Von der Datenerfassung bis zur Datenvernichtung kann das Management von Terabytes an Daten schwierig sein. Seit Unternehmen begonnen haben, Daten auf Festplatten zu speichern, ist das Datenwachstum exponentiell gestiegen.

Laut der IDG Data & Analytics Survey verwaltete das durchschnittliche Unternehmen im Jahr 2016 etwa 160 Terabyte an Daten, und diese Zahl ist heute wahrscheinlich höher. Um die enorme Datenmenge zu bewältigen, nutzen Organisationen Datenlebenszyklus-Management (DLM)-Prozesse, um Unternehmensdaten zu sammeln, zu bereinigen, zu speichern und zu vernichten. Dieser Artikel wird den DLM-Prozess und die entsprechenden Softwarekategorien untersuchen, um den DLM-Prozess zu automatisieren.

Ein imperativer Ansatz zur Verwaltung proprietärer Daten

Da die Verfügbarkeit von Daten weiter zunimmt, werden viele Organisationen versuchen, DLM für die Datenerzeugung, -speicherung, -nutzung und -ausmusterung anzupassen. Dies umfasst Daten aus Anwendungen, Systemen, Geräten, Datenbanken und Medien. Mit dem scheinbar unaufhörlichen Wachstum der Datenbedürfnisse von Unternehmen ist ein ordnungsgemäßes DLM wichtiger denn je geworden.

Ein Überblick über den DLM-Prozess

Der gesamte DLM-Prozess umfasst die Datenerfassung, Datenspeicherung, Datenaufbereitung, Datennutzung, Datenpflege und Datenvernichtung. 

Datenerfassung

Unternehmen sammeln typischerweise Daten aus drei Hauptquellen: soziale Daten, Maschinendaten und Transaktionsdaten.

Die traditionellsten Daten, die alle Unternehmen nutzen, sind Transaktionsdaten. Verkäufe, Zahlungen, Quittungen, Bestandsaufzeichnungen, Sendungsverfolgungsnummern und andere sind Kerndaten, die verwendet werden, um den täglichen Betrieb sicherzustellen. Unternehmen können Marktanalysen und Business-Intelligence-Software verwenden, um auf der Grundlage von Kombinationen von Transaktionsdaten sinnvolle Vorhersagen zu treffen.

Mit der Nutzung von sozialen Medien auf ihrem Höhepunkt ist es für ein Unternehmen von höchster Priorität, seine Unternehmensdaten zu nutzen und zu verstehen. Es ist wichtig, dass Social-Media-Manager und Marketingteams wissen, wie Social-Media-Kampagnen auf allen sozialen Kanälen abschneiden, wie und warum Konten an Followern und Engagements wachsen und sogar verfolgen, wie ihre Konkurrenten abschneiden. 

Mit Social-Media-Analytics-Software können Benutzer all diese Daten und Metriken durch leicht verständliche Visualisierungen verarbeiten. Dies ist vorteilhaft für Social-Media-Manager oder Vermarkter, die keine Kenntnisse in der Datenanalyse haben, sowie für ihre Manager oder Chief Marketing Officers, die die Ergebnisse ihrer Arbeit besser beurteilen können. Diese Daten leicht zugänglich zu haben, ist ein großer Vorteil für Unternehmen und Mitarbeiter gleichermaßen.

Noch revolutionärere Daten stammen von Maschinen und dem IoT. Das Internet der Dinge (IoT) transformiert Industrien weltweit, und vielleicht keine mehr als die Fertigungsindustrie. Intelligente Sensoren und gut programmierte IoT-Anwendungen helfen dabei, Fabrikausrüstung in funktionierende IoT-Geräte zu verwandeln, die es ihnen ermöglichen, umsetzbare Daten zu generieren, mit anderen Maschinen zu kommunizieren und die Produktion zu optimieren. IoT-Geräte werden auch in intelligenten Fahrzeugen, Temperatursensoren, Einzelhandelsverfolgungssystemen usw. installiert. 

Datenspeicherung

Wenn Unternehmen Daten sammeln, können sie diese in einem Datenrepository speichern. Moderne Unternehmen neigen heute dazu, alle ihre Daten in einem Data Warehouse zu speichern. Data-Warehouse-Technologie wird als Speichermedium verwendet, das Daten aus mehreren unterschiedlichen Datenquellen in einem einzigen Datenspeicher auf organisierte und effiziente Weise zusammenführt, um Analysen und Berichterstattung für bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Es unterscheidet sich von herkömmlicher Datenbanktechnologie, die nur Daten aufzeichnen kann. 

