Eine umfassende Datenverwaltungsstrategie besteht aus mehreren wichtigen Komponenten, die jeweils auf spezifische Anforderungen im Lebenszyklus von Daten ausgerichtet sind.

Diese Komponenten stellen sicher, dass die Strategie ganzheitlich und effektiv ist und sich an veränderte Geschäftsanforderungen anpassen lässt.

1. Datenverwaltung: Dies ist der Rahmen, der Richtlinien, Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datennutzung definiert. Eine starke Governance gewährleistet Datenintegrität, Verantwortlichkeit und die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR und CCPA.

2. Datenqualitätsmanagement: Es muss sichergestellt werden, dass die Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind. Diese Komponente umfasst kontinuierliche Prozesse zur Bereinigung und Validierung von Daten sowie zur Beseitigung von Duplikaten, Fehlern und Unstimmigkeiten.

3. Datenintegration: Bei diesem Prozess werden Daten aus verschiedenen Quellen konsolidiert, um einen nahtlosen Zugriff und eine optimale Nutzung zu gewährleisten. Mit Hilfe von Integrationstools können Unternehmen Daten aus unterschiedlichen Systemen zusammenführen, um sie leichter analysieren und bearbeiten zu können.

4. Datensicherheit und Datenschutz: Ein Eckpfeiler einer soliden Strategie ist es, Daten vor Verletzungen zu schützen und sicherzustellen, dass sie in Übereinstimmung mit den gesetzlichen Normen behandelt werden. Dazu gehören Verschlüsselung, sichere Zugangskontrollen und regelmäßige Audits zur Einhaltung der Vorschriften.

5. Lösungen zur Datenspeicherung: Eine sichere Datenspeicherung, z. B. über Cloud-Dienste oder lokale Systeme, gewährleistet, dass die Daten zugänglich und skalierbar sind. Diese Lösungen müssen den Anforderungen des Unternehmens in Bezug auf Geschwindigkeit, Kapazität und Zuverlässigkeit gerecht werden.

6. Datenanalyse und Berichterstattung: Die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse ist für die meisten Unternehmen das Ziel. Dazu gehört der Einsatz von Tools zur Analyse von Trends, zur Erstellung von Analyseberichten und zur Visualisierung von Schlüsselmetriken, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

7. Strategie zur Stammdatenverwaltung (MDM): Durch die Zentralisierung wichtiger Datensätze wie Kunden- oder Produktinformationen wird die Konsistenz über Abteilungen und Systeme hinweg sichergestellt, wodurch Fehler und Doppelarbeit vermieden werden. Eine solide Strategie für das Stammdatenmanagement stärkt diese Zentralisierung und schafft eine einzige Quelle der Wahrheit, die die betriebliche Effizienz steigert.

8. Datenarchivierung und Lebenszyklusmanagement: Durch die Festlegung klarer Protokolle für die Aufbewahrung, Archivierung und Entsorgung von Daten wird sichergestellt, dass veraltete oder irrelevante Daten nicht die aktiven Systeme belasten.

9. Schulung und kulturelle Akzeptanz: Eine erfolgreiche Strategie setzt voraus, dass die Mitarbeiter die Datenverwaltungsprozesse verstehen und sich aktiv an ihnen beteiligen. Dazu gehören regelmäßige Schulungen zum Datenmanagement und zum Datenschutz mit dem Ziel, eine positive datengesteuerte Kultur innerhalb des Unternehmens zu fördern.

Durch die Kombination dieser Komponenten schaffen Unternehmen einen robusten Rahmen, der ihre Marketingstrategie und Geschäftsziele unterstützt und gleichzeitig die Flexibilität bietet, sich an neue Herausforderungen und Möglichkeiten anzupassen.

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Wenn Sie keine Zeit haben, sich die Daten-Masterclass anzusehen, haben wir die Schlüsselelemente von Aleksejs Plotnikovs' Datenmanagement-Strategie unten zusammengefasst:

• Ausrichtung der Datenstrategien an den Unternehmenszielen: Er betont, wie wichtig es ist, mit klar definierten Zielen zu beginnen und die Datenlandschaft zu verstehen, um sicherzustellen, dass die Strategien die Prioritäten des Unternehmens unterstützen.

