Christoph Lordieck

29. August 2025

Das Wichtigste zusammengefasst

• Zentrale Aufgabe: Datenmanagement umfasst die strukturierte Erfassung, Organisation, Analyse und Archivierung von Unternehmensdaten. Das Ziel besteht darin, deren Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit dauerhaft zu sichern.
• Strategischer Nutzen: Unternehmen nutzen professionelles Datenmanagement, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Compliance-Vorgaben wie DSGVO und GoBD einzuhalten und operative Prozesse effizient zu steuern.
• Technologische Unterstützung: Moderne Tools wie SAP Data Intelligence, Astera, OTRS oder Oracle ermöglichen automatisierte Datenintegration, -analyse, -sicherheit und Governance.

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement beschreibt die strukturierte und verantwortungsvolle Verwaltung von Daten innerhalb eines Unternehmens. Es umfasst sämtliche strategischen, organisatorischen und technischen Maßnahmen, um Daten effizient zu erfassen, zu organisieren und sicher zu speichern. Dabei sollen die Daten so aufbereitet werden, dass sie jederzeit geschützt und problemlos nutzbar sind. Ziel des Datenmanagements ist es, den Wert von Daten als unternehmenskritische Ressource voll auszuschöpfen – sei es zur Optimierung operativer Abläufe, zur fundierten Entscheidungsfindung oder zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen.

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Aufgaben des Datenmanagements

Das Datenmanagement umfasst eine Reihe von Tätigkeiten, die darauf abzielen, Daten effizient zu erfassen, zu strukturieren und nutzbar zu machen. Zu den Kernaufgaben zählen:

1. Datenerfassung und -integration: Unternehmen erfassen Daten gezielt aus internen und externen Quellen und führen sie in einer zentralen Plattform zusammen, um eine konsolidierte Datenbasis zu schaffen.
2. Datenaufbereitung und -speicherung: Sie bereinigen die gesammelten Daten, prüfen deren Qualität und speichern sie in leistungsfähigen Datenbanksystemen, um sie jederzeit zuverlässig verfügbar zu machen.
3. Datenanalyse: Verantwortliche werten die strukturierten Informationen mit statistischen und analytischen Methoden aus, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
4. Datenpflege und -aktualisierung: Fachabteilungen überprüfen bestehende Datensätze regelmäßig und aktualisieren sie bei Bedarf, um eine dauerhaft hohe Datenqualität sicherzustellen.
5. Datenschutz und -sicherheit: Unternehmen sichern ihre Daten durch technische und organisatorische Maßnahmen und stellen die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO sicher. Datenschutz ist Teil einer übergeordneten Daten-Governance, zu der auch weitere Vorschriften wie die GoBD gehören. Diese bestimmen beispielsweise, wie steuerrelevante Daten revisionssicher gespeichert und bereitgestellt werden müssen.
6. Datenqualität: Unternehmen stellen sicher, dass ihre Daten vollständig, korrekt, konsistent und aktuell sind. Dafür etablieren sie Prozesse zur Datenvalidierung, setzen Qualitätsmetriken ein und überwachen kontinuierlich die Einhaltung definierter Standards. Eine hohe Datenqualität ist Grundvoraussetzung für verlässliche Analysen und operative Effizienz.
7. Metadatenmanagement: Unternehmen erfassen und pflegen Metadaten gezielt, um ihre Datenbestände transparenter und besser nutzbar zu machen. Sie dokumentieren dabei Informationen wie Herkunft, Struktur oder Verwendungszweck einzelner Datensätze. Mithilfe automatisierter Kuration und kontinuierlicher Optimierung sorgen sie dafür, dass Daten leichter auffindbar und sicherer bleiben.
8. Datenarchivierung: Organisationen archivieren Daten systematisch, wenn diese nicht mehr regelmäßig benötigt, aber aus rechtlichen, regulatorischen oder geschäftlichen Gründen aufbewahrt werden müssen. Sie sichern die Daten langfristig und stellen sicher, dass sie bei Bedarf schnell wiederhergestellt werden können. Dadurch entlasten sie operative Systeme, erfüllen gesetzliche Vorgaben und bewahren wichtige Informationen.
9. Datenintegration: Unternehmen führen Daten aus verschiedenen Quellen, z.B. Datenbanken, Dateien, Cloud-Systemen oder APIs, in einer konsolidierten Datenbasis zusammen. Dafür nutzen sie ETL- oder ELT-Prozesse, um die Daten zu extrahieren, umzuwandeln und gezielt zu laden. So schaffen sie eine einheitliche und aktuelle Datenbasis, die als Grundlage für Analysen und Reportings dient.

