Datenmanagement: Datenstrategie-Design
Eine Datenstrategie definiert die Verwertungsmöglichkeiten (auch Anwendungsfälle bzw. im Englischen „Use Cases“ genannt) für Ihre Unternehmensdaten. Wie gut sich Ihre Daten verwerten lassen, hängt nicht nur von der jeweiligen Anwendung und den dafür erforderlichen Werkzeugen ab, sondern in hohem Maße auch von der Qualität der Daten.
Warum Datenmanagement?
Es gilt das BIBO-Prinzip: „Bullshit in, Bullshit out“. Des Weiteren müssen die Daten auch einfach und schnell verfügbar sein. Andernfalls wird die Implementierung der jeweiligen Anwendung zeitaufwändig und kostspielig. Schließlich sind bei der Verwertung von Daten auch die Persönlichkeitsrechte von betroffenen Personen wie beispielsweise Ihren Kunden zu beachten, wenn deren Daten verarbeitet werden. Neben dem obligatorischen Datenschutz spielt auch die Datensicherheit eine wichtige Rolle: ohne Datensicherheit kein Datenschutz.
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement lässt sich in vier Bereiche aufteilen:
- Datenqualität
- Datenverfügbarkeit
- Datenschutz
- Datensicherheit
Es ist ein integraler Bestandteil Ihrer Datenstrategie. Es unterstützt für Ihre Unternehmensdaten ein Datenmanagementkonzept zu definieren. Es erfordert ein abteilungsübergreifendes abgestimmtes Vorgehen. So sind in der Regel mehrere Personen bzw. Rollen involviert z.B. Fachabteilungsleiter, Datenschutzbeauftragter, IT-Verantwortliche und viele mehr. Dabei lässt sich das Datenmanagement in defensive und offensive Maßnahmen aufteilen, welche in einem Spannungsfeld zueinanderstehen.
Defensiv
- Der Datenschutz befasst sich mit dem Schutz der personenbezogenen Daten gemäß den jeweiligen Datenschutzgesetzen (in Deutschland der Datenschutzgrundverordnung, in der EU al General Data Protection Rule bekannt).
- Neben den rechtlichen Vorgaben sind auch technische und organisatorische Maßnahmen zu berücksichtigen, um die Datensicherheit zu gewährleisten und so das Risiko vor Datenverlust, -maipulation und -missbrauch zu minimieren.
Offensiv
- Die Datenqualität befasst sich mit der Frage, wie sich die Datenbasis verbessern lässt. Dabei sind verschiedene Dimensionen zu betrachten: die Quantität, die Komplexität, die Aktualität, die Repräsentativität, die Korrektheit und die Vollständigkeit der Daten. Außerdem ist darauf zu achten, dass Maßnahmen zur Steigerung der Datenqualität nicht den Datenschutz verletzen.
- Die Datenverfügbarkeit hat zum Ziel, die Daten den Mitarbeitern und insbesondere den Entscheidern im Unternehmen möglichst einfach und schnell zur Verfügung zu stellen. Eine höhere Datenverfügbarkeit bedeutet immer auch ein höheres Risiko für die Datensicherheit.
Zu den vier Bereichen des Datenmanagement gehörten zusätzlich drei weitere Felder:
- Maßnahmen definieren einmalige Projekte oder wiederkehrende Aktivitäten zur Verbesserung des Datenschutzes, der Datensicherheit, der Datenqualität und der Datenverfügbarkeit. Beispiele sind jeweils: Datenschutz-Schulungen, regelmäßige Datensicherungen oder Einführung eines Data-Warehouses.
- Personen sind die Verantwortlichen für die Durchführung der Maßnahmen. Beispiele sind jeweils: Datenschutzbeauftragte, IT-Verantwortliche oder Fachabteilungsleiter.
- Werkzeuge sind Software-Tools, IT-Systeme, Dokumentvorlagen und vieles mehr, welche den verantwortlichen Personen bei der Durchführung der Maßnahmen unterstützen.
Wie geht man vor?
Im ersten Schritt sollten die Datenquellen festgelegt und notiert werden, für die ein Datenmanagementkonzept erarbeitet werden sollen. Danach sollten zwischen den vier Bereichen (Datenschutz, Datensicherheit, Datenverfügbarkeit oder Datenqualität) entschieden werden mit welchem gestartet wird. Zu beachten ist die von außen nach innen Sichtweise, indem für die drei Felder Maßnahmen, Personen und Werkzeuge der Reihe nach entsprechende Vorschläge aus dem Team gesammelt und diskutiert werden. Danach sollten die Vorschläge konkretisiert, analysiert, evaluiert, priorisiert und fokusiert werden. Am Ende sollte ein zielorientiertes, konsistentes und vor allem realisierbares Konzept für das Datenmanagement stehen.