Datenstrategie Glossar

Datenstrategie Glossar

Alle | # A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z
Derzeit befinden sich 54 Begriff in diesem Verzeichnis
A

Algorithmus
Definition
Ein Algorithmus ist eine eindeutige, endliche Schrittfolge zur Lösung eines Problems oder zur Ausführung einer Aufgabe. In Datenanalytik und KI erkennt er Muster, trifft Entscheidungen und automatisiert Abläufe.

Wichtige Aspekte
• Deterministisch oder probabilistisch
• Komplexität (Laufzeit, Speicher)
• Einsatz in Machine Learning und Analytics
• Nachvollziehbarkeit und Fairness

Praxisbeispiel
Ein Empfehlungsalgorithmus schlägt Kund:innen auf Basis ihres Verhaltens passende Produkte vor.

Verwandte Begriffe
Machine Learning, Predictive Analytics, Datenanalyse



API (Application Programming Interface)
Definition
Eine API ist eine Schnittstelle, über die Anwendungen strukturiert Daten austauschen und Funktionen nutzen; zentral für Integrationen und automatisierte Datenflüsse.

Wichtige Aspekte
• Standards (REST, GraphQL)
• Authentifizierung, Ratenlimits, Versionierung
• Fehler-/Schemaspezifikation
• Monitoring und Sicherheit

Praxisbeispiel
CRM- und Shop-System liefern Kundendaten per API in ein Data Warehouse für BI.

Verwandte Begriffe
Daten-Pipeline, ETL, ELT


Archivierung
Definition
Langfristige, revisionssichere Aufbewahrung inaktiver Daten aus rechtlichen, regulatorischen oder historischen Gründen.

Wichtige Aspekte
• Aufbewahrungsfristen & Compliance
• Unveränderbarkeit, Prüfbarkeit
• Kosteneffiziente Speicherebenen
• Wiederauffindbarkeit via Metadaten

Praxisbeispiel
Rechnungsdaten werden archiviert und bleiben für Audits durchsuchbar.

Verwandte Begriffe
Datenschutz, Datensicherheit, Daten-Governance


B

Big Data
Definition
Sehr große, schnelle und vielfältige Datenbestände (Volumen, Velocity, Variety), die spezielle Architekturen/Tools erfordern.

Wichtige Aspekte
• Skalierbare Speicherung/Verarbeitung
• Batch vs. Streaming
• Qualität & Governance
• Nutzung für KI & Predictive Analytics

Praxisbeispiel
IoT-Sensordaten fließen minütlich in den Data Lake zur Zustandsüberwachung.

Verwandte Begriffe
Data Lake, Data Fabric, Data Mesh


Business Intelligence (BI)
Definition
Methoden/Tools, um Daten in entscheidungsreife Informationen zu wandeln – via Dashboards & Reports.

Wichtige Aspekte
• Standard-Reports & interaktive Dashboards
• Einheitliche KPIs
• Self-Service mit Leitplanken
• Integration aus ERP/CRM usw.

Praxisbeispiel
Executive-Dashboard zeigt Umsatz, Marge, Auftragslage & Forecast tagesaktuell.

Verwandte Begriffe
Reporting, Self-Service-BI, Data Warehouse


C

CDP (Customer Data Platform)
Definition
Zentralisiert Kundendaten aus Kanälen, bildet persistente Profile für Personalisierung & Analysen.

Wichtige Aspekte
• Identitätsauflösung (ID-Matching)
• Echtzeit-Aktivierung
Datenschutz & Consent
• Integration mit BI/Warehouse

Praxisbeispiel
Web- & App-Verhalten wird zu Profilen vereint und für Kampagnen segmentiert.

Verwandte Begriffe
First-Party Data, Public Cloud, API


D

Dashboard
Definition
Visualisiert Kennzahlen/Trends auf einen Blick und dient als Steuerungsinstrument für Teams & Management.

Wichtige Aspekte
• Relevante KPIs mit Definitionen
• Filter, Drill-down, Aktualität
• Rollen/Berechtigungen
• Quelle: Warehouse oder Lake

Praxisbeispiel
Vertriebsdashboard zeigt Pipeline, Conversion & Forecast tagesaktuell.

Verwandte Begriffe
Business Intelligence, Reporting, KPI


Data Fabric
Definition
Architekturansatz, der verteilte Daten übergreifend integriert, absichert und katalogisiert – ohne physische Zentralisierung zu erzwingen.

