Welche Arten von Daten kennen oder verwenden Sie in Ihrem Unternehmen? Bevor Sie mit der Einführung Ihrer Datenverwaltungsinitiativen beginnen, sei es Big Data Analytics, Stammdatenverwaltung, Enterprise Data Warehouse usw., müssen Sie zunächst den grundlegenden Bestandteil verstehen: die Daten.
Wenn Sie die verschiedenen Datentypen und ihre Eigenschaften genau kennen, können Sie sie auf die richtige Art und Weise behandeln.
Entsprechend der Datenwertbericht 2018 Durch die effektivere Nutzung von Daten in ihren Organisationen erwarten Unternehmen von SnapLogic eine Steigerung des Jahresumsatzes um ein Jahr Durchschnitt von 5.2 Millionen US-Dollar. Die meisten Unternehmen erkennen jedoch nicht immer das Potenzial von Daten oder wissen nicht, wie sie diese für datengesteuerte Entscheidungen richtig nutzen können: Im Durchschnitt nutzen Unternehmen nur die Hälfte (51%) der Daten, die sie sammeln oder generieren, und Daten fahren weniger als die Hälfte (48%) von Entscheidungen.
Beginnen wir mit den Datentypen:
Das Verständnis der Merkmale der einzelnen Datentypen ermöglicht es Unternehmen, geeignete Managementstrategien zu implementieren und den maximalen Nutzen aus ihren Informationsressourcen zu ziehen. Sehen wir uns die sechs wichtigsten Datentypen an, die jedes Unternehmen verstehen sollte:
1. Transaktionsdaten: Die Grundlage des Geschäftsbetriebs
Transaktionsdaten erfassen Informationen über Vereinbarungen, Austauschvorgänge oder Übertragungen zwischen Organisationen oder Einzelpersonen. Diese Art von Daten ist aufgrund ihrer rechtlichen und wirtschaftlichen Bedeutung von besonderer Bedeutung und bildet die Grundlage der meisten Geschäftsabläufe.
Zu den Transaktionsdaten zählen:
- Rechnungen: Detaillierte Rechnungen über die an Kunden erbrachten Dienstleistungen oder Produkte
- Trades: Aufzeichnungen von Markttransaktionen, wie z. B. Börsentransaktionen
- Einkäufe: Kundenbestelldetails, einschließlich Produkte, Mengen und Preise
- Rücksendungen: Dokumentation der vom Verkäufer akzeptierten Rücksendungen von Kundenartikeln
- Zahlungen: Aufzeichnungen über zur Schuldentilgung oder für Einkäufe überwiesene Gelder
- Gutschriften: Dem Konto gutgeschriebene Beträge, z. B. E-Commerce-Rückerstattungen für zurückgegebene Artikel
- Lastschriften: Von Konten abgebuchte Beträge, wie z. B. Bankabhebungen von Kunden
Durch die Analyse von Transaktionsdatenmustern können Unternehmen Verkaufstrends erkennen, die Bestandsverwaltung optimieren und die finanzielle Leistung verbessern. Dieser Datentyp dient als Rückgrat für Buchhaltungssysteme und liefert wichtige Beweise für Finanzprüfungen und Compliance-Zwecke.
2. Stammdaten: Die einzige Quelle der Wahrheit
Stammdaten stellen die zentralen Informationen dar, die in einer Organisation allgemein anerkannt und akzeptiert werden. In vielen Organisationen enthalten unterschiedliche Informationssysteme oft doppelte oder inkonsistente Daten mit unzureichender Standardisierung. Stammdaten lösen dieses Problem, indem sie eine einzige, maßgebliche Referenzquelle bieten.
Zu den wichtigsten Bestandteilen der Stammdaten gehören:
- Produktdaten: Umfassende Kataloge mit detaillierten Produktspezifikationen und Informationen
- Transaktionsreferenzen: Kerndaten, die Käufe und Aktiengeschäfte unterstützen
- Ticketsysteme: Frameworks zur Verfolgung von Problemen und Kundeninteraktionen
- Analytische Frameworks: Strukturierte Daten unterstützen Entscheidungsprozesse
Effektives Stammdatenmanagement beseitigt Datensilos, reduziert Inkonsistenzen und stellt sicher, dass alle Abteilungen mit denselben, präzisen Informationen arbeiten. Dies führt zu einer besseren Koordination im gesamten Unternehmen und verbessert die allgemeine Datenqualität und -zuverlässigkeit.