Data-Warehouse-Software ist mit Integration und Analyse im Hinterkopf entwickelt, im Gegensatz zu anderen Datenbanken, die auf verschiedene Weise abgefragt werden sollen. Dies hilft Benutzern ohne Kenntnisse von SQL oder anderen gängigen Abfragesprachen, Informationen aus dem Speicher zu extrahieren.

Unternehmen können auch einzelne Datenbanken anstelle eines einzigen Warehouses einrichten. Dies erhöht die Flexibilität und reduziert die Kosten für kleinere Projekte. Datenbanken können vor Ort, in der Cloud oder hybrid eingerichtet werden. Es gibt drei Haupttypen von Datenbanksoftware. 

Datenaufbereitung

Rohdaten sind selten nutzbar, daher müssen Organisationen die Daten bereinigen, um sie zu standardisieren und Korrekturen vorzunehmen. 

Unternehmen verwenden Datenaufbereitungssoftware, um Daten zu entdecken, zu mischen, zu kombinieren, anzureichern und zu transformieren, um Daten zu standardisieren. Mit Hilfe dieser Software können große Datensätze leicht integriert, konsumiert und mit Business-Intelligence- und Analyselösungen analysiert werden. Moderne Unternehmen müssen rechtzeitig kritische Entscheidungen treffen, um auf die vielfältigen Erkenntnisse zu reagieren, die durch diese Tools generiert werden. Diese Tools erstellen Analysen über Produktnutzer, Verkaufszahlen, Systemleistung und mehr in Echtzeit. Die Tools in diesem aufstrebenden Bereich helfen, den Datenaufbereitungsprozess zu rationalisieren und präzise Informationen aus großen Datensätzen zu gewinnen. Da die Daten eines Unternehmens weiter anwachsen, ermöglichen Datenaufbereitungstools den Benutzern, wichtige Datenpunkte auf Knopfdruck zu finden. Auf diese Weise können Unternehmen sofort umsetzbare Erkenntnisse nutzen, ohne stundenlang Daten durchsuchen zu müssen.

Für Datenkorrekturen verwenden Unternehmen Datenqualitätssoftware, um Informationssätze zu analysieren und falsche, unvollständige oder falsch formatierte Daten zu identifizieren. Nach der Profilierung von Datenproblemen bereinigen oder korrigieren Datenqualitätstools diese Daten basierend auf zuvor festgelegten Richtlinien. Löschen, Ändern, Anhängen und Zusammenführen sind gängige Methoden zur Datensatzbereinigung. Datenanalysten, Vermarkter und Vertriebsmitarbeiter profitieren unter anderem von der Nutzung von Datenqualitätslösungen.

Datennutzung

Das Ziel, all diese Hürden zu überwinden, besteht darin, Datenanalysen zu nutzen, um umsetzbare Geschäftseinblicke zu generieren. Unternehmen nutzen Daten, um alle Aspekte des Geschäfts zu verstehen, einschließlich Einstellungsprognosen, welche Marketingkampagne für die Ansprache bestimmter demografischer Gruppen verwendet werden soll, welche Verkaufschancen zuerst angesprochen werden sollen, Optimierung der Lieferkette und so weiter. Jeder dieser Geschäftsaspekte und die Entscheidungen, die darum getroffen werden, sollten zuerst durch die Nutzung von Daten- und Business-Intelligence-Tools überprüft werden. 

Es gibt viele Datenanalysetools. In den letzten Jahren war die am meisten gehypte Datenanalyse „Big Data“. Big-Data-Analytics-Software kann große, unstrukturierte Datensätze aus Big-Data-Clustern verarbeiten. Anschließend können sie alle Unternehmensdatenquellen in einer einzigen Plattform verbinden, um abteilungsübergreifende Verbindungen herzustellen, Unternehmensdaten zu visualisieren und zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen zu fördern.

Eine weitere beliebte Datenanalysetechnik ist die Textanalyse. Textanalyse-Software ermöglicht es Benutzern, Daten aus unstrukturierten Textdatensätzen zu visualisieren. Diese Tools verwenden oft natürliche Sprachverarbeitung, um Sentiment-Analysen, Syntax-Parsing, Part-of-Speech-Tagging und Entitätsklassifizierung herauszuziehen. Datenteams und Analysten verwenden häufig Textanalysetools, um Erkenntnisse aus E-Mails und Telefontranskripten, Social-Media-Posts oder allgemeinen Dokumenten zu gewinnen.

Die nächste Generation von Datenanalysetools konzentriert sich auf prädiktive Analysen. Prädiktive-Analyse-Software ermöglicht es Benutzern, Data Mining auf historischen Daten durchzuführen, um zukünftige Ergebnisse zu bestimmen. Mit diesem Tool können Analysten Modelle und Algorithmen erstellen, die Muster und Trends aus vergangenen Daten nutzen, um für zukünftige Möglichkeiten zu planen. Diese Lösungen sind entscheidend, wenn es darum geht, Prognosen zu erstellen, potenzielle Risiken zu identifizieren oder unerkannte Chancen innerhalb des Unternehmens zu finden.

