Datenmanagement: Datennutzung effektiv skalieren

Unternehmensdatenbanken sind vollgestopft mit Daten. Dies kann es sehr schwierig machen, aussagekräftige Geschäftseinblicke zu finden, um die Strategie und den Betrieb voranzutreiben. Die richtige Datenverwaltung löst dieses Problem.

Die zentralen Thesen

• Datenmanagement ist die Praxis der effektiven Überwachung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, von der Datenerstellung bis zur Vernichtung.
• Aus Marketingsicht fördert das Datenmanagement eine datengesteuerte Kultur und stellt sicher, dass die von Ihnen erfassten und gespeicherten Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
• Zu den Techniken und Lösungen zum Erstellen solider Datenverwaltungsstrategien gehören Datenvorbereitung, ETL-Pipelines, Data Governance und mehr.
• Das Datenmanagement ist nicht einfach und bringt Herausforderungen mit sich. Befolgen Sie Best Practices, um eine effektive Strategie zu entwickeln, die jeder im Unternehmen unterstützen kann.

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement ist die Praxis, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus auf kostengünstige und sichere Weise effektiv zu überwachen. Das Hauptziel besteht darin, Daten so zu organisieren, zu speichern und zu verwalten, dass ein einfacher Zugriff, Abruf und Verwendung möglich sind. Dazu gehören Aufgaben wie:

1. Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen;
2. Daten sicher und organisiert speichern;
3. Sicherstellen, dass die Daten korrekt und aktuell sind;
4. Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff oder Manipulation; und
5. Analysieren und Interpretieren von Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.

In Bezug auf das Marketing fördern etablierte Kundendatenmanagementprozesse eine datengetriebene Kultur innerhalb der Abteilung. Es stellt sicher, dass Sie qualitativ hochwertige Daten speichern, um einen genauen und umfassenden Überblick über Ihre Marketingbemühungen und Kunden an verschiedenen Berührungspunkten zu erhalten. Dies wiederum hilft Ihnen, Ihre Zielgruppe besser zu verstehen, Werte zu kommunizieren, die den Schmerzen Ihrer Zielgruppe entsprechen, und die leistungsstärksten Strategien zu identifizieren, die mit größerer Wahrscheinlichkeit den Return on Marketing Investment (ROMI) steigern.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Effektives Datenmanagement schafft Ordnung in der großen Datenmenge, die Unternehmen sammeln.

Es gibt Unternehmen einen Fahrplan, wie sie Daten richtig sammeln und manipulieren, um zu verhindern, dass sie unordentlich oder unbrauchbar werden, und ermöglicht es ihnen, schnell Entscheidungen zu treffen und umgehend auf Marktanforderungen zu reagieren.

Es entlastet auch die Ressourcen der Mitarbeiter. Beispielsweise zeigt eine Umfrage von Vicky Boykis, Senior Machine Learning Engineer bei Duo und eine bemerkenswerte Influencerin in der Nische, dass die Mehrheit der Data Scientists 60 % ihrer Zeit damit verbringt, Daten zu bereinigen und zu verschieben:

Datenmanagementlösungen können manuelle Aufgaben vollständig automatisieren und Analysten ihre Arbeit erledigen lassen, anstatt Rohdaten zu reparieren.

Datenverwaltungslösungen und -techniken

Die gute Nachricht ist, dass Petabytes an rohen und schlechten Daten verwaltet werden können. Mit klaren Richtlinien und den richtigen Tools wird Ihr Unternehmen mit einer datengesteuerten Kultur gedeihen – und mit Mitarbeitern, die die volle Verantwortung für die von ihnen erfassten Daten übernehmen.

Datenaufbereitung

Es ist kein Geheimnis, dass viele Unternehmen mit Daten schlechter Qualität zu kämpfen haben. Ihre Daten können inkonsistent und redundant sein oder in unterschiedlichen Formaten ohne konsistente Taxonomie gespeichert werden.

Datenvorbereitung ist der Prozess der Aggregation, Transformation und Strukturierung von Rohdaten, um sie für die weitere Analyse vorzubereiten. Datenvorbereitungstools führen Daten in einem einheitlichen Format zusammen, beseitigen Inkonsistenzen, markieren Fehler und kombinieren Daten automatisch. Alles in allem stellt dieser Prozess sicher, dass die Erkenntnisse, die Ihr Team während der Analyse gewinnt, und die Berichte, die Sie sich ansehen, valide sind, da die Daten, auf denen sie basieren, von hoher Qualität sind.