Wichtige Aspekte
• Virtuelle Integration, Metadatensteuerung
• Einheitliche Policies, Zugriff, Lineage
• Datenkatalog & Automatisierung
• Nutzung bestehender Speicher (Lake/Warehouse/APIs)

Praxisbeispiel
Mehrere Clouds/On-Prem-Daten werden virtuell bereitgestellt und zentral gesteuert.

Verwandte Begriffe
Data Mesh, Data Lake, Daten-Infrastruktur


Data Lake
Definition
Zentraler Speicher für große Mengen roher (un-)strukturierter Daten; flexibel für Analytik/KI (Schema-on-read).

Wichtige Aspekte
• Speicherung im Ursprungsformat
• Metadaten & Governance kritisch
• Skalierbar (Logs, IoT, Text, Bilder)
• Oft Cloud-basiert & kosteneffizient

Praxisbeispiel
Sensordaten werden gesammelt, für ML aufbereitet und als Aggregate reportet.

Verwandte Begriffe
Data Warehouse, Data Fabric, Data Mesh, ELT


Data Literacy (Datenkompetenz)
Definition
Fähigkeit, Daten zu lesen, interpretieren, kritisch zu hinterfragen und verständlich zu kommunizieren.

Wichtige Aspekte
• Verständnis für Quellen/Qualität
• Interpretation von Visualisierungen
• Kenntnis zentraler KPIs
• Ethik & Bias-Erkennung

Praxisbeispiel
Trainings steigern Kompetenz in Vertrieb/Service; Entscheidungen werden messbarer.

Verwandte Begriffe
Datenkultur, Self-Service-BI, Datenqualität


Data Mesh
Definition
Dezentrale Datenarchitektur; Domänen-Teams verantworten Daten als Produkte mit klaren SLAs/Standards.

Wichtige Aspekte
• Domänenorientierung, Datenprodukte
• Self-Serve-Plattform
• Governance, Katalog, Interoperabilität
• Product Thinking statt nur Pipelines

Praxisbeispiel
Marketing/Vertrieb/Service veröffentlichen kuratierte Datenprodukte mit Doku & Qualität.

Verwandte Begriffe
Data Fabric, Data Lake, Daten-Governance


Data Observability
Definition
Kontinuierliche Überwachung des „Gesundheitszustands“ von Daten­pipelines und Datensätzen (Vollständigkeit, Plausibilität, Frische, Anomalien).

Wichtige Aspekte
• Metriken & Alarme (Freshness, Volume, Schema, Verteilung)
• Ursachenanalyse via Lineage
• Dashboards für Daten-SLAs/SLOs
• Integration in DataOps-Prozesse

Praxisbeispiel
Ein Freshness-Alarm meldet fehlende ERP-Exporte; Dashboards wechseln automatisch auf den letzten validen Stand.

Verwandte Begriffe
DataOps, Datenqualität, Daten-Pipeline


Data Warehouse
Definition
Strukturierter, historisierter Datenspeicher für Reporting/BI (Schema-on-write) mit konsistentem Modell.

Wichtige Aspekte
• Konsistente Dimensionen/Fakten
• Qualität via ETL/ELT
• Historisierung/Versionierung
• Hohe Performance für BI/Self-Service

Praxisbeispiel
Vertrieb-, Marketing-, Service-Daten werden vereinheitlicht für 360°-Reports.

Verwandte Begriffe
Business Intelligence, ETL, Data Lake, Master Data Management


Data-as-a-Service (DaaS)
Definition
Daten werden bedarfsgerecht über Cloud-Plattformen bereitgestellt – inkl. Zugriff, Aktualisierung, teils Anreicherung.

Wichtige Aspekte
• Nutzungsbasiertes Kostenmodell
• Katalog & Zugriffssteuerung
• APIs für Integration
• Compliance & Herkunftsnachweis

Praxisbeispiel
Markt-/Firmendaten reichern CRM-Profile an.

Verwandte Begriffe
API, Public Cloud, Third-Party Data


Data-driven (datengesteuert)
Definition
Entscheidungen/Prozesse beruhen konsequent auf Daten und Evidenz, nicht auf Bauchgefühl.

Wichtige Aspekte
• Gemeinsame KPI-Definitionen
• Zugängliche Daten & Self-Service
• Regelmäßige Reviews
• Kultur der Messbarkeit

Praxisbeispiel
Budgetallokation folgt gemessenem ROI statt subjektiven Prioritäten.

