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Information Sind unsere digitalen Daten verloren?

Wie lassen sich geschäftliche Daten oder private Fotos über Jahrzehnte speichern? Erstaunlich: Keiner weiß es – bisher.

Wie lassen sich geschäftliche Daten oder private Fotos über Jahrzehnte speichern? Quelle: dpa

Die Taufe. Die Einschulung. Der Abiball: Früher landeten die Bilder von diesen großen Tagen des Lebens im Fotoalbum – heute auf der Festplatte. Doch was, wenn wir die Aufnahmen einmal unseren Enkeln zeigen wollen? Läuft die Platte, funktioniert die Speicherkarte noch? Wahrscheinlich nicht.

Sind die Dateien verloren, ist das im Privaten ein Ärgernis. Für Unternehmen und Forschungsinstitute ist es eine Katastrophe. Denn Daten werden immer wertvoller, die Menge der gespeicherten Bits und Bytes steigt exponentiell. Jede Firma will und muss ihre Konstruktionspläne und Kundendaten bewahren. Doch niemand weiß, wie wir Informationen 50, 60 oder gar 100 Jahre zuverlässig speichern.

Wie Unternehmen ihre Daten in Schuss bringen können
1. Data Governance: Klare Regeln sind ChefsacheWerden die gleichen Stammdaten in verschiedenen Unternehmensbereichen, auf unterschiedlichen Hierarchie-Ebenen oder in mehreren Geschäftsprozessen genutzt, ist die Einführung einheitlicher Standards, Regeln und Abläufe unumgänglich. Dafür hat sich der Begriff Data Governance eingebürgert. Die Entwicklung einer einheitlichen Strategie und gemeinsamer Prinzipien ist Chefsache. Sie wird ergänzt durch die Definition von verbindlichen Datenpflegeprozessen und die Festlegung von Kennzahlen. Quelle: http://www.humaninference.de/master-data-management Quelle: Fotolia
2. Data Steward: Einer hat den Hut aufImmer freundlich lächeln und das Essen servieren: Trotz des etwas irreführenden Namens hat der Data Steward ganz andere Aufgaben. Als Verantwortlicher für die Verbesserung der Datenqualität soll er die in der Data Governance festgelegten Prinzipien im gesamten Unternehmen durchsetzen, Metriken entwickeln, die Interessen der einzelnen Fachabteilungen miteinander in Einklang bringen und für die nachhaltige Konsistenz und Genauigkeit der Daten sorgen. Quelle: Fotolia
3. Datenmodell: Struktur erkennenAls zentrales Element steuert das Datenmodell sämtliche Prozesse und Ereignisse im Master Data Management. Denn keine Datenquelle ist wie die Andere, und die wertvollen Daten des Unternehmens finden sich oft über eine ganze Reihe von Datenbanken verteilt. Fusionen, Übernahmen und neue Anforderungen erfordern oft Anpassungen des Datenmodells und der benutzten Datenquellen - dementsprechend flexibel sollte es sein. Quelle: Fotolia
4. Datenreinigung: Frühjahrsputz in der DatenbankDaten falsch einzugeben, ist ganz einfach. Ausgesprochen kompliziert dagegen ist es festzustellen, ob Informationen korrekt, eindeutig und vollständig sind. Um dies zu erreichen, wird der gesamte Bestand mit Hilfe einer Datenqualitätssoftware gesäubert. Das Tool erkennt die Struktur von Adressen, Namen, Telefonnummern oder anderen Kundendaten und prüft sie auf ihre Plausibilität – und das für alle Länder. Buchstabendreher und andere Fehler werden automatisch korrigiert. Quelle: Fotolia
5. Data Matching: Dubletten beseitigenFür die Mitarbeiter im Call Center oder im Vertrieb ist es häufig einfacher, einen Kunden neu in der Datenbank anzulegen, statt zunächst zu kontrollieren, ob diese Person bereits bekannt ist. Dadurch wächst der Anteil an Mehrfacheinträgen in vielen Unternehmen jährlich um 20 Prozent, was fatal für eine einheitliche Sicht auf den Kunden ist. Data Matching stellt den Grad der Übereinstimmung zwischen verschiedenen Datensätzen fest und zeigt Dubletten an, damit sie entfernt werden können. Quelle: Fotolia
6. Zusammenführung: Das "Golden Record"Dabei handelt es sich nicht um eine goldene Schallplatte, sondern um den „einzig wahren“ Stammdatensatz. Er wird zentral verwaltet, dient als verlässliche und aktuelle Informationsquelle und kann an den verschiedensten Stellen im Unternehmen genutzt werden. Die Zusammenführung erfolgt nach unterschiedlichen Kriterien, z.B. der Aktualität oder Priorität für eine bestimmte Quelle. Bei Bedarf findet auch noch eine Anreicherung der Datensätze statt. Beispielsweise um Informationen aus den sogenannten "Robinsonlisten", in denen Verbraucher den Versand von Werbung untersagen. Quelle: Creative Commons-Lizenz
7. First Time Right: Gleich alles richtig machenNachdem die Daten mit Hilfe der Datenqualitätssoftware erfolgreich gesäubert wurden, sollte dieser Zustand möglichst erhalten bleiben. Schon bei der Dateneingabe einer neuen Adresse in eines der operationellen Systeme ist deshalb sicherzustellen, dass alle Elemente eines Datensatzes korrekt sind. Dafür sorgt das "First Time Right"-Prinzip, bei dem eine neue Adresse blitzschnell mit den bereits vorhandenen Daten verglichen und auf Fehler überprüft wird. So gelangen nur saubere und korrekte Daten in das Master Data Management-System. Quelle: Fotolia

Üble Materialschlacht

Eine Pionierrolle bei der Suche nach einem Heilmittel gegen die digitale Amnesie übernimmt die Wissenschaft. So hat vor Kurzem das FIZ Karlsruhe – Leibniz-Institut für Informationsinfrastruktur gemeinsam mit Partnern das Projekt Research Data Repositorium (Radar) gestartet. Bei dem von der Deutschen Forschungsgemeinschaft finanzierten Serviceangebot geht es zum einen darum, sicherzustellen, das künftige Generationen die Informationen lesen und verstehen können. Zum anderen schlicht darum, die Daten selbst zu erhalten.

Wie dringlich das Problem ist, zeigt eine kürzlich veröffentlichte kanadische Studie. Während Wissenschaftler zum Beispiel die zum Teil 200 Jahre alten, konservierten Tiere im Berliner Naturkundemuseum noch heute studieren können, sind bei modernen Forschungsprojekten bereits nach rund 20 Jahren zwei Drittel der Daten nicht mehr nutzbar. Das haben die Kanadier an relativ simplen Datensätzen über die Größe von Tieren gezeigt. Die Informationen sind schlicht gelöscht, nicht auffindbar oder die Datenträger unlesbar.

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