Datenmanagement Kapitel 1

Datenmanagement

• Datenmanagement ist ein relativ neues Fachgebiet, unterscheidet sich aber strategisch nicht von der traditionellen Geschäftsführung, da der Umgang mit Daten seit dem antiken Mesopotamien ein kritischer Erfolgsfaktor ist.
• Datenmanagement umfasst die Aufgaben der Datenerfassung, Speicherung, Verwaltung und Nutzung.
• Datenerfassung beinhaltet das Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, Umfragen oder Transaktionssystemen.
• Datenspeicherung erfolgt in Systemen wie Datenbanken oder Cloud-Speichern.
• Datenqualitäsicherung ist essentiell. Die Daten müssen inhaltlich richtig und vollständig sein.
• Datenintegration ist notwendig, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, um eine einheitliche Sicht zu ermöglichen.
• Datenzugriff und -sicherheit sind wichtige Aspekte, nicht jede(r) Mitarbeitende(r) sollte Zugriff auf alle Unternehmensdaten haben.
• Datenanalyse ist das Herzstück von Datenmanagement, Einblicke aus den gesammelten Daten ermöglichen Optimierung von Geschäftsprozessen.
• Datenarchivierung ist ebenfalls ein wichtiger, aber weniger auffälliger Aspekt. Daten, die nicht ständig gebraucht werden, werden langfristig gespeichert und zugänglich gemacht.
• Datenwiederherstellung ist entscheidend, falls Daten verloren gehen, müssen Strategien vorhanden sein, um Daten schnell wiederherzustellen.
• Datenlebenszyklus-Management begleitet Daten von der Entstehung bis zur Löschung.
• Compliance und Datenschutz sind essentiell für jedes Unternehmen. Compliance (Einhaltung der rechtlichen Vorschriften), bezieht sich auf die Einhaltung aller rechtlichen Datenschutzbestimmungen.
• Daten sind grundlegende Bausteine für Informationen und bilden das Rückgrat der modernen Geschäftswelt. Daten werden in verschiedener Form verwendet.
• Datentypen: Boolesche Daten (Wahr oder Falsch), Ganzzahlen, Gleitkommazahlen, Datums-/Uhrzeitdaten, Zeichenketten (Strings), Bilder, Audio- und Videodaten,

