Mit Methoden und Werkzeugen des Data Managements werden Daten während ihres gesamten Lebenszyklus verwaltet. Erfahre nun, warum es ein zentrales Konzept von Big Data ist und wie Du die dafür erforderlichen Kenntnisse erwerben kannst.
Heute leben wir im Zeitalter von Big Data: Unternehmen aller Branchen verfügen über riesige Datenmengen, die sie analysieren können, um sich weiterzuentwickeln. Bevor Daten jedoch analysiert werden können, müssen sie vorbereitet werden.
Andernfalls besteht die Gefahr, dass die Analyseergebnisse durch Duplikate und falsche Informationen verzerrt werden. Zeit und Speicherplatz können hierbei unnötig verschwendet werden. Deshalb ist Data Management so wichtig.
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Was ist Data Management?
Data Management oder Datenverwaltung sind Praktiken, Verfahren, Techniken und Werkzeuge, mit denen die Daten eines Unternehmens verwaltet werden können. Das Ziel? Daten in einer zugänglichen, sicheren und bereinigten Form aufzubewahren.
Laut des deutschen Data Management-Verbands DAMA Deutschland umfasst die Datenverwaltung 11 zentrale Bereiche, die den Umgang mit Daten betreffen: Daten-Governance, Datenarchitektur, Datenmodellierung, Datenspeicherung, Datensicherheit, Datenintegration, Verwaltung unstrukturierter Daten, Stammdatenmanagement, Data Warehousing und -Analyse, Metadatenmanagement sowie die Sicherstellung der Datenqualität. Ein umfassendes Datenverwaltungsmodell muss all diese Elemente abdecken, um den Anforderungen an eine ganzheitliche und sichere Datenverwaltung gerecht zu werden.
Ohne Data Management wird die Datenanalyse zu falschen Ergebnissen führen. Daher ist es für Big Data und Data Science von entscheidender Bedeutung. Mit Methoden des Managements werden Daten während ihres gesamten Lebenszyklus von der Erstellung bis zur Vernichtung verwaltet.
Die 4 Säulen des Data Management
Datenerfassung: Die erste Säule ist die Erfassung von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Dies kann strukturierte oder unstrukturierte Daten umfassen. Hierbei ist die Auswahl relevanter Informationen von größter Bedeutung, um einen effizienten und sinnvollen Datensatz zu erstellen.
Datenverarbeitung: Nach der Erfassung folgt die Verarbeitung. Dies beinhaltet die Reinigung, Transformation und Integration der Daten. Ziel ist es, Daten in einer konsistenten und nutzbaren Form bereitzustellen. Die Datenqualität wird dabei optimiert, um verlässliche Analysen und Erkenntnisse zu gewährleisten.
Datenverwaltung: Die dritte Säule umfasst die Verwaltung der Daten. Hier geht es um die Organisation, Speicherung und Sicherung der Daten. Effiziente Datenbanken und Speicherlösungen sind essentiell, um schnellen Zugriff und Datensicherheit zu gewährleisten. Datenschutz und Compliance spielen eine wichtige Rolle in dieser Phase.
Datenanalyse und Nutzung: Die vierte Säule ist das Herzstück. Hier werden die gesammelten, verarbeiteten und verwalteten Daten genutzt, um Erkenntnisse zu gewinnen. Datenanalysen, Visualisierungen und Machine-Learning-Modelle unterstützen bei der Extraktion von Wissen aus den Daten. Dies bildet die Grundlage für fundierte Entscheidungen und innovative Ideen.
Überblickstabelle der Vier Säulen des Data Managements:
| Säule | Ziel und Schwerpunkt | Schlüsselaspekte |
|---|---|---|
| 1. Datenerfassung | Erfassung von Daten aus Quellen | Auswahl relevanter Informationen |
| 2. Datenverarbeitung | Datenbereinigung, Transformation | Datenqualitätsoptimierung |
| 3. Datenverwaltung | Organisation, Speicherung, Sicherung | Datenbanken, Datenschutz |
| 4. Datenanalyse | Erkenntnisse und Nutzen aus Daten | Analysen, Visualisierungen |
Diese vier Säulen arbeiten gemeinsam, um eine solide Grundlage für effektives Data Management zu schaffen. Indem du jeden Aspekt beachtest, kannst du sicherstellen, dass deine Datenstrategie reibungslos funktioniert und du das Beste aus deinen Daten herausholst.
Welche Kenntnisse brauche ich im Data Management?
