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Datenmanagement ist die Menge aller methodischen, konzeptionellen, organisatorischen und technischen Maßnahmen und Verfahren zur Behandlung der Ressource „Daten“ mit dem Ziel, sie mit ihrem maximalen Nutzungspotenzial in die Geschäftsprozesse einzubringen und im laufenden Betrieb deren optimale Nutzung zu gewährleisten.
Darüber hinaus muss ein professionelles Datenmanagement auch die Aspekte der Daten-/Informationsqualität und des Datenschutzes berücksichtigen.
Über die gesamte Prozesskette hinweg soll für Datenkonsistenz gesorgt werden. Angefangen von der Datenerfassung über die Bestandsführung und das Risikocontrolling bis hin zur Bilanz und speziellen Auswertungen (z. B. für Controlling und Statistik) ist eine komplexe Prozesskette zu berücksichtigen, die viele Bereiche betrifft. Die Datenqualität spielt dabei in jedem einzelnen Prozessschritt eine entscheidende Rolle. Daten sind dann von hoher Qualität, wenn die Datennutzer auf effektive Weise die jeweiligen Aufgaben erledigen können. Die gewünschte Datenqualität ist in der Regel in den Geschäftsprozessen beschrieben. Im Umkehrschluss heißt das: Wenn die Prozesse im Ablauf geändert oder an neue Anforderungen angepasst werden, kann sich die Datenqualität ebenso ändern. Entsprechend müssen die Regeln für die Erfassung, Bearbeitung und Auswertung der Daten adaptiert werden.