Arten von Daten

• Kundendaten: Persönliche und Kontaktinformationen, Demografische Details, Kaufhistorie, Zahlungsinformationen, Kundenpreferences, Daten zum Treueprogramm, Online-Verhaltensweisen, Abonnement-Informationen, Kundenstatus.
• Mitarbeiterdaten: Persönliche und Kontaktinformationen, Notfallkontakte, aktuelle Position und Abteilungszugehörigkeit, Arbeitszeitmodell, Vergütungsdetails, Bankverbindungen, Urlaubsdaten, berufliche Laufbahn, Anwesenheitsaufzeichnungen, Leistungsbeurteilungen, Qualifikationen, Disziplinarische Maßnahmen.
• Lieferantendaten: Unternehmensname, Kontaktinformationen, Ansprechpartner, Steuer-ID, Bankverbindung für Überweisungen, Historie der Geschäftsbeziehungen, Zahlungskonditionen, Preisvereinbarungen, angebotene Produkte oder Dienstleistungen.
• Produktdaten: Produktbeschreibung, Spezifikationen, SKU (Lagerhaltungsnummer), Markenname, Maße, Gewicht, UPC oder Barcode, Preisinformationen, Lagerbestände, Produktvarianten, Produktfotos.
• Marketingdaten: Marketingkampagnendaten, Konversionsquoten, Kundensegmentierungsdaten, Performance von Marketingkanälen, Marketing-Return on Investment, Budget, Webseiten-Analytik, Social Media Engagement-Daten, E-Mail-Marketing-Statistiken, Lead-Generierungsdaten, Klickrate, Impressions, Kosten pro Klick, Kosten pro Akquisition.
• Lagerdaten: Artikelnummer, Artikelbezeichnung, Lagerort, Menge auf Lager, Mindestbestand, Sicherheitsbestand, Einzelhandelspreis, Herstellungsdatum, Verfallsdatum, Chargennummer, Lieferant, Eingangsdatum, Ausgangsdatum, Durchschnittslagerdauer, Bestellstatus, Reservierungen, Barcodes, Transportbedingungen, Daten zur Qualitätskontrolle, Versand- und Logistikdaten, Rückgabe- und Umtauschdaten.
• Finanzdaten: Gewinn-/Verlust, Umsatzerlöse, Budgets, Finanzkennzahlen, Gewinn- und Verlustrechnungen, Kapitalflussrechnungen, Bilanzen, Aufzeichnungen über Investitionsausgaben, Anlagespiegel, Debitoren, Verbindlichkeiten, Kreditverträge, Steuern, Hauptbuch.
• Compliance-Daten: Auditberichte, Gesetze, Regelwerksbezeichnung, Geltungsbereich, Verantwortlicher für Compliance, Überprüfungsintervalle, Datum der letzten Überprüfung, Ergebnisse der letzten Auditierung, Berichterstattung an Behörden, Fälligkeitsdatum, Risikobewertung, Dokumentierte Verfahren und Richtlinien, Schulungsdaten, Verstöße und deren Behandlung.
• Marktforschungsdaten: Kundensegmentierung, Zielgruppenbeschreibung, Marktvolumen, Marktwachstum, Marktanteil, Wettbewerbsanalyse, Preisgestaltung der Konkurrenz, Verbraucherverhalten, Kaufmotive, Trends und Entwicklungen, Produktbewertungen, Kundenzufriedenheit, Markenwahrnehmung, Vertriebskanalanalyse, Werbewirksamkeit, Online-Nutzungsverhalten.
• Social Media Daten: Engagement-Metriken, Klickraten, Konversionsraten, Reichweite, Eindrücke, Hashtags, Kampagnenleistung, Demografische Daten des Publikums, Beiträge, Kommentare, Likes, Retweets, Shares, Benutzerprofile, Anmeldedaten, Kundenpräferenzen, Daten über abgebrochene Einkäufe, Seitenaufrufe, Klickraten, Konversionsraten, Bounce-Rate, Session-Dauer, Tracking des Nutzerverhaltens.
• Kundendienst Daten: Kundenanfragen, Ticketinformationen, Kontaktinformationen, Interaktionen, Kaufhistorik, Kundenpräferenzen.
• CSR Daten: Daten zu Umweltauswirkungen, Energieverbrauch, Abfallmanagement, Wasserverbrauch, Kohlenstoffemissionen, ethischem Einkauf, Arbeitsbedingungen, Gesundheit und Sicherheit, Diversität und Inklusion, Nachhaltigkeit, Initiativen, Spenden.
• Human Resources Daten: Mitarbeiterprofile, beruflicher Werdegang, Arbeitsverträge, Vergütungsdaten, Leistungen, Beförderungen, Laufbahnentwicklung, Zeit- und Anwesenheitsaufzeichnungen, Urlaub und Ferien, Personalplanung, Stellenbeschreibungen, Nachfolgeplanung.
• Bewerbungsunterlagen: Schulungsunterlagen, Aufzeichnungen Gesundheit und Sicherheit, Umfragen Mitarbeitermotivation, Disziplinarakten, Beschwerden Arbeitnehmer, Kennzahlen zu Diversität und Inklusion, Exit Interviews.

Datenmanagement Konzepte

• Big Data: massive, hochvolumige oder heterogene Datenmengen.
• Cloud Computing: Bereitstellung von Server-Ressourcen und Diensten über das Internet.
• Internet of Things (IoT): Gerätevernetzung zur Datensammlung.
• Künstliche Intelligenz (KI): Computersysteme, die Aufgaben ausführen, die typischerweise menschliche Intelligenz erfordern.

Datenstrukturen

• Array: Sammlung von Elementen gleichen Typs in einer festen Reihenfolge.
• Liste: Sammlung von Elementen, deren Größe dynamisch angepasst werden kann.
• Stapel (Stack): Datenstruktur mit FIFO Prinzip (Last In, First Out).
• Hash-Tabelle: schnelles Nachschlagen von Daten mit Hilfe von Schlüsseln.
• Baum: Datenstruktur zur Darstellung von hierarchischen Beziehungen.

Fakt

• Datenmanagement spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz.
• Die vier Mega-Trends der Digitalisierung (Internet of Things, Cloud Computing, Big Data, Künstliche Intelligenz) hängen eng miteinander zusammen, werden aber oft falsch als eigenständige Konzepte betrachtet.