Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist der Prozess der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung. Dadurch erhalten Sie einen Überblick darüber, welche Daten Sie vorliegen haben, wo sie sich befinden, wem sie gehören, wer sie sehen kann und wie auf sie zugegriffen wird. Das Datenmanagement versetzt Organisationen in die Lage, wichtige Systeme und Anwendungen sicher und kosteneffizient einzusetzen und strategische Entscheidungen zu treffen.  

Eine solide Datenmanagementstrategie ist ausschlaggebend für die Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit einer Organisation an sich ändernde Geschäftsprozesse und -anforderungen, und gibt den Teams die Informationen und das Vertrauen, schnell und intelligent zu handeln.

Datenmanagementsysteme helfen Organisationen, Informationen zur richtigen Zeit an die richtigen Personen weiterzugeben. Mit den entsprechenden Kontrollen und Implementierungen liefern die Datenmanagement-Workflows die analytischen Erkenntnisse, die für eine bessere Entscheidungsfindung erforderlich sind. Das Datenmanagement ist notwendig, um sicherzustellen, dass Ihre geschäftskritischen Informationen sicher, zugänglich und skalierbar sind. Ihr Datenmanagementprozess sollte:

• Daten in Ihrer gesamten Infrastruktur generieren und kuratieren
• Daten in der Cloud und/oder lokal speichern und skalieren
• für Hochverfügbarkeit sorgen 
• Disaster Recovery planen
• den Zugang zu Daten sichern und kontrollieren, wo und wie auch immer dies möglich ist
• Daten auditieren und vernichten, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen 
• die Entwicklung von intelligenten Anwendungen durch Datenservices anregen

Daten-Governance ist ein wichtiger Bestandteil einer Datenmanagementlösung. Während das Datenmanagement die Erstellung, Pflege und Ausgabe der Daten einer Organisation umfasst, regelt die Daten-Governance die Verwendung und Sicherheit der Daten in Übereinstimmung mit den internen Standards und Richtlinien einer Organisation sowie mit allen relevanten externen Vorschriften.

Das Datenmanagement umfasst viele architektonische Komponenten, die Organisationen bei der Bewältigung ihrer Datenanforderungen berücksichtigen müssen. Diese Aspekte des Datenmanagements machen Daten zu einem strategischen Wert. 

• Unter Data Storage versteht man die Erfassung und Speicherung digitaler Daten – der Bits und Bytes hinter Anwendungen, Netzwerkprotokollen, Dokumenten, Medien, Adressbüchern, Benutzereinstellungen und mehr.
• Bei der Datenvorbereitung werden Rohdaten für die Analyse vorbereitet, Fehler behoben und verschiedene Quellen konsolidiert.
• In Datenkatalogen werden Metadaten kategorisiert, damit Nutzer die für sie wichtigen Daten leicht finden, verstehen und nutzen können.
• Data Warehouses speichern Daten in einem strukturierten Modell für die Berichterstattung. 
• ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) extrahieren Daten aus einer Datenbank, transformieren sie in ein neues Format und laden sie in ein Data Warehouse.
• Daten-Pipelines übertragen und verarbeiten eingehende Daten automatisch und in Echtzeit von einem System zum anderen.
• Data Lakes speichern große und vielfältige Mengen an unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format, sodass Sie einen unverfälschten Überblick über Ihre Daten erhalten. 
• In der Datenarchitektur wird formell festgelegt, wie Daten erfasst, gespeichert, transportiert und genutzt werden.
• Die Datenmodellierung zeigt auf, wie sich Daten durch ein Unternehmen oder eine Anwendung bewegen.
• Das Data Mesh dezentralisiert Analysedaten, um sie team- und standortübergreifend besser zugänglich und verfügbar zu machen.
• Data Grids nutzen die Computer einer Organisation kollektiv, um komplexe Aufgaben zu bewältigen. 
• Bei einer Data Federation werden Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und für die gemeinsame Nutzung aufbereitet.

Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind Datenerfassungssysteme, die dazu dienen, diese Art des Datenmanagements zu automatisieren oder zu überwachen. Relationale DBMS-Systeme stützen sich auf die Programmiersprache SQL, um Daten zu strukturieren und zu verbinden, während NoSQL-Datenbanken besser für unstrukturierte Daten geeignet sind.

Daten sind extrem wertvoll, aber nur wenn sie geschützt, verarbeitet und Schlussfolgerungen aus ihnen gezogen werden können. Die Nutzung Ihrer Daten hat viele Vorteile, ist aber auch komplex. Da Unternehmen immer mehr und immer schneller mit Daten versorgt werden, gibt es einige Herausforderungen, auf die sie sich vorbereiten müssen. 