• Zentralisierung vs. Dezentralisierung: Plotnikovs erläutert die Notwendigkeit, ein Gleichgewicht zwischen zentralisierten Systemen für Konsistenz und Sicherheit und dezentralisierten Ansätzen zu finden, die es den Teams ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen unabhängig zu treffen.

• Die Rolle der Führung: Eine effektive Führung, so Plotnikovs, ist entscheidend für die Förderung einer Kultur, in der die Zugänglichkeit von Daten und die proaktive Problemlösung im Vordergrund stehen, während gleichzeitig ein starker Governance-Rahmen aufrechterhalten wird.

• Anpassung an den Wandel: Er unterstreicht die Notwendigkeit einer ständigen Neubewertung von Datenstrategien, um mit neuen Technologien, sich entwickelnden Vorschriften und sich ändernden Geschäftsanforderungen Schritt zu halten.

• Teams befähigen: Zu einer erfolgreichen Strategie gehört es, Teams mit den Werkzeugen, dem Wissen und der Autonomie auszustatten, die sie benötigen, um effektiv mit Daten umzugehen und gleichzeitig eine klare Kontrolle zu gewährleisten.

• Datenmanagement als dynamisch behandeln: Plotnikovs rät Unternehmen, das Datenmanagement nicht als einmalige Initiative, sondern als fortlaufenden Prozess zu betrachten, der eine kontinuierliche Verbesserung und die Ausrichtung an übergeordneten Zielen gewährleistet.

Für diejenigen, die neu im Bereich der Datenmanagement-Strategie sind, bieten diese Erkenntnisse eine solide Grundlage.

Plotnikovs' Betonung von Anpassungsfähigkeit, Führung und Zielausrichtung bietet einen Fahrplan für die Ausarbeitung von Strategien, die sowohl unmittelbaren als auch langfristigen Nutzen bringen.

"Jeder, der schon einmal an etwas wirklich Transformativem mitgewirkt hat, weiß, dass es dabei um Menschen geht: inspirierte Führung, Vertrauenssprünge, harte Verhandlungen, harte Arbeit, um die wichtigsten Bedürfnisse der wichtigsten Kunden zu verstehen, aufsteigende Siege, vernichtende Niederlagen und so weiter und so fort. Diejenigen, die sich ernsthaft mit Daten beschäftigen, wissen, dass es höchste Zeit für einen echten Wandel ist. Deshalb ist das Buch von Alex so wichtig. Es beschreibt all diese Aspekte aus der Sicht des Autors, der über ein Jahrzehnt bei Microsoft gearbeitet hat. Es ist ein Muss für jeden, der eine echte Führungsrolle anstrebt!"

- Tom Redman, Präsident, Data Quality Solutions

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Eine solide Datenverwaltungsstrategie gewährleistet, dass die Daten eines Unternehmens organisiert, sicher und zugänglich sind. Zwei wichtige Säulen - Testdatenmanagement und Stammdatenmanagement - sind dabei von grundlegender Bedeutung.

Da diese im Abschnitt über die Komponenten detailliert beschrieben werden, konzentriert sich dieser Abschnitt auf ihre Anwendung in realen Kontexten.

Testdatenmanagement in der Praxis

Testdatenmanagement (TDM) stellt sicher, dass die Tester realistische, aber nicht sensible Daten für Softwaretests verwenden.

Eine solide Strategie für das Testdatenmanagement schützt die Kundendaten und stellt gleichzeitig sicher, dass die Produkte unter realistischen Bedingungen getestet werden. So könnte beispielsweise eine Bankanwendung anonymisierte Transaktionsdatensätze verwenden, um die Systemfunktionalität zu testen, ohne sensible Kundendaten preiszugeben.

Vereinfachtes Stammdatenmanagement

Master Data Management (MDM) vereinheitlicht abteilungsübergreifend wichtige Datensätze wie Kunden- oder Produktdaten.

Diese Zentralisierung beseitigt Inkonsistenzen und stellt sicher, dass alle Teams mit denselben, genauen Informationen arbeiten. Stellen Sie sich ein eCommerce-Unternehmen vor, das auf seinen Produktseiten und in seinen Marketingausgaben inkonsistente Preisdaten hat - MDM löst solche Konflikte, rationalisiert den Betrieb und verbessert die Glaubwürdigkeit der Website.

