Hvad er Data Management? Definition, betydning og proces

Hvad er datahåndtering?

Datastyring defineret

Datastyring er processen med indtagelse, indsamling, lagring, organisering, styring og beskyttelse af data at nå forretningsmål. Det er den proaktive tilgang, organisationer skal tage for at forstå og beskytte deres data gennem hele deres livscyklus. Det involverer også at skabe og håndhæve datastyringspolitikker og retningslinjer for at holde datapraksis konsistent og sammenhængende på tværs af organisationen.

Datastyring er mere end blot håndtering, sortering eller behandling af data; det handler om at implementere robuste systemer eller rammer, der validerer, sikrer og giver en klar forståelse af de tilgængelige oplysninger. Selv små virksomheder står til at forbedre deres omsætning, produktivitet og kundeoplevelse med effektiv datastyring og effektive forretningsprocesser; og det er derfor, organisationer har brug for en effektiv datastyringsstrategi.

Hvorfor er datahåndtering vigtig?

Virksomheder har brug for sunde data til business intelligence (BI) og analyser, træning af AI og maskinlæringsmodeller og andre datadrevne tiltag. At stole på uraffinerede data til at træffe forretningsbeslutninger er som at sejle uden et kort (eller en veldefineret plan i dette tilfælde). Tænk på det på denne måde: Når du har en masse rå information – hvad enten det er tal, tekst eller billeder – skal du strukturere det og forbedre dets kvalitet, før du kan bruge det. Det er netop det, datahåndtering hjælper organisationer med; det holder forretningsdata i orden, så det er nemmere at finde, bruge og beskytte.

I dag har virksomheder flere grunde til at administrere data effektivt, især da de er tvunget til at håndtere en hidtil uset vækst i mængden af ​​data, de skaber og indsamler. Det er også derfor, organisationer tyr til at bruge moderne datastyringssoftware. Uanset om det er for at forbedre effektiviteten af ​​marketingkampagner, forudsige efterspørgsel eller låse op for skjulte muligheder for innovation, har virksomheder brug for en effektiv ramme til at administrere data og træffe de rigtige beslutninger.

Men hvis dataene forvaltes dårligt, vil det betyde, at den nødvendige information ikke kun er uorganiseret, men også unøjagtig og utilgængelig for beslutningstagere. At stole på disse data fører til spildte ressourcer, frustrerede medarbejdere og i sidste ende fejlbehæftede beslutninger, der hindrer virksomhedens vækst.

Her er nogle flere grunde til, at datastyring er vigtig for virksomheder:

• Effektive datastyringsfunktioner strømliner processer og reducerer redundanser for at forbedre den overordnede effektivitet af forretningsdriften.
• Det holder kritiske forretningsdata sikkerhedskopieret og tilgængelige for katastrofegendannelse.
• Det gør det muligt for virksomheder at overholde relevante lovkrav, for eksempel databeskyttelse og sikkerhed.
• Giver en standardprocedure til korrekt arkivering og bortskaffelse af data og optimering af datalagringsomkostninger.
• Når data er organiseret og tilgængelige, kan forskellige afdelinger arbejde sammen, dele indsigt og arbejde hen imod fælles mål.

Lav en effektiv datastyringsstrategi

En robust datastyringsstrategi er en forudsætning for at sikre en problemfri og sikker håndtering af information på tværs af organisationen. Download denne hvidbog, og opret en end-to-end datastyringsstrategi for din virksomhed.

Gratis download

Datastyring vs. datastyring

Et af de vigtigste punkter at huske er det datastyring og datastyring er ikke de samme begreber – de er mere forskellige end ens. Alligevel går begge dele hånd i hånd, når det kommer til at bruge data til at nå organisatoriske mål.

Mens datastyring involverer et bredere sæt af aktiviteter, såsom etablering af politikker og procedurer, der guider og overvåger, hvordan en organisation bruger sine data, handler datastyring om implementeringen. Det understøtter i det væsentlige helheden rammer for datastyring.

Tabellen nedenfor opsummerer datastyring vs. datastyring:

Lær mere om forskelle mellem datastyring og ledelse.

