Data Management
Daten gehören heute zu den wertvollsten Assets eines Unternehmens. Mit unseren Data-Management-Ansätzen schaffen Sie eine zentrale, konsistente und hochwertige Datenbasis; für sichere Entscheidungen, effiziente Prozesse und eine nachhaltige, datengetriebene Unternehmessteuerung.
Auf dieser Seite geben wir Ihnen weitergehende Informationen zum Thema.
- Was ist Modern Data Management?
- Kernkompetenzen und Disziplinen
- Nutzen und Vorteile
- Systeme und Tools
- Wie SYNAXUS Sie unterstützen kann
- Die 5Vs von Big Data
- Unsere Empfehlung: Microsoft Fabric
- Unser Vorgehen
- FAQ
Was ist Modern Data Management?
Das moderne Data Management stellt unternehmensweit alle relevanten Daten und Informationen zum richtigen Zeitpunkt, in entsprechender Qualität und in valider Form bereit. Dabei unterscheidet man häufig auch Disziplinen wie Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) oder Big Data Management, je nach Art, Umfang und Ziel der genutzten Daten insbesondere im Kontext zu Data Analytics.
Wobei die digitale Transformation auch die Anforderungen an die Analytik verändert. Die Integration von Prognosemodellen oder Künstlicher Intelligenz sind bereits heute elementare Herausforderungen des Data Managements. BI Competency Center (BICC) müssen sich durch weitere Spezialisierungen mit Data Science Labs, Governance Konzepten für Data Lakes oder Data Discovery als logische Weiterentwicklung von Self Service BI erneuern. Dadurch sichert es dem Business Management schnellen Zugriff auf die Daten und unterstützt somit effektiv und effizient jeden Unternehmensprozess. Umfeldveränderungen können belastbar prognostiziert werden. Entscheidungen des Business Managements erfolgen dadurch vorausschauend und proaktiv.
Modern Data Management ist das Drehkreuz innerhalb der Enterprise Architecture und ein Kernbaustein von Big Data.
Kernkomponenten & Disziplinen
Stammdatenmanagement (MDM)
Ziel ist es, alle unternehmenswichtigen Grunddaten (z. B. Kunden, Produkte, Lieferanten, Assets) einheitlich, konsistent und zentral zu verwalten. Als so genannter „Single Point of Truth“.
Datenintegration & Architektur (Fabric / Lakehouse / Warehouse)
Datenintegration und Architektur sorgen dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und nutzbar gemacht werden. Ein Data Lake speichert große Mengen unstrukturierter Daten, während ein Data Warehouse strukturierte und aufbereitete Daten für Analysen bereitstellt. Ein Lakehouse verbindet die Flexibilität des Data Lakes mit der Performance des Warehouses.
Datenqualität & Governance
Durch Prozesse zur Validierung, Bereinigung und Standardisierung von Daten sowie klare Richtlinien und Verantwortlichkeiten (Governance) wird sichergestellt, dass Daten vertrauenswürdig, einheitlich und nutzbar bleiben.
Daten-Sicherheit, Datenschutz & Compliance
Der Schutz sensibler Daten, Zugangskontrollen, Verschlüsselung, Backup und Recovery sowie Compliance mit gesetzlichen Vorgaben sind wesentliche Bestandteile modernen Data Managements.
Big Data Management
Wenn Unternehmen große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten verarbeiten z. B. aus IoT, Logdaten, Produktions-Metriken, usw., muss das Data Management skalierbar, performant und robust sein, um Daten nutzbar zu machen.
Warum Data Management wichtig ist
- Effizienz & Produktivität: Durch saubere, zentrale Daten entfallen redundante Arbeiten und manuelle Datenpflege. Das spart Zeit und senkt Kosten.
- Vermeidung von Daten-Silos und Duplikaten: Eine single source of truth sorgt dafür, dass überall im Unternehmen dieselben, konsistenten Daten genutzt werden so gibt es keine widersprüchlichen Versionen.
- Bessere Entscheidungsgrundlage & Business Intelligence: Verlässliche Daten ermöglichen fundierte Analysen, Reports und datengestützte Entscheidungen.
- Skalierbarkeit & Zukunftsfähigkeit: Mit zunehmender Datenmenge und zunehmender Komplexität (z. B. Big Data, KI-Projekte) bietet ein robustes Data Management System die notwendige Architektur und Flexibilität.
- Sicherheit & Compliance: Strukturierte Datenverwaltung mit Governance, Zugriffskontrolle und Backups schützt vor Datenverlust, Missbrauch und Rechtsrisiken.
Data Management Systeme & Tools
Ein modernes Data Management System oder eine Data-Management Plattform kann unterschiedliche Funktionen und Module enthalten:
Stammdatenmanagement (MDM / Master Data System)
Zur Verwaltung von u. a. Produkt-, Kunden-, Lieferanten-, Finanz- oder Assetdaten.
Product Data Management (PDM / product data management system)
PDM verwaltet technische Spezifikationen, Stücklisten (BOM), Versionen, Materialdaten, Herstellerinformationen etc. Zum Beispiel mit Microsoft Fabric.
Data Lakes / Data Warehouses / Data Fabrics
Für Speicherung, Integration und Zugriff auf große, heterogene Datenmengen (strukturiert, semi-strukturiert, unstrukturiert). Auch in der Microsoft Azure Cloud.
Data Governance & Quality Tools
Zur Sicherstellung von Datenkonsistenz, Validierung, Bereinigung und Compliance..
Analyse-, Reporting-, BI- und ggf. KI-Tools
Um aus den Daten wertvolle Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Beispiel mit Microsoft Power BI.
