Data Management
Ziel des Data Management ist, aufbauend auf der Data Strategy, die Schaffung einer verlässlichen und skalierbaren Datenbasis für Dashboards, Excel-Reports und sonstige AdHoc-Analysen.
Datenmanagement ist der Prozess der Aufnahme, Speicherung, Organisation und Pflege der von einer Organisation erstellten und gesammelten Daten. Effektives Datenmanagement ist ein entscheidender Faktor bei der Bereitstellung von IT-Systemen, die Geschäftsanwendungen ausführen und analytische Informationen liefern, um die operative Entscheidungsfindung und strategische Planung von Unternehmensleitern, Geschäftsleitern und anderen Endbenutzern voranzutreiben.
Der Datenmanagement-Prozess umfasst die Kombination verschiedener Funktionen, die gemeinsam darauf abzielen, sicherzustellen, dass die Daten in Unternehmenssystemen korrekt, verfügbar und zugänglich sind (siehe Prozessmanagement). Der Großteil der erforderlichen Arbeit wird zwar von der IT, Business-Analysten und/oder Datenverwaltungsteams erledigt, um jedoch sicherzustellen, dass die Daten den Anforderungen entsprechen, ist es jedoch unumgänglich, dass ebenfalls Stakeholder mit einbezogen werden.
Die Stammdaten (Artikel, Kunden, Lieferanten, …) sind der entscheidende Faktor eines jeden Reportings.
Nicht durchgängig gepflegte Stammdaten sind meist organisch gewachsenen Strukturen, der Hektik des Alltags oder fehlenden Prozesse und Vorgaben geschuldet.
In den meisten Fällen war es in der Vergangenheit nicht notwendig, eine saubere Datenstruktur zu haben. Spätestens jedoch, wenn ein Onlineshop aufgebaut oder ein Reporting implementiert werden soll, müssen die Stammdaten gepflegt werden.
Prüfung, auf Basis welcher Daten und Datenexporte kommen die aktuellen KPIs zustande, inwiefern können diese Daten weiterhin genutzt werden und wie können diese Daten weiter veredelt werden.
Beschaffung der Daten für neu definierte KPIs und/oder Validierung der vorhandenen Kennzahlen.
Im Zuge der Datenbeschaffung werden zugehörige Prozesse optimiert, um eine gleichbleibende Datenqualität sicherzustellen.
Jedes System, ob intern oder extern, speichert die Daten in unterschiedlichen Datenbanken. In diesem Schritt werden diese Datesilos aufgelöst, indem diese miteinander verknüpft werden. Diese Verknüpfung kann, wenn möglich, direkt in den Datenbanken geschehen oder aber auch durch den Aufbau eines Data Warehouse.
Beispiele interner Systeme
- CRM
- ERP
- PIM
- LWS
Beispiele für externe bzw. Drittsysteme
- Zeiterfassung
- Google Analytics
- Adservern
- DSPs
- SSPs
- etc.