Angesichts der Bedeutung des Datenmanagements in Unternehmen werden Big-Data-Fachleute in allen Branchen gesucht. Diese Experten verfügen über eine Vielzahl von Kenntnissen.
Sie beherrschen Informatik und Programmierung von Datenbanken. Zu den wichtigsten Programmiersprachen, die sie verwenden, gehören SQL, Python, R, Hadoop, XML und Perl.
Data Managers verwenden auch Analyse- und Business-Intelligence-Tools. Sie wissen, wie man Cloud-Plattformen und Machine-Learning-Techniken nutzt.
Darüber hinaus müssen Data Managers über Soft Skills verfügen, um mit den anderen Mitarbeitenden im Unternehmen zusammenzuarbeiten. Sie müssen kommunikationsfähig sein und kreativ denken können.
Bedeutung und Vorteile des Data Managements
Die Vorteile des Data Managements sind vielfältig und reichen von besserer Entscheidungsfindung über Effizienzsteigerung bis hin zu Innovation und Wettbewerbsvorteilen. Bei DataScientest helfen wir dir dabei, die Kunst des Data Managements zu beherrschen und die immense Kraft deiner Daten zu entfesseln.
1. Datenqualität und Konsistenz:
Eine strukturierte Datenverwaltung gewährleistet, dass deine Daten von höchster Qualität sind. Duplikate, inkonsistente Datensätze und Fehler werden minimiert, was zu verlässlichen Analysen und fundierten Entscheidungen führt.
2. Bessere Entscheidungsfindung:
Datenbasierte Entscheidungen sind effektiver. Durch eine solide Datenverwaltung erhältst du Einblicke, die es ermöglichen, informierte Entscheidungen zu treffen. Das hilft, Risiken zu minimieren und Chancen zu nutzen.
3. Kundenverständnis und Personalisierung:
Eine gute Datenverwaltung ermöglicht dir, deine Kunden besser zu verstehen. Das wiederum erleichtert die Personalisierung von Angeboten und Dienstleistungen, was die Kundenzufriedenheit steigert.
4. Effiziente Prozesse:
Mit gut organisierten Daten werden Arbeitsprozesse optimiert. Mitarbeiter können schneller auf die benötigten Informationen zugreifen und ihre Aufgaben effizienter erledigen.
5. Innovation und Wettbewerbsvorteil:
Daten sind der Treibstoff für Innovationen. Mit einer klaren Datenstrategie kannst du neue Ideen entwickeln, Produkte verbessern und dich im Wettbewerb differenzieren.
6. Bessere Compliance und Datenschutz:
Eine korrekte Datenverwaltung unterstützt die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen. Dies ist nicht nur rechtlich relevant, sondern stärkt auch das Vertrauen deiner Kunden.
7. Kostenreduktion:
Durch effizientes Datenmanagement kannst du unnötige Ausgaben vermeiden. Doppelte Datenhaltung und ungenutzte Ressourcen werden minimiert.
8. Skalierbarkeit und Wachstum:
Gut verwaltete Daten bilden eine solide Basis für das Unternehmenswachstum. Skalierbarkeit wird einfacher, da Datenströme gezielt gelenkt werden können.
Wie kann man Data Manager werden?
Wenn Du die Mitarbeitenden Deines Unternehmens im Bereich Data Management weiterbilden möchtest, kannst Du ihnen die Weiterbildung in Data Management von DataScientest anbieten. Diese Weiterbildung vermittelt alle erforderlichen Fähigkeiten: Python-Programmierung, Data Quality, Datenvisualisierung, Zugang zu Datenbanken und Abfragen …
Im Laufe dieses Kurses können die Lernenden insbesondere lernen, die Qualität und die Sicherheit der Daten zu gewährleisten, Probleme bei der Datenintegration zu lösen, die Risiken der Vorschriften (DSGVO …) und die Datenschutzbestimmungen zu verwalten.
Dies erfolgt entweder im Rahmen einer Vollzeit Bootcamp-Weiterbildung oder in drei Monaten (acht bis zehn Stunden pro Woche) im Rahmen einer berufsbegleitenden Weiterbildung. Das hybride Remote-Format von DataScientest bietet Dir eine große Flexibilität: 85 % der Weiterbildung findet auf unserer frei zugänglichen Coding-Plattform statt; die restlichen 15 % des Kurses sind Video-Vorlesungen. Warte nicht länger und bilde Dich mit DataScientest im Bereich Data Management weiter!
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