Datenpipeline

Eine Datenpipeline ist eine automatisierte Reihe von Aktivitäten, die mit der Datenaufnahme beginnt und mit einer Datensenke wie einem Data Warehouse, einem Speicherdienst oder einer anderen Anwendung endet. Es rationalisiert die Datenverarbeitung, indem es die manuelle Dateneingabe und -manipulation eliminiert und die Marketinganalyse- und Berichtsprozesse erheblich beschleunigt.

ETL-Pipeline

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist eine Teilmenge einer Datenpipeline.

Der ETL-Prozess automatisiert die Datenextraktion aus einer oder mehreren Quellen, wandelt sie in ein standardisiertes und verwendbares Format um und lädt sie auf einen Endpunkt, wie ein Data Warehouse oder eine BI-Software.

Dieser Endpunkt wird zur Single Source of Truth (SSOT) der Organisation. Die hier gespeicherten Daten sind bereits sauber, formatiert und bereit für die Analyse, Visualisierung oder Berichterstellung.

Beispielsweise nutzen fortschrittliche Marketinganalysetools wie Improvado ETL, um Daten aus über 300 Marketing- und Vertriebsdatenquellen wie Shopify, Facebook Ads, Google Analytics und mehr abzurufen, Daten in ein analysebereites Format umzuwandeln und sie an das vorgesehene Ziel zu laden , dh ein Marketing Data Warehouse oder ein BI-, Visualisierungs- oder Analysetool.

Datenlager

Ein Data Warehouse ist der Speicherbereich für die historischen und Echtzeitdaten Ihres Unternehmens. Es speichert normalerweise strukturierte Daten aus mehreren Quellen wie verschiedenen Werbeplattformen, sozialen Medien und mehr.

In den sehr frühen Phasen der Arbeit mit Analysen verwenden Unternehmen häufig Tabellenkalkulationen, um ihre Daten zu speichern. Irgendwann erreichen sie jedoch das Ende ihrer Tabelle. An diesem Punkt sind die Datensätze zu groß geworden und Abfragen geraten ins Stocken. Technisch fortgeschrittene Unternehmen migrieren zu Cloud Data Warehouses wie Google Big Query, damit Analyseteams Daten häufiger abfragen und ihre Gesamtproduktivität steigern können.

Datensicherheit

Datensicherheit ist die Praxis, Vorkehrungen zu treffen, um Unternehmensdaten während ihres gesamten Lebenszyklus vor Korruption oder unbefugtem Zugriff zu schützen. Es stellt auch sicher, dass das Unternehmen die Datenschutzgesetze und -vorschriften wie HIPAA, SOC-2 und GDPR einhält.

Datenamt

Data Governance ist die Grundlage für qualitativ hochwertige Daten. Es ist ein Prozess, der die maßgeblichen Richtlinien und Verfahren für die Datenerfassung, Organisation, Speicherung und Analyse beschreibt. Sein Zweck ist es, genaue, vollständige, konsistente, zeitnahe, gültige und eindeutige Daten sicherzustellen.

Datenmanagement-Frameworks

Teams arbeiten mit diesen Lösungen und Techniken zusammen, um Datenqualität zu erreichen und alle Prozesse zur Datenverwaltung richtig einzurichten. Sie können die höchste Datenqualität nicht erreichen, ohne gleichzeitig Data Governance, Datensicherheit, Informationssystemarchitektur usw. zu implementieren.

Ein Datenmanagement-Framework ist eine Reihe von Regeln und Techniken, die zur Implementierung des Datenmanagements in Ihrem Unternehmen erforderlich sind. Derzeit gibt es zwei allgemein anerkannte Frameworks.

DAMA-DMBOK 2

DAMA-DMBOK 2 steht für Data Management Association – Data Management Body of Knowledge Version 2. Es ist die zweite Ausgabe des Frameworks, das ursprünglich 2009 veröffentlicht wurde.

Das Framework identifiziert 11 miteinander verbundene Wissensbereiche, die das Datenmanagement ausmachen. Bei der Befolgung dieses Rahmens muss ein Unternehmen alle Bereiche berücksichtigen.

