Datenmanagement
Bessere Entscheidungen und nachhaltiges Wachstum durch modernes Datenmanagement
Von Datensilos zu integrierter Wertschöpfung
Integrierte Datenquellen, gesicherte Qualität und mehr Entscheidungsstärke – mit einer klaren Datenstrategie und praxisnahen Workshops erreichen Sie Ihre Ziele schneller.
Microsoft Fabric erklärt: Der Baukasten für die Datenwelt
Wenn Sie lernen möchten, Daten mit Microsoft Fabric intelligent zu verbinden und in Echtzeit zu analysieren, sehen Sie jetzt unser Praxis-Video mit Live-Demos an.
Warum Datenmanagement Integrationsprobleme löst und eine Datenstrategie ermöglicht
Fragmentierte Datenlandschaften, unklare Datenqualität und unsichere Governance erschweren fundierte Entscheidungen und erhöhen Compliance-Risiken. Mit strukturiertem Datenmanagement entstehen integrierte Modelle, automatisierte Prozesse, transparente Data Lineage und eine verlässliche Governance. So erhalten Sie konsistente Informationen, treffen Entscheidungen schneller und sichern sich nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
Datensilos
aufbrechen
Unverbundene Systeme erschweren Analysen. Durchgängige Datenintegration und einheitliche Modelle schaffen Abhilfe.
Datenqualität
sichern
Fehlende Governance führt zu falschen Entscheidungen. Klare Standards und eindeutige Rollen schaffen Verlässlichkeit.
Datenstrategie
umsetzen
Ohne Zielbild fehlt der rote Faden. Eine klare Datenstrategie sorgt für Orientierung und wird operativ umgesetzt.
DAS WICHTIGSTE
IN KÜRZE
Datenmanagement als Wachstumstreiber
Mit integrierten Prozessen, klarer Strategie und gezieltem Kompetenzaufbau verwandeln Sie Daten von einer Belastung in einen Business-Booster.
- Datenintegration über alle Systeme hinweg
- Einheitliche ETL-Prozesse für mehr Effizienz
- Klare Datenmodelle für schnelle Analysen
- Transparente Data Lineage für Compliance
- Data Automation für weniger manuelle Fehler
Strategische Sicherheit
Mit klarer Datenstrategie sichern Sie Skalierbarkeit und Marktposition.
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Einheitliche Entscheidungsbasis
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Schnellere Strategieanpassung
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Höhere Innovationsfähigkeit
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Risikoreduzierung
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Bessere Ressourcenplanung
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Wettbewerbsvorteil
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Zukunftssichere Architektur
Architektur & Integration
Skalierbare Plattformen
und saubere Schnittstellen.
Vorteile:
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Zentrale Datenplattform
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API-Fähigkeit
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Einheitliche Datenmodelle
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Data Lineage
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Governance-Framework
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Bessere Systemintegration
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Zukunftsfähige IT-Architektur
Kontrolle & Effizienz
Präzise Daten ermöglichen bessere Finanzplanung
und Compliance.
Vorteile:
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Transparente Kostenstrukturen
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Optimierte Budgetplanung
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Weniger Compliance-Risiken
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Automatisierte Reports
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Bessere Prognosen
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Effiziente Ressourcenverwendung
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Reduzierte Prüfkosten
Umsetzung & Sicherheit
Reibungslose Implementierung
und stabile Systeme.
Vorteile:
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Klare Schnittstellen
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Sichere Datenflüsse
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Automatisierte ETL-Prozesse
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Rollen- & Rechtekonzepte
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Monitoring-Tools
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Weniger Ausfälle
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Skalierbare Lösungen
Usability & Insights
Schnell zugängliche,
verlässliche Daten.
Vorteile:
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Intuitive Tools
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Klare Dashboards
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Einheitliche KPIs
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Weniger manuelle Arbeit
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Bessere Analysen
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Kürzere Reaktionszeiten
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Höhere Datenkompetenz
Workshops & Trainings
praxisnah, inspirierend, wirksam
Workshops, die aus Ihren Daten eine strategische Ressource machen.

