Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement umfasst das sichere, effiziente und kostengünstige Erfassen, Speichern und Nutzen von Daten im Rahmen der geltenden Richtlinien und Vorschriften. Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Initiativen und wachsenden Ransomware-Bedrohungen ist ein effektives Datenmanagement eine Grundvoraussetzung für Cyber-Resilienz und KI-Readiness.
Die wichtigsten Erkenntnisse
KI hängt von einem effektiven Datenmanagement ab
Das Datenmanagement in Unternehmen kann dazu beitragen, KI-Readiness, Cyber-Resilienz, Compliance, Governance und Schutz vor Ransomware zu gewährleisten.
Das Datenmanagement umfasst die Bereiche Governance, Architektur, Qualität, Sicherheit, Metadaten und Schutz, um den Wert von Daten zu erschließen, zu steuern und zu steigern. Das DAMA-DMBOK-Rahmenwerk(1) definiert in seinem Kern elf miteinander verknüpfte Disziplinen.
KI-Modelle benötigen Daten, die repräsentativ sind, kontinuierlich qualifiziert werden und auf Asset-Ebene verwaltet werden – sie müssen nicht nur bereinigt sein. Gartner prognostiziert, dass bis 2026 60 % der KI-Projekte ohne KI-fähige Daten scheitern werden(2).
Datenresilienz ist eine Disziplin des Datenmanagements von höchster Bedeutung. Sophos stellte fest, dass bei 94 % der Ransomware-Opfer Angreifer versuchten, deren Backups zu kompromittieren(3) – was Unveränderlichkeit und getestete Recovery unerlässlich macht.
Das DAMA-DMBOK-Rahmenwerk definiert das Datenmanagement über 11 Wissensbereiche hinweg. Im Mittelpunkt steht die Governance, und Architektur, Qualität, Sicherheit, Integration, Metadaten sowie Datenschutz bilden die Kerndisziplinen.
DORA, NIS2, DSGVO, HIPAA und das EU-KI-Gesetz schreiben nachweisbare Datenmanagement-Verpflichtungen vor – darunter dokumentierte Kontrollen, unveränderliche Backups und Prüfpfade.
Ein effektives Datenmanagement trägt dazu bei, Governance, Klassifizierung und Zugriffskontrollen nicht nur in Produktionssystemen, sondern auch in Backups, Archiven und Recovery-Umgebungen durchzusetzen.
(1)DAMA-DMBOK, (2)Gartner, (3)Sophos
Der Einsatz steigt
Warum Datenmanagement wichtig ist
OrganisationenLaut Gartner werden bis 2026 60 % der KI-Projekte, für die keine KI-fähigen Daten vorliegen, aufgegeben. während Ransomware-Angreifer es auf Backups in94 % der Angriffe im Jahr 2024laut Sophos. Schlechtes Datenmanagement stellt mittlerweile ein strategisches Risiko dar.
Warum braucht KI ein besseres Datenmanagement?
KI-Modelle benötigen Daten, die repräsentativ sind, kontinuierlich überprüft werden und auf Asset-Ebene verwaltet werden – nicht nur bereinigt.
Schutz vor Ransomware und Datenlecks
Wenn Backups kompromittiert werden, verdoppeln sich die Lösegeldforderungen und die Kosten der Recovery steigen – wodurch die Datenresilienz zu einem zentralen Bestandteil des Datenmanagements wird.
Welche regulatorischen Anforderungen werden durch das Datenmanagement abgedeckt?
DORA, NIS2, DSGVO, HIPAA und das EU-KI-Gesetz verlangen nachweisbare Kontrollmaßnahmen, unveränderliche Sicherungskopien, festgelegte Wiederherstellungszeiten und auditfähige Nachweise.
Kernkomponenten
So funktioniert das Datenmanagement
Das Datenmanagement vereint Governance, Qualität, Lebenszyklussteuerung und Schutz über alle Umgebungen hinweg und trägt so dazu bei, dass Daten unabhängig von ihrem Speicherort vertrauenswürdig, wiederherstellbar und KI-fähig bleiben.
Governance, Qualität und Architektur
Die Daten-Governance definiert die Richtlinien und Entscheidungsbefugnisse, die regeln, wie Daten erstellt, abgerufen und genutzt werden. Architektur- und Qualitätspraktiken tragen dazu bei, dass Daten korrekt, konsistent und für Geschäfts- und KI-Initiativen bereit sind.
Lebenszyklus, Klassifizierung und Metadaten
Der Datenlebenszyklus umfasst Erstellung, Speicherung, Nutzung, Weitergabe, Archivierung und Löschung – wobei in jeder Phase Klassifizierungs-, Aufbewahrungs- und Sicherheitskontrollen angewendet werden. Aktive Metadaten sorgen dafür, dass Daten auffindbar und KI-fähig bleiben.