Datahåndteringsprocessen

I modsætning til en enkeltstående data migration projekt er datahåndtering ikke en engangsproces – det er en løbende bestræbelse. Efterhånden som virksomheder udvikler sig, udvikler deres data sig også. Regelmæssige opdateringer og vedligeholdelse er afgørende for at levere data, der er relevante, sikre og, vigtigst af alt, afstemt med organisationens stadigt skiftende behov og mål. Endelig, efterhånden som data ældes og bliver forældede, er der procedurer for arkivering eller korrekt bortskaffelse af dem.

Sådan ser datahåndteringsprocessen generelt ud:

Indsamling, integration og lagring af data: Datastyring begynder med indsamling af rådata fra forskellige kilder, såsom kundeinteraktioner, forretningstransaktioner eller enhver anden datakilde. Når først dataene er indsamlet, skal de have et hjem, så de er integreret i databaser, datavarehuse, eller andre lagersystemer, hvilket gør det let tilgængeligt.

Strukturering af data: Rådata mangler ofte en defineret struktur, så det skal være struktureret på en måde, der giver mening, normalt igennem databaser med definerede tabeller og relationer. Dette trin involverer også rengøring og transformation af data så det er standardiseret og konsekvent.

Forbedring af datakvalitet: Datakvalitet er grundlæggende for at sikre nøjagtige og pålidelige oplysninger. Start med at implementere robuste datavalideringstjek under dataindtastningsfasen for at forhindre fejl. Samarbejd med dataejere og brugere for at etablere og håndhæve datakvalitetsstandarder. Brug værktøjer til datarensning og teknikker til at korrigere unøjagtigheder og uoverensstemmelser.

Sikring og adgang til data: Beskyttelse af data mod uautoriseret adgang eller tab er et kritisk aspekt af datastyring, som involverer implementering af sikkerhedsforanstaltninger såsom kryptering, adgangskontrol og regelmæssige revisioner. Organisationer skal også etablere politikker og procedurer for at garantere datakvalitet og overholdelse.

Forbrug, arkivering og bortskaffelse af data: Med de data, der nu er behandlet og sikret, kan organisationer udføre analyser, hvad enten det er gennem statistiske metoder, maskinlæringsalgoritmer eller andre analytiske værktøjer, og træffe pålidelige forretningsbeslutninger. Dette omfatter også implementering af mekanismer til korrekt arkivering af data til langtidsopbevaring eller bortskaffelse af forældede og/eller overflødige data i overensstemmelse med etablerede dataopbevaringspolitikker.

Fordele ved datastyring

Effektiv datastyring sætter organisationer op til succes. Sådan gør du:

Forbedret beslutningstagning

Datastyring giver organisationer mulighed for at spore og overvåge forskellige aspekter af deres operationer. Med adgang til en velstyret og integreret datalager, ledere træffer mere informerede og rettidige beslutninger.

Øget driftseffektivitet

En effektiv datastyringsstrategi bliver grundlaget for pålidelig og sammenhængende information ved at strømline processer og arbejdsgange. På denne måde arbejder alle med de mest opdaterede og præcise data. Som et resultat forbedres ikke kun den operationelle effektivitet, men hele teamet kan også reagere hurtigere på udfordringer og muligheder, hvilket bidrager til et agilt og lydhørt arbejdsmiljø.

Forbedret datasikkerhed

Konsekvenserne af tab af data og cybertrusler fortsætter med at holde organisationer på tæerne. Dette er grunden til, at håndtering af data også omfatter beskyttelse af følsomme oplysninger. Da datasikkerhed er en vigtig datastyringskomponent, involverer det opsætning af adgangskontrol, kryptering og autentificeringsmekanismer, der kun tillader autoriserede personer at få adgang til og ændre data. Regelmæssig overvågning og revision af dataaktiviteter forbedrer datasikkerheden yderligere ved at opdage og adressere potentielle trusler proaktivt.