• Volumen: Ihre Daten fließen in immer größerem Umfang und in verschiedenen Formaten ein, sodass man leicht den Überblick verlieren kann, wie viele Daten vorhanden sind und wo sich diese befinden. 
• Datenintegration: Da die Daten zunehmend komplexer werden, wird es schwieriger, Daten aus verschiedenen Quellen effizient und strategisch zu konsolidieren.  
• Silos: Bei Daten, die nicht integriert sind, ist keine Zusammenarbeit möglich, was zu einem ungenutzten Mehrwert und verschwendeten Ressourcen führt. 
• Speicherung und Verarbeitung von Daten: IT-Teams müssen bestimmen, wo die Daten gespeichert und wie sie verarbeitet werden sollen, um eine maximale Wirkung zu erzielen. 
• Kosten: Datenverarbeitung und -speicherung verursachen Kosten, unabhängig davon, ob die Daten lokal oder in der Cloud gemanagt werden. Es ist wichtig, diese Kosten zusammen mit den Geschäftszielen und dem Wert Ihrer Daten zu beurteilen. 
• Compliance: Die Nichteinhaltung von Branchen- und Datenschutzstandards kann zu Geldstrafen, Verletzungen der Datensicherheit, Verlust der Zertifizierung oder anderen wirtschaftlichen Schäden führen. 
• Datengravitation: Daten haben die Kraft, Anwendungen und Services entsprechend ihrer Masse anzuziehen. Große Datensätze und die dazugehörigen Komponenten lassen sich mit der Zeit immer schwerer verschieben. 

Unter Big Data versteht man Informationen, die zu umfangreich oder zu komplex sind, um mit traditionellen Methoden verarbeitet werden zu können. Beim Big Data-Management werden diese Daten organisiert und verwaltet, um Echtzeitinformationen bereitzustellen, die Sie zur Optimierung Ihres Unternehmens nutzen können.

Durch die Klassifizierung und Analyse von Big Data werden wichtige Informationen aus einer Vielzahl von Quellen schnell gefunden. Die Integration, Bereinigung und Verwaltung großer Datensätze kann zwar schwierig sein, aber das Erstellen einer soliden Architektur und einer taktvollen Datenstrategie kann Ihnen helfen, effizient zu skalieren, Geschäftsziele zu erreichen und hochwertige Analysedaten zu erfassen. Für Big Data ist eine Managementplattform erforderlich, die Integration und Automatisierung unterstützt.

Unter Data Lifecycle Management (DLM) versteht man die Personen, Tools und Prozesse, die Daten während ihrer gesamten Lebensdauer – von der Entstehung bis zur Löschung – kontrollieren und verwalten. Dazu gehört das Erfassen, Speichern, Teilen, Archivieren und Vernichten von Daten.

Ihre DLM-Strategie sollte dafür sorgen, dass die Informationen sicher, genau und zugänglich sind und den gesetzlichen Anforderungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) entsprechen. DLM-Produkte automatisieren diesen Prozess häufig, indem sie die Daten auf der Grundlage von Governance-Richtlinien in verschiedene Ebenen einteilen und die Daten entsprechend zwischen den Ebenen migrieren.

Unter Stammdaten versteht man die Kerndaten eines Unternehmens, die für Geschäftsabläufe unerlässlich sind. Sie bieten eine Basis für Geschäftstransaktionen und ermöglichen einer Organisation einen konsistenten systemübergreifenden Datenvergleich. Kunden, Produkte und Standorte vor sind beispielsweise einige der Entitäten, die zu den Stammdaten gehören. 

Stammdatenmanagement (Master Data Management, MDM) ist der Prozess zur Verwaltung der Stammdaten. Eine einheitliche MDM-Strategie verhindert, dass die kritischen Daten über verschiedene Systeme hinweg getrennt und isoliert werden. Außerdem wird verhindert, dass sich Fehler häufen, da es nur eine Source of Truth gibt. 

MDM-Systeme sollten einen Überblick über die Stammdaten eines Unternehmens in verschiedenen Datenströmen sowie Echtzeit-Datenvisualisierungs- und Sicherheitsfunktionen bieten.

