Effizientes Management Referenzdaten für Geschäftserfolg

Referenzdaten ermöglichen effektive Datenklassifizierung. Laut einer Studie der Rat für Enterprise Data Management (EDM)80% der Organisationen nutzen Referenzdaten für die Datenklassifizierung. Referenzdaten, wie Hierarchien oder Glossare, helfen Organisationen bei der Kategorisierung und Daten klassifizierenund ermöglicht so eine effektive Datenermittlung, Analyse und Berichterstattung.

Schlechtes Referenzdatenmanagement kann zu Problemen mit der Datenqualität führen. Experian Data Quality stellte fest, dass 421 der Unternehmen aufgrund schlecht verwalteter Referenzdaten Probleme mit der Datenqualität hatten. Ungenaue, inkonsistente oder veraltete Referenzdaten können zu Datenfehlern, Duplikaten oder Fehlinterpretationen führen und so zu unzuverlässigen Geschäftserkenntnissen und unzuverlässigen Entscheidungen führen.

Was sind Referenzdaten?

Referenzdaten im Rahmen von Entdeckung und Klassifizierung von Daten bezieht sich auf Daten, die als Standard oder Vergleichspunkt für andere Daten dienen. Sie dienen als Benchmark oder Referenzpunkt, anhand dessen andere Daten bewertet oder klassifiziert werden können. Referenzdaten enthalten typischerweise vordefinierte Wertesätze oder Codes, die zur Kategorisierung, Klassifizierung oder Etikett andere Datenelemente basierend auf ihren Merkmalen oder Attributen.

Beispielsweise könnten Referenzdaten in einem Datenklassifizierungsprozess eine vordefinierte Liste von sensible Datentypen wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern oder E-Mail-Adressen. Beim Scannen oder Analysieren von Daten auf vertrauliche Informationen dienen die Referenzdaten als Anhaltspunkt, um Datenelemente zu identifizieren und zu klassifizieren, die den vordefinierten Werten oder Mustern entsprechen. Dies erleichtert die Identifizierung und Kategorisierung von Daten anhand vordefinierter Regeln oder Kriterien und macht den Prozess der Datenermittlung und -klassifizierung effizienter und präziser.

Warum sind Referenzdaten wichtig?

Referenzdaten sind für die Datenermittlung und -klassifizierung von entscheidender Bedeutung, da sie einen standardisierten Maßstab für die Identifizierung, Kategorisierung und Kennzeichnung von Datenelementen bieten. Durch die Verwendung vordefinierter Wertesätze oder Codes dienen Referenzdaten als konsistenter Rahmen für eine genaue und effiziente Datenanalyse.

Einer der Hauptgründe für die Bedeutung von Referenzdaten ist ihre Hilfe bei der Identifizierung sensibler oder relevanter Daten. Beispielsweise können vordefinierte Referenzdaten bei der Datenklassifizierung sensible Datentypen wie Kreditkartennummern, Sozialversicherungsnummern oder E-Mail-Adressen enthalten. Durch den Vergleich von Datenelementen mit diesen Referenzdaten lassen sich Daten, die den vordefinierten Werten oder Mustern entsprechen, leichter identifizieren und klassifizieren. So können Unternehmen sensible Informationen effektiv identifizieren und schützen.

Referenzdaten tragen zudem zur Konsistenz und Genauigkeit im Datenermittlungs- und -klassifizierungsprozess bei. Sie gewährleisten, dass Daten anhand standardisierter Kriterien ausgewertet und klassifiziert werden, wodurch das Risiko einer subjektiven oder inkonsistenten Klassifizierung reduziert wird. Dies fördert die Datenintegrität und -zuverlässigkeit, die für fundierte Entscheidungen über Datenverarbeitung, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen entscheidend ist.