Verwandte Begriffe
Datenkultur, BI, KPI


DataOps
Definition
Betriebs- und Kollaborations­ansatz für Datenarbeit: Versionierung, Tests, Automatisierung und Monitoring über den gesamten Datenlebenszyklus.

Wichtige Aspekte
• CI/CD für Pipelines und Modelle
• Testen von Daten (Qualität, Verträge, Erwartungen)
• Observability & Incident-Management
• Enge Zusammenarbeit von Data- & IT-Teams

Praxisbeispiel
Pull-Requests prüfen Datenqualitätsregeln automatisch; bei Verstößen wird der Release der Pipeline blockiert.

Verwandte Begriffe
Datenqualität, Daten-Pipeline, Daten-Governance


Daten-Architektur
Definition
Strukturen/Prinzipien für Erfassung, Speicherung, Verarbeitung & Bereitstellung von Daten im Unternehmen.

Wichtige Aspekte
• Zielbild (z. B. Lakehouse, Mesh)
• Integrationsmuster, Datenmodelle
• Sicherheit & Governance
• Skalierbarkeit, Kosten

Praxisbeispiel
Lakehouse vereinheitlicht Analyse- und BI-Workloads auf gemeinsamem Speicher.

Verwandte Begriffe
Data Lake, Data Warehouse, Data Fabric


Daten-Audit
Definition
Strukturierte Prüfung von Datenbeständen, Prozessen und Kontrollen hinsichtlich Qualität, Sicherheit und Compliance.

Wichtige Aspekte
• Stichproben & Prozessdurchläufe
• Abgleich mit Richtlinien
• Risikoanalyse & Maßnahmenplan
• Dokumentation & Nachweis

Praxisbeispiel
Audit deckt fehlende Einwilligungen auf; Formulare/Prozesse werden angepasst.

Verwandte Begriffe
Datenqualität, Datenschutz, Daten-Governance


Daten-Governance
Definition
Rollen, Prozesse und Richtlinien sichern Qualität, Sicherheit, Compliance und Verantwortlichkeiten für Daten.

Wichtige Aspekte
• Rollenmodell (Owner/Steward/Custodian)
• Richtlinien (DSGVO, Zugriff, Katalog)
• Lifecycle & Auditierbarkeit
• Verzahnung mit IT-Sicherheit

Praxisbeispiel
Datenklassen & rollenbasierte Zugriffe; Lineage & Katalog dokumentieren Herkünfte.

Verwandte Begriffe
Datenschutz, Datensicherheit, MDM


Daten-Infrastruktur
Definition
Hardware, Software und Netzwerke für Speicherung, Verarbeitung und Transport von Daten.

Wichtige Aspekte
• Cloud/On-Prem/Hybrid
• Datenbanken, Streaming, Orchestrierung
• Skalierung, Resilienz, Kosten
• Sicherheit & Monitoring

Praxisbeispiel
Workloads wandern in die Public Cloud; Laufzeiten & Kosten sinken.

Verwandte Begriffe
Hybrid Cloud, Private Cloud, Public Cloud


Daten-Pipeline
Definition
Automatisierter, zuverlässiger Transport/Aufbereitung von Daten von der Quelle ins Zielsystem (z. B. Warehouse).

Wichtige Aspekte
• Extraktion, Transformation, Laden (ETL/ELT)
• Orchestrierung, Monitoring, Fehlerhandling
• Versionierung & Lineage
• Skalierbarkeit & Wiederholbarkeit

Praxisbeispiel
Web/CRM/ERP-Daten werden stündlich validiert und für Dashboards bereitgestellt.

Verwandte Begriffe
ETL, ELT, Data Warehouse


Daten-Roadmap
Definition
Priorisiert Initiativen, Meilensteine und Abhängigkeiten zur Umsetzung der Datenstrategie.

Wichtige Aspekte
• Use-Case-Priorisierung (Nutzen/Machbarkeit)
• Rollen, Budget, Zeitplan
• Risiken, Abhängigkeiten, Quick Wins
• Monitoring per KPI

Praxisbeispiel
Quartalsweise Reviews sichern Fokus auf Wertbeiträge.

Verwandte Begriffe
Use Case, KPI, Daten-Architektur


Daten-Silos
Definition
Abteilungen speichern Daten isoliert; fehlender Austausch verhindert ganzheitliche Sicht & Effizienz.

