftsbeziehungen. Ein sicheres Management dieser Daten ist entscheidend.
