Schritt 1: Wo will ich hin?
Wahllos Daten sammeln braucht nur Speicherplatz und Energie. Um datenbasierte Entscheidungen treffen zu können, braucht es die richtigen Daten. Daher ist der erste Schritt eigentlich logisch, aber auch schon der, bei dem die meisten scheitern. Man muss sich erstmal überlegen, welche Daten man wirklich benötigt. Anhand welcher Kennzahlen messe ich Erfolg oder Misserfolg? Welche Daten würde ich benötigen, um zu entscheiden, wie das nächste Produktangebot aussehen soll? Wie verhält sich das Produkt auf dem Markt? Was möchte ich eigentlich über meine Kund:innen, Interessent:innen oder einen neuen Markt herausfinden? Erst wer klare Fragen hat und dementsprechenden die notwendigen Daten sammelt, bekommt Antworten. Wichtig dabei ist es, darauf zu achten, dass die Daten korrekt, vollständig und aktuell sind. Denn unvollständige oder veraltete Daten können zu falschen Schlussfolgerungen und damit auch zu falschen Entscheidungen und Handlungen führen.
Schritt 2: Nieder mit den Datensilos
Unter einem Datensilo versteht man eine Ansammlung von Daten, auf die nur eine Gruppe oder im schlimmsten Fall nur eine Person Zugriff hat. Andere Personen im Unternehmen können nicht einfach oder uneingeschränkt darauf zugreifen. Auf den ersten Blick mögen solche Datensilos harmlos erscheinen. Jede Abteilung erfasst und speichert die Daten, die sie für ihre Zwecke benötigt. Wo ist das Problem, wenn andere nicht darauf zugreifen können? Doch solche isolierten Daten erschweren den Informationsaustausch und die Zusammenarbeit zwischen den Abteilungen und sie machen einen ganzheitlichen Blick auf die Daten schwierig. Außerdem werden die gleichen Informationen dann häufig an mehreren Orten gespeichert, das braucht Ressourcen. Dadurch leidet auch die Datenqualität und -aktualität. Gibt es eine zentrale Datenbank, aufgrund derer alle im Unternehmen Entscheidungen treffen, spart das Ressourcen und schafft Vertrauen.
Schritt 3: Know-how und Verantwortung
Wer vermehrt Daten einsetzen möchte und diese auch richtig verwalten will, braucht Know-how. Es zahlt sich aus hier eine eigene Stelle zu schaffen und einen Data Steward zu beschäftigen. Diese „Meister:innen der Daten“ verfügen über umfassende Kompetenzen hinsichtlich der Verwaltung, Publikation, Archivierung sowie Nachnutzung von Daten und sind somit für jedes Projekt, das große Datenmengen involviert unerlässlich. Gerade in der Forschung, wo große Datenmengen gesammelt werden, spielen sie eine unverzichtbare Rolle. Data Stewards sind für das Management und die Verwaltung von Forschungsdaten verantwortlich und betreuen auch Wissenschaftler:innen, die diese Daten produzieren. Sie arbeiten im Spannungsfeld zwischen rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen (Urheberrecht, Lizenzierung, Datenschutzrecht) sowie der technischen Umsetzung (IT und Programmierung).
Tipp: Der Universitätskurs “Data Steward” bereitet auf diese spannende Rolle vor. Eine Anmeldung ist in der Nachfrist noch bis 6. Februar möglich.
Schritt 4: Kenne deine Rechte
In den gesammelten Datenmengen sind häufig auch sensible Informationen, wie personenbezogene Daten, Kaufgewohnheiten und Standortdaten enthalten. Diese Informationen sollten verantwortungsvoll und transparent genutzt werden. Mit der Einführung der DSGVO 2018 sowie den zahlreichen weiteren Vorschriften, die seitdem eingeführt wurden, ist es für Unternehmen wichtig, beim Datensammeln auf der sicheren Seite zu sein. Datenschutzbeauftragte tragen entscheidend dazu bei, dass die gesammelten Daten nicht missbraucht werden, die Privatsphäre des Einzelnen gewahrt bleibt und Firmen keine Richtlinien verletzen.
Tipp: Der Universitätskurs "Datenschutzbeauftragte:r" vermittelt berufsbegleitend via Distance Learning in acht Tagen Know-how zur DSGVO und dem österreichischen Datenschutzrecht. Eine Anmeldung ist bis 23. März 2025 möglich.
Wer bereits über Kenntnisse im Datenschutzrecht verfügt und diese auf den neuesten Stand bringen möchte, kann dies am 3. April 2025 im Rahmen des Seminars „Aktuelle Entwicklungen im Datenschutzrecht aus Sicht der Rechtswissenschaft sowie der datenschutzbehördlichen und anwaltlichen Praxis“ tun.
Schritt 5: Künstlich intelligente Datennutzung
Moderne Technologie macht den Umgang mit Daten in Unternehmen noch leichter. KI kann Daten schneller auswerten und aufbereiten. Auch das Trainieren eigener Firmen-GPTs mit den gesammelten Daten kann die Arbeit erleichtern. Solche GPTs können zum Beispiel helfen, nach internem Wissen zu suchen. Sie können in einem abgegrenzten, abgesicherten Umfeld auf gesammeltes Wissen und Daten zugreifen und Texte erzeugen. Doch die Entwicklung solcher Systeme oder die Einführung von KI in Unternehmen birgt oft weit mehr als technische Herausforderungen: das Sammeln, Aufbereiten und Auswerten von Daten in hinreichender Qualität und Quantität ist dabei nur ein erster Schritt.