Wichtige Aspekte
• Prozess-/Systemgrenzen
• Uneinheitliche Definitionen/Qualität
• Fehlende Governance/Anreize
• Integration via APIs & Plattformen

Praxisbeispiel
Vertriebs- und Servicedaten werden über eine Pipeline konsolidiert.

Verwandte Begriffe
Data Fabric, Data Mesh, BI


Datenanalyse (Data Analytics)
Definition
Untersuchung von Daten zur Erkennung von Mustern, Zusammenhängen und Ursachen als Basis für Entscheidungen.

Wichtige Aspekte
• Deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv, präskriptiv
• Datenqualität & Kontext
• Visualisierung/Storytelling
• Operationalisierung der Ergebnisse

Praxisbeispiel
Churn-Analyse identifiziert Kündigungstreiber & Gegenmaßnahmen.

Verwandte Begriffe
Predictive Analytics, Machine Learning, Datenvisualisierung


Datenherkunft (Data Lineage)
Definition
Nachvollziehbare Herkunfts- und Verarbeitungskette von Daten – von der Quelle über Transformationen bis zum Report/Modell.

Wichtige Aspekte
• Ende-zu-Ende-Transparenz (Quellen, ETL/ELT, Ziele)
• Impact-Analysen bei Schema-Änderungen
• Auditierbarkeit & Compliance-Nachweise
• Visualisierung im Datenkatalog

Praxisbeispiel
Bei einem KPI-Abweichungsalarm zeigt die Lineage, dass eine neue Feldbenennung im CRM eine Pipeline beeinflusst hat.

Verwandte Begriffe
Datenkatalog, Daten-Governance, Reporting

Datenhoheit
Definition
Kontrolle über Speicherung, Zugriff und Nutzung der eigenen Daten – intern wie extern.

Wichtige Aspekte
• Vertrags-/Nutzungsrechte
• Speicherort/Regionen
• Zugriffskontrollen & Protokollierung
• Vendor-Strategie

Praxisbeispiel
Offene Formate & Exportpfade reduzieren Abhängigkeiten.

Verwandte Begriffe
Vendor-Lock-in, Datenschutz, Daten-Governance


Datenkatalog (Data Catalog)
Definition
Zentrale Inventarliste aller Datenassets mit beschreibenden Metadaten (Bedeutung, Eigentümer:in, Qualität, Zugriffsrechte) – macht Daten auffindbar und nutzbar.

Wichtige Aspekte
• Metadaten (technisch & fachlich), Tags, Datenklassen
• Verantwortlichkeiten (Owner/Steward) & Governance
• Datenqualität, Lineage, Nutzungshäufigkeit
• Anbindung an Warehouse, Data Lake und APIs

Praxisbeispiel
Teams finden geprüfte „Umsatz“-Tabellen inkl. Definition, KPIs und Freigabestatus im Katalog statt in eigenen Excel-Listen zu suchen.

Verwandte Begriffe
Daten-Governance, Datenqualität, Datenanalyse

Datenkultur
Definition
Einstellungen, Verhaltensweisen und Routinen, die den wertschöpfenden Umgang mit Daten prägen.

Wichtige Aspekte
• Gemeinsames Verständnis & Verantwortung
Datenkompetenz für alle Rollen
• Transparenz & Vertrauen in Qualität
• Self-Service & Zugang zu Daten

Praxisbeispiel
Wöchentliche Stand-ups mit einheitlichem KPI-Set ersetzen Bauchgefühl.

Verwandte Begriffe
Self-Service-BI, Datenqualität, Data-driven


Datenqualität
Definition
Maß für Korrektheit, Vollständigkeit, Aktualität, Konsistenz und Relevanz von Daten – Grundlage verlässlicher Analysen.

Wichtige Aspekte
• Qualitätsdimensionen & Schwellen
• Standards, Validierungen, Bereinigung
• Verantwortlichkeiten/Monitoring
• Prävention an der Quelle

Praxisbeispiel
CRM-Pflichtfelder & Plausibilitätsprüfungen mit Steward-Kontrolle.

Verwandte Begriffe
Master Data Management, Daten-Governance, ETL


Datenschutz
Definition
Regeln/Prozesse für den rechtmäßigen, transparenten und zweckgebundenen Umgang mit personenbezogenen Daten (z. B. DSGVO).