DMBOK 2 impliziert auch, dass sich nicht nur die Datenverwaltungsprofis um Datenverwaltungsprozesse kümmern; Alle Geschäftsleute sind daran beteiligt. Das DAMA Hexagon zeigt eine direkte Beziehung zwischen Menschen, Prozessen und Technologien.

DMBOK 2 definiert die Hauptaufgabe des Datenmanagements wie folgt: „Um die Datenverfügbarkeit, -qualität und -sicherheit aller Beteiligten zu erfüllen“. Es beschreibt auch die Tools, Teilnehmer, Metriken und Ergebnisse, die am Datenverwaltungsprozess beteiligt sind.

Allerdings hat dieses Framework einen entscheidenden Nachteil. Es beschreibt nicht die Beziehung zwischen verschiedenen Wissensgebieten und überlässt alles Ihrer Entscheidung. Insgesamt bietet DMBOK 2 viel theoretisches Wissen, aber nicht so viele praktische Tipps.

DCAM

Während DMBOK 2 ein öffentlich zugängliches Framework ist, ist DCAM (das Data Management Capability Assessment Model) für den öffentlichen Zugriff geschlossen. Nur Mitglieder des Enterprise Data Management Council (EDC) können auf dieses Framework zugreifen.

Das Framework beschreibt das Datenmanagement in Bezug auf verschiedene Fähigkeiten mit unterschiedlichen Reifegraden. Obwohl DCAM einen praktischen und operativen Fokus hat, bietet es keine klare Sicht auf die Implementierung von Datenmanagement.

Unternehmen nutzen DCAM, um ihre Prozesse zu evaluieren, Stakeholder zu schulen und Schwachstellen in ihren Datenverwaltungsprogrammen zu identifizieren. Es hilft Ihnen auch, das Risiko von Verstößen gegen Datenschutzbestimmungen, einschließlich der DSGVO, zu mindern.

Da das Framework nicht öffentlich verfügbar ist, gibt es nicht viele Informationen zu seinen Best Practices und Empfehlungen. Das Enterprise Data Management Council hat jedoch kürzlich eine öffentliche Version seines Cloud Data Management Capabilities Framework veröffentlicht, die etwas Licht auf den Ansatz wirft, den das EDC zur Definition seiner Frameworks verwendet.

Diese beiden Frameworks könnten ein guter Ausgangspunkt für Ihre Datenmanagementreise sein. Sie skizzieren entscheidende Konzepte, sodass Sie bei der ersten Implementierung des Datenmanagements völlige Klarheit bewahren.

Herausforderungen im Datenmanagement

Sie werden bei Ihren Bemühungen, die Daten Ihrer Organisation zu verwalten, auf viele Herausforderungen stoßen. Aber wenn Sie sich dieser potenziellen Herausforderungen bewusst sind, sind Sie besser darauf vorbereitet, sie zu bewältigen.

Geschäftsdaten sichern

Es gibt viele interne und externe Bedrohungen für die Datensicherheit und -integrität. Und Datenschutzverletzungen können jederzeit passieren. Dadurch werden die privaten und persönlichen Daten Ihrer Kunden gefährdet.

So definiert DMBOK-2 den Datensicherheitsprozess:

Es ist immer am besten, Sicherheitsrisiken mit koordinierten Bemühungen anzugehen, anstatt mit einzelnen Versuchen. Der Prozess umfasst zu viele Aufgaben, um die sich ein einzelner Mitarbeiter kümmern könnte. Im größeren Maßstab dreht sich die Datensicherheit um vier Hauptaktivitäten:

• Identifizieren und klassifizieren Sie sensible Datenbestände;
• Lokalisieren Sie sensible Daten innerhalb des Unternehmens;
• Bestimmen Sie, wie jeder Vermögenswert geschützt werden muss; und
• Verstehen Sie, wie diese Informationen mit Geschäftsprozessen interagieren.

Dann müssen Sie auch externe Bedrohungen wie die Unwissenheit oder Unaufmerksamkeit Ihrer Mitarbeiter einschätzen. Das Datenzugriffsmanagement und die Einhaltung von Richtlinien verringern das Risiko der Offenlegung sensibler Daten und erhöhen das Sicherheitsniveau Ihrer Unternehmensinfrastruktur.

Umgang mit zu vielen Daten

Bis zu 73 % der Daten bleiben ungenutzt, da viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, mit der riesigen Menge an Daten aus verschiedenen Quellen Schritt zu halten. Organisationen, die keine Datenverwaltungsrichtlinien für Omnichannel-Analysen haben, werden überfordert, sodass sie Dinge erfinden oder die verfügbaren Daten nicht nutzen.