Datenpflege

Daten können auch durch menschliche Fehler, Naturkatastrophen und Cyberangriffe beschädigt werden. Unternehmen sichern normalerweise ihre Datenbanken vor Ort oder in der Cloud, um Datenverluste zu vermeiden. Die Datenbanksicherung ist der Prozess, eine Kopie der aktuellen Datenbank eines Benutzers an einem anderen Ort zu speichern. Benutzer können bei Bedarf auf die vorherigen Versionen der Sicherung zurückgreifen.

Daten ändern sich ständig, was unterschiedliche Versionen der Datenbank erzeugt. Viele Unternehmen haben Datenbanksicherungssoftware übernommen, um ihre Daten zu verwalten, einschließlich der Funktionalität zum Hinzufügen, Bearbeiten und Entfernen von Daten nach Bedarf. Sicherungen können wertvolle Informationen über frühere Versionen von Daten liefern, was bedeutet, dass Unternehmen verfolgen können, wie sich ihre Daten im Laufe der Zeit verändert haben, und spezifische Änderungen isolieren können, um Trends zu finden.

Datenvernichtung

Geschäftstransaktionsdaten sind entscheidend für die Verwaltung vieler wichtiger kommerzieller Aspekte. Geschäftsinhaber sind auf diese Daten angewiesen, um Einkommen und Ausgaben, Bestände und andere Verkaufsinformationen an einem bequemen und sicheren Ort zu verfolgen. Wenn die Daten veraltet oder zu riskant werden, ist die Entsorgung der Daten am Ende ihres Lebenszyklus unerlässlich. Beispielsweise vernichten Organisationen häufig sensible Daten oder andere vertrauliche Aufzeichnungen, wenn dies erforderlich ist.

Datenvernichtung ist wichtig, da sie böswillige Datenexploitation verhindert. Eine ordnungsgemäße Datenentsorgung reduziert Sicherheitsrisiken. Es ist unerlässlich, sicherzustellen, dass Ihre ausgemusterten IT-Daten Ihr Unternehmen nicht gefährden. Langfristig können verbesserte Prüfpfade zu besseren Geschäftsergebnissen führen.

Datenvernichtung spielt auch eine wichtige Rolle bei der Einhaltung globaler Datenschutz- und Datensicherheitsgesetze. Beispielsweise gewährt Artikel 17 der EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) den EU-Bürgern ein Recht auf Datenlöschung, auch bekannt als "Recht auf Vergessenwerden". 

Erwägungsgrund 66 der DSGVO besagt:

"Um das Recht auf Vergessenwerden in der Online-Umgebung zu stärken, sollte das Recht auf Löschung auch so erweitert werden, dass ein Verantwortlicher, der die personenbezogenen Daten öffentlich gemacht hat, verpflichtet ist, die Verantwortlichen, die solche personenbezogenen Daten verarbeiten, darüber zu informieren, alle Links zu diesen personenbezogenen Daten oder Kopien oder Replikationen dieser personenbezogenen Daten zu löschen. Dabei sollte dieser Verantwortliche angemessene Schritte unternehmen, unter Berücksichtigung der verfügbaren Technologie und der dem Verantwortlichen zur Verfügung stehenden Mittel, einschließlich technischer Maßnahmen, um die Verantwortlichen, die die personenbezogenen Daten des Betroffenen verarbeiten, über das Ersuchen des Betroffenen zu informieren."

Obwohl die DSGVO keine genauen technischen Methoden zur Erfüllung eines Löschungsantrags spezifiziert, wäre Datenvernichtungssoftware ein Mittel, dies zu tun.

Datenintegrität muss für Unternehmen Priorität haben

Da DLM verschiedene Abteilungen abdeckt, sollten Unternehmen sicherstellen, dass alle Mitarbeiter mit den DLM-Richtlinien und -Prozessen übereinstimmen. Sie sollten iterierbar und für alle klar sein, damit alle Daten ordnungsgemäß gesammelt, gespeichert und bereinigt werden, um einen einfachen Zugriff bei hoher Integrität zu gewährleisten. Ein Daten-Notfallplan sollte ebenfalls enthalten sein, um eine dauerhafte Löschung zu verhindern. 

Zusammenfassend gibt es viele Aspekte einer effektiven DLM-Strategie, daher ist es wichtig, sich Zeit zu nehmen, um jede Phase des DLM zu erkunden, um Geschäftsversagen aufgrund von Datenmissbrauch zu verhindern.