Jeder der in der Geschäftsführung oder im Nachhaltigkeitsmanagement eines Unternehmens ab mittlerer Größe innerhalb der EU tätig ist, befasst sich wohl seit einiger Zeit intensiv mit dem Thema Nachhaltigkeitsberichterstattung: Die EU-weite Nachhaltigkeitsberichtserstattungsrichtlinie CSRD verpflichtet einen Großteil der Unternehmen seit Neuem detailliert über ihre Auswirkungen auf Mensch und Umwelt zu berichten. Das kann man nun gut heißen oder auch nicht – Fakt ist Unternehmen kommen nicht drum herum und die Anforderungen sind durchaus komplex.
Es geht dabei aber nicht nur darum, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen, sondern auch Transparenz und Glaubwürdigkeit gegenüber Stakeholdern und Kunden zu zeigen. Den Schlüssel um dies alles zu erreichen bildet eine wohlstrukturierte Datenverwaltung. Sie ist– wie auch bei der finanziellen Berichterstattung – die unerlässliche Grundlage für ein aussagekräftiges und zuverlässiges Reporting und die Entscheidungsfindung in sämtlichen Nachhaltigkeitsbereichen und -prozessen.
Um die hohen Anforderungen an Qualität, Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der Daten zu erfüllen, sind gezielte organisatorische und technische Maßnahmen erforderlich. Dieser Artikel stellt die wichtigsten Bereiche und Ideen des Datenmanagements vor, beleuchtet welche Voraussetzungen und Ressourcen dafür notwendig sind, wie Unternehmen ein effektives Datenmanagement aufbauen können und erläutert, warum Datenmanagement im Nachhaltigkeitsbereich unerlässlich ist.
Was ist Datenmanagement?
Datenmanagement ist der strategische Umgang mit Daten – von der Erfassung über die Organisation bis hin zur Analyse und Sicherung. In einer zunehmend digitalisierten Umgebung bildet es das Rückgrat moderner Unternehmen, da Daten als wertvolle Ressource zur Entscheidungsfindung, Prozessoptimierung und strategischen Planung dienen. Im Kern umfasst Datenmanagement alle Prozesse, Technologien und Richtlinien, die darauf abzielen, Daten effizient und sicher zu verwalten.
Datenmanagement lässt sich als die Gesamtheit der Konzepte und Maßnahmen, die dazu beitragen, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu verwalten bezeichnen. Dabei wird sichergestellt, dass die Daten verfügbar, konsistent und geschützt sind – von der Erzeugung bis zur Löschung.
Ziele des Datenmanagements
Das übergeordnete Ziel des Datenmanagements ist es, aus allerlei Rohdaten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. In einer zunehmend datengetriebenen Welt müssen Unternehmen in der Lage sein, ihre Daten effizient zu nutzen, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und nachhaltige Entscheidungen zu treffen.
Auch im Kontext der Nachhaltigkeit gewinnt das Datenmanagement zunehmend an Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung detaillierte Umwelt- und Sozialdaten aus zum Teil komplexen Prozessen und unterschiedlichen Quellen zu erheben, zu analysieren, zu berichten und in ihren Entscheidungsprozessen zu berücksichtigen. Beispielsweise müssen Emissionsdaten, Energieverbrauch und Lieferketteninformationen genau erfasst werden, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Durch intelligentes Datenmanagement können Unternehmen sicherstellen, dass diese Daten transparent, nachvollziehbar und korrekt sind.
Zu den Kernaufgaben des Datenmanagements ganz allgemein gehören die Datenerfassung, -speicherung, -organisation und -analyse. Insbesondere die Sicherstellung der Datenqualität – also die Genauigkeit,
Vollständigkeit und Aktualität – spielt eine entscheidende Rolle. Im Nachhaltigkeitsbereich sind zudem Aufgaben wie das Monitoring von Klimazielen, die Berichterstattung und die Analyse von Umweltkennzahlen von zentraler Bedeutung.
Anforderungen an das Datenmanagement
Ein effektives Datenmanagement erfordert eine solide Grundlage an technischen, organisatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen. Technologisch müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie über geeignete IT-Systeme und Tools verfügen, um große Datenmengen sicher zu speichern und zu verarbeiten. Cloud-Lösungen, Datenbanken und Analysetools spielen dabei eine wesentliche Rolle. Demnach benötigen Unternehmen geeignete Softwarelösungen und Tools, die die Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse unterstützen. Diese Systeme sollten in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und sicher zu speichern. Insbesondere Cloud-basierte Lösungen bieten hier Vorteile, da sie eine zentrale Datenhaltung und gleichzeitig die Verarbeitung großer Datenmengen ermöglichen. Natürlich ist es auch möglich Daten auf eigenen Servern zu sammeln. Dies ist jedoch mit einem weit größeren Aufwand an Ressourcen verbunden als eine Cloud-Lösung. Allerdings bietet eine Server-Lösung individuellere Möglichkeiten bei der Sicherheitsarchitektur und je nach Unternehmensart und Branche kann dies ganz grundsätzlich für das Datenmanagement tatsächlich erforderlich sein. Nutzt ein Unternehmen jedoch bereits eine cloud-basierte Lösung für seine Daten, ist dies natürlich auch für die Nachhaltigkeitsdaten der sinnvollste Weg.
