Datenarchitektur ist – genauso wie die Architektur bei einem Haus – der Plan dafür, wie Daten im Unternehmen gemanaged werden. Sie fasst zusammen, welche Datenbestände es im Unternehmen gibt, welche Datenflüsse zwischen Systemen und Abteilungen bestehen und welche Daten an welcher Stelle verwaltet werden.
Denn im besten Fall sind Daten für alle Fachabteilungen zugänglich (Stichwort Self Service). Um dies sicherzustellen, müssen allerdings auch die Systeme und Tools an den richtigen Stellen sitzen, für die richtigen Mitarbeitenden zugänglich sein und die gesamte Datenarchitektur unterstützen.
Im besten Fall ist das Aufstellen oder auch Designen der Datenarchitektur der erste Schritt im Daten-Management-Prozess. Doch durch gewachsene Strukturen ist die Data Architecture in vielen Unternehmen nicht mehr so übersichtlich und klar erkennbar, wie sie mal war. Zudem ist sie oft nicht ersichtlich, da es – im Gegensatz zur Architektur eines Hauses – keinen Plan gibt, der einmal festgeschrieben und dann nicht mehr verändert wird. Umbaumaßnahme können schnell passieren, ohne dass sie auf dem Papier festgehalten werden.
Hier hilft es, immer mal wieder einen Schritt zurückzugehen, den Status Quo zu betrachten und die Ziele der Data Architecture neu zu definieren. Hierzu gehört auch, bestehende Tools zu hinterfragen, das Toolstack an einigen Stellen zu entschlacken und an anderen Stellen hochzustufen, um das bestmögliche Arbeitsumfeld für Data-Abteilung, BI, Marketing und aber auch Produktion und Sales zu bieten.
In manchen Unternehmen übernimmt diese Aufgabe ein Data Architect, welcher die Übersicht über die bestehenden Prozesse behält, diese immer wieder optimiert und an die Ziele des Unternehmens anpasst. Allerdings hilft – auch wenn so eine Person im Unternehmen ist – ein objektiver Blick von außen.