Arten von Referenzdaten

Referenzdaten sind Daten, die Kontext oder Referenzpunkte für andere Daten liefern und häufig als Standard oder Benchmark dienen. Zu den verschiedenen Arten von Referenzdaten gehören:

• Codesätze: Dabei handelt es sich um standardisierte Codesätze, die zur Kategorisierung oder Klassifizierung von Daten verwendet werden, wie etwa Branchencodes (z. B. NAICS- oder SIC-Codes), geografische Codes (z. B. Postleitzahlen oder Ländercodes) oder Produktcodes (z. B. UPC- oder SKU-Codes).
• Taxonomien: Hierbei handelt es sich um hierarchische oder mehrstufige Klassifizierungen, die zur Kategorisierung von Daten anhand bestimmter Kriterien oder Merkmale dienen. Beispiele hierfür sind Produkttaxonomien, Taxonomien zur Kundensegmentierung oder Taxonomien zur Risikobewertung.
• Hierarchien: Dabei handelt es sich um Strukturen, die Beziehungen zwischen Datenelementen in hierarchischer Form darstellen, wie etwa Organisationshierarchien (z. B. Berichtslinien oder Abteilungen), Produkthierarchien (z. B. Produktkategorien, Unterkategorien und Varianten) oder Kundenhierarchien (z. B. Beziehungen zwischen Mutter- und Tochterunternehmen).
• Referenztabellen: Hierbei handelt es sich um Nachschlagetabellen, in denen Referenzdatenwerte und ihre entsprechenden Bedeutungen oder Beschreibungen gespeichert sind. Beispiele hierfür sind Wechselkurse, Länder- oder Regionszuordnungen oder Produktattributzuordnungen.
• Glossare: Hierbei handelt es sich um Sammlungen von Definitionen oder Erklärungen von Begriffen oder Konzepten, die in der Organisation oder Branche verwendet werden. Glossare sorgen für ein einheitliches Verständnis der Datenterminologie und tragen zur einheitlichen Datennutzung und -interpretation bei.
• Normen: Hierbei handelt es sich um etablierte Richtlinien, Spezifikationen oder Regeln, die Konsistenz, Interoperabilität und Compliance beim Datenaustausch oder bei der Datenintegration gewährleisten. Beispiele hierfür sind Datenstandards für Datenformate, Datenprotokolle oder Datenverwaltung.
• Regeln oder Richtlinien: Dabei handelt es sich um vordefinierte Regeln oder Richtlinien, die die Datenvalidierung, Datenqualität oder Datennutzung regeln. Beispiele hierfür sind Datenvalidierungsregeln, Richtlinien zur Datenaufbewahrung, oder Richtlinien für den Datenzugriff.

Kontext finden – Anwendungsfälle für Referenzdaten

• Finanzen: Im Finanzen In der Branche können Referenzdaten verwendet werden, um Finanzinstrumente wie Aktien, Anleihen und Optionen anhand ihrer Eigenschaften wie Anlageklasse, Währung oder Fälligkeitsdatum zu kategorisieren. Dies hilft beim Portfoliomanagement, der Risikobewertung und der regulatorischen Berichterstattung.
• Gesundheitspflege: Unter Gesundheitswesen, Referenzdaten können verwendet werden, um medizinische Diagnosen, Verfahren und Medikamente auf der Grundlage von Industriestandard-Codesätzen zu klassifizieren, wie z. B. ICD-10, CPT, oder RxNorm. Dies hilft bei der Koordinierung der Patientenversorgung, der Abrechnung und Erstattung sowie der medizinischen Forschung.
• Einzelhandel: Im Einzelhandel In der Branche können Referenzdaten verwendet werden, um Produkte anhand von Attributen wie Produkttyp, Marke, Größe oder Farbe zu kategorisieren. Dies ermöglicht eine effiziente Bestandsverwaltung, Preisgestaltung und Produktkategorisierung für Online-Verkaufsplattformen.
• Energie: Im Energiesektor können Referenzdaten genutzt werden, um Energiequellen wie Öl, Gas oder erneuerbare Energien anhand von Eigenschaften wie Energiedichte, CO2-Fußabdruck oder Standort zu kategorisieren. Dies unterstützt den Energiehandel, die Umweltberichterstattung und die Ressourcenplanung.
• Regierung: Im öffentlichen Sektor können Referenzdaten genutzt werden, um Bürger, Unternehmen und staatliche Stellen anhand von Merkmalen wie demografischen Informationen, Steuerklassifizierung oder Unternehmensart zu klassifizieren. Dies unterstützt die Erbringung öffentlicher Dienstleistungen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und die Politikgestaltung.

Wie können Organisationen Referenzdaten verwalten?