Eine Datenverwaltungsstrategie auf Unternehmensebene erfordert einen umfassenderen Ansatz, da diese Unternehmen oft große Datenmengen über mehrere Abteilungen hinweg verwalten.

Hier sind die wichtigsten Schwerpunkte für ein Unternehmen:

• Zentralisierte Datenspeicher: Unternehmen nutzen häufig zentralisierte Systeme wie Data Warehouses oder Data Lakes, um Daten effizient zu speichern und zu verwalten. Diese Systeme verhindern Silos, in denen Abteilungen Daten getrennt halten, was die Zusammenarbeit behindert.

• Unternehmensanalytik: Unternehmen sind bei ihren Analyseanforderungen mit einer besonderen Komplexität konfrontiert, die hochentwickelte Tools erfordert, die in der Lage sind, große Datenmengen mit unterschiedlichen Strukturen zu verarbeiten. Diese Tools müssen komplizierte Datenbeziehungen verarbeiten, differenzierte Erkenntnisse liefern und strategische Entscheidungen unterstützen, die auf die Herausforderungen von Unternehmen zugeschnitten sind.

• Automatisierung: Die manuelle Verwaltung von Daten in diesem Umfang ist nahezu unmöglich. Automatisierte Tools helfen dabei, Daten schneller und mit weniger Fehlern zu bereinigen, zu organisieren und zu analysieren.

• Skalierbarkeit: Mit dem Wachstum eines Unternehmens wächst auch sein Datenbedarf. Unternehmensstrategien müssen die Skalierbarkeit berücksichtigen, um sicherzustellen, dass die Systeme wachsende Datenmengen ohne Leistungsprobleme verarbeiten können.

Wenn diese Bereiche berücksichtigt werden, können Unternehmen die Macht ihrer Daten als Wettbewerbsvorteil nutzen und so Wachstum und Innovation fördern.

Die wichtigsten Vorteile sind:

• Einhaltung des Datenschutzes: TWIPLAs cookieless Tracking und die Einhaltung von GDPR und CCPA machen die Einhaltung mühelos.

• All-in-One-Analytik: Die Kombination von Tools wie Heatmaps, Sitzungsaufzeichnungen und Konversionstrichter an einem Ort reduziert die Abhängigkeit von unterschiedlichen Plattformen.

• Zentralisierung von Daten: TWIPLA vereinheitlicht Datenquellen und ermöglicht so ganzheitliche Einblicke ohne Fragmentierung.

• Benutzerfreundlichkeit: Mit intuitiven , benutzerdefinierten Dashboards und Ein-Klick-Setups ermöglicht TWIPLA Unternehmen die Einführung datengesteuerter Strategien ohne steile Lernkurven.

TWIPLA bietet die Tools und die Struktur, die Unternehmen benötigen, um ihre Analyseprozesse zu rationalisieren, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen und gleichzeitig den modernen Datenanforderungen gerecht zu werden.

Was ist eine Datenverwaltungsstrategie?

Eine Datenverwaltungsstrategie ist ein Plan dafür, wie ein Unternehmen seine Daten sammelt, organisiert, speichert und nutzt. Betrachten Sie sie als einen Fahrplan, der sicherstellt, dass Ihre Daten korrekt, sicher und zugänglich sind und so eine intelligentere Entscheidungsfindung und bessere Ergebnisse ermöglichen.

Wie entwickelt man eine Datenmanagement-Strategie?

Um eine Datenverwaltungsstrategie zu entwickeln, müssen Sie zunächst Ihre Ziele definieren und Ihre aktuellen Daten bewerten. Wählen Sie dann Tools aus, die Ihren Anforderungen entsprechen, legen Sie Governance-Richtlinien zum Schutz der Daten fest und schulen Sie Ihr Team in der Anwendung bewährter Verfahren. Regelmäßige Wartung ist der Schlüssel zur Zuverlässigkeit Ihrer Daten.

Einblicke von Aleksejs Plotnikovs zu Datenmanagement-Strategien

Aleksjejs Plotnikovs betont, wie wichtig es ist, Datenstrategien mit den Geschäftszielen abzustimmen, eine proaktive Kultur zu fördern und Datenmanagement als dynamischen, fortlaufenden Prozess zu betrachten. Sein Ansatz inspiriert Unternehmen dazu, Daten als zentrales Kapital für Innovation und strategisches Wachstum zu nutzen.