Data Strategy Kick-off
Sofortstart für Ihre Roadmap

Data Vision & Zielbild
Strategische Klarheit und Zielarchitektur

Use Case Discovery
Schnelle Wertschöpfung identifizieren

Data Governance Design
Rollen, Regeln, Sicherheit

Datenkompetenz & Datenkultur-Training
Know-how für alle Ebenen
Von der Analyse bis zur Umsetzung – klar strukturiert und wirksam
Schritt 1
Zielbild & Rollen definieren
Wo stehen wir? Welche Ziele verfolgen wir? Wer trägt Verantwortung?
Schritt 2
Use Cases priorisieren
Was bringt den größten Mehrwert? Welche Probleme lösen wir zuerst?
Schritt 3
Datenkompetenz aufbauen
Data Literacy-Trainings für nachhaltige Akzeptanz
Schritt 4
Domänen strukturieren
Einführung von Data Steward, Data Owner, Rechtemodellen
Schritt 5
Architektur aufbauen
Data Catalogs, Metadaten Management, APIs & Schnittstellen
Schritt 6
Governance verankern
Steuerung, Change, kontinuierliche Weiterentwicklung

Nur wer Daten verantwortet, gestaltet die Zukunft von KI und Blockchain.
"Der technologische Fortschritt ist rasant, doch wahre Innovation entsteht nicht durch Tools oder Algorithmen, sondern durch verantwortungsbewusstes Handeln. Datenmanagement ist das stabile Fundament, auf dem Zukunftstechnologien wie KI und Blockchain überhaupt erst Wirkung entfalten können. Entscheidend ist nicht die Technologie selbst, sondern wie wir Daten strategisch, ethisch und wertschöpfend gestalten.
Als Dozent und strategischer Berater sehe ich meine Mission darin, Wissen zu vermitteln, Innovationen gezielt zu lenken und Organisationen dabei zu unterstützen, nachhaltigen Mehrwert aus Daten zu schaffen. Verantwortungsvoll, zukunftsorientiert und mit klarer Haltung."
Markus Begerow
Principal Solution Architect
roosi GmbH
Softwarelösungen für effizientes und sicheres Datenmanagement
Ein wirksames Datenmanagement braucht die richtige Kombination aus Integration, Qualitätssicherung und Governance. Mit Plattformen wie Azure Data Factory, D-Quantum und Microsoft Purview schaffen wir durchgängige Datenflüsse, klare Verantwortlichkeiten und verlässliche Datentransparenz – die Basis für vertrauenswürdige Analysen und nachhaltige Datenwertschöpfung.
Gemeinsam machen wir Ihr Datenmanagement effizient, sicher und skalierbar.
Datenmanagement - Vertiefen Sie Ihr Wissen.
Unsere Infothek liefert Ihnen wertvolle Insights zum Thema Datenmanagement. Kompakt aufbereitet, sofort verfügbar – für nachhaltige Entscheidungen und digitalen Fortschritt in Ihrem Unternehmen.



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FAQ: Alles, was Sie über Datenmanagement wissen müssen
Effizientes Datenmanagement ist der Schlüssel zur Wertschöpfung aus Ihren Daten. In diesem FAQ beantworten wir zentrale Fragen zum Umgang mit Daten, Prozessen und Tools im Data Management.
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Datenmanagement umfasst alle methodischen, konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen für den Umgang mit Daten. Ziel ist es, diese Ressource optimal in Geschäftsprozesse zu integrieren und ihre Nutzung im laufenden Betrieb sicherzustellen.
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Datenqualität wird durch regelmäßige Prüfungen, Datenvalidierung, Fehlerkorrektur sowie die Einführung von Standards und Richtlinien für Datenqualität gewährleistet.
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Datenintegration erfolgt über ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), bei denen Daten extrahiert, transformiert und in das Zielsystem geladen werden.
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Metadatenmanagement bezeichnet die Verwaltung von Daten über Daten, etwa Herkunft, Struktur und Nutzung. Es ist entscheidend für Datenverständnis, Governance und die Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen.
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Datenschutz und Datensicherheit werden durch Verschlüsselung, Zugriffskontrollen, regelmäßige Sicherheitsprüfungen und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben wie der DSGVO umgesetzt.
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Der Erfolg des Datenmanagements wird über KPIs bewertet, z. B. Datenqualität, Datenverfügbarkeit, Nutzerzufriedenheit, Kostenersparnis und Erreichung der definierten Geschäftsziele.
Warum Data Management? 10 Benefits, die Sie kennen sollten
Data Management & Data Architecture
Wir sprechen keine Datenfloskeln – sondern Ihre Sprache. Ob Geschäftsführung, IT oder Fachbereich: Wir bringen Klarheit, Struktur und echte Impulse für Ihre nächsten Schritte.
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