Versuchen Sie jedoch nicht, alle Daten auf einmal zu verwalten. Unternehmen produzieren große Datensätze, von denen ein großer Teil nie verwendet wird. Aus diesem Grund empfiehlt der Datenverwaltungslebenszyklus, sich auf die kritischsten Daten zu konzentrieren und Daten-ROT (Daten, die redundant, veraltet oder trivial sind) zu minimieren.

Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen

Denken Sie an die Dutzenden von Tools, die Ihr Unternehmen verwendet. Selbst in der Marketingabteilung verwenden Sie wahrscheinlich mehrere Datenerfassungs- und Analysetools.

Dadurch können Datensilos entstehen, die entstehen, weil Daten in isolierten Speicherlösungen gespeichert werden, die nicht miteinander kommunizieren. Dadurch sitzt jede Abteilung auf ihren Daten, was die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit erschwert.

Daten von schlechter Qualität

Unternehmen geben fast ein Viertel ihres Umsatzes für die Lösung von Datenqualitätsproblemen aus.

Daten von schlechter Qualität resultieren aus Fehlern bei der Dateneingabe, Datenkorruption beim Transport von Daten von einem Tool zum anderen oder einem Mangel an standardisierten Verfahren.

Hier ist ein umfassender Überblick über das Datenqualitätsmanagement von DMBOK-2:

Der Lebenszyklus der Datenverwaltung, die Datenverwaltung und die Konzentration auf kritische Daten sind einige der wichtigsten Faktoren, die Sie berücksichtigen sollten, wenn Sie versuchen, die Qualität Ihrer Daten zu verbessern.

Bedenken Sie, dass „Datenqualität“ ein Sammelbegriff ist, der 12 Eigenschaften umfasst, die ein vertrauenswürdiger Datensatz aufweisen sollte.

Mangel an qualifizierten Datenanalysten

Trotz aller Gerüchte über die Bedeutung von Daten für digitale und moderne Unternehmen sind erfahrene Datenanalysten schwer zu finden. Die Einstellung eines qualifizierten Analysten braucht Zeit, und die Schulung neuer Mitarbeiter kann teuer und zeitaufwändig sein.

Fehlende Datengovernance

Viele Unternehmen erstellen nachträglich Data-Governance-Standards, wenn ihre Daten bereits unordentlich geworden sind. Ohne Data Governance werden Unternehmen mit Daten schlechter Qualität überschwemmt. Infolgedessen verbringen Analysten zu viel Zeit damit, Unkraut zu beseitigen, und Endbenutzer verbringen zu viel Zeit damit, zu versuchen, es zu verstehen.

Best Practices für die Datenverwaltung

Das Datenmanagement ist eine große Aufgabe mit vielen beweglichen Teilen. Aber es gibt Best Practices für das Datenmanagement, die Ihnen einen guten Start ermöglichen.

Priorisieren Sie Datenschutz und Sicherheit

Datenschutzverletzungen sind Millionen-Dollar-Probleme, die mit guten Datenverwaltungsprinzipien verhindert werden können.

Zu einigen Datenschutzmaßnahmen gehören ordnungsgemäße Benutzerberechtigungen, ein zentralisiertes System, das die Daten handhabt und verwaltet, und die ausschließliche Verwendung von Software, die den Datenschutzgesetzen entspricht.

Integrieren Sie alle Ihre Daten und bauen Sie eine Quelle der Wahrheit auf

Organisationen haben viele Daten, die möglicherweise in Datensilos gespeichert werden. Dies bedeutet, dass es schwierig ist, einen vollständigen Überblick über die Geschäftslandschaft zu erhalten. Für Marketingfachleute verhindert dies, dass sie unterschiedliche Kundenkontaktpunkte sehen.

Wenn Sie beispielsweise alle Daten mithilfe einer ETL-Pipeline in einen zentralen Speicherbereich integrieren, wird es einfacher, Einblicke in Umsatzdaten zu erhalten.

Verwenden Sie hochwertige Datenverwaltungssoftware

Manuelle Datenmanipulation reicht bei den Datenmengen, mit denen Unternehmen umgehen, nicht mehr aus.