Bedre overholdelse

Håndtering af data handler ikke kun om at holde data organiseret; det handler lige så meget om at følge reglerne. Branchestandarder og regulativer sætter klare retningslinjer for håndtering af data, og at følge dem hjælper organisationer med at undgå store bøder. Men det er ikke alt. Ved at håndtere data ansvarligt viser organisationer, at de tager beskyttelse af følsomme oplysninger alvorligt. Dette opbygger tillid til interessenter og styrker organisationens omdømme for etisk og ansvarlig praksis.

Lavere omkostninger

Organisationer med effektive datastyringsprocesser oplever en betydelig reduktion i omkostningerne på grund af optimeret ressourceudnyttelse. For eksempel kan virksomheder reducere lageromkostningerne væsentligt ved at eliminere overflødige og forældede data, så kun relevant og værdifuld information gemmes. Derudover effektiv databehandling og genfindingsmekanismer strømliner operationelle arbejdsgange, hvilket igen fører til øget produktivitet og faldende lønomkostninger.

Udforsk de bedste datastyringsværktøjer og -løsninger

Med så mange datastyringsværktøjer og -løsninger at vælge imellem, er det nemt at blive overvældet. Her er en liste over de bedste datahåndteringsløsninger, der hjælper dig med at træffe en informeret beslutning.

Få mere at vide

Datastyringstyper, komponenter og funktioner

Da det er et bredt begreb, kan datastyring have flere typer aspekter eller funktioner, der afspejler de forskellige måder, organisationer administrerer data på. Her er et kig på de forskellige typer datastyringsfunktioner:

Big data management

Voksende datamængder tvinger organisationer til at investere i skalerbar datahåndteringsløsninger. I dag betyder det, at de skal have de nødvendige ressourcer og infrastruktur til at kunne håndtere big data – store mængder af strukturerede og ustrukturerede data – effektivt. Dette omfatter også opretholdelse af datakvaliteten, samtidig med at der er nem adgang til de nødvendige data.

Master datastyring

En anden udbredt strategi til håndtering af data er master data management (MDM). Det fokuserer på at vedligeholde en konsistent og nøjagtig version af stamdata, såsom kundeoplysninger eller produktdetaljer, på tværs af en organisation. MDM fører til data, der forbliver et pålideligt og troværdigt aktiv for organisationen.

Databasestyring

Involverer organisering, lagring og hentning af data vha databasestyringssystemer (DBMS). Databasestyring er processen med at skabe og vedligeholde databaser. Det giver brugerne mulighed for at administrere data, bevare deres integritet og optimere ydeevnen. Der er flere typer DBMS, hvor to er de mest almindelige: relationelle databaser (også kaldet SQL-databaser) og ikke-relationelle databaser (også kaldet NoSQL-databaser). Andre DBMS omfatter objektorienterede databasestyringssystemer, søjledatabaser, grafdatabaser osv.

Lær mere om typer af databaser.

Dataintegration

Målet med dataintegration er at konsolidere data til et centraliseret lager. Organisationer er afhængige af skalerbar datapipelines at integrere deres data for at træffe pålidelige beslutninger og drive vækst. To af de mest udbredte dataintegrationsteknikker er udtrække, transformere og indlæse (ETL) og ekstrahere, indlæse og transformere (ELT).

Data warehousing og data søer

Datavarehuse og datasøer fungerer som væsentlige komponenter i den moderne datastyringsarkitektur.

Data warehousing handler om at konsolidere data til et centralt data warehouse - eller et virksomhedens datavarehus i tilfælde af en stor organisation - til forskellige BI- og analyseinitiativer. Selvom organisationer i vid udstrækning bruger ETL rørledninger til dette formål har ELT vundet betydelig indpas på det seneste. Data warehousing er især vigtigt i håndteringen af ​​data med en defineret struktur for strømlinet datahentning.

A data sø, på den anden side tager en ustruktureret tilgang til datalagring. I modsætning til relationelle databaser med foruddefinerede skemaer kan datasøer lagre enorme mængder data i dets originale format, uanset struktur. Dette inkluderer tekstdokumenter, billeder, sensordata, feeds på sociale medier og mere. Datasøer bliver i stigende grad brugt til big data management.

