Was ist DAM?
Digital Asset Management
DAM steht als Abkürzung für Digital Asset Management. Es bezeichnet Systemlösungen und die Methodik, um digitale Inhalte wie Bilder und Videodateien an einem Single Point of Truth zu verwalten und mit Metadaten zu kategorisieren, die als Basis für eine effiziente Suche dient. DAM-Systeme werden in einer IT-Infrastruktur genutzt, um konsistente Dateien für verschiedene Kanäle automatisiert aufzubereiten und auszuspielen.
Abgrenzung
DAM im engeren Sinn kontrolliert und kategorisert nur final produzierte Bild-Dateien, die für eine Wiederverwendung permanent im Zugriff benötigt werden.
Es gibt eng verwandte Systemgattungen wie Video Asset Management für Systeme, die einen expliziten Schwerpunkt auf Bewegtbild-Dateien haben oder Media Asset Management (MAM), oft als Synonym für Video Asset Management verwendet, deren Schwerpunkt eher auf der Archivierung sehr großer Bilddateien oder der Sicherung von Arbeitsdateien liegt. Die Übergänge sind fließend, so dass es keine scharfe Trennung zwischen diesen Gattungen gibt.
Neben Digital Asset Management gibt es im SIMIO Navigator weitere Funktionsklassen, die artverwandt sind, aber eben doch einen anderen Fokus haben. Product Information Management (PIM) Systeme beispielsweise können für ein Portfolio von Produkten ebenfalls (Produkt-)Bilder verwalten, viel wichtiger ist aber hier die detaillierte Speicherung der Metainformationen der Produkte.
Derartige Informationen können umgekehrt auch in einem DAM-System gespeichert werden, doch sprengt die Komplexität der Datenstrukturen rasch die Flexibilität des DAM-Datenmodells, weswegen es in solchen Fällen gebräuchlich ist, mehrere Systeme getrennt mit dediziertem Fokusbereich und einer verbindenden Schnittstelle zu betreiben.
Derartige Informationen können umgekehrt auch in einem DAM-System gespeichert werden, doch sprengt die Komplexität der Datenstrukturen rasch die Flexibilität des DAM-Datenmodells, weswegen es in solchen Fällen gebräuchlich ist, mehrere Systeme getrennt mit dediziertem Fokusbereich und einer verbindenden Schnittstelle zu betreiben.
Typische Einsatzgebiete
Auf dem Markt gibt es eine umfassende Anzahl an Anbietern, die ausgereifte DAM-Systeme bieten und die im Kern der Funktionalität Gemeinsamkeiten haben.
Durch den Einzug von KI ergeben sich disruptive Veränderungen, doch bleiben die Hauptanwendungsfälle gleich: ein Asset in seinem Lifecycle zu verwalten, d. h. es geht um
Den Upload oder Import von Dateien auch in größeren Mengen und mit bestmöglicher Verschlagwortung
Sicherstellung von konsistenten Inhalten inklusive Freigabe-Workflows, Duplikats-Erkennung, Bild-Versionierung und Bildrechte-Verwaltung
Effiziente Darstellungsmöglichkeiten der Assets abhängig von Benutzerrechten und auf Basis der Metainformationen, etwa in einer Navigationsstruktur oder auf themenbasierten Portalseiten, um sie leicht zu finden
Die automatisierte Konvertierung von Dateien zur Anpassung von Dimensionen, Bildausschnitten, Farbräumen und -profilen sowie Datenformaten und Übergabe bzw. Bereitstellung im benötigten Zielsystem
Häufige Integrationen
Um ein Asset durch den Lifecycle zu schleusen, kommen verschiedenste Tools zum Einsatz – und alle diese Tools sind potentiell für eine DAM-Integration interessant.
Bei der Produktion neuer Assets oder der Überarbeitung bestehender Assets wünschen sich Kreative einen direkten Zugriff auf bestehende Assets direkt in der Design-Software, um Context-Switches zu vermeiden.
Schnittstellen zu Product Information Management (PIM) oder Enterprise Ressource Plannung (ERP) Systemen sind beliebt, um in diesen Systemen Vorschaubilder der Produkte anzeigen zu können. Umgekehrt werden solche Systeme von DAM-Systemen oft angezapft, um Metainformationen zu gewinnen und beispielsweise die Suche nach Artikelnummer zu gewährleisten.
Schnittstellen zu Product Information Management (PIM) oder Enterprise Ressource Plannung (ERP) Systemen sind beliebt, um in diesen Systemen Vorschaubilder der Produkte anzeigen zu können. Umgekehrt werden solche Systeme von DAM-Systemen oft angezapft, um Metainformationen zu gewinnen und beispielsweise die Suche nach Artikelnummer zu gewährleisten.
Und ebenso üblich ist die Aufbereitung von Bilddaten im DAM-System für jedwede Art der Marketing Automation, etwa die Gernerierung von Bild-URLs für die direkte Verwendung in Content Management Systemen (CMS) oder in Online-Shopsystemen / eCommerce. Oft erfolgt dabei kein direkter Datentransfer vom DAM ins Zielsystem; stattdessen erfolgt die Bereitstellung meist über Content Delivery Networks (CDNs).
Zielgruppe
Die dankbarsten Stakeholder sind in Marketing- und IT-Abteilungen zu finden, aber auch externe Dienstleister wie Fotografen, Agenturen und Betreiber von Online-Marktplätzen können hervorragend von DAM-Systemen profitieren – letztendlich hilft es jedem, der ein Interesse an einem Single Point of Truth für digitale Assets hat.
Nutzen
- Jeder, der Verantwortung für die Bereitstellung von Bilddaten übernimmt, kennt es: Die Recherche nach der richtigen Datei ist oft nervenaufreibend und langwierig. Geschuldet ist es der Tatsache, dass Daten in Silos und oft ohne ausreichende Metainformationen gespeichert werden. Erst durch die zentrale Verwatung in einem DAM-System wird der Wert der Assets nutzbar.
- Ebenso sind Verwendungen alter Bilder mit Darstellungen, die nicht der aktuellen Corporate Identity entsprechen, ein Ärgernis. Und nicht selten rufen Urheberrechts-Verletzungen sogar die Judikative auf den Plan, was im schlimmsten Fall zu empfindlich hohen Schadenszahlungen führt.
- Die Verwendung von KI in DAM-Systemen führt darüber hinaus zu einem gewaltigen Produktivitäts-Schub. Durch generative KI ist es möglich, Assets zu generieren oder zumindest deren Metainformationen automatisiert anzureichern. In die IT-Landschaft eingebettet kann der Automatisierungsgrad beim Ausspielen und damit auch die Datenqualität enorm verbessert werden.