Data Mapping, der Schlüssel zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Unabhängig von der Branche ist das Datenmanagement ein wichtiger strategischer Faktor für Unternehmen. Diese Informationen sind der Schlüssel zur Innovation der Produkte und Dienstleistungen von morgen. Mit dem Aufkommen neuer Technologien wie Big Data, IoT oder künstlicher Intelligenz sammeln Unternehmen exponentielle Datenmengen aus verschiedenen Quellen und in einer Vielzahl von Formaten.

Darüber hinaus erfordert die Datenverarbeitung angesichts immer strengerer Datenschutzvorschriften wie der DSGVO nun die Umsetzung angemessener Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Informationslecks und missbräuchlicher Verarbeitung.

Die Herausforderung liegt in der Wiederverwendung ihrer Datenbestände. Mit anderen Worten, die Unternehmen suchen nach Lösungen, um die Datenabbildung die ihre betriebliche Realität widerspiegelt.

Was ist Data Mapping?

Zurück zu den Grundlagen: Datenmapping ermöglicht es den Nutzern, Dateneingangspunkte sowie ihre Prozesse zu bewerten und grafisch darzustellen. Es gibt verschiedene Arten von Informationen, die abgebildet werden können, wie z. B.:

• Die Informationen zu den Daten.
• Die Datenprozesse selbst.

Informationen über Daten

Die Idee des Data Mapping besteht darin, mit der Semantik der Daten zu arbeiten (die Analyse der Wortbedeutungen und der Beziehungen zwischen ihnen).

Diese Arbeit wird nicht an den Daten selbst durchgeführt, sondern an Metadaten. Metadaten geben den Daten Bedeutung und Kontext, was wiederum ein besseres Verständnis der Daten ermöglicht. Sie können den "geschäftlichen" Namen der Daten darstellen, ihren technischen Namen, ihren Standort, wann sie gespeichert wurden, von wem, usw...

Durch die Einrichtung semantischer Regeln und einer gemeinsamen Datensprache mittels eines Geschäftsglossars können Unternehmen ihre Daten identifizieren und lokalisieren und so den Zugang zu den Daten für alle Mitarbeiter erleichtern.

Über Datenprozesse

Was die Datenverarbeitung betrifft, so ist es wichtig, diese zu identifizieren:

• Datenflüsse: Mit ihren Quellen und Zielen.
• Datenumwandlungen: Alle Transformationen, die während der Verarbeitung auf die Daten angewendet werden.

Ein leistungsfähiges Werkzeug: Datenabfolge

Die Datenabfolge wird als Lebenszyklus der Daten definiert und zeigt alle Umwandlungen, die zwischen dem ursprünglichen Zustand und dem endgültigen Zustand stattgefunden haben.

Die Datenabfolge ist eng mit der Datenzuordnung und -verarbeitung verknüpft; es ist wichtig zu sehen, welche Daten von diesen Prozessen betroffen sind, und die Auswirkungen sehr schnell analysieren zu können. Wenn zum Beispiel ein Prozess Anomalie eine Korruption verursacht hat, kann man wissen, welche Daten potenziell betroffen sind.

In einem anderen Fall muss das Mapping aus Sicht der Daten in der Lage sein zu erkennen, aus welchen Datensätzen die Daten stammen. So kann man die Auswirkungen einer Änderung im Quelldatensatz schnell analysieren, indem man die zugehörigen Daten schnell findet.

Die Vorteile der Implementierung von Data Mapping

Mit einer Mapping-Lösung können Unternehmen daher auf Datenverordnungen, insbesondere die GDPR, reagieren, indem sie diese Fragen beantworten:

• Wer? Wer ist für die Daten oder eine Verarbeitung verantwortlich? Der Datenschutz? Wer sind die möglichen Unterauftragnehmer?
• Wie? Welcher Art sind die erhobenen Daten? Handelt es sich um sensible Daten?
• Warum? Können wir den Zweck der Sammlung und Verarbeitung der Informationen rechtfertigen?
• Wo? Wo sind die Daten gespeichert? In welcher Datenbank?
• Bis wann? Wie lang ist die Aufbewahrungsfrist für die einzelnen Datenkategorien?
• Wie? Wie werden sie gespeichert? Was ist der Framework und welche Sicherheitsmaßnahmen gibt es für die sichere Erhebung und Speicherung personenbezogener Daten?

Durch die Beantwortung dieser Fragen können IT-Manager, Datenlaborleiter, Unternehmensanalysten und Datenwissenschaftler ihre Arbeit mit Daten relevant und effizient gestalten.

Diese hervorgehobenen Fragen ermöglichen es den Unternehmen, die Vorschriften einzuhalten, aber auch :

• Verbesserung der Datenqualität: Bereitstellung von möglichst vielen Informationen, damit die Nutzer wissen, ob die Daten für die Verwendung geeignet sind.
• Mitarbeiter machen effizienter und autonomer beim Verstehen von Daten durch grafische und ergonomische Datenzuordnung.
• Daten gründlich zu analysieren, damit bessere Entscheidungen auf der Grundlage der Daten getroffen werden können, und schließlich zu einem data driven Organisation.

Schlussfolgerung

Nur wenn die Informationen richtig zugeordnet sind, kann ein Unternehmen seine Daten optimal nutzen. Qualitativ hochwertige Datenanalysen sind nur mit Daten möglich, die ordnungsgemäß dokumentiert und verfolgt werden und für alle zugänglich sind.

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