Datenmanagementsystem mit der E-Signatur verbinden

Das Thema Datenmanagement gewinnt im Kontext der immer weiter fortschreitenden Digitalisierung immer mehr an Bedeutung, da die Anzahl an täglich produzierten Daten stetig zunimmt. Schon im Jahr 2017 erzeugte jeder Mensch durchschnittlich über 600 MB Daten pro Tag. Mittlerweile ist diese Datenmenge auf einen Gigabyte pro Tag gestiegen. Dieser Trend der zunehmenden Datenmengen wird sich mit großer Wahrscheinlichkeit weiter fortsetzen, da mehr und mehr Prozesse digitalisiert werden.

Wer als Unternehmen ein ungeeignetes oder unzureichendes System zur Verwaltung von Datensätzen hat, läuft Gefahr, den Überblick zu verlieren und dadurch Verluste in Bezug auf Produktivität, Effizienz und Wachstum einzufahren. Ein passendes und gut funktionierendes Datenmanagementsystem ist deshalb von zentraler Bedeutung.

Finden Sie in diesem Beitrag heraus, welche Arten von Datenmanagementsystemen es gibt, welche Vorteile ein Datenmanagementsystem bietet und wie man es mit anderen Tools, wie z.B. der elektronischen Signatur, verbindet.

Ein Datenmanagementsystem, auch Datenbankmanagementsystem (DBMS) genannt, ist eine Softwarelösung, die genutzt wird, um Daten effektiv zu erfassen, zu ordnen, zu organisieren, zu speichern und bereitzustellen. Es sollte ein Bestandteil jeder IT-Infrastruktur eines Unternehmens sein, um Datenbanken effizient verwalten und system- und abteilungsübergreifend verfügbar machen zu können.

Grundsätzlich wird zwischen verschiedenen Arten von Daten unterschieden. Dabei kann zum einen inhaltlich in personenbezogene Daten, schützenswerte Firmendaten, Sekundärdaten oder öffentliche Daten differenziert werden. Zum anderen kann in strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten unterschieden werden.

Das Thema Datenmanagement ist sehr breitgefächert und unterteilt sich somit noch einmal in einzelne Teilgebiete, die jeweils spezifisches Fachwissen erfordern:

Bei Stammdaten handelt es sich um Basisinformationen, auf denen jeweils andere Daten aufbauen. Das kann z.B. die Adresse eines Kundenunternehmens sein. Aufgabe der Stammdatenverwaltung ist dann die Erstellung einer einzigen, sogenannten “Master-Referenz”. Dies ist ein Satz von Referenzdaten, zum Beispiel zu einem Kunden. Ziel ist es, nur eine einzige Version mit allen zugehörigen, aktuellen und korrekten Informationen bereitzustellen. 

Unter “Data-Stewardship” versteht man die aktive Implementierung und Durchsetzung von Datenmanagement-Richtlinien (Datensammlung, Datentransport und Datennutzung) im Unternehmen. Deren team- und abteilungsübergreifende Einhaltung wird von einem Data-Steward überwacht und kontrolliert.

Ein:e Manager:in, der bzw. die für die Kontrolle der Datenqualität zuständig ist, muss für die Vollständigkeit und Korrektheit aller Datensätze sorgen. Es liegt in ihrer bzw. seiner Verantwortung, potenzielle Fehler, wie z.B. doppelte Einträge oder Versionen und inhaltliche Mängel, zu identifizieren und zu beheben.

In Zeiten, in denen das Risiko für Cyberattacken, Hackerangriffe und Datenleaks weiter steigt, wird das Thema Datensicherheit immer wichtiger. Daten müssen zum einen vor Manipulation, Fälschung, versehentlichem Verlust/Löschen und unerlaubtem Zugriff von außen geschützt werden. Zum anderen müssen gesetzliche Vorschriften, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), eingehalten und sensible Personendaten sicher aufbewahrt werden.

