Effiziente Datenverwaltung: Im Zuge der Digitalisierung sehen sich Unternehmen zunehmend mit komplexeren und umfangreicheren IT-Systemen zur Unterstützung ihrer Geschäftsprozesse konfrontiert. Daten und Informationen sind zum kritischen Faktor für den erfolgreichen Geschäftsbetrieb geworden und bilden die Basis von technologischen Trends wie Industrie 4.0. Das steigende Datenwachstum bietet für Unternehmen neue Potenziale zur Realisierung von Geschäftsmodellen und zum systematischen Lernen aus den Daten für schnellere sowie bessere Entscheidungs- und Anpassungsprozesse. Hierfür dürfen Daten jedoch nicht nur gesammelt, sondern müssen zu höherwertigen Informationen aufbereitet und in Entscheidungen überführt werden. Essenziell wird dabei die Fähigkeit zur automatischen Datenanalyse, um Ursache-Wirkungsbeziehungen aus Daten verschiedener Quellen abzuleiten und zukünftige Ereignisse zu prognostizieren.
Der gewinnbringenden Nutzung des vorhandenen Datenbestandes im betrieblichen Kontext stehen in vielen Unternehmen jedoch nicht selten schwer zu überwindende Hürden im Wege. Gewachsene heterogene Systemlandschaften, die die Unternehmensdaten auf zahlreiche Software-Applikationen in verschiedenen Formaten und Strukturen und auf unterschiedliche Speicherorte verteilen, sind in der Praxis eher die Regel als die Ausnahme. Das Management der Daten beschränkt sich hier häufig auf das Management von Problemen, die im Zusammenhang mit fehlerhaft erfassten und veralteten Informationen sowie doppelter Datenhaltung entstehen. Unternehmensentscheidungen stützen sich dann auf manuell erstellte Berichte, die Informationen aus den verschiedenen Datenquellen und Systemen zusammenfassen. Eine weitergehende und automatisierte Wertschöpfung, die die Integration und Bereinigung des Datenbestandes voraussetzen würde, ist in einem solchen Szenario nicht direkt umzusetzen.
Eine datenorientierte Neuausrichtung des Unternehmens erfordert Basiswissen in der Kategorisierung, Modellierung und Integration von Daten sowie Kenntnisse über verschiedene Praktiken und Werkzeuge zu deren Verwaltung und Analyse. Die Beschaffung und Akkumulation dieses Wissens im Unternehmen stellt eine Grundvoraussetzung dar, um die Datenlandschaft des eigenen Unternehmens bewerten und analysieren zu können. Darauf aufbauend können dann Maßnahmen zur Integration und Qualitätssteigerung des Datenbestands ergriffen sowie Abläufe und Werkzeuge zur automatisierten Verwaltung der Daten im Unternehmen etabliert werden. Ziel muss es dabei sein, aus dem so erschlossenen Datenbestand unmittelbaren Nutzen für bestehende und neue Geschäftsmodelle zu ziehen.