Darüber hinaus sind für ein solides Datenmanagement organisatorische Strukturen notwendig, die klare Verantwortlichkeiten definieren. Rollen wie Datenmanager oder Datenwissenschaftler sorgen dafür, dass die Daten effektiv verwaltet und analysiert werden. In der Praxis bedeutet das, dass sowohl die IT-Abteilung als auch die Fachbereiche eng zusammenarbeiten müssen. Für den Fachbereich der Nachhaltigkeit kann es je nach Unternehmensgröße (und der damit einhergehenden Menge an Daten sowie Datenquellen) sinnvoll sein, ein eigens zugeordnetes Team zu etablieren, das aus Fachleuten mit Kompetenzen in den Bereichen Datenanalyse, Nachhaltigkeitsmanagement und Berichtserstellung besteht. Dieses Team sollte eng mit anderen Abteilungen wie beispielsweise IT, Einkauf und Produktion zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass alle relevanten Datenquellen berücksichtigt werden.
Nicht zu unterschätzen ist auch die Qualifikation der Mitarbeitenden die im weitesten Sinne mit den Daten zu tun haben, sei es bei der Erhebung oder der Verarbeitung. Sie sollten ausreichend geschult werden, um die Relevanz von Daten und deren Qualität ganz allgemein aber auch spezifisch für den Nachhaltigkeitsbereich zu verstehen und die Anforderungen an die Datenerfassung korrekt umzusetzen. Ein grundlegendes Verständnis für die zugrunde liegenden Standards und Metriken ist essenziell, um Fehler zu vermeiden und die Datenqualität sicherzustellen. Die Schulung der Mitarbeitenden ist ein kontinuierlicher Prozess, der mit der Einführung neuer Systeme oder Standards fortgesetzt werden sollte. Dabei ist es wichtig, eine Kultur der Verantwortlichkeit und des Bewusstseins für die Bedeutung von Datenmanagement zu fördern. Mitarbeitende sollten dazu ermutigt werden, Probleme frühzeitig zu melden und aktiv an der Verbesserung von Prozessen mitzuwirken.
Rechtlich sind Unternehmen dazu verpflichtet, Datenschutz- und Datensicherheitsvorgaben einzuhalten. Insbesondere die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) setzt hohe Standards, die Unternehmen einhalten müssen, um Bußgelder zu vermeiden und das Vertrauen ihrer Stakeholder und Kunden zu wahren. Im Nachhaltigkeitskontext kommen zudem regulatorische Anforderungen hinzu, die beispielsweise die Offenlegung von ESG-Daten (Environmental, Social, Governance) betreffen.
Bereiche und Arten des Datenmanagements
Datenmanagement lässt sich in verschiedene Teilbereiche gliedern, die jeweils spezifische Aufgaben und Herausforderungen umfassen. Ein zentraler Bereich ist das Stammdatenmanagement, das sich mit der Verwaltung von Kerninformationen wie Kundendaten, Produktinformationen oder Lieferantendaten befasst. Ziel ist es, eine einheitliche und konsistente Datenbasis zu schaffen.
Ein weiterer Teilbereich ist das Metadatenmanagement, das die Daten über die Daten beschreibt. Metadaten liefern Kontextinformationen, die das Auffinden, Verstehen und Nutzen von Daten erleichtern. Beispielsweise enthalten Metadaten Informationen über den Erstellungszeitpunkt, den Urheber und die Struktur von Datensätzen.
Im Bereich der Datenintegration geht es darum, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen und in ein einheitliches Format zu überführen. Dies ist besonders wichtig, um heterogene Datenbestände aus unterschiedlichen Systemen zu vereinheitlichen. Weitere relevante Teilbereiche sind das Datenqualitätsmanagement, das Datenarchivierungsmanagement und das Datenrisikomanagement.
Der Prozess des Datenmanagements
Das Datenmanagement folgt einem klaren Prozess, der sicherstellt, dass Daten über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg effektiv verwaltet werden. Der Prozess beginnt mit der Datenerfassung, bei der relevante Informationen gesammelt und in digitale Systeme überführt werden. Hierbei kommen unterschiedliche Methoden wie manuelle Eingabe, automatische Sensorik oder APIs (Application Programming Interfaces) zum Einsatz.
Im nächsten Schritt erfolgt die Datenorganisation. Hierbei werden die gesammelten Informationen strukturiert und in Datenbanken oder Data Warehouses gespeichert. Diese Organisation ermöglicht es, Daten effizient abzurufen und zu analysieren. Die Datenanalyse bildet den dritten Schritt im Prozess und liefert wertvolle Erkenntnisse, die als Entscheidungsgrundlage dienen.
