Datenbestände sind Informationen, die für ein Unternehmen wertvoll sind. Sie können strukturiert oder unstrukturiert sein und in verschiedenen Formaten vorliegen, z. B. als Tabellen, Datenbanken, Dokumente, Audiodateien usw. Sie sind wertvoll, weil sie genutzt, weitergegeben oder verkauft werden können. Im Wesentlichen hat ein Datenbestand einen Wert, der durch Nutzung realisiert werden kann.
Der Ursprung und die erste Erwähnung von Data Asset
Das Konzept „Daten als Vermögenswert“ existiert bereits seit mehreren Jahrzehnten, hat jedoch mit dem Aufkommen des digitalen Zeitalters an Bedeutung gewonnen. In den 1960er und 70er Jahren konzentrierte sich das Konzept vor allem auf strukturierte Daten, die in herkömmlichen Datenbanken gespeichert waren. Mit dem Aufkommen des Internets in den 1980er und 90er Jahren wuchs das Potenzial, Daten als Vermögenswert zu nutzen, exponentiell. Ungefähr zu dieser Zeit begannen Unternehmen, den kommerziellen Wert ihrer Daten zu erkennen. Die ersten Erwähnungen des Begriffs „Datenvermögenswert“ tauchten Ende der 1990er und Anfang der 2000er Jahre im Zusammenhang mit Business Intelligence und Data Warehousing auf.
Tiefer in die Datenbestände eintauchen
Ein Datenwert ist eine Sammlung von Daten einer Entität mit hohem Geschäftswert. Er umfasst Rohdaten, die verarbeitet und in einen nützlicheren und wertvolleren Zustand umgewandelt wurden. Dies können Informationen über Kunden, Produkte, Mitarbeiter oder jede andere Art von Daten sein, die verwendet werden können, um Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen oder Produkte oder Dienstleistungen zu erstellen.
Diese Assets werden normalerweise in Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes gespeichert und mit Tools wie Datenmanagementsystemen und Business-Intelligence-Plattformen verwaltet. Der Wert eines Datenassets kann auf verschiedene Weise gemessen werden, beispielsweise anhand seines Umsatzpotenzials, seiner Nützlichkeit bei der Entscheidungsfindung oder seiner Rolle bei der Schaffung eines Wettbewerbsvorteils.
Die Struktur von Datenbeständen und ihre Funktionsweise
Datenbestände haben normalerweise ein strukturiertes Format. Sie werden in Datenbanken oder Data Warehouses gespeichert und sind normalerweise in Tabellen, Zeilen und Spalten organisiert. Jeder Datenbestand hat sein eigenes, einzigartiges Schema, das eine Blaupause darstellt, die beschreibt, wie die Daten organisiert und abgerufen werden.
Mit dem Aufkommen von Big Data und maschinellem Lernen werden jedoch unstrukturierte Datenbestände (wie Textdateien, Bilder, Videos usw.) immer wichtiger. Diese werden normalerweise in Datenseen gespeichert und mit fortschrittlichen Tools wie Hadoop oder Spark verarbeitet.
Der Zugriff auf Datenbestände und ihre Bearbeitung erfolgt über Abfragen. Dabei handelt es sich um spezifische Informationsanfragen aus der Datenbank. Ein Unternehmen könnte beispielsweise seine Kundendaten abfragen, um herauszufinden, wie viele Kunden es in einer bestimmten Region hat.
Hauptmerkmale von Datenbeständen
- Wertvoll: Datenbestände haben einen inneren Wert für das Unternehmen, da sie zum Ableiten von Erkenntnissen, Treffen von Entscheidungen oder Verbessern von Services verwendet werden können.
- Teilbar: Sie können im gesamten Unternehmen gemeinsam genutzt werden und so den Geschäftsbetrieb insgesamt verbessern.
- Dauerhaft: Im Gegensatz zu physischen Vermögenswerten verlieren Datenbestände mit der Zeit nicht an Wert. Tatsächlich können sie durch die Erfassung und Analyse zusätzlicher Daten sogar noch wertvoller werden.
- Einzigartig: Jeder Datenwert ist für die Organisation, der er gehört, einzigartig und sein Wert kann von Wettbewerbern nicht exakt reproduziert werden.
Arten von Datenbeständen
Hier ist eine Tabelle, die verschiedene Arten von Datenbeständen darstellt:
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Kundendaten | Informationen über Kunden, einschließlich ihrer Vorlieben, ihres Kaufverhaltens usw. |
| Produktdaten | Details zu den von einer Organisation angebotenen Produkten oder Dienstleistungen. |
| Mitarbeiterdaten | Informationen über Mitarbeiter, einschließlich ihrer Fähigkeiten, Leistung usw. |
| Betriebsdaten | Daten im Zusammenhang mit den betrieblichen Aspekten einer Organisation, wie Produktionsniveau, Verkaufszahlen usw. |
| Finanzdaten | Informationen zu Finanztransaktionen, Budgets, Prognosen usw. |
Verwenden von Datenbeständen und damit verbundene Probleme
Datenbestände können auf vielfältige Weise genutzt werden, von der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zum Treffen strategischer Geschäftsentscheidungen. Ihre Nutzung bringt jedoch bestimmte Herausforderungen mit sich. Dazu gehören Datenschutzbedenken, Probleme mit der Datenqualität und Schwierigkeiten bei der Datenintegration.
Lösungen für diese Herausforderungen umfassen die Implementierung robuster Datenverwaltungsrahmen, den Einsatz von Datenqualitätstools und die Verwendung von Datenintegrationstechnologien.
Vergleiche mit ähnlichen Konzepten
Hier sind einige Vergleiche zwischen einem Datenwert und anderen verwandten Konzepten:
| Konzept | Vergleich mit Data Asset |
|---|---|
| Informationswert | Obwohl alle Datenbestände Informationsbestände sind, sind nicht alle Informationsbestände Datenbestände. Zu den Informationsbeständen zählen auch Dinge wie Dokumente, Verträge und geistiges Eigentum. |
| Digitales Asset | Zu den digitalen Vermögenswerten zählen Datenwerte, aber auch andere digitale Dateien wie Software, digitale Medien und mehr. |
Zukünftige Perspektiven und Technologien im Zusammenhang mit Datenbeständen
Die Zukunft von Datenbeständen liegt in Technologien wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Blockchain. KI und ML können Unternehmen dabei helfen, tiefe Einblicke in ihre Datenbestände zu gewinnen, während Blockchain dabei helfen kann, die Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten. In Zukunft werden Datenbestände voraussichtlich noch wichtiger werden, da die digitale Transformation der Branchen fortschreitet.
Datenbestände und Proxyserver
Proxyserver können bei der Verwaltung von Datenbeständen eine wichtige Rolle spielen, insbesondere in Bezug auf Sicherheit und Datenschutz. Sie können zum Schutz von Datenbeständen beitragen, indem sie eine zusätzliche Sicherheitsebene gegen Cyberbedrohungen bieten. Proxyserver können auch anonymes Surfen im Internet ermöglichen, was für Unternehmen, die mit vertraulichen Datenbeständen umgehen, wichtig sein kann.
verwandte Links
Weitere Informationen zu Datenbeständen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