Wichtige Aspekte
• Rechtsgrundlagen & Einwilligungen
• Datenminimierung, Löschung, Auskunft
• Privacy by Design/Default
• Auftragsverarbeitung & Drittlandtransfer

Praxisbeispiel
Consent-Management steuert kanalübergreifend Tracking/Profiling.

Verwandte Begriffe
Datensicherheit, Daten-Governance, CDP


Datensicherheit
Definition
Schützt Daten vor Verlust, Manipulation und unbefugtem Zugriff – unabhängig vom Personenbezug.

Wichtige Aspekte
• Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Backups
• Netzwerkschutz, Monitoring, Incident Response
• Härtung von Plattformen/Diensten
• Schulungen & Prozesse

Praxisbeispiel
MFA & Rollenrechte sichern sensible BI-Reports.

Verwandte Begriffe
Datenschutz, Daten-Governance, Hybrid Cloud


Datenstrategie
Definition
Unternehmensweiter Plan, wie Daten gesammelt, gemanagt, geschützt, analysiert und für Ziele genutzt werden; verknüpft Business-Ziele mit Dateninitiativen.

Wichtige Aspekte
• Ziele & messbare Ergebnisse (KPI)
• Governance, Datenschutz, Sicherheit
• Zielbild Architektur (Lake/Warehouse)
• Rollen & Roadmap

Praxisbeispiel
Predictive-Maintenance als priorisierter Use Case mit definierten Quellen/Qualität & Dashboard-Steuerung.

Verwandte Begriffe
Datenkultur, Daten-Roadmap, Daten-Governance


Datenvisualisierung
Definition
Bereitet Daten grafisch auf (Diagramme, Dashboards), um Muster/Trends schnell erfassbar zu machen.

Wichtige Aspekte
• Passende Charttypen
• Konsistente Achsen/Beschriftungen
• Kontext & Interpretation
• Barrierefreiheit

Praxisbeispiel
Produktionsdashboard zeigt OEE und Ausschuss mit Drill-down auf Maschinenebene.

Verwandte Begriffe
Dashboard, BI, Data-driven


Digitale Transformation
Definition
Strategischer Wandel von Geschäftsmodellen, Prozessen und Kultur durch digitale Technologien & datenbasierte Arbeitsweisen.

Wichtige Aspekte
• Kundenzentrierung & neue Services
• Automatisierung & Effizienz
• Daten als Werttreiber
• Change-Management

Praxisbeispiel
Datenbasierte Service-Abos ergänzen Produktverkäufe.

Verwandte Begriffe
Digitalisierung, Datenstrategie, Plattform-Ökosystem


Digitalisierung
Definition
Wandelt analoge Informationen/Prozesse in digitale – Fundament für Automatisierung & Analytik.

Wichtige Aspekte
• Erfassung & Strukturierung
• Systemintegration
• Qualität & Konsistenz
• Skalierung in Cloud-Umgebungen

Praxisbeispiel
Formulare werden zu digitalen Workflows; Daten fließen ins Warehouse.

Verwandte Begriffe
Digitale Transformation, Data-driven, API


E

ELT (Extract, Load, Transform)
Definition
Daten werden zuerst in das Zielsystem geladen und dort transformiert – ideal für skalierbare Cloud-Engines.

Wichtige Aspekte
• Nutzung der Lake/Warehouse-Rechenleistung
• Flexible Transformationen
• Schnelle Rohdatenverfügbarkeit
• Versionierung & Tests

Praxisbeispiel
Rohdaten landen minütlich im Warehouse; Transformationen laufen inkrementell stündlich.

Verwandte Begriffe
ETL, Data Lake, Data Warehouse


ETL (Extract, Transform, Load)
Definition
Extrahiert, transformiert und lädt Daten in ein Zielsystem – klassisch für strukturierte, qualitätsgesicherte BI-Daten.

Wichtige Aspekte
• Bereinigung & Anreicherung
• Batch-Fenster & Orchestrierung
• Qualitätsprüfungen & Logging
• Skalierbarkeit

Praxisbeispiel
Nachtläufe erzeugen täglich konsistente Sales-/Finance-Views fürs Reporting.

Verwandte Begriffe
ELT, Daten-Pipeline, BI


F

First-Party Data
Definition
Daten, die ein Unternehmen direkt von seinen Kund:innen sammelt; besonders relevant und verlässlich.

Wichtige Aspekte
• Consent & Transparenz
• Qualität & Aktualität
• Aktivierung in Marketing/Service
• Verknüpfung mit CDP/Warehouse

Praxisbeispiel
Login- und Kaufdaten speisen personalisierte Angebote.

