Der Data Act (Verordnung (EU) 2023/2854) ist ein EU-Gesetz zum Zugang zu und zur Nutzung von Daten. Er gilt seit September 2025. Bedeutung in der Praxis Nutzer vernetzter Produkte, etwa Maschinen und Geräte, erhalten Anspruch auf Zugang zu den dabei erzeugten Daten und dürfen sie an Dritte weitergeben. Außerdem erleichtert der Data Act den Wechsel […]
Data Governance
Data Governance umfasst die Regeln, Rollen und Prozesse, mit denen ein Unternehmen den Umgang mit seinen Daten steuert: Wer verantwortet welche Daten, wer darf sie nutzen, und wie wird ihre Qualität sichergestellt? Bedeutung in der Praxis Data Governance klärt Verantwortlichkeiten (Data Owner und Data Steward), Qualitätsregeln, Datenschutz und Zugriffsrechte. Sie ist Voraussetzung für verlässliche Berichte, […]
Data Lake
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicher für große Mengen an Rohdaten in unterschiedlichen Formaten, etwa Tabellen, Texte, Logs oder Bilder. Die Struktur wird erst bei der Auswertung festgelegt. Bedeutung in der Praxis Data Lakes sammeln Daten aus ERP, IoT, Web und anderen Quellen und dienen als Grundlage für Analysen, Machine Learning und Big Data. […]
Data Mining
Data Mining ist die systematische Anwendung statistischer Methoden auf große Datenbestände, insbesondere Big Data, mit dem Ziel, neue Querverbindungen und Trends zu erkennen. Bedeutung in der Praxis Solche Datenbestände werden wegen ihrer Größe mit computergestützten Methoden verarbeitet. In der Praxis wird der Begriff auf den gesamten Prozess der „Knowledge Discovery in Databases“ (KDD) übertragen, der […]
Data Owner und Data Steward
Der Data Owner ist fachlich für einen Datenbestand verantwortlich, zum Beispiel für Kundenstammdaten. Der Data Steward kümmert sich im Tagesgeschäft um Qualität, Pflege und die Einhaltung der Regeln für diese Daten. Bedeutung in der Praxis Beide Rollen sind Teil der Data Governance. Der Data Owner entscheidet über Zugriff, Zweck und Qualitätsziele, der Data Steward setzt […]
Datenmigration
Die Datenmigration ist die Übertragung von Daten aus einem Altsystem in ein neues System. Dazu werden Daten ausgewählt, bereinigt, ins neue Datenmodell umgewandelt, geladen und geprüft. Bedeutung in der Praxis Sie ist eine der aufwendigsten Aufgaben bei der ERP-Einführung. Üblich sind mehrere Probeläufe vor dem Cut-over. Typisch übernommen werden Stammdaten (Kunden, Lieferanten, Artikel), offene Posten […]
Datenmodell
Ein Datenmodell beschreibt, welche Datenobjekte ein System kennt, welche Eigenschaften sie haben und wie sie miteinander in Beziehung stehen, zum Beispiel Kunde, Auftrag, Artikel und Rechnung. Bedeutung in der Praxis Das Datenmodell ist die Grundlage jeder Datenbank und jedes ERP-Systems. Es bestimmt, was sich abbilden lässt und wie flexibel das System ist. Bei Datenmigration und […]
Datenqualität
Datenqualität beschreibt, wie gut Daten für ihren Verwendungszweck geeignet sind. Typische Merkmale sind Vollständigkeit, Richtigkeit, Aktualität, Eindeutigkeit und Konsistenz. Bedeutung in der Praxis Schlechte Daten führen zu falschen Auswertungen, Fehlbuchungen und Mehraufwand. Vor einer Datenmigration werden Daten daher bereinigt (Clean Data), Dubletten entfernt und Regeln für die Pflege festgelegt. Für KI gilt: Die Ergebnisse sind […]