3. Kundendaten: Verstehen Sie Ihr Publikum
Kundendaten umfassen alle Informationen zu den Personen und Organisationen, die Ihre Produkte oder Dienstleistungen kaufen. Diese Daten sind für Kerngeschäftsprozesse und fundierte Entscheidungen unerlässlich, insbesondere bei kundenorientierten Geschäftsmodellen.
Zu den Kundendaten gehören typischerweise:
- Kundendaten: Grundlegende Informationen, einschließlich Namen, Identifikationsnummern und demografische Daten
- Kontostrukturen: Details zu verschiedenen Kundenkonten, z. B. Abteilungen, die getrennte Einkäufe tätigen
- Kontaktnetzwerke: Informationen zu mehreren Stakeholdern innerhalb der Kundenorganisationen, einschließlich Einkaufsleitern und technischen Ansprechpartnern
- Servicenutzung: Dokumentation der aktuell von Kunden genutzten Dienste und Konfigurationen
- Kundenservice-Tickets: Aufzeichnungen von Support-Interaktionen, Problemen und Lösungen
- Feedback: Kundenmeinungen, Bewertungen, Rezensionen und Zufriedenheitsmetriken
- Standorte: Physische Adressen und digitale Touchpoints
- Zahlungsmethoden: Bevorzugte Zahlungsoptionen und Transaktionsverlauf
Richtig analysierte Kundendaten ermöglichen personalisierte Marketingkampagnen, verbesserte Kundenservice-Erlebnisse und die Entwicklung von Produkten, die den Kundenbedürfnissen besser gerecht werden. Dieser Datentyp gewinnt zunehmend an Bedeutung, da Unternehmen das Kundenerlebnis als zentrales Differenzierungsmerkmal betrachten.
4. Maschinendaten: Automatisierte Intelligenzgenerierung
Maschinendaten werden automatisch und ohne menschliches Eingreifen generiert. Da Unternehmen immer mehr IoT-Geräte, Sensoren und automatisierte Systeme einsetzen, hat das Volumen und die Bedeutung dieser Datenkategorie exponentiell zugenommen.
Zu den Maschinendatenquellen gehören:
- Algorithmische Berechnungen: Daten, die aus anderen Informationen abgeleitet werden, wie beispielsweise Risikobewertungen basierend auf den Marktbedingungen
- Sensorwerte: Informationen von Geräten, die physikalische Phänomene wie Temperatur, Bewegung oder Druck erfassen
- KI-Prognosen: Zukunftsweisende Erkenntnisse durch künstliche Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen
- Automatisierungsprotokolle: Von automatisierten Systemen erstellte Daten, einschließlich Steuersignalen, Ereignissen und Befehlen
Der Wert von Maschinendaten liegt darin, Echtzeit-Einblicke in die Betriebsleistung zu liefern, vorausschauende Wartung zu ermöglichen und automatisierte Entscheidungsprozesse zu unterstützen. Mit der fortschreitenden Automatisierung und Digitalisierung von Unternehmen werden Maschinendaten für die Sicherung von Wettbewerbsvorteilen immer wichtiger.
5. Referenzdaten: Der strukturelle Rahmen
Referenzdaten bieten Struktur und Einschränkungen für andere Datentypen. Diese relativ stabilen Informationen bestehen aus standardisierten Wertesätzen, die sich selten ändern und als Grundlage für die Datenorganisation und -integration dienen.