Glücklicherweise gibt es viele neue Technologien und Automatisierungssoftwarelösungen, die die Datenerfassung und -analyse einfacher und schneller machen. Verwenden Sie qualitativ hochwertige Software, die sich gut in andere Anwendungen integrieren lässt.

Erstellen Sie ein Glossar der Metadaten Ihrer Organisation

Haben Sie eine standardisierte Definition aller Daten, die Sie sammeln (auch „Metadaten“ genannt). Fügen Sie spezifische Details wie Datenattribute, Erstellungsdatum, Name des Erstellers und Speicherbereich hinzu.

Dies gewährleistet Transparenz und Abstimmung in der gesamten Organisation.

Machen Sie alle für die Datenqualität verantwortlich

Datenqualität ist eine gemeinsame Verantwortung. Nur wenn jeder in der Organisation dafür rechenschaftspflichtig und verantwortlich gemacht wird, können allgemeine Datenprobleme reduziert werden.

Welche Rolle spielt dabei der Marketer? Vermarkter sind teilweise für die primäre Datenerfassung verantwortlich – sie kennen die Taxonomie von UTM-Tags, das Markup für Werbekampagnen und die Konten, die sie verfolgen müssen. In der Zwischenzeit sind Data Engineers und Analysten für die Datenqualität in anderen Phasen des Datenflusses verantwortlich.

Erste Schritte zur Etablierung von Datenverwaltungspraktiken

Der Weg zu einer datengesteuerten Organisation beginnt mit angemessenen Datenverwaltungspraktiken. Unterstützen Sie diese Transformation, indem Sie Praktiken befolgen, an die sich erfolgreiche datengesteuerte Unternehmen halten.

1. Bringen Sie die C-Suite dazu, in die Erstellung eines Datenmanagementplans zu investieren

Das Datenmanagement ist eine Herausforderung, wenn die C-Suite nicht in das gesamte Unternehmen investiert ist. Sie müssen den Wert einer ordnungsgemäß ausgeführten Datenmanagementstrategie erkennen, damit sie diese proaktiv umsetzen.

2. Prüfen Sie aktuelle Daten

Höchstwahrscheinlich sammelt Ihr Unternehmen bereits viele Daten. Prüfen Sie, was Sie bereits haben. Beobachten Sie die Gegebenheiten und erstellen Sie einen Datenmanagementplan basierend auf den Daten, die Sie bereits haben, unter Berücksichtigung der Ziele und Ressourcen Ihrer Organisation.

3. Verwenden Sie so oft wie möglich Automatisierungstools

Menschliches Versagen ist eine häufige Ursache für schlechte Datenqualität. Die Datenverwaltung wird schneller und einfacher, wenn Sie die richtigen Automatisierungstools auswählen. Sie werden auch menschliche Fehler während der Datenerfassung, -manipulation und -analyse erheblich reduzieren.

4. Wachstum planen

Die Daten, die Ihr Unternehmen sammelt, werden nur wachsen. Gestalten Sie Ihre Datenverwaltungsstrategie flexibel, sodass sie mit Ihrem Unternehmen wächst und die Skalierung mühelos vorantreibt.

5. Finden Sie einen zuverlässigen Technologiepartner

Der Aufbau eines Tech-Stacks und die Suche nach den richtigen Partnern sind entscheidend für die Einrichtung zuverlässiger Datenverwaltungsprozesse, insbesondere wenn es um die Sicherheit von Kundendaten geht. Improvado ist eine fortschrittliche Marketinganalyselösung, die sich in die bestehende Analyseumgebung einfügt und die Datenkultur im Unternehmen fördert. Die Lösung ist eine automatisierte Marketingdatenverwaltung und -berichterstattung, die sicherstellt, dass sich Ihr Team nur auf qualitativ hochwertige und aktuelle Daten verlässt, um die Geschäftsleistung zu steigern.

Du bist dran

Die Befolgung der in diesem Leitfaden beschriebenen Best Practices für die Datenverwaltung hilft Ihnen, Ihre Daten zu bereinigen und Ihr Unternehmen zu einer stärker datengesteuerten Denkweise zu führen. Das wird kein einfacher Prozess. Es ist eine Reise. Aber es lohnt sich, dies zu tun, um qualitativ hochwertige Daten zu erhalten, denen jeder in Ihrem Unternehmen vertrauen und auf die er sich verlassen kann, um umsetzbare Geschäftseinblicke zu erhalten.