Datakvalitetsstyring

Datastyring lægger stor vægt på datakvalitetsstyring. Målet er at give virksomhedsledere nem adgang til nøjagtige data til pålidelige beslutninger. Nedbrydning af datasiloer og bygge en enkelt kilde til sandhed (SSOT) er nogle forudsætninger, som organisationer skal gøre rigtigt for at sikre data nøjagtighed.

Datastyring

Datastyring giver strategisk tilsyn og en ramme til at opretholde data som et værdifuldt aktiv, og administrere dem på en måde, der stemmer overens med organisatoriske mål og industriens bedste praksis. Det opretholder datakvalitet, konsistens og overholdelse af regler.

Datamodellering

Datamodellering handler om at skabe abstrakte repræsentationer af, hvordan data skal organiseres, struktureres og relateres i en database eller et informationssystem. Det fungerer som en blueprint, der guider design og implementering af databaser og letter lagring og genfinding af data på en logisk og effektiv måde. 

Business intelligence og analyse

Datastyring og analyse går hånd i hånd. Moderne datastyringssystemer er udstyret med funktioner og komponenter, der gør dig i stand til at analysere data, generere indsigt og lave prognoser. Konkret tilbyder BI et omfattende overblik over historiske data og realtidsdata. Det omdanner rå data til handlingsegnet indsigt, og klæder dig på til at træffe informerede beslutninger med et fremadskuende perspektiv.

På den anden side giver analyse dig mulighed for at gennemsøge information, identificere mønstre og udtrække værdifulde detaljer, der bidrager til en detaljeret forståelse af dit forretningslandskab. Sammen udgør BI og analyse en central komponent i din datastyringsstrategi for at forbedre beslutningstagningen.

Forenkle datahåndtering med Astera's Unified Platform

Udforsk hele bredden af Astera's unified data management platform. Fra ustruktureret dataadministration og integration til design af API'er, til opbygning af et tilpasset datavarehus til EDI-administration – alt sammen med en ensartet brugergrænseflade og oplevelse.

Få mere at vide

Datahåndteringsudfordringer

Adgang til data

Et væsentligt aspekt af datastyring involverer at kende din organisations datakilder, og hvor forretningsdataene findes. Men mange virksomheder kæmper med at identificere de mest kritiske dataelementer. Mere end 42 % af de adspurgte tekniske fagfolk har problemer med at lokalisere data i organisationer.

Løsningen er først at bestemme analyse- og rapporteringsmålene. Baseret på disse målsætninger, lav en omfattende datastyringsstrategi for at indsamle, forberede, opbevare og forbruge data effektivt. Målet bør være at gøre data tilgængelig på tværs af organisationen.

Stigende datamængder

Dataindsamlingen er steget voldsomt på grund af den voksende digitalisering af information. Det er skubbet yderligere af den stigende brug af sociale medier og smartphones, hvor IoT-systemer er en anden væsentlig drivkraft for big data. Den begrænsede lagerkapacitet i lokale systemer er dog en stor hindring i datahåndtering, især når det kommer til big data. Konstant stigende datamængder kræver ekstra lagerplads og avancerede lagersystemer, hvilket fører til højere omkostninger.

Mange virksomheder flytte deres data til skyen at overvinde for billigere opbevaring. Følgelig, cloud-baserede datavarehuse er blevet en nødvendighed for at opbevare store mængder data.

Konsolidering af data på tværs af systemer

Teknologivirksomheder bruger flere informationssystemer, herunder regnskabssoftware, CRM og ERP-systemer. Hver afdeling har normalt sit eget datalager, hvilket resulterer i silede systemer. De kontrasterende systemer kan føre til dataduplikering og manglende synergi, hvilket påvirker data analyser.

Tip: a kodefri dataintegrationsplatform er den bedste mulighed for at forberede et centraliseret datavarehus.

Håndtering af ustrukturerede data

Mere end 80 % af forretningsdata er tilgængelige i en ustruktureret format. Disse data indeholder værdifuld indsigt, der kan drive effektiv beslutningstagning. For eksempel indeholder e-mails fra potentielle kundeemner oplysninger, herunder deres placering, budget og brugssituation, hvilket hjælper sælgere med at designe mere personlige og relevante demoer.