Jedes Unternehmen sollte für seine Datenverwaltung über ein sogenanntes “Data-Governance-Framework” verfügen. Hierbei handelt es sich um eine Art Verfassung, in der klare, verbindliche Regeln und Richtlinien für die Nutzung von sowie den Umgang mit Daten festlegt. Diese Vorschriften müssen von der gesamten Firma eingehalten werden, damit die Datenverfügbarkeit, Datenqualität, Datenkonformität und Datensicherheit gewährleistet wird. Die Rolle des Data-Governor ist die Beaufsichtigung aller Beteiligten aus den unterschiedlichen Datenteams, wie Data-Steward, Qualitätsmanager:in und Sicherheitsexpert:in.

Mit dem Begriff “Big Data” sind extrem große Mengen an Rohdaten gemeint. Big-Data-Management befasst sich dementsprechend mit der Verwaltung, d.h. der Erfassung, Speicherung, Analyse und Nutzung dieser Rohdatenbestände. Das ordnungsgemäße Management von Big Data dient zur Prozessoptimierung, zur Verbesserung der Sicherheit und als Grundlage für Business-Intelligence-Analysen.

Um in den einzelnen Datenmanagementbereichen Stammdatenverwaltung, Data-Stewardship, Datenqualitätsmanagement, Datensicherheit, - governance und -compliance sowie Big-Data-Management effiziente Ergebnisse erzielen zu können, ist es wichtig, über ein geeignetes System zu verfügen. Welche Datenmanagementsysteme, Formen der Datenspeicherungen und Arten der Speicherumgebungen es gibt, erfahren Sie in den folgenden Abschnitten.

Bei Datenbankmanagementsystemen kann in vier verschiedene Arten unterschieden werden, die sich jeweils in der Art und Weise, wie Daten strukturiert und miteinander in Beziehung gesetzt werden, unterscheiden.

Bei einem relationalen Datenbankmanagementsystem werden Daten gespeichert, verwaltet und verknüpft, die zeitlich, inhaltlich oder logisch zueinander in Beziehung stehen. Datenpunkte können entweder im Verhältnis eins zu eins, eins zu viele, viele zu eins oder viele zu viele miteinander verbunden werden. Die Sprache, auf der relationale Datenstrukturen basieren, wird SQL, also Structured Query Language, genannt.

In einem objektorientierten Datenbankmanagementsystem werden mehrere Datenpunkte zu einem Objekt kombiniert. Durch die Entstehung solcher geschlossener und eigenständiger Einheiten können Daten so einfacher gefunden und genutzt werden. 

Nutzt man ein hierarchisches Datenbankmanagementsystem, so werden Datenpunkte hierarchisch nach Relevanz von oben nach unten geordnet. Der wichtigste Datenpunkt befindet sich ganz oben, während der unwichtigste Datenpunkt sich ganz unten in der Struktur befindet. Die Organisation eines solchen Systems können Sie sich wie einen Familienstammbaum oder ein Organigramm eines Unternehmens vorstellen, in dem es verschiedene Ebenen mit einzelnen Untergruppen gibt.

Bei einem Datenbankmanagementsystem, das eine Netzwerkstruktur aufweist, ist jeder Datenpunkt mit mehreren über- und untergeordneten Datenpunkten verknüpft. Diese Verbindungen machen das System in der Verwendung einfacher und flexibler.

Unabhängig davon, welche Art von Datenbankmanagementsystem im Unternehmen verwendet wird, gibt es zwei unterschiedliche Möglichkeiten, wie Daten gespeichert werden können: Entweder in einem Data Warehouse oder in einem Data Lake. Hierbei muss man sich allerdings nicht etwa zwischen der einen oder der anderen Option entscheiden. Die meisten Firmen nutzen beide Arten der Datenspeicherung. Je nachdem, um was für Daten es sich handelt, werden sie entweder in einem Data Warehouse oder in einem Data Lake gespeichert. Worin sich die beiden Datenspeicherformen unterscheiden und wie sie sich kennzeichnen, erfahren Sie im Folgenden.

Unter einem Data Warehouse versteht man eine Datenbank, in der Informationen aus mehreren heterogenen Quellen zusammengetragen und bereits nach bestimmten Kriterien vorsortiert und gefiltert werden. So müssen die Daten nicht erst noch strukturiert werden, bevor sie analysiert werden. Der Aufwand für die Aufbereitung der Daten in einem Data Warehouse ist zwar hoch, dafür fällt für die Speicherung der vorsortierten Datensätze aber weniger Speicherplatz an als bei einem Data Lake. 

