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Data Retention (Datenaufbewahrung) in Analytics

Regeln, wie lange Analyse-/Logdaten gespeichert und wann gelöscht werden.

Data Retention (Datenaufbewahrung) in Analytics beschreibt die Regeln und Einstellungen, wie lange Analyse-, Tracking- und Logdaten gespeichert werden – und wann sie automatisch gelöscht oder anonymisiert werden. Ziel ist, genug Historie für Reporting und Trendanalysen zu behalten, ohne unnötig lange personenbezogene Daten vorzuhalten (Stichwort Datenschutz und Kosten).

Für KMU ist Data Retention ein praktischer Hebel, um datenbasierte Entscheidungen sicher und effizient zu treffen: Sie legen fest, welche Daten Sie wirklich brauchen (z. B. für saisonale Vergleiche), und reduzieren gleichzeitig Risiko und Speicheraufwand. Wichtig: Data Retention betrifft nicht nur „Rohdaten“ aus Web-Analytics, sondern oft auch Events, Device-IDs, IP-bezogene Informationen, Nutzerkennungen, Debug-Logs, Server-Logs und Export-Daten in Ihrem Data Warehouse.

Wie funktioniert Data Retention in der Praxis?

  • 1) Datenkategorien definieren: Welche Daten fallen an (Events, Seitenaufrufe, Kampagnendaten, Fehlerlogs) und welche davon sind potenziell personenbezogen?
  • 2) Aufbewahrungsfristen festlegen: Unterschiedliche Fristen je nach Zweck (z. B. 14–30 Tage für technische Logs, 6–14 Monate für Marketing-Analysen, länger für stark aggregierte Kennzahlen).
  • 3) Löschung/Anonymisierung automatisieren: Systeme löschen Daten nach Ablauf oder reduzieren Detailgrad (z. B. nur noch Tageswerte statt Nutzer-Events).
  • 4) Zugriffe und Exporte berücksichtigen: Wenn Sie Daten in BI-Tools, Ticketsysteme oder Warehouses exportieren, brauchen Sie dort ebenfalls Retention-Regeln (sonst „lebt“ die Kopie weiter).
  • 5) Nachweis & Prozesse: Dokumentieren, wer was wie lange speichert, und wie Löschanfragen umgesetzt werden (relevant für Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und interne Audits).

Warum ist Data Retention wichtig (für Geschäftsführer)?

  • Datenschutz & Risiko: Je kürzer Sie personenbezogene Daten speichern, desto kleiner ist Ihr Risiko bei Datenpannen und desto einfacher die DSGVO-Argumentation (Datenminimierung, Zweckbindung).
  • Bessere Datenqualität im Reporting: Klare Regeln verhindern „Datenfriedhöfe“ und sorgen dafür, dass Kennzahlen über Zeiträume vergleichbar bleiben (z. B. gleiche Retention pro Property/Projekt).
  • Kostenkontrolle: Weniger gespeicherte Rohdaten bedeutet oft geringere Speicher- und Abfragekosten – besonders bei Warehouses und Logging-Plattformen.
  • Operative Handlungsfähigkeit: Bei Incidents oder Streitfällen wissen Sie, welche Logs verfügbar sind – und welche bewusst nicht mehr existieren.

Beispiele aus dem KMU-Alltag

Marketing/Website: Sie wollen YoY-Vergleiche (Jahr-zu-Jahr). Dann brauchen Sie mindestens 13–14 Monate Daten. Wenn Ihnen dafür aggregierte Reports reichen, können Sie Nutzer-Rohdaten kürzer halten und nur aggregierte KPIs länger speichern.

IT/Operations: Für Fehlersuche reichen oft 7–30 Tage detaillierte Logs. Für Kapazitätsplanung reichen aggregierte Monatswerte über 12–24 Monate.

Best Practices (kurz & umsetzbar)

  • So kurz wie möglich, so lang wie nötig: Starten Sie mit einem Minimal-Setup und verlängern Sie nur bei echtem Analysebedarf.
  • Trennen Sie Detailgrade: Rohdaten kurz, aggregierte Daten länger.
  • Denken Sie an Kopien: Retention muss in Analytics-Tool, Export-Pipelines und Warehouse konsistent sein.
  • Kombinieren mit Data Minimization (Datenminimierung): Weniger erfassen + kürzer speichern ist meist die beste Kombination.

Abgrenzung: Data Retention in Analytics ist nicht dasselbe wie Data Retention bei KI-Anbietern (siehe Data Retention (Datenaufbewahrung) bei KI-Providern) oder Zero Data Retention (ZDR). In Analytics geht es primär um Tracking-, Nutzungs- und Logdaten in Ihren Mess- und Reporting-Systemen.