1. Richten Sie einen zentralen Referenzdatenverwaltungsprozess ein: Erstellen Sie einen strukturierten Prozess für die zentrale Verwaltung von Referenzdaten und stellen Sie sicher, dass diese aktualisiert, validiert und sicher gespeichert werden. Dieser Prozess sollte Data-Governance-Praktiken zur Wahrung der Datenqualität und -integrität umfassen.
2. Implementieren Sie Datensicherheitsmaßnahmen: Setzen Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen ein, um Referenzdaten vor unbefugter Zugriff, Datenschutzverletzungen und andere Sicherheitsbedrohungen. Dazu gehören Verschlüsselung, Zugangskontrollenund Datenmaskierungstechniken, um sicherzustellen, dass vertrauliche Referenzdaten geschützt sind.
3. Überwachen und prüfen Sie die Verwendung von Referenzdaten: Überwachen und prüfen Sie regelmäßig die Verwendung von Referenzdaten, um die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen. Dazu gehört die Nachverfolgung, wer Zugriff auf Referenzdaten hat, wie diese verwendet werden und die Identifizierung potenzieller Risiken oder Schwachstellen.
4. Informieren Sie Ihre Mitarbeiter über bewährte Verfahren zur Datensicherheit: Schulen Sie Ihre Mitarbeiter in bewährten Verfahren zur Datensicherheit, einschließlich der richtigen Handhabung und Nutzung von Referenzdaten. Dies trägt dazu bei, unbeabsichtigte Datenschutzverletzungen zu verhindern und sicherzustellen, dass sich die Mitarbeiter ihrer Verantwortung für die sichere Verwaltung von Referenzdaten bewusst sind.
5. Automatisieren Sie Referenzdatenverwaltungsprozesse: Nutzen Sie Automatisierungstools und -technologien, um Prozesse im Referenzdatenmanagement wie Datenvalidierung, Datenanreicherung und Datenintegration zu optimieren. Dies kann dazu beitragen, manuelle Fehler zu reduzieren, die Datengenauigkeit zu verbessern und gleichzeitig die Geschäftsprozesse zu beschleunigen.
6. Referenzdaten regelmäßig überprüfen und aktualisieren: Halten Sie Ihre Referenzdaten aktuell, indem Sie sie regelmäßig überprüfen und anhand von Branchenstandards, regulatorischen Änderungen und Geschäftsanforderungen aktualisieren. Dies stellt sicher, dass die Referenzdaten korrekt und relevant bleiben und unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung von Datensicherheitsvorschriften und gleichzeitig bei der Wahrung ihrer Geschäftsflexibilität.

Mögliche Folgen eines schlechten Referenzdatenmanagements

Eine schlechte Verwaltung von Referenzdaten kann für Unternehmen zahlreiche Herausforderungen mit sich bringen. Erfahren Sie mehr:

1. Inkonsistente und ungenaue Daten: Schlecht verwaltete Referenzdaten können zu Inkonsistenzen und Ungenauigkeiten führen und so die Datenqualität beeinträchtigen. Dies kann sich auf die Entscheidungsfindung, das Reporting und die Analyse auswirken und zu betrieblichen Ineffizienzen und Fehlern führen.
2. Mangelnde Datenintegrität: Referenzdaten dienen als Maßstab für die Klassifizierung und Kennzeichnung von Daten. Eine schlechte Verwaltung von Referenzdaten kann zu Problemen mit der Datenintegrität führen. Bei der Datenanalyse oder -verarbeitung können falsche oder veraltete Werte verwendet werden, was zu unzuverlässigen Ergebnissen führt.
3. Compliance-Risiken: Referenzdaten werden häufig verwendet, um die Einhaltung von Datenschutzvorschriften, Branchenstandards und gesetzlichen Anforderungen zu gewährleisten. Schlecht verwaltete Referenzdaten können zu Compliance-Risiken wie Datenpannen, unbefugtem Zugriff und Datenschutzverletzungen führen, was rechtliche und finanzielle Folgen nach sich zieht.
4. Ineffiziente Datenintegration und -verarbeitung: Referenzdaten werden häufig über mehrere Systeme oder Anwendungen hinweg genutzt. Bei mangelhafter Verwaltung kann dies zu Schwierigkeiten bei der Integration und Verarbeitung von Daten führen, was zu Dateninkonsistenzen, Duplikaten und Verzögerungen in Geschäftsprozessen führen kann.
5. Erhöhte Betriebskosten: Eine unzureichende Verwaltung von Referenzdaten kann manuelle Maßnahmen zur Korrektur von Dateninkonsistenzen, zur Datenvalidierung und zur Aktualisierung von Referenzwerten erfordern. Dies kann zu höheren Betriebskosten und Ressourcenineffizienzen führen und sich negativ auf die Gesamtproduktivität und Rentabilität des Unternehmens auswirken.
6. Verlust von Geschäftsmöglichkeiten: Ungenaue oder inkonsistente Referenzdaten können zu verpassten Geschäftschancen führen. Beispielsweise kann eine falsche Produktkategorisierung oder Kundensegmentierung zu verpassten Verkaufs- oder Marketingchancen und damit zu Umsatzeinbußen führen.
7. Reduzierte Kundenzufriedenheit: Ein mangelhaftes Referenzdatenmanagement kann die Genauigkeit der Kundendaten beeinträchtigen und zu fehlerhaften oder unvollständigen Kundenprofilen führen. Dies kann zu einer geringeren Kundenzufriedenheit sowie negativen Auswirkungen auf die Kundenbeziehungen und die Kundentreue führen.