Im Gegensatz zum Data Warehouse speichert ein Data Lake alle Datenquellen in ihrer ursprünglichen Rohfassung, ohne sie vorher zu filtern oder zu strukturieren. Man kann sich ein Data Lake bildlich wie einen riesigen Wasserspeicher oder Pool vorstellen. In einem Data Lake ist es leichter als in einem Data Warehouse, bestehende Daten zu ändern oder neue Informationen hinzuzufügen. Allerdings ist es in einem Data Lake deutlich komplizierter, in der großen Datenmenge spezifische Datenstrukturen gezielt abzurufen.

Abgesehen von den Arten der Datenmanagementsysteme sowie den Formen der Datenspeicherung haben Firmen drei verschiedene Speicherumgebungen zur Auswahl: Cloud-Speicher, On-Premise-Speicher und Data-Fabric.

In einem Cloud-Speicher werden Datenquellen auf externen Servern gespeichert und können über das Internet abgerufen werden. Es kann in Private, Public und Hybrid Cloudlösungen unterschieden werden.

On-Premise bedeutet, dass ein Unternehmen seine generierten Daten auf Servern vor Ort in den eigenen Unternehmensgebäuden speichert und verwaltet. Dieses Modell ist aufwendiger als ein Cloud-Speicher, aber bietet auch mehr Datensicherheit und -schutz.

Bei einer Data-Fabric handelt es sich um eine hybride Mischung aus Cloud- und On-Premise-Speicher, die einige Vorteile beider Speicherumgebungen vereint. Das Modell bietet deshalb eine hohe Flexibilität und Sicherheit.

Auch wenn ein gut organisiertes Datenmanagement einige Chancen bietet, ist es für viele Unternehmen sehr herausfordernd, aus den gesammelten Datensätzen auch den gewünschten Output und wertvolle Erkenntnisse zu generieren.

Besonders die schieren Mengen an Daten gestalten es häufig schwierig, den Überblick darüber zu behalten, welche Informationen wirklich wichtig und brauchbar sind. In vielen Fällen werden zwar große Datensätze gespeichert, aber es fehlt an nötigem Fachwissen und Tools, diese zu interpretieren und sie gezielt für bestimmte Zwecke einzusetzen. Die Einspeisung, Strukturierung und Analyse von Daten erfordert außerdem einen hohen Zeitaufwand, für den zumeist nicht die Kapazitäten bereitstehen. 

Damit im Zusammenhang steht auch, dass Datenquellen häufig dezentral abgelegt werden, das bedeutet, dass jede Abteilung ihr eigenes Datensilo verwaltet. Abteilungen, wie z.B. das Marketing, benötigen für ihre alltägliche Arbeit allerdings häufig einen allgemeinen Gesamtüberblick über viele verschiedene Datensätze. Es gilt also, diese Datensilos aufzubrechen und eine abteilungsübergreifende Datensammlung zu schaffen.

Sie wissen zudem bereits, dass es viele verschiedene Möglichkeiten der Speicherung von Datenstrukturen gibt. Unternehmen greifen hier zum Beispiel sowohl auf Data Warehouses als auch auf Data Lakes zurück. Häufig bereitet dies Firmen die Schwierigkeit, zielgerichtet nach spezifischen Daten zu suchen und diese auch schnell zu finden.

Eine weitere Herausforderung für Unternehmen sind die steigenden, komplexer werdenden und sich stetig ändernden rechtlichen Anforderungen. Firmen müssen sich regelmäßig über Compliance-Regelungen informieren und Prozesse, vor allem in Bezug auf Datenschutz, optimieren und anpassen.

Trotz einiger Herausforderungen, denen sich Unternehmen im Bereich Datenverwaltung stellen müssen, bietet der richtige Umgang mit Daten eine große Reihe an Vorteilen.