Nach der Analyse erfolgt als letzter Schritt die Archivierung: die Daten müssen gesichert und archiviert werden. Dies umfasst sowohl technische Maßnahmen wie Backups als auch organisatorische Strategien, die den Zugriff auf sensible Daten regulieren. Der gesamte Prozess wird durch kontinuierliches Monitoring und Qualitätsprüfungen begleitet, um sicherzustellen, dass die Daten immer den Anforderungen entsprechen.
Methoden des Datenmanagements
Das Datenmanagement greift auf eine Vielzahl von Methoden zurück, die je nach Zielsetzung und Kontext variieren können. Eine zentrale Methode ist das sogenannte Data Governance, das Richtlinien und Standards definiert, um die Datenverwaltung zu steuern. Durch klare Vorgaben und Verantwortlichkeiten stellt Data Governance sicher, dass alle Beteiligten Daten einheitlich und effizient nutzen.
Ein weiterer Ansatz ist das Datenmodellierungsverfahren, bei dem Datenstrukturen visuell dargestellt und organisiert werden. Datenmodelle helfen dabei, komplexe Zusammenhänge zu verstehen und eine logische Struktur für die Speicherung und Verarbeitung von Daten zu schaffen.
Im Bereich der Datenqualitätssicherung werden Techniken wie Datenbereinigung und -validierung eingesetzt. Datenbereinigung entfernt fehlerhafte oder redundante Informationen, während Validierungsverfahren sicherstellen, dass die Daten den geforderten Standards entsprechen.
Zur Optimierung der Datenverarbeitung kommen zudem automatisierte Workflows und Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz. Insbesondere KI-basierte Analysetools können große Datenmengen effizient verarbeiten und Muster erkennen, die menschlichen Analysten verborgen bleiben.
Die Rolle von Datenmanagement für den Nachhaltigkeitsbereich
Insbesondere im Nachhaltigkeitsbereich ist die systematische Verwaltung von Daten vor allem für die Entscheidungsfindung und für die verpflichtende Berichterstattung von größter Bedeutung. Im Nachhaltigkeitsbereich ist es entscheidend, verlässliche und aktuelle Daten über Umwelt-, Sozial- und Governance-Aspekte (ESG) zu verfügen, da diese Daten es Unternehmen ermöglichen, ihre Umweltwirkungen zu messen und richtlinienkonform zu berichten, Klimaziele zu verfolgen und Transparenz gegenüber Stakeholdern und Kunden zu schaffen.
Vor allem im Nachhaltigkeitsreporting spielt Datenmanagement eine zentrale Rolle, indem es die Erhebung und Analyse von Informationen über CO2-Emissionen, Energieverbrauch, Abfallmanagement und soziale Kennzahlen wie beispielsweise Diversität oder Arbeitsstandards unterstützt. Unternehmen nutzen diese Berichte, um ihre Fortschritte im Bereich Nachhaltigkeit zu dokumentieren und sich regulatorischen Anforderungen zu stellen.
Darüber hinaus kann ein effektives Datenmanagement die Optimierung von Prozessen fördern, beispielsweise durch die Identifikation von Einsparpotenzialen in Lieferketten oder den effizienten Einsatz von Ressourcen. Dadurch wird nicht nur die Umwelt geschont, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit gesteigert.
Abschließend lässt sich feststellen, dass Datenmanagement ein wesentlicher Bestandteil moderner Unternehmensstrategien ist und auch im Nachhaltigkeitsbereich, insbesondere im Kontext der Nachhaltigkeitsberichterstattung, zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Durch die strukturierte Erfassung, Organisation und Analyse von Daten können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Nachhaltigkeitsziele effektiver erreichen. Dabei spielen sowohl technologische Innovationen als auch organisatorische und rechtliche Rahmenbedingungen eine entscheidende Rolle. Ein effektives Datenmanagement im Nachhaltigkeitsbereich ermöglicht zum einen ein effizientes Nachhaltigkeitsreporting, dass alle nötigen Anforderungen erfüllt und kann zum anderen durch fundierte datenbasierte Entscheidungen zu Wettbewerbsvorteilen führen. Es lohnt sich also allemal im Nachhaltigkeitsbereich in ein solides Datenmanagement zu investieren.
Quellen
Castordoc. What Is the Modern Data Stack: History, Components, Platforms, and the Future. Zu finden unter: https://www.castordoc.com/data-strategy/what-is-the-modern-data-stack-history-components-platforms-and-the-future Letzter Zugriff: 02.12.2024
Tableau. Data Management: What It Is, Importance, And Challenges. Zu finden unter: https://www.tableau.com/learn/articles/what-is-data-management Letzter Zugriff: 02.12.2024
IBM. What is data management? Zu finden unter: https://www.ibm.com/think/topics/data-management Letzter Zugriff: 02.12.2024
Kanton Zürich. Studie: Strategie Datenmanagement und Data-Governance. Zu finden unter: https://www.zh.ch/content/dam/zhweb/bilder-dokumente/organisation/staatskanzlei/digitale-verwaltung-und-e-government/studiep_projekt_datenmanagement_data-governance Letzter Zugriff: 03.12.2024