Datenmanagementplattformen übernehmen viele Schlüsselfunktionen des Datenmanagements, wie etwa das Auffinden und Beheben von Fehlern, die Aufteilung von Ressourcen und die Leistungsoptimierung von Systemen – viele dieser Funktionen werden automatisiert, um Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern. Bei der Nutzung dieser Plattformen ist es wichtig, die Best Practices für das Datenmanagement zu beachten. 

• Bewerten Sie die vorliegenden Daten. Es ist wichtig, dass IT-Teams, Data Scientists und Führungskräfte verstehen, welche Daten Sie generieren und warum diese wertvoll sind.  
• Passen Sie Ihre Daten an Ihre Geschäftsziele an. Bewahren Sie keine Daten auf, die Sie nicht benötigen. Wenn Sie wissen, welche Daten das Geschäft beeinflussen, können Sie Ihre Systeme optimieren, die Wartung vereinfachen und die wichtigen Daten lokalisieren.
• Optimieren Sie Ihre Datenbank. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbank skalierbar und leistungsfähig ist, wenn Sie aus verschiedenen Datenquellen schöpfen. Viele Datenbanken bieten fortschrittliche Algorithmen und Funktionen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, die Sie dabei unterstützen, fundierte Geschäftsentscheidungen auf der Basis Ihrer Daten zu treffen. 
• Sorgen Sie für eine hohe Datenqualität. Halten Sie die Daten durch regelmäßige Qualitätsprüfungen – von routinemäßigen Updates bis hin zu Rechtschreib- und Formatierungskorrekturen – korrekt und auf dem neuesten Stand. 
• Verwalten Sie Ihre Daten, und stellen Sie sicher, dass die richtigen Personen darauf zugreifen können. Setzen Sie Teams, Richtlinien und Systeme ein, um die Integrität Ihrer Daten zu gewährleisten – wie sie verwendet, gespeichert und angezeigt werden. 
• Legen Sie Ihren Schwerpunkt auf Sicherheit und Compliance. Schulen Sie Ihre Teams und schützen Sie Ihre Systeme, um die gesetzlichen Bestimmungen einzuhalten und die Sicherheit Ihrer Geschäftsinformationen und Daten zu gewährleisten.  

Laut IDC ist Red Hat Enterprise Linux dank seiner Stabilität, Sicherheit und Performance eine beliebte Wahl für die geschäftskritischen Deployments von Kunden, und bietet Konsistenz in verschiedenen IT-Footprints Ihrer Infrastruktur – lokal, virtualisiert, in der Cloud und am Netzwerkrand. Mit einem zentralen Standort für Ihre Datenmanagementlösung können Sie flexibel bleiben und Ihre Transformations- und Innovationsziele erreichen, während sie sich weiterentwickeln.

Red Hat Enterprise Linux ist eine leistungsorientierte, kostengünstige Plattform für Microsoft SQL Server, mit der Sie große Datenmengen schnell verarbeiten und wachsende betriebliche und analytische Anforderungen erfüllen können. Sie bietet eine skalierbare Basis mit einer konsistenten Anwendungserfahrung, unabhängig davon, ob das Deployment in Bare Metal-, Virtual Machine-, Container- oder Hybrid Cloud-Umgebungen erfolgt. Die enthaltenen Analysefunktionen identifizieren Bedrohungen von Sicherheit, Performance, Verfügbarkeit und Stabilität, und bieten Anleitungen zur Fehlerbehebung, um Probleme, Ausfälle und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden. Red Hat Enterprise Linux ist die Referenzplattform von Microsoft für SQL Server unter Linux, und RHEL 8 bietet eine erstklassige SQL Server-Performance. 

Red Hat® OpenShift® Data Science ist ein gemanagter Cloud-Service für Data Scientists und Entwickler intelligenter Anwendungen. Dieser bietet eine vollständig unterstützte Sandbox, in der ML-Modelle (Machine Learning) im Handumdrehen in der Public Cloud entwickelt, trainiert und getestet werden können, bevor sie in der Produktivumgebung bereitgestellt werden. 

Red Hat hat mit Red Hat OpenShift Database Access einen neuen Add-On-Service entwickelt, der Administratoren die Provisionierung und das Management des Zugriffs auf mehrere Datenbankservices von Drittanbietern erleichtert. OpenShift Database Access hilft Entwicklerinnen und Entwicklern auch dabei, ihre Anwendungen mit einem konsistenten und vorhersehbaren Erlebnis mit Datenbankservices zu verbinden, ohne Administratoren zu belästigen und die Feinheiten der Zugriffsanforderungen von Datenbank-Serviceanbietern erlernen zu müssen.