Ustrukturerede data er dog ikke maskinlæsbare og skal struktureres, dvs. i kolonner og rækker til rapportering og analyse. For at udnytte ustrukturerede data til deres fordel skal virksomheder bruge værktøjer og teknologi, der gør dem i stand til at indsamle og administrere data, uanset om de er strukturerede eller ustrukturerede.

Vedligeholdelse af datakvalitet

Ifølge en undersøgelse fra Forrester, nævner 80 % af it-professionelle data af dårlig kvalitet som en stor udfordring for datahåndtering. Med virksomheder, der står over for et angreb af data fra forskellige retninger, indeholder mange datasæt uundgåeligt manglende eller forkerte oplysninger. At efterlade disse spørgsmål uden opsyn fører til vildledende indsigt og dårlig beslutningstagning. Brug relevant datakvalitetsmålinger hjælper med at måle datasundhed ved at identificere duplikerede værdier, manglende felter og nulværdier.

Sikring af datasikkerhed

Stigende datalagre øger risikoen for cyberangreb og datalæk. Store mængder data har brug for beskyttelse både under hvile og transmission. En datastyringsramme er normalt svaret, men udvikling og implementering af omfattende datastyringspolitikker og -procedurer kræver betydelige ressourcer. Opretholdelse af konsistens og overholdelse af disse politikker på tværs af forskellige datakilder og systemer kræver, at organisationer bestemmer følsomheden og regulatoriske krav til data, administrerer adgangskontroller og implementerer krypteringsmetoder, alt imens de sikrer konsistens i dataforvaltningspraksis på tværs af forskellige afdelinger.

Håndtering af flere dataløsninger

Mange organisationer bruger separate værktøjer til forskellige datahåndteringsprocesser, såsom udvinding, integration, lager, osv. Brug af forskellige dataløsninger fører til datasiloer og ineffektiv datahåndtering. Derudover har brug af flere software følgende ulemper:

• Manglende forbindelse mellem systemer
• Højere samlede omkostninger forbundet med flere værktøjer
• Hvert værktøj har forskellige overholdelsesniveauer
• Mangel på ensartet brugergrænseflade

Unified datahåndteringsløsninger hjælpe med at løse og overkomme disse udfordringer.

Tag det første skridt til Unified Data Management med Astera

Uanset om det er ustruktureret datastyring og integration, API-administration, opbygning af et brugerdefineret datavarehus eller EDI-administration, strømlin datastyring fra ende til ende med Astera's 100 % kodefri platform. Prøv gratis.

Download prøveversion

Hvem er ansvarlig for at administrere data i en organisation?

Datahåndtering er et samarbejde, der involverer flere roller, hver med specifikke fokusområder. Her er en generel oversigt over nøglepersoner, der er ansvarlige for styring af data i en organisation:

Ledelse og strategi

I større organisationer er en chief data officer (CDO) generelt ansvarlig for at overvåge hele datastrategien. De definerer visionen, etablerer datastyringspolitikker og sikrer overensstemmelse med forretningsmål.

Styring og tilsyn

Data Governance Council, en tværgående gruppe med repræsentanter fra IT, forretningsenheder og datagovernance-specialister, samarbejder om at definere datapolitikker, -standarder og -procedurer for at sikre overholdelse.

Teknisk implementering

Dataarkitekter designer arkitekturen til lagring, adgang til og integration af data på tværs af forskellige systemer. De sikrer skalerbarhed, sikkerhed og ydeevne af datastyringsinfrastrukturen. Databaseadministratorer (DBA'er) administrerer og vedligeholder organisationens databaser, hvilket sikrer problemfri drift og vedligeholder dataintegritet.