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Vorteile eines professionellen Datenmanagements

Ein strukturiertes und umfassendes Datenmanagement bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, die weit über die reine Datenorganisation hinausgehen. Hier einige zentrale Aspekte:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die zentrale und systematische Verwaltung von Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen. So ermöglicht beispielsweise die Nutzung von Echtzeit-Datenanalysen in SAP S/4HANA die kontinuierliche Überwachung und proaktive Steuerung von Geschäftsprozessen.

Effizienzsteigerung durch Automatisierung

Moderne Tools wie die Oracle Autonomous Database automatisieren Routineaufgaben wie Backups und Datenreplikation. Dies reduziert den manuellen Aufwand und minimiert menschliche Fehler.

Bessere Kundenkommunikation

Durch die gezielte Nutzung von Kundendaten lassen sich personalisierte Angebote und zielgerichtete Marketingmaßnahmen entwickeln. Unterstützen kann dabei beispielsweise die Astera-Plattform: eine moderne, KI-gestützte No-Code-Lösung zur End-to-End-Verwaltung, Integration und Automatisierung von Datenprozessen. Über eine intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche gestalten Fachanwender Datenflüsse und Workflows ohne Programmierkenntnisse. Dank zahlreicher Konnektoren, leistungsfähiger Datenqualitätsfunktionen und integrierter API-Verwaltung unterstützt Astera insbesondere Unternehmen, die flexibel und effizient mit großen, heterogenen Datenmengen arbeiten möchten.

Compliance und Datenschutz

Mit OTRS (Open Ticket Request System) lassen sich datenschutzrelevante Prozesse effizient steuern, um rechtliche Anforderungen, wie die DSGVO, zuverlässig einzuhalten. Die Plattform unterstützt Unternehmen dabei, IT- und Serviceprozesse strukturiert zu verwalten und transparente Workflows aufzusetzen. Über ein zentrales Ticket- und Service-Management erfassen und verfolgen Teams sämtliche Anfragen, Vorfälle und Änderungen systematisch. Gleichzeitig ermöglicht OTRS mit seiner integrierten Configuration Management Database (CMDB) ein präzises Datenmanagement über sämtliche IT-Komponenten hinweg.

Kostenreduktion

Durch die Automatisierung und Zentralisierung von Datenprozessen können Unternehmen ihre IT-Kosten senken. Cloud-basierte Lösungen wie die Oracle Data Management Cloud bieten skalierbare Optionen ohne hohe Infrastrukturkosten.

Erhöhte Datensicherheit

Die Integration von Sicherheitsfunktionen, wie bei der Oracle Autonomous Database, schützt vor unbefugtem Zugriff und gewährleistet die Integrität sensibler Daten.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Moderne Datenmanagementlösungen passen sich dynamisch an Unternehmenswachstum und sich ändernde Anforderungen an. Beispielsweise unterstützt die SAP Data Intelligence Plattform die Integration neuer Datenquellen ohne großen Aufwand.

Software und Tools für das Datenmanagement

Für ein effektives Datenmanagement stehen zahlreiche Softwarelösungen zur Verfügung, die speziell auf die Bedürfnisse moderner Unternehmen zugeschnitten sind. Hier eine Auswahl bewährter Tools:

