So funktioniert der Datenlebenszyklus – erklärt für Entscheider:innen

Daten sind kein Nebenprodukt – sie sind Ihr wichtigstes Asset

Daten entstehen in jedem Moment: Wenn eine Maschine läuft, ein Kunde bestellt oder eine E-Mail verschickt wird. Doch in vielen Unternehmen veralten sie schneller, als sie genutzt werden.  Das Problem ist nicht, dass zu wenige Daten vorhanden sind – im Gegenteil. Das Problem ist, dass kaum jemand ihren Lebenszyklus versteht.

„Daten haben einen Lebenszyklus – genau wie Produkte oder Mitarbeiter:innen“, höre ich oft von meinem Kollegen Oliver Schneider, Managing Director Data & AI bei Cegeka Austria. „Wer diesen Zyklus steuert, nutzt Daten als Wertschöpfung. Wer ihn ignoriert, verliert Kontrolle und Vertrauen.“ In diesem Artikel erfahren Sie, wie der Datenlebenszyklus funktioniert, warum er für Entscheider:innen so relevant ist – und wie Sie ihn in Ihrem Unternehmen erfolgreich managen.

Daten entstehen – und zwar überall

Der Datenlebenszyklus beginnt dort, wo Prozesse ablaufen: im ERP-System, im Shopfloor, in der Cloud oder im CRM. Maschinen, Sensoren, Websites, Apps – alles erzeugt Daten. Doch: Nicht jede dieser Quellen liefert strukturierte oder saubere Informationen. Deshalb ist die erste Phase entscheidend:

1. Data Creation & Collection

• Welche Daten entstehen überhaupt?
• Woher kommen sie?
• Wie zuverlässig sind sie?

Viele Unternehmen merken hier bereits, dass Daten doppelt, unvollständig oder widersprüchlich sind.
Der erste Schritt zum Erfolg ist daher, Transparenz über die Entstehung von Daten zu schaffen – und sie gleich beim Ursprung in Qualität zu verwandeln. Ein guter Datenlebenszyklus beginnt mit sauberer Geburt.

2. Daten werden gesammelt, gespeichert und strukturiert

In der zweiten Phase geht es darum, aus rohem Input verwertbare Informationen zu machen. Daten werden gesammelt, zentralisiert und strukturiert – in einem Data Warehouse oder Data Lakehouse. Die Wahl der Plattform hängt von der Zielsetzung ab:

• Microsoft Fabric bietet einen integrierten Ansatz mit Governance, Power BI und KI in einer Umgebung.
• Databricks ermöglicht maximale Flexibilität für komplexe Datenintegration, Data Science und Machine Learning.

Beide Systeme können gemeinsam eingesetzt werden – für eine skalierbare, sichere Datenarchitektur. Das Ziel dieser Phase: Daten müssen „auffindbar, zugänglich, verständlich und verlässlich“ sein. So schaffen Sie die Grundlage, damit Ihre Teams später effizient analysieren und steuern können.

3. Daten werden analysiert – und erzeugen Erkenntnisse

Erst jetzt – in der Analysephase – entfalten Daten ihren Wert. Hier kommen BI-Tools, Dashboards, Forecasting-Modelle und KI-Algorithmen ins Spiel.  Aber Vorsicht: Die meisten Organisationen überspringen Phase 1 und 2 und stürzen sich direkt auf Dashboards. Das führt zu falschen Erkenntnissen und Vertrauensverlust. Oliver Schneider warnt daher: „Wenn Datenqualität nicht stimmt, sind selbst die schönsten Dashboards wertlos.“ Richtig aufgesetzt, liefern Datenanalysen:

• Echtzeit-Transparenz über Prozesse
• Früherkennung von Engpässen
• Prognosen für Nachfrage, Energie oder Auslastung
• Entscheidungsgrundlagen für Management und Operations

Hier entscheidet sich, ob Daten nur gesammelt oder wirklich genutzt werden.

4. Daten werden geteilt und genutzt

Gute Daten bringen nur dann Mehrwert, wenn sie im richtigen Moment bei den richtigen Personen ankommen. Das bedeutet: Zugriff, Sicherheit und Governance müssen Hand in Hand gehen. Hier geht es um die Balance zwischen Verfügbarkeit und Kontrolle:

• Daten müssen für alle relevanten Rollen zugänglich sein (Self-Service BI, Dashboards, KI-Modelle).
• Gleichzeitig müssen Compliance und Datenschutz jederzeit gewährleistet bleiben.

Cegeka setzt hier auf Data Governance by Design – also Prozesse, die bereits in der Architektur verankert sind. Damit behalten Unternehmen den Überblick, ohne die Agilität zu verlieren. Transparenz ist keine Option – sie ist Grundvoraussetzung für Vertrauen.

5. Daten veralten – und müssen archiviert oder gelöscht werden

Daten sind nicht ewig wertvoll. Was heute relevant ist, kann morgen redundant oder sogar riskant sein.
Das Ende des Datenlebenszyklus ist daher ebenso wichtig wie sein Anfang.

Data Archiving & Deletion

• Welche Daten müssen archiviert werden (z. B. aus rechtlichen Gründen)?
• Welche können gelöscht werden (z. B. aus Effizienz- oder Datenschutzgründen)?
• Wie bleiben historische Daten trotzdem auswertbar?

Ein durchdachtes Data Lifecycle Management sorgt dafür, dass Systeme sauber, performant und DSGVO-konform bleiben – und dass Wissen nicht verloren geht.

6. Der Datenlebenszyklus ist ein Kreislauf, kein Prozess

Der größte Fehler im Datenmanagement ist, den Lebenszyklus als linearen Ablauf zu sehen.
In Wahrheit ist er ein Kreislauf: Neue Daten entstehen, alte fließen ab – und mit jeder Iteration wird das System besser.  Unternehmen, die das verstehen, entwickeln sich weiter: von reaktiver Datennutzung („Was ist passiert?“) zu vorausschauender Steuerung („Was wird passieren – und was tun wir dagegen?“). Ein intelligenter Datenlebenszyklus ist der Motor für Innovation. Er sorgt dafür, dass Daten nicht liegenbleiben – sondern laufen.

Datenmanagement ist Leadership

Für Entscheider:innen bedeutet das: Eine klare Verantwortung über den gesamten Datenlebenszyklus hinweg ist kein IT-Thema, sondern eine Führungsaufgabe. Wer versteht, wo Daten entstehen, wie sie gepflegt und genutzt werden, steuert nicht nur Prozesse – sondern die Zukunft des Unternehmens. Mit einer Plattformstrategie, die Governance, Transparenz und KI vereint – wie Microsoft Fabric oder Databricks mit Cegeka-Architektur – wird der Datenlebenszyklus nicht zum Risiko, sondern zum Wettbewerbsvorteil. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie dazu weitere Gespräche führen wollen!