Dataejerskab og brug

Data stewards er repræsentanter for forretningsenheder, som ejer og er ansvarlige for nøjagtigheden og kvaliteten af ​​specifikke datasæt. De forstår deres afdelings databehov og sikrer, at data bruges korrekt. Dataanalytikere analyserer data for at udtrække indsigt og informere forretningsbeslutninger. De kan også være involveret i rensning, transformation og håndtering af data. Med avancerede færdigheder inden for statistisk analyse og maskinlæring udvikler dataforskere modeller og algoritmer til at afdække skjulte mønstre og tendenser i dataene, hvilket muliggør mere sofistikeret datadrevet beslutningstagning.

Datasikkerhed

IT-sikkerhedsteamet implementerer sikkerhedsforanstaltninger, adgangskontroller og databeskyttelsesprotokoller for at beskytte følsomme oplysninger.

Best practices for datahåndtering

Organisationer kan effektivt tackle udfordringerne ved at administrere data, der er diskuteret ovenfor, hvis de inkorporerer nogle bedste praksisser i deres overordnede datastrategi. Her er nogle bedste fremgangsmåder til datahåndtering:

• Implementer en centraliseret dataadgangsstrategi med klare protokoller til datahentning, adgangskontrol og opdagelse for at strømline informationsflowet.
• Implementer en lagdelt sikkerhedstilgang med kryptering, adgangskontrol og regelmæssige revisioner for at beskytte følsomme data.
• Invester i skalerbare datalagringsløsninger for effektivt at administrere voksende datamængder.
• Inkorporer effektive dataintegrationsværktøjer og -processer strømliner dataflow og forbedrer interoperabilitet.
• Udnyt datahåndteringsværktøjer der kan håndtere ustrukturerede data i bulk.
• Etabler en robust datakvalitetsstyringsramme og processer for at holde datasundheden i skak.
• Skab en omfattende datastyringsramme for at sikre ensartet og sikker styring af data på tværs af organisationen.

Udnyttelse af datastyringsværktøjer til succes

I betragtning af udbredelsen af ​​data og organisationers voksende behov for datademokratisering, at udnytte datastyringsværktøjer er ikke længere valgfrit; det er afgørende for succes. EN moderne datastyringsværktøj giver organisationer mulighed for:

• Tæm datafloden ved at organisere, rense og integrere data fra forskellige kilder, samtidig med at du sikrer dens nøjagtighed, konsistens og tilgængelighed.
• Nedbryd datasiloer for at fjerne informationsbarrierer og muliggøre selvbetjeningsanalyse.
• Forbedre datadrevet beslutningstagning på alle niveauer ved at tilbyde brugervenlige grænseflader, der gør det nemmere for alle, uanset teknisk ekspertise, at udforske og analysere data.
• Sikre datasikkerhed og opfylde overholdelseskravene med indbyggede datastyringsfunktioner, der beskytter følsomme oplysninger.

Hvordan Astera hjælper virksomheder med deres datastyringsplatform

Astera leverer en AI-drevet, samlet datastyringsplatform med en ensartet brugergrænseflade og oplevelse.

Astera – Unified Data Management

Uanset om det er ustruktureret datastyring, integration af data fra flere kilder via ETL, ELT eller CDC, opbygning af et tilpasset datavarehus fra bunden, opbygning og publicering af API'er eller EDI-styring, Astera giver sine brugere mulighed for at udføre alt uden at skrive en enkelt linje kode.

Med muligheden for at oprette forbindelse til en bred vifte af kilde- og destinationssystemer, uanset om de er på stedet eller i skyen, får brugerne en virkelig problemfri oplevelse, når de flytter og integrerer data på tværs af systemer.

Strømlin dine datahåndteringsinitiativer med en pålidelig partner. Kom i kontakt med en af ​​vores dataløsningseksperter på +1 888-77-ASTERA for at diskutere din use case. Alternativt kan du downloade en 14-dages gratis prøveperiode for at teste vores datastyringspakke og se, om den passer til dine krav.

Tag det første skridt til Unified Data Management med Astera

Uanset om det er ustruktureret datastyring og integration, API-administration, opbygning af et brugerdefineret datavarehus eller EDI-administration, strømlin datastyring fra ende til ende med Astera's 100 % kodefri platform. Prøv gratis.

Download prøveversion