Verwandte Begriffe
Third-Party Data, Datenschutz, Data-driven


H

Hybrid Cloud
Definition
Kombiniert Public- und Private-Cloud-Ressourcen, um Flexibilität und Kontrolle zu vereinen.

Wichtige Aspekte
• Workload-Platzierung nach Sensibilität
• Netzwerk-/Identitätsintegration
• Portabilität & Kostenkontrolle
• Sicherheits-/Compliance-Policies

Praxisbeispiel
Sensible Stammdaten in Private Cloud, Analysen in Public Cloud.

Verwandte Begriffe
Public Cloud, Private Cloud, Daten-Infrastruktur


I

Informationsarchitektur
Definition
Strukturiert Inhalte so, dass Nutzer sie schnell finden und verstehen – von Navigation bis Metadaten.

Wichtige Aspekte
• Taxonomien & Benennungen
• Suche & Facettierung
• Usability-Tests
• Konsistenz über Systeme

Praxisbeispiel
Datenkatalog nutzt klare Kategorien/Filter für Data Assets.

Verwandte Begriffe
Data Literacy, BI, Daten-Architektur


K

KPI (Key Performance Indicator)
Definition
Messbare Kennzahlen zur Zielerreichung; müssen sauber definiert, konsistent erhoben und berichtet werden.

Wichtige Aspekte
• Definition inkl. Berechnung/Quelle
• Zuständigkeit, Zielwerte, Schwellen
• Visualisierung im Dashboard
• Review-Rhythmus

Praxisbeispiel
CLV wird einheitlich berechnet und steuert Segmentinvestments.

Verwandte Begriffe
Reporting, BI, Data-driven


L

Lakehouse (Data Lakehouse)
Definition
Architektur, die Data Lake und Data Warehouse vereint: einheitlicher Speicher mit ACID-Tabellenformaten, der BI und ML gleichermaßen bedient.

Wichtige Aspekte
• Offene Formate/Tabellenlayer (z. B. Delta/Iceberg/Hudi)
• Ein Speicher für Batch & Streaming
• Kosteneffizienz & Skalierbarkeit
• Governance/SQL-Semantik für Self-Service

Praxisbeispiel
Rohdaten, kuratierte Views und BI-Tabellen liegen im selben Speicher – ohne aufwändige Duplikate zwischen Lake und Warehouse.

Verwandte Begriffe
Data Lake, Data Warehouse, Data Fabric


M

Machine Learning (ML)
Definition
Modelle lernen aus Daten, erkennen Muster und treffen Vorhersagen/Entscheidungen ohne explizite Fall-Programmierung.

Wichtige Aspekte
• Trainingsdaten, Features, Validierung
• Drift-Monitoring & Retraining
• Erklärbarkeit & Fairness
• Operationalisierung (MLOps)

Praxisbeispiel
Churn-Modell identifiziert abwanderungsgefährdete Kund:innen und triggert Retention-Maßnahmen.

Verwandte Begriffe
Predictive Analytics, Datenqualität, Daten-Pipeline


Master Data Management (MDM)
Definition
Sichert einheitliche, verlässliche Stammdaten (Kunden, Produkte) über Systeme hinweg.

Wichtige Aspekte
• Golden Records, Matching/Merging
• Data Stewardship & Workflows
• Qualitätsregeln
• Schnittstellen zu Zielsystemen

Praxisbeispiel
Zentraler Kundenstamm wird in CRM, ERP und BI synchronisiert.

Verwandte Begriffe
Stammdaten, Datenqualität, Data Warehouse


P

Plattform-Ökosystem
Definition
Vernetzt Anwendungen, Daten und Services für durchgängige Prozesse und Innovation.

Wichtige Aspekte
• Standardisierte APIs & Events
• Marktplatz- & Partneranbindung
• Sicherheits-/Governance-Vorgaben
• Skalierbarkeit & Erweiterbarkeit

Praxisbeispiel
Data-Marktplatz stellt geprüfte Datenprodukte bereit.

Verwandte Begriffe
Data Fabric, Data Mesh, Daten-Infrastruktur


Predictive Analytics
Definition
Nutzt historische Daten zur Vorhersage künftiger Ereignisse (Nachfrage, Risiko, Churn etc.).