Zu den gängigen Formen von Referenzdaten gehören:
- Wissenschaftliche Klassifikationen: Standardisierte Listen wie chemische Elemente oder astronomische Körper
- Geografische Kennungen: Standardisierte Listen von Ländern, Staaten, Regionen und Postleitzahlen
- Computerstandards: Technische Spezifikationen wie HTTP-Statuscodes oder Dateiformatstandards
- Marktkennungen: Standardisierte Codes wie Börsenticker oder Branchenklassifizierungssysteme
Referenzdaten wirken zwar weniger dynamisch als andere Datentypen, spielen aber eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Datenkonsistenz, der Systemintegration und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Gut gepflegte Referenzdaten verbessern die Datenqualität in allen Geschäftssystemen.
6. Quantitative Daten: Numerische Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung
Quantitative Daten beziehen sich auf alle Informationen, die in numerischer Form ausgedrückt werden. Dieser Datentyp steht im Gegensatz zu qualitativen Daten, die in natürlicher Sprache ausgedrückt werden und eher Qualitäten als Quantitäten beschreiben.
Quantitative Daten manifestieren sich wie folgt:
- Physikalische Messungen: Numerische Messwerte wie Temperatur, Abmessungen oder Gewicht
- Umgewandelte Urteile: Qualitative Bewertungen werden in numerische Bewertungen umgewandelt, wie z. B. Kundenzufriedenheitswerte
- Finanzielle Berechnungen: Berechnete Werte wie Bruttogewinnprozentsätze oder Umsatzwachstumsraten
- Statistische Zählungen: Numerische Zählung von Gegenständen, Ereignissen oder Vorkommnissen
Quantitative Daten ermöglichen objektive Analysen durch statistische Methoden und Datenvisualisierungstechniken. Dieser Datentyp unterstützt evidenzbasierte Entscheidungen, indem er Muster, Trends und Zusammenhänge aufdeckt, die in großen Datensätzen sonst verborgen bleiben könnten.
Wie verschiedene Datentypen zusammenarbeiten
Die wahre Macht der Daten entfaltet sich, wenn Unternehmen mehrere Datentypen integrieren, um umfassende Erkenntnisse zu gewinnen. Zum Beispiel:
Die Kombination von Transaktionsdaten mit Kundendaten offenbart Kaufverhalten und den Customer Lifetime Value. Die Integration von Maschinendaten mit Stammdaten hilft, die Produktleistung unter realen Bedingungen zu verfolgen. Die Analyse quantitativer Daten zusammen mit Referenzdaten gewährleistet präzises Benchmarking und Leistungsbewertung.
Wenn Unternehmen verstehen, wie diese Datentypen interagieren, können sie ausgefeiltere Analysemodelle erstellen, die einen größeren Nutzen und mehr umsetzbare Erkenntnisse liefern.
Best Practices für die Verwaltung verschiedener Datentypen
Um den Wert Ihrer verschiedenen Datentypen zu maximieren, sollten Sie die Implementierung dieser Best Practices für das Datenmanagement in Betracht ziehen:
- Entwickeln Sie eine umfassende Datenstrategie, die alle Arten von Daten berücksichtigt, die Ihr Unternehmen sammelt
- Implementieren Sie Data-Governance-Frameworks, um Qualität, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten
- Investieren Sie in geeignete Datenspeicherlösungen basierend auf den spezifischen Anforderungen jedes Datentyps
- Legen Sie innerhalb Ihrer Organisation klare Verantwortlichkeiten für Dateneigentum und -verwaltung fest.
- Erstellen Sie robuste Datenintegrationsprozesse, um verschiedene Datentypen systematisch zu verbinden
- Überprüfen und bereinigen Sie Ihre Daten regelmäßig, um Genauigkeit und Relevanz zu gewährleisten
Branchenspezifische Anwendungen von Datentypen
Verschiedene Branchen nutzen unterschiedliche Datentypen auf einzigartige Weise, um ihren Erfolg voranzutreiben:
Gesundheitswesen: Kombiniert Patientendaten (eine Form von Kundendaten) mit Gerätedaten von medizinischen Geräten, um die Behandlungsergebnisse zu verbessern. Elektronische Gesundheitsakten integrieren mehrere Datentypen, um umfassende Informationen zur Patientenversorgung bereitzustellen.
Einzelhandel: Nutzt Transaktions- und Kundendaten zur Optimierung des Bestandsmanagements und zur Personalisierung des Marketings. Referenzdaten helfen bei der Standardisierung der Produktklassifizierung über mehrere Kanäle hinweg.