Zunächst einmal ist es eine Chance für Firmen, über große Datenpools zu verfügen. Denn: Wissen ist Macht. Je mehr man über interne und externe Prozesse weiß, desto besser können Probleme sowie Fehlerquellen identifiziert und anschließend behoben werden. Auf diese Weise werden Prozesse optimiert sowie Produktivität und Effizienz gesteigert. Das Marketing-Team eines Unternehmens kann beispielsweise intelligentere Werbung schalten, da aufgrund der durch die Daten gewonnenen Erkenntnisse über Kund:innen personalisierte Kampagnen erstellt werden. Dies verbessert auch die Kundenerfahrung, da Produkte besser auf die Konsument:innen zugeschnitten werden können. Auch die Entwicklung von Innovationen und Machine Learning werden durch ein gutes Datenmanagement gefördert.

Des Weiteren kann mithilfe eines effizienten Datenmanagements dafür gesorgt werden, dass eine erhöhte Sicherheit und Compliance erreicht wird. Durch die Einhaltung rechtlicher Vorschriften, wie z.B. die DSGVO, sind Unternehmen dazu gezwungen, sensible Informationen sicher aufzubewahren und vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Hinzu kommt, dass mit einem gut funktionierenden System für Datenverwaltung Kosten für Infrastruktur, Wartung und Unterhalt gespart werden können.

Um aus einem Datenmanagementsystem den größtmöglichen Mehrwert zu schöpfen, sollten damit andere digitale Tools verknüpft werden können. Auf diese Weise vermeiden Sie, zwischen verschiedenen Softwares hin und her zu wechseln und haben all Ihre gewünschten Prozesse und Funktionen in einer einzigen Software vereint.

Unternehmen verwalten in ihren Datenbankmanagementsystemen nicht nur Zahlen oder Tabellen, sondern auch eine Vielzahl an Dokumenten. Ein nützliches digitales Tool, das es ermöglicht, Dokumente rechtssicher und einfach elektronisch zu unterzeichnen, ist die Software von Yousign. Mithilfe dieser können Dokumente erstellt, gemäß DSGVO- und eIDAS-Vorschriften rechtlich bindend unterzeichnet und im Anschluss revisionssicher archiviert werden.

Diese Funktionen der Dokumentenverwaltung und -unterzeichnung können mithilfe von Yousigns API-Schnittstelle ganz einfach in Ihr bestehendes Datenbankmanagementsystem integriert werden. 

So läuft Ihr Daten- und Dokumentenmanagement von vorne bis hinten reibungslos und vollständig digital ab. Verträge können auf diese Weise noch effizienter abgewickelt werden, sodass Geschäftsabschlüsse beschleunigt werden. Außerdem erlangen Sie gegenüber der Konkurrenz einen Wettbewerbsvorteil und steigern Ihre Chance auf Wachstum. 

In Hinblick auf die stetig wachsenden Mengen an Daten, die Unternehmen managen müssen, ist ein Datenmanagementsystem unverzichtbar. Wichtig bei der Auswahl einer solchen Software ist es, dass es Ihnen die Datenverwaltung vereinfacht und es sich auch mit anderen Tools, wie z.B. einer e-Signatur-Software, kombinieren lässt.

Datenbankmanagementsysteme und e-Signatur-Tools helfen Ihnen dabei, Datenverwaltung zu vereinfachen und zu beschleunigen: So können Dateien ganz einfach online erstellt, unterschrieben, geteilt, gesucht, gespeichert und archiviert werden. Kleiner Tipp: Falls Sie hauptsächlich Dokumente anstelle von Rohdaten verwalten müssen und dafür ein geeignetes System benötigen, erfahren Sie in einem anderen unserer Artikel, wie elektronische Dokumentenmanagementsysteme (DMS) funktionieren.

Integrieren Sie Yousigns API-Schnittstelle für e-Signaturen in Ihr bereits existierendes Datenbankmanagementsystem! Yousigns API kann mithilfe eines Sandbox-Zugangs ganze 40 Tage lang kostenlos getestet werden.

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Dieses Dokument wird nur zu Informationszwecken zur Verfügung gestellt. Wir übernehmen weder eine Garantie für deren Vollständigkeit noch für deren Aktualität im Hinblick auf die geltenden Vorschriften. Schließlich ist dieses kein Ersatz für eine Rechtsberatung.