• SAP HANA: Diese In-Memory-Datenbank und technologische Basis für die ERP-Software S/4HANA ermöglicht Echtzeitdatenanalysen und bietet eine hohe Performance bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Sie ist besonders geeignet für Unternehmen, die auf datengetriebene Geschäftsprozesse setzen.
• Oracle Autonomous Database: Eine selbstverwaltende, selbstsichernde und selbstreparierende Cloud-Datenbank, die administrative Aufgaben automatisiert. Dies reduziert den Wartungsaufwand erheblich und erhöht die Datensicherheit.
• Astera Centerprise: Als umfassendes Datenmanagement-Tool automatisiert es ETL-Prozesse (Extraktion, Transformation und Laden) und ermöglicht die Integration sowohl strukturierter als auch unstrukturierter Daten in einer einzigen Umgebung.
• OTRS Service Management Suite: Diese Lösung bietet umfangreiche Funktionen, mit denen Unternehmen ihre IT-Daten, Prozesse und Konfigurationen effizient verwalten können. Sie eignet sich besonders für Organisationen, die hohen Wert auf professionelles IT-Service-Management und die Einhaltung von Compliance-Anforderungen legen.
• SAP Data Intelligence: Diese Software unterstützt Unternehmen dabei, verschiedenste Datenquellen zu integrieren, zu orchestrieren und auszuwerten. Sie ist ideal für alle, die komplexe Datenlandschaften beherrschen und daraus geschäftsrelevante Erkenntnisse gewinnen möchten.
• Oracle Data Integrator (ODI): Diese Plattform ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen effizient zu transformieren und zu integrieren. Besonders bei der Konsolidierung verteilter Datenquellen spielt ODI seine Stärken aus.
• Astera ReportMiner: Mit dieser Lösung extrahieren Unternehmen unstrukturierte Daten, z.B. aus PDF-Dokumenten, und wandeln sie automatisiert in weiterverwendbare Formate um. So lassen sich auch schwer zugängliche Informationen in strukturierte Datenprozesse integrieren.

Fazit: Erfolgsfaktor Datenmanagement

Professionelles Datenmanagement ist heute weit mehr als nur eine organisatorische Notwendigkeit – es bildet die strategische Grundlage für nachhaltigen Unternehmenserfolg. Wer seine Daten intelligent verwaltet, profitiert von fundierten Entscheidungen, effizienteren Prozessen und einer höheren Wettbewerbsfähigkeit. Die Auswahl der richtigen Softwarelösungen sollte dabei stets an den spezifischen Anforderungen des Unternehmens ausgerichtet sein, um das volle Potenzial auszuschöpfen.

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FAQ

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement beschreibt die strukturierte Verwaltung von Unternehmensdaten mit dem Ziel, deren Qualität, Sicherheit und Verfügbarkeit dauerhaft sicherzustellen.

Welche Aufgaben umfasst das Datenmanagement?

Zu den Kernaufgaben zählen Datenerfassung, Datenaufbereitung, Datenanalyse, Pflege und Aktualisierung, Datenschutz, Datenqualitätssicherung, Metadatenmanagement, Datenarchivierung und Integration.

Warum ist Datenmanagement für Unternehmen wichtig?

Ein professionelles Datenmanagement hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu automatisieren, gesetzliche Vorgaben einzuhalten und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Welche Vorteile bringt professionelles Datenmanagement?

• Fundierte Entscheidungsfindung
• Effizienzsteigerung
• Verbesserte Kundenkommunikation
• Einhaltung von Compliance-Vorgaben (z. B. DSGVO)
• Kostenreduktion
• Höhere Datensicherheit
• Skalierbarkeit und Flexibilität

Welche Softwarelösungen unterstützen Datenmanagement?

Beispiele sind SAP Data Intelligence, Oracle Autonomous Database, Astera Centerprise, OTRS, Oracle Data Integrator und SAP HANA.

Wer kann mir beim Thema Datenmanagement: Definition, Aufgaben und Software helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Datenmanagement: Definition, Aufgaben und Software benötigen, stehen Ihnen die Experten von Erlebe Software, dem auf dieses Thema spezialisierten Team der mindsquare AG, zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.

Christoph Lordieck

Als Bereichsleiter SAP Entwicklung berate ich Unternehmen rund um das Thema SAP Individualentwicklung. Einige Jahre Projekt- und Umsetzungserfahrung haben meinen Wissenshunger noch nicht gestillt und ich suche ständig nach neuen Themen und Entwicklungen im ABAP-Umfeld.

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