Fertigung: Nutzt Maschinendaten von Sensoren für die vorausschauende Wartung und nutzt Stammdaten zur Aufrechterhaltung der Produktspezifikationen. Quantitative Daten tragen zur Optimierung der Produktionslinieneffizienz bei.
Finanzdienstleistungen: Nutzt für Kernvorgänge in hohem Maße Transaktionsdaten und nutzt Kundendaten zur Risikobewertung. Referenzdaten gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, während Maschinendaten die Grundlage für Algorithmen zur Betrugserkennung bilden.
Transport und Logistik: Kombiniert Echtzeit-Maschinendaten von Fahrzeugen mit Referenzdaten (geografischen Informationen), um die Routenplanung zu optimieren. Stammdaten gewährleisten die Konsistenz über komplexe Lieferketten hinweg.
Datentypen und Datenverwaltung
Für die effektive Verwaltung unterschiedlicher Datentypen sind robuste Data-Governance-Frameworks erforderlich:
- Datenqualitätsmanagement: Legen Sie Standards und Prozesse fest, um Genauigkeit und Vollständigkeit für alle Datentypen sicherzustellen.
- Datensicherheit und Datenschutz: Implementieren Sie geeignete Sicherheitskontrollen basierend auf der Datensensibilität, insbesondere für Kunden- und Transaktionsdaten.
- Datenlebenszyklusverwaltung: Definieren Sie Aufbewahrungsrichtlinien für verschiedene Datentypen basierend auf dem Geschäftswert und den gesetzlichen Anforderungen.
- Metadatenverwaltung: Dokumentieren Sie den Kontext, die Bedeutung und die Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen.
- Datenzugriffskontrolle: Bestimmen Sie, wer unter welchen Umständen auf welche Datentypen zugreifen kann.
Die geschäftlichen Auswirkungen verschiedener Datentypen
Das Verständnis der verschiedenen Datentypen kann sich in vielerlei Hinsicht erheblich auf die Leistung Ihres Unternehmens auswirken:
1. Bessere EntscheidungsfindungDurch die effektive Nutzung verschiedener Datentypen können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen. Laut einer Studie von PwC berichten stark datengetriebene Unternehmen dreimal häufiger von signifikanten Verbesserungen bei der Entscheidungsfindung.
2. Verbesserte betriebliche Effizienz: Die ordnungsgemäße Analyse von Transaktions- und Maschinendaten hilft, Ineffizienzen und Engpässe in Geschäftsprozessen zu identifizieren. Unternehmen, die datengesteuerte Betriebsoptimierungen implementieren, berichten von einer Senkung der Betriebskosten um bis zu 30 %.
3. Erhöhte Umsatzgenerierung: Kundendaten und quantitative Daten ermöglichen gezielteres Marketing und Produktentwicklung. Unternehmen, die ihre Kundendaten effektiv nutzen, berichten von einer um bis zu 20 % höheren Kundenbindungsrate und einem höheren Kundenwert über die gesamte Lebensdauer.
4. WettbewerbsvorteilenUnternehmen, die die Integration unterschiedlicher Datentypen beherrschen, verschaffen sich deutliche Marktvorteile. Die Fähigkeit, Datenerkenntnisse schnell zu analysieren und darauf zu reagieren, kann den Unterschied zwischen Marktführerschaft und Veralterung ausmachen.
Die Zukunft der Daten: Neue Typen und Trends
Mit der Weiterentwicklung der Technologie entstehen neue Datentypen, auf deren Verwaltung sich Unternehmen vorbereiten müssen:
1. Big DataBig Data zeichnet sich durch Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt aus und kombiniert verschiedene Datentypen, um umfassende Erkenntnisse zu liefern. Der globale Markt für Big-Data-Analysen soll von rund 348 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf über 961 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen. Unternehmen generieren und verwalten dabei einen immer größeren Anteil der weltweiten Daten.
