Datenabgleich – der Schlüssel zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Zusammenfassung

Das Data Mapping visualisiert Datenflüsse, Transformationen und Beziehungen zwischen verschiedenen Systemen.
Es stützt sich auf Metadaten Kontext, Bedeutung und eine gemeinsame Geschäftssprache zu vermitteln.
Zu den wichtigsten Elementen zählen Datenquellen, Prozesse, Transformationen und Datenherkunft.
Die Datenherkunft hilft dabei, die Herkunft von Daten, deren Änderungen sowie die Auswirkungen von Problemen oder Aktualisierungen nachzuverfolgen.
Ein effektives Daten-Mapping verbessert die Compliance, die Datenqualität und Entscheidungsfindung.

Unabhängig von der Branche Datenmanagement ein entscheidender strategischer Vorteil für Unternehmen. Diese Informationen sind entscheidend für die Entwicklung der Produkte und Dienstleistungen von morgen. Darüber hinaus sammeln Unternehmen mit dem Aufkommen neuer Technologien wie Big Data, IoT oder künstlicher Intelligenz exponentiell wachsende Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen und in einer Vielzahl von Formaten.

Darüber hinaus erfordert die Datenverarbeitung angesichts immer strengerer Datenschutzvorschriften wie der DSGVO mittlerweile die Umsetzung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz vor Datenlecks und missbräuchlicher Verarbeitung.

Die Herausforderung besteht darin, sich die eigenen Datenbestände wieder anzueignen. Mit anderen Worten: Unternehmen suchen nach Lösungen, um ein Daten-Mapping aufrechtzuerhalten, das ihre betriebliche Realität widerspiegelt.

Was ist Datenmapping?

Kehren wir zu den Grundlagen zurück: Mithilfe des Daten-Mappings können Nutzer Dateneingabepunkte sowie die dazugehörigen Prozesse bewerten und grafisch darstellen. Es gibt verschiedene Arten von Informationen, die abgebildet werden können, wie zum Beispiel:

Informationen zu den Daten.
Die Daten verarbeiten sich selbst.

Informationen zu Daten

Der Sinn des Data Mapping besteht darin, sich mit der Datensemantik (der Analyse von Wortbedeutungen und den Beziehungen zwischen ihnen) zu befassen.

Diese Arbeit wird nicht an den Daten selbst durchgeführt, sondern an Metadaten. Metadaten verleihen Daten Bedeutung und Kontext, was wiederum ein besseres Verständnis derselben ermöglicht. Sie können den „geschäftlichen“ Namen der Daten, ihren technischen Namen, ihren Speicherort, den Zeitpunkt der Speicherung, den Urheber usw. darstellen.

Durch die Festlegung semantischer Regeln und einer gemeinsamen Datensprache mittels eines Geschäftsglossarkönnen Unternehmen ihre Daten identifizieren und lokalisieren und so allen Mitarbeitern den Zugriff auf die Daten erleichtern.

Über Datenverarbeitungsprozesse

Im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung ist es wichtig, Folgendes zu ermitteln:

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

Ein leistungsstarkes Werkzeug: Datenherkunft

Die Datenherkunft ist definiert als der Lebenszyklus der Daten und zeigt alle Transformationen auf, die zwischen ihrem Ausgangszustand und ihrem Endzustand stattgefunden haben.

Die Datenherkunft ist eng mit der Datenzuordnung und -verarbeitung verknüpft; es ist unerlässlich zu erkennen, welche Daten von diesen Prozessen betroffen sind, und die Auswirkungen sehr schnell analysieren zu können. Wenn beispielsweise ein Prozess Anomalie verursacht Anomalie , lässt sich feststellen, welche Daten potenziell betroffen sind.

In einem anderen Fall muss die Zuordnung aus datentechnischer Sicht erkennen lassen, aus welchen Datensätzen die Daten stammen. So lassen sich die Auswirkungen einer Änderung im Quelldatensatz schnell analysieren, indem die zugehörigen Daten rasch ausfindig gemacht werden.

Die Vorteile der Einführung von Data Mapping

Mit einer Mapping-Lösung können Unternehmen daher den Datenschutzbestimmungen, insbesondere der DSGVO, gerecht werden, indem sie folgende Fragen beantworten:

Wer? Wer ist für die Daten oder einen Verarbeitungsvorgang verantwortlich? Wer ist für den Datenschutz zuständig? Wer sind die möglichen Auftragsverarbeiter?
Was? Um welche Art von Daten handelt es sich? Sind es sensible Daten?
Warum? Können wir den Zweck der Erhebung und Verarbeitung der Daten rechtfertigen?
Wo? Wo werden die Daten gespeichert? In welcher Datenbank?
Bis wann? Wie lange werden die Daten der einzelnen Kategorien aufbewahrt?
Wie? Wie werden die Daten gespeichert? Was ist das Framework welche Sicherheitsmaßnahmen gibt es für die sichere Erhebung und Speicherung personenbezogener Daten?

Durch die Beantwortung dieser Fragen können IT-Manager, Leiter von Datenlabors, Business-Analysten und Datenwissenschaftler ihre Arbeit mit Daten zielgerichtet und effizient gestalten.

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

Verbesserung der Datenqualität: Stellen Sie so viele Informationen wie möglich bereit, damit die Nutzer erkennen können, ob die Daten für die Verwendung geeignet sind.
Mitarbeiter effizienter und selbstständiger beim Verständnis von Daten durch grafische und ergonomische Datendarstellung.
Daten gründlich analysieren, damit auf dieser Grundlage bessere Entscheidungen getroffen werden können und das Unternehmen letztendlich zu einer data-driven .

Fazit

Nur wenn Informationen ordnungsgemäß erfasst sind, kann ein Unternehmen seine Daten sinnvoll nutzen. Eine qualitativ hochwertige Datenanalyse ist nur mit Daten möglich, die ordnungsgemäß dokumentiert, nachverfolgt und für alle zugänglich sind.