Wichtige Aspekte
• Feature Engineering & Modellwahl
• Validierung & Kalibrierung
• Drift-Überwachung
• Einbettung in Prozesse

Praxisbeispiel
Forecast prognostiziert Bestellmengen pro Region zur Lageroptimierung.

Verwandte Begriffe
Machine Learning, Datenanalyse, KPI


Private Cloud
Definition
Dedizierte Cloud-Umgebung mit hoher Kontrolle/Sicherheit für ein Unternehmen.

Wichtige Aspekte
• Isolierung & Compliance
• Skalierung nach Bedarf
• Integration mit Hybrid/Public
• Betrieb & Kosten

Praxisbeispiel
Sensible Finanzdaten in Private-Cloud-Workloads; Analysen extern.

Verwandte Begriffe
Hybrid Cloud, Public Cloud, Daten-Infrastruktur


Public Cloud
Definition
Externe Anbieter stellen flexibel skalierbare, mandantenfähige Ressourcen/Services bereit.

Wichtige Aspekte
• Nutzungsbasiertes Preismodell
• Managed Services (DB, Streaming, ML)
• Sicherheits-/Compliance-Funktionen
• Regionen & Datenresidenz

Praxisbeispiel
Cloud-Warehouse ersetzt On-Prem-Reporting.

Verwandte Begriffe
Hybrid Cloud, Private Cloud, Vendor-Lock-in


R

Reporting
Definition
Regelmäßige, standardisierte Berichte zur Unternehmenssteuerung – oft Teil der BI.

Wichtige Aspekte
• Fixe Layouts, konsistente KPIs
• Automatisierte Verteilung
• Versionierung & Historie
• Datengrundlage aus Warehouse

Praxisbeispiel
Monatsberichte zu Umsatz, Marge, Cashflow werden automatisiert generiert.

Verwandte Begriffe
Dashboard, KPI, BI


S

Self-Service-BI
Definition
Ermöglicht Fachbereichen eigenständige Analysen/Visualisierungen innerhalb klarer Governance-Leitplanken.

Wichtige Aspekte
• Rollen, Zugänge, Schulungen
• Semantische Modelle & zertifizierte Datasets
• Performance & Sicherheit
• Enablement & Community

Praxisbeispiel
Marketing erstellt Segmente/Reports ohne IT-Tickets.

Verwandte Begriffe
BI, Data Literacy, Datenkultur


Stammdaten
Definition
Zentrale, langlebige Informationen (Kunden, Produkte, Standorte), die viele Prozesse versorgen.

Wichtige Aspekte
• Eindeutige Schlüssel & Hierarchien
• Pflegeprozesse & Qualität
• Verteilung an Systeme
• Verknüpfung mit MDM

Praxisbeispiel
Produktstammdaten steuern Preise, Verfügbarkeit & Reporting konsistent.

Verwandte Begriffe
MDM, Datenqualität, Data Warehouse


T

Third-Party Data
Definition
Von externen Anbietern bezogene Daten, die eigene Daten um Markt-/Zielgruppen-/Intent-Signale ergänzen.

Wichtige Aspekte
• Qualitäts-/Herkunftsbewertung
• Rechtssichere Nutzung
• Matching auf First-Party-Profile
• Aktualität/Relevanz

Praxisbeispiel
Firmografische Daten reichern B2B-Leads zur Qualifizierung an.

Verwandte Begriffe
First-Party Data, CDP, DaaS


U

Use Case (Anwendungsfall)
Definition
Konkreter, messbarer Einsatz von Daten zur Lösung eines Geschäftsproblems oder Nutzung einer Chance.

Wichtige Aspekte
• Business-Ziel & KPI
• Datenquellen & Qualität
• Prozessintegration
• Nutzen-/Aufwand-Bewertung

Praxisbeispiel
Churn-Prognose senkt Kündigungen messbar gegenüber Vorperiode.

Verwandte Begriffe
Predictive Analytics, Daten-Roadmap, KPI


V

Vendor-Lock-in
Definition
Abhängigkeit von einem Anbieter, die Wechsel erschwert oder verteuert – wichtiges Auswahlkriterium bei Plattformen.

Wichtige Aspekte
• Offene Standards & Portabilität
• Datenexport & Migrationspfade
• Multi-/Hybrid-Strategien
• Vertragsgestaltung

Praxisbeispiel
Architektur setzt auf offene Formate & APIs, um Wechselkosten zu senken.

Verwandte Begriffe
Hybrid Cloud, Public Cloud, Datenhoheit