2. EchtzeitdatenDie wachsende Bedeutung sofortiger Erkenntnisse treibt die Einführung von Echtzeit-Datenverarbeitungsfunktionen voran. Unternehmen, die Daten direkt bei ihrer Entstehung analysieren können, verschaffen sich in schnelllebigen Märkten erhebliche Vorteile. Der Markt für Edge Analytics wird bis 41 voraussichtlich ein Volumen von über 2029 Milliarden US-Dollar erreichen.
3. Unstrukturierte Daten: Texte, Bilder, Videos und andere unstrukturierte Inhalte machen einen wachsenden Anteil der Geschäftsdaten aus. Fortschrittliche Analysetechniken machen diese bisher ungenutzte Ressource immer wertvoller. Spezialtools können nun strukturierte Informationen aus Dokumenten wie PDFs und Bildern extrahieren.
4. Synthetische Daten: Synthetische Daten, die durch statistische Modellierung und Simulationen generiert werden, helfen Unternehmen, Datenschutzbedenken und Datenbeschränkungen zu überwinden. Der Markt für synthetische Datengenerierung wächst rasant und ist besonders wertvoll für KI- und Analyseprojekte, bei denen reale Daten knapp oder sensibel sein können.
5. Daten als Service (DaaS): Dieses neue Modell ermöglicht Unternehmen den bedarfsgerechten Zugriff auf Daten, ohne die gesamte Dateninfrastruktur verwalten zu müssen. Der DaaS-Markt wird bis 50 voraussichtlich über 2029 Milliarden US-Dollar erreichen und Unternehmen ermöglichen, externe Datenquellen für erweiterte Analysen zu nutzen.
Zusammenfassung der Datentypen: Geschäftstransformation durch Datenkompetenz
Der unermüdliche Datenstrom, der uns heute umgibt, hat das Potenzial, unsere Geschäftsabläufe grundlegend zu verändern. Dank des beispiellosen Zugriffs auf Informationen über Wettbewerber, Kunden und Marktbedingungen können Unternehmen präziser als je zuvor zum Erfolg steuern.
Wie Tim Berners-Lee zu Recht sagte: "Daten sind eine kostbare Sache und halten länger als die Systeme selbst."
Das Verständnis dieser unterschiedlichen Datentypen bildet die Grundlage für effektive Datenmanagementstrategien. Jeder Typ dient spezifischen Geschäftszwecken und erfordert eine entsprechende Behandlung, um den maximalen Nutzen daraus zu ziehen.
Nachdem Sie eine Vorstellung davon haben, welche Arten von Daten es gibt, haben Sie darüber nachgedacht, wie Sie sie sichern möchten? Auschecken Rutgers Fallstudie: Wie die Universität Zehntausende von Dollar sparte mit Zmanda Backup und Wiederherstellung.
FAQs zu Datentypen für Unternehmen
Welche Art von Daten ist für kleine Unternehmen am wichtigsten? Zwar sind alle Datentypen wertvoll, doch kleine Unternehmen profitieren oft am meisten davon, sich zunächst auf Kunden- und Transaktionsdaten zu konzentrieren, da diese sich direkt auf den Umsatz und die Kundenbeziehungen auswirken.
Wie können Unternehmen unterschiedliche Datentypen effektiv integrieren? Eine effektive Integration erfordert eine klare Datenstrategie, eine geeignete Technologieinfrastruktur und standardisierte Formate. Viele Unternehmen implementieren Data Lakes oder Data Warehouses, um die Integration verschiedener Datentypen zu erleichtern.
Was sind die größten Herausforderungen bei der Verwaltung unterschiedlicher Datentypen? Zu den üblichen Herausforderungen gehören die Gewährleistung der Datenqualität, die Aufrechterhaltung der Sicherheit, die Verwaltung immer größerer Datenmengen und die Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Rohdaten.
Wie verändert künstliche Intelligenz die Art und Weise, wie Unternehmen unterschiedliche Datentypen nutzen? KI ermöglicht die effizientere Verarbeitung größerer Datenmengen, die Erkennung nicht offensichtlicher Muster in unterschiedlichen Datentypen und die Generierung prädiktiver Erkenntnisse, die proaktive Entscheidungen unterstützen.