Schutz, Ausfallsicherheit und Recovery
Datenschutz – einschließlich Datensicherung, Verschlüsselung und Zugriffskontrolle – trägt dazu bei, dass Daten wiederherstellbar und vertrauenswürdig bleiben. Die3-2-1-Sicherungsregelund die erprobte Cleanroom Recovery sind der moderne Unternehmensstandard für ein ransomware-resilientes Datenmanagement.
In der Praxis
Anwendungsfälle für das Datenmanagement
Unternehmen in regulierten Branchen, KI-gesteuerte Unternehmen und hybride Umgebungen wenden Datenmanagement-Methoden an, um Daten zu schützen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und Daten für den groß angelegten Einsatz von KI vorzubereiten.
Was benötigen Datenteams für zuverlässige KI-Modelle?
KI- und Datenteams benötigen qualifizierte, regulierte und mit einer Rückverfolgbarkeit der Datenherkunft versehene Daten, um zuverlässige Modelle zu erstellen. Datenmanagement sollte die Grundlage jeder nachhaltigen KI-Initiative bilden.
Einhaltung von Compliance-Anforderungen in verschiedenen Rechtsräumen
Finanzdienstleister und Organisationen im Gesundheitswesen sehen sich mit sich überschneidenden Verpflichtungen gemäß DORA, NIS2, DSGVO und HIPAA konfrontiert. Das Datenmanagement – Klassifizierung, Governance und Audit-Protokollierung – hilft dabei, die von den Aufsichtsbehörden geforderten Nachweise zur Compliance zu erbringen.
Datenverwaltung in allen Umgebungen
Viele Unternehmen arbeiten in Multi-Cloud-Umgebungen. Eine einheitliche Governance, Klassifizierung und Datensicherheit muss sich über alle Cloud-, SaaS- und On-Premises-Umgebungen erstrecken.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement bezeichnet die Praxis der sicheren Erfassung, Aufbewahrung und Nutzung von Daten. Es umfasst die Bereiche Governance, Qualität, Sicherheit, Metadaten und Schutz – wobei imDAMA-DMBOK-Rahmenwerk11 Wissensbereiche definiert sind.
Was sind die wichtigsten Komponenten des Datenmanagements?
Das DAMA-DMBOK definiert elf Komponenten: Data Governance (die zentrale Funktion), Architektur, Modellierung und Design, Speicherung und Betrieb, Sicherheit, Integration und Interoperabilität, Dokumenten- und Content-Management, Stammdaten, Data Warehousing, Metadaten und Qualität. Moderne Rahmenwerke ergänzen diese um DataOps, Datenbeobachtbarkeit, Datenresilienz und KI-fähige Datenaufbereitung als Prioritäten.
Was ist der Unterschied zwischen Datenmanagement und Daten-Governance?
Datenmanagement ist ein weit gefasster Fachbereich, der alle Aktivitäten umfasst, die erforderlich sind, um den Wert von Daten zu erschließen, zu sichern und zu steigern – darunter Architektur, Qualität, Integration und Schutz. Daten-Governance ist ein Teilbereich, der Entscheidungsbefugnisse, Richtlinien und Verantwortlichkeiten definiert. Kurz gesagt: Die Governance legt die Regeln fest; das Datenmanagement setzt sie um.
Was bedeutet „KI-fähige Daten“?
KI-fähige Daten sind Daten, die qualifiziert und kontinuierlich auf einen bestimmten KI-Anwendungsfall abgestimmt sind – sie spiegeln die Muster und Ausreißer wider, auf die ein Modell stoßen wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen bereinigten Daten erfordern KI-fähige Daten aktive Metadaten und eine Governance auf Asset-Ebene und nicht nur regelmäßige Qualitätsprüfungen.
Inwiefern trägt das Datenmanagement zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften bei?
Das Datenmanagement trägt dazu bei, die von den Aufsichtsbehörden geforderten Kontrollmaßnahmen zu gewährleisten – Klassifizierung, Zugriffskontrolle, unveränderliche Sicherungskopien, festgelegte Wiederherstellungszeiten und auditfähige Nachweise. DORA, NIS2, DSGVO, HIPAA und das EU-KI-Gesetz schreiben nachweisbare Kontrollmaßnahmen vor.
Wie unterstützt Commvault das Datenmanagement?
Commvault unterstützt das Datenmanagement durch Datenermittlung und -klassifizierung, Zugriffssteuerung sowie unveränderliche Backups mit der3-2-1-Regel, sowie Cleanroom Recovery-Tests â, die Cloud-, Hybrid- und lokale Umgebungen umfassen. Die Funktionen von Commvault decken den gesamten Datenlebenszyklus ab – von der Datenverwaltung über den Schutz bis hin zur Recovery.
Daten-Governance
Belastbarkeit der Daten
