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Begriffe und Definitionen zum Thema Big Data & Analytics

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Definition: Data Governance umfasst alle strategischen, organisatorischen und technischen Maßnahmen, die den qualitätsgesicherten, regelkonformen und verantwortungsbewussten Umgang mit Unternehmensdaten steuern. Dazu gehören die Definition von Zuständigkeiten, Richtlinien, Standards und Prozesse für das Datenmanagement.

Erklärung: Data Governance ist mehr als nur Datenschutz: Es geht darum, wer welche Daten besitzt, wer sie verwenden darf, wie sie klassifiziert, gespeichert, gesichert und gepflegt werden. Sie schafft Transparenz über die Herkunft (Datenherkunft / Data Lineage), Qualität und Nutzung von Daten und legt fest:

  • Wer ist für bestimmte Datendomänen verantwortlich?

  • Welche Regeln gelten für Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Löschung von Daten?

  • Wie wird die Datenqualität überwacht und verbessert?

  • Wie werden Datenschutzvorgaben (z. B. DSGVO) umgesetzt?

Elemente eines Data-Governance-Programms:

  • Data Ownership & Stewardship

  • Datenklassifikation und Kategorisierung

  • Datenqualitätsmanagement

  • Compliance-Management

  • Prozess- und Richtliniendokumentation

Praxisbeispiele:

  • Banken müssen durch Data Governance sicherstellen, dass Kundendaten vollständig, korrekt und prüfbar gespeichert werden (z. B. Basel III, DSGVO).

  • Industrieunternehmen legen durch Data Governance klare Regeln für die Nutzung von IoT-Daten aus Produktionsanlagen fest.

  • Gesundheitsorganisationen verwalten Patientendaten unter strengen Data-Governance-Richtlinien, um ethische, gesetzliche und sicherheitstechnische Anforderungen zu erfüllen.

  • Multinationale Konzerne betreiben unternehmensweite Data-Governance-Programme, um länderübergreifende Compliance und einheitliche Datenstandards sicherzustellen.

Für wen relevant?
Data Governance ist zentral für Chief Data Officers (CDOs), Datenschutzbeauftragte, Data Stewards, Data Engineers, IT- und Compliance-Teams, Fachabteilungen und alle Unternehmen, die auf vertrauenswürdige, rechtssichere und effiziente Datennutzung angewiesen sind.

Alle Begriffe zum Thema Big Data & Analytics

Business Intelligence

In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft wird die Fähigkeit, Informationen schnell und präzise auszuwerten, zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Business Intelligence (BI) umfasst die Strategien und Technologien, mit denen Unternehmen aus Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.

Data Governance

In einer Zeit, in der Unternehmen riesige Mengen an Daten erzeugen und nutzen, wird Data Governance immer wichtiger: Sie schafft Verantwortlichkeiten, Regeln und Strukturen, um den sicheren, konsistenten und gesetzeskonformen Umgang mit Daten zu gewährleisten.

Data Lake

Moderne Unternehmen erzeugen täglich enorme Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten. Um diese effizient und skalierbar speichern, analysieren und nutzen zu können, setzen viele Organisationen auf sogenannte Data Lakes – flexible Datenspeicher für die Anforderungen der datengetriebenen Welt.

Data Mining

Data Mining ist ein Schlüsselprozess in der datengetriebenen Wirtschaft. Es ermöglicht Unternehmen, verborgene Muster, Zusammenhänge und Trends in großen Datenbeständen zu entdecken, die für bessere Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle oder Prozessoptimierungen genutzt werden können.

Data Visualization

Daten sind das neue Gold – doch erst durch klare, visuelle Aufbereitung werden sie für Menschen wirklich greifbar und nutzbar. Data Visualization hilft dabei, komplexe Informationen schnell zu erfassen, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Warehouse

In einer Welt wachsender Datenmengen benötigen Unternehmen zentrale Orte, an denen sie strukturierte, konsistente und analysierbare Datenbestände aufbauen und pflegen können. Das Data Warehouse ist genau dafür konzipiert: als Grundlage für Business Intelligence, Reporting und strategische Entscheidungsfindung.

ETL (Extract, Transform, Load)

In modernen datengetriebenen Unternehmen stammen Informationen aus unterschiedlichsten Quellen. Damit sie konsistent und auswertbar zusammengeführt werden können, braucht es strukturierte Prozesse – hier kommt ETL ins Spiel: ein zentrales Verfahren für die Aufbereitung und Integration von Daten.

Predictive Analytics

Predictive Analytics macht Unternehmen zukunftsfähig: Statt nur Daten der Vergangenheit auszuwerten, wird die Fähigkeit geschaffen, zukünftige Ereignisse, Trends oder Verhaltensweisen vorauszusagen – auf Basis mathematischer Modelle, Machine Learning und statistischer Methoden.

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