Integratives Datenmanagement

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Daten sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Die explosionsartige Zunahme an Datenvolumen und die wachsende Vielfalt an Datenquellen und -strukturen stellt neue Anforderungen an das Datenmanagement – auch im öffentlichen Sektor. Was ist zu tun, um den Datenschatz abteilungsübergreifend zu heben und ihn bestmöglich für die datengestützte Modernisierung der Verwaltung zu nutzen?

Typischerweise ist die große Fülle von Daten und Informationen, die in einer Organisation insgesamt zur Verfügung stehen, auf eine Vielzahl von Datenquellen verteilt. Einzelne Abteilungen und deren Mitarbeiter:innen speichern und pflegen Daten nach ihren Regeln an separaten Orten, auf die sie mehr oder weniger exklusiven Zugriff haben. Im Ergebnis liegen viele wertvolle Daten in voneinander abgeschotteten „Datensilos“. Je Datensilo hat nur eine bestimmte (Gruppe von) Mitarbeitenden erforderlichen Zugriff sowie den Ein- und Durchblick, welche Daten in welcher Form vorgehalten werden.

In Zukunft wird es aus vielerlei Gründen immer wichtiger, solche historisch gewachsenen Datensilos aufzubrechen und ein stärker integratives Datenmanagement voranzutreiben:

Agilität, Kooperation und Ko-Kreation

Schon heute müssen Mitarbeiter:innen für ihre operativen Aufgaben und Projekte immer öfter auf Daten zugreifen, die an anderer Stelle erhoben, verwaltet und aufbereitet werden. Solides Datenmanagement und geschickte Datenintegration ist dafür zentrale Erfolgsvoraussetzung – insbesondere, wenn

  • Daten personen- und abteilungsübergreifend verarbeitet,
  • gemeinsam datengestützte Lösungen (z.B. Dashboards oder digitale Zwillinge) entwickelt oder
  • anhand großer zusammengeführter Datenmengen komplexere Zusammenhänge und Wirkungen analysiert (z.B. mittels Big Data Analytics, Maschinellem Lernen/KI) werden sollen.

Idealerweise können Endnutzer:innen gezielt auf die Daten zugreifen, die sie gerade benötigen. Angesichts des Trends hin zu „Open Data“ gewinnt für die öffentliche Verwaltung auch der Datenaustausch mit ihrer Umwelt weiter an Bedeutung. Bei der Entwicklung neuer Datenstrategien ist selbstverständlich auf die Einhaltung geltender und künftiger regulatorischer Anforderungen zu achten.

Datenqualität und -pflege

Mit Blick auf die Datenqualität gilt für jede datengestützte Anwendung: „Garbage in – garbage out“. Soll heißen: Die Güte von beispielsweise Statistiken und Kennzahlen, Analyse- und Evaluationsergebnissen hängt immer auch maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Integratives Datenmanagement muss sich daher zwangsläufig auch der Frage nach der Datengovernance widmen. Die Etablierung einer zukunftsfähigen Datenkultur mit Regeln und Standards, transparenter Dokumentation verfügbarer (Meta-)Daten sowie klaren Rollen und Zuständigkeiten für die Datenerfassung, -aufbereitung und -pflege helfen, auf einer gesunden Datenbasis operieren zu können.

Kosten-, Ressourcen- und Zeitersparnis

Durch vernetzte Prozesse, automatisierte Datenflüsse und einen geschickt gesteuerten Datenzugriff erübrigen sich aufwändige, manuelle Zusammenführungen, Konsistenzprüfungen und Ausbesserungen von Fehlern in Daten. Moderne Datenintegrations- und Datenvirtualisierungstools erleichtern sowohl die Datensynchronisierung als auch das Zugriffsmanagement und helfen so dabei, teure Speicherkapazitäten zu sparen und die IT von datenbezogenen Anfragen zu entlasten.

Gern beraten und unterstützen wir Sie auf Ihrem Weg zu einem agilen und integrativen Datenmanagement. Sprechen Sie uns an:

Dr. Felix Stumpf, Manager bei der arf GmbH, E-Mail: arf@arf-gmbh.de

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