Für ein Produktdaten-orientiertes Umfeld: Ein „product data management system“ ermöglicht es, technische Daten, Stücklisten, Lieferantenangaben, Materialdaten und weitere Produktattribute zentral und versioniert zu verwalten.
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Wie SYNAXUS Unternehmen unterstützt
SYNAXUS unterstützt Sie dabei, eine maßgeschneiderte Data Management Strategie zu entwickeln und umzusetzen. Wir analysieren Ihre bestehende Datenlandschaft, definieren Governance-Modelle und implementieren ein geeignetes System. Sei es für Stammdaten, Produktdaten oder Big Data. Wir führen Datenmigration durch, bereinigen und konsolidieren Daten und sorgen dafür, dass Ihre Datenqualität und -sicherheit den Anforderungen entsprechen. Außerdem bieten wir Schulungen und kontinuierliche Betreuung, damit Ihre Daten langfristig zuverlässig und nutzbar bleiben.
Meistern Sie die „5 Vs“ von Big Data mit unserer Erfahrung
Profitieren Sie von unserer langjährigen Erfahrung und dem Expertenwissen beim Einsatz bewährter Methoden und Tools für ein modernes Data Management. In Verknüpfung mit der Skalierbarkeit unserer Next Generation Enterprise Architecture können die herausfordernden 5 Vs von Big Data gemeistert werden. Überzeugen Sie sich und buchen Sie unseren kostenfreien und unverbindlichen Readiness Workshop. Folgende Themenfelder diskutieren wir mit Ihnen:
- Datenhaltung und Modellierung
- ETL und Datenzugriff
- Data Lifecycle Management
- Datenqualität
- Datenschutz und Datensicherheit
- Data Governance
Als Ergebnis erhalten Sie eine Dokumentation und Heatmap der High- und Lowlights inkl. detaillierte Empfehlungen zur Beseitigung der Schwachstellen.
Wir empfehlen Microsoft Fabric für Ihr Data Management
Microsoft Fabric bietet eine moderne, integrierte Plattform, die alle Aspekte des Data Managements abdeckt. Mit Fabric lassen sich Daten aus unterschiedlichsten Quellen nahtlos integrieren, zentral speichern und effizient verarbeiten. Die Plattform unterstützt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten und vereint die Vorteile von Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses in einem System.
Dank der engen Integration mit Microsoft 365, Power BI und Azure-Services profitieren Unternehmen von schneller Analyse, einfachen Reporting-Möglichkeiten und einer hohen Skalierbarkeit. Gleichzeitig gewährleistet Fabric Sicherheit, Compliance und Daten-Governance auf Enterprise-Niveau. Dadurch können Unternehmen ihre Daten zuverlässig, konsistent und effizient nutzen. Genau das, was modernes Data Management benötigt.
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Unser Vorgehen
Im Rahmen unseres Enterprise Data Warehouse Managements modernisieren wir und/ oder erstellen wir das Data Warehouse Step by Step in Modulen. Diese Vorgehensweise wenden wir auch im Data Management an.
Wir evaluieren Ihre Datenquellen und bestimmen die passenden Parameter. Dazu definieren wir Kennzahlen und Attribute. Die Historisierung und Archivierung wird festgelegt sowie die Datenhaltung bestimmt.
Die Umsetzung erfolg mittels agiler Methoden. Die finale Realisierung der relevanten Datenflüsse erfolgt mit definierten Prozessen und Methoden. Dabei achten wir auf das Qualiätsmanagement. Des Weiteren bekommen Sie Training und Coaching für ein Know-How Tranfer.
Nachdem wir das Projekt an Sie übergeben haben, schauen wir auf weitere Optimierungen und ermitteln weitere Potentiale für eine kontinuierliche Verbesserung.
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Häufige Fragen (FAQ) zum Thema Data Management
Wir haben hier nochmal alle wichtigen Fragen aufgelistet:
Was versteht man unter Data Management?
Data Management bezeichnet alle organisatorischen, methodischen und technischen Aktivitäten zur systematischen Erfassung, Speicherung, Organisation, Verwaltung und Nutzung von Daten. Ziel ist es, Daten als wertvolles Unternehmenskapital nutzbar zu machen – zuverlässig, konsistent und sicher.
Welche Aufgaben umfasst Data Management?
Zu den zentralen Aufgaben gehören: Datenerfassung und -integration, Datenarchitektur und -speicherung, Datenqualität & Daten-Governance, Daten-sicherheit & Datenschutz, Datenbereitstellung für Analysen und Reports, Backup und Recovery, Lifecycle-Management von Daten sowie bei Bedarf Big Data Management und Integration heterogener Datenquellen.
Warum ist Data Management für Unternehmen wichtig?
Weil es Unternehmen erlaubt, verlässliche Daten als Entscheidungsbasis zu nutzen, Prozesse zu optimieren, redundante und fehlerhafte Daten zu vermeiden, Daten konsistent und verfügbar zu halten – und so effizienter, skalierbar und zukunftssicher zu agieren. Zudem unterstützt es Sicherheit, Compliance und Datenqualität.
Welche Tools und Systeme werden im Data Management eingesetzt?
Typische Systeme sind Master Data Management (MDM) Systeme, Product Data Management (PDM) Systeme, Data Lakes und Data Warehouses, Data-Fabric-Architekturen, Data Governance- und Data Quality-Tools sowie Analyse-, BI- und ggf. KI-/ML-Tools. Auch Cloud-basierte Plattformen und Datenbanken (relational oder NoSQL) kommen häufig zum Einsatz.