Welche Beziehung besteht zwischen verschiedenen Datentypen und Datenanalyse? Verschiedene Datentypen erfordern spezifische Analyseansätze – Transaktionsdaten nutzen häufig deskriptive Analysen, während Maschinendaten prädiktive Modelle nutzen können. Effektive Datenstrategien kombinieren mehrere Analysemethoden für verschiedene Datentypen.
Wie oft sollten Unternehmen ihre verschiedenen Datentypen prüfen? Für kritische Transaktions- und Kundendaten werden vierteljährliche Audits empfohlen. Stammdaten sollten halbjährlich überprüft werden, während Referenzdaten in der Regel jährlich überprüft werden müssen. Maschinendatensysteme sollten kontinuierlich überwacht und bei Anomalien automatisch gewarnt werden.
Was sind die Hauptunterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Datentypen? Strukturierte Daten (wie Transaktionsdatensätze) folgen einem vordefinierten Format, sind leicht durchsuchbar und befinden sich typischerweise in relationalen Datenbanken. Unstrukturierte Daten (E-Mails, Social-Media-Beiträge, Videos) haben kein spezifisches Format, erfordern spezielle Verarbeitungstechniken und machen etwa 80–90 % aller Unternehmensdaten aus.
Wie sollten Unternehmen priorisieren, welche Datentypen gesichert werden sollen? Die Priorisierung sollte auf der Analyse der Geschäftsauswirkungen basieren: Stufe 1 (geschäftskritische Daten, die für den Betrieb benötigt werden), Stufe 2 (wichtig, aber nicht unmittelbar kritisch) und Stufe 3 (nützlich, aber nicht unbedingt erforderlich). Transaktions- und Stammdaten erfordern in der Regel die häufigsten und umfassendsten Sicherungsstrategien.
Welche rechtlichen Aspekte gelten für unterschiedliche Datentypen? Kundendaten unterliegen strengen Vorschriften wie der DSGVO, dem CCPA und branchenspezifischen Regelungen wie dem HIPAA. Transaktionsdaten unterliegen häufig Aufbewahrungspflichten aus steuerlichen und Compliance-Gründen. Referenzdaten für die regulatorische Berichterstattung müssen Genauigkeit und Prüfbarkeit gewährleisten.
Wie verändern Cloud-Umgebungen die Art und Weise, wie Unternehmen unterschiedliche Datentypen verwalten? Cloud-Umgebungen ermöglichen flexiblere, auf bestimmte Datentypen zugeschnittene Speicheroptionen (Hot- vs. Cold-Storage), eine bessere Skalierbarkeit bei schwankenden Datenmengen und verbesserte Disaster-Recovery-Funktionen. Allerdings bringen sie zusätzliche Überlegungen hinsichtlich Datensouveränität, Multi-Region-Replikation und gemeinsamer Sicherheitsverantwortungsmodelle mit sich.
Welche Metriken sollten Unternehmen verwenden, um die Qualität verschiedener Datentypen zu messen? Zu den wichtigsten Kennzahlen zählen Vollständigkeit (Anteil der ausgefüllten Pflichtfelder), Genauigkeit (Richtigkeit der Werte), Konsistenz (Systemübergreifende Übereinstimmung), Aktualität (Aktualität der Daten) und Eindeutigkeit (Freiheit von Duplikaten). Unterschiedliche Datentypen priorisieren unterschiedliche Qualitätsdimensionen – Transaktionsdaten legen den Schwerpunkt auf Genauigkeit und Vollständigkeit, während Referenzdaten auf Konsistenz legen.
Welchen Einfluss haben unterschiedliche Datentypen auf die Geschäftskontinuitätsplanung? Jeder Datentyp erfordert spezifische Recovery Point Objectives (RPO) und Recovery Time Objectives (RTO). Transaktionsdaten benötigen typischerweise die kürzesten RPO/RTO, während Referenzdaten in der Regel längere Wiederherstellungsfenster tolerieren. Maschinendaten erfordern aufgrund ihres Volumens und ihrer Geschwindigkeit oft spezielle Kontinuitätsansätze.