Effizientes Referenzdatenmanagement mit BigID

BigID ist eine Datenermittlungsplattform für Datenschutz, Sicherheit und Governance, die Unternehmen auf verschiedene Weise dabei unterstützt, Referenzdaten effizient zu verwalten:

• Automatisierte Datenermittlung: BigID verwendet Datenerkennungstechniken der nächsten Generation, um automatisch zu identifizieren, einordnen, und Katalog Referenzdaten aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel Datenbanken, Dateisysteme, Cloud-Speicher und Datenseen. Dies hilft Unternehmen dabei, Referenzdaten selbst in großen und komplexen Datenumgebungen schnell und genau zu identifizieren.
• Zentralisiertes Referenzdatenmanagement: BigID bietet Unternehmen eine zentrale Plattform zur Verwaltung von Referenzdaten, einschließlich Codesätzen, Taxonomien, Hierarchien, Referenztabellen, Glossaren, Standards sowie Regeln und Richtlinien. Dies ermöglicht Unternehmen die Verwaltung einer einzigen zuverlässigen Quelle für Referenzdaten und gewährleistet so Konsistenz und Genauigkeit über verschiedene Systeme und Prozesse hinweg.
• Datenherkunft und Auswirkungsanalyse: BigID bietet Datenherkunft Funktionen zur Wirkungsanalyse helfen Unternehmen zu verstehen, wie Referenzdaten in verschiedenen Datenflüssen und -prozessen verwendet werden. Dies hilft Unternehmen, Abhängigkeiten, Beziehungen und Auswirkungen von Referenzdaten auf andere Datenelemente zu identifizieren und so die ordnungsgemäße Verwaltung und Nutzung der Referenzdaten während des gesamten Datenlebenszyklus sicherzustellen.
• Datenqualität und Validierung: BigID beinhaltet Datenqualität und Validierungsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, die Genauigkeit und Integrität von Referenzdaten zu validieren und sicherzustellen. Dazu gehören Datenprofilierung, Datenvalidierungsregeln, Datenanreicherung, und Datenbereinigungsfunktionen, die Unternehmen dabei helfen, qualitativ hochwertige Referenzdaten zu pflegen.
• Datenverwaltung und Compliance: Die Data Governance Suite von BigID bietet robuste Data-Governance- und Compliance-Funktionen, die Unternehmen dabei unterstützen, Referenzdaten gemäß Datenschutzvorschriften, Branchenstandards und internen Richtlinien zu verwalten. Dazu gehören Datenzugriffskontrollen, Datenmaskierung, Richtlinien zur Datenaufbewahrung und Prüfprotokolle, die eine ordnungsgemäße Data Governance und die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen gewährleisten.
• Automatisierung und maschinelles Lernen: BigID nutzt Automatisierungs- und Machine-Learning-Technologien, um Referenzdatenmanagementprozesse zu optimieren. Dies umfasst automatisierte Datenerkennung, Datenklassifizierung, Datenherkunftszuordnung und Datenqualitätsvalidierung. Dies unterstützt Unternehmen dabei, Referenzdaten effizient zu verwalten und Geschäftspipelines zu beschleunigen.

Um Ihre Referenzdaten effizienter zu verwalten mit automatisierte Datenermittlung—Planen Sie noch heute eine 1:1-Demo mit BigID.

Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.