Leitfaden zur automatisierten Datenverwaltung: Bedeutung und Vorteile

Automatisierte Datenverwaltung ist ein relativ neues Konzept, das grundlegend verändert Daten-Governance-Praktiken. Traditionell verlassen sich Unternehmen auf manuelle Prozesse, um eine effektive Datenverwaltung sicherzustellen. Dieser Ansatz hat der Verwaltung den Ruf einer restriktiven Disziplin eingebracht. Da Unternehmen jedoch zunehmend Automatisierung in ihre Verwaltungsprozesse einführen, ändert sich diese Wahrnehmung.

Was ist automatisierte Datenverwaltung?

Automatisierte Datenverwaltung ist ein technologiebasierter Ansatz zum Verwalten, Schützen und Optimieren der Qualität, Verfügbarkeit und Nutzbarkeit von Daten innerhalb einer Organisation. Anstatt sich ausschließlich auf manuelle Maßnahmen zu verlassen, verwendet die automatisierte Datenverwaltung reproduzierbare Prozesse, um die Datenqualität aufrechtzuerhalten, Datenbestände anzureichern und Arbeitsabläufe zu vereinfachen. Dieser Ansatz rationalisiert das Datenmanagement, wahrt die Datenintegrität und gewährleistet im Laufe der Zeit eine konsistente Datenqualität und einen konsistenten Kontext.

Verwandte Themen: Erfahren Sie mehr über Data Governance.

Warum ist automatisierte Datenverwaltung wichtig?

Manuelle Prozesse führen häufig zu Ineffizienzen und Fehlern, insbesondere bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Unternehmen, die auf manuelle Ansätze setzen, verzeichnen ein höheres Maß an menschlichen Fehlern, was zu Verzögerungen bei der Erstellung aussagekräftiger Ergebnisse führt. Darüber hinaus verbrauchen manuelle Prozesse wertvolle Mitarbeiterzeit und lenken Ressourcen von höherwertigen Initiativen ab.

Umgekehrt vereinfacht die Automatisierung die Datenverwaltungsaufgaben, reduziert Fehler und beschleunigt Prozesse. Integrierte Datenmanagement-Lösungen die Datenverwaltung, -qualität und -herkunft automatisieren, ermöglichen es Organisationen, Daten im gesamten Unternehmen effektiv zu nutzen. Diese Automatisierung macht die Verwaltungsprozesse skalierbar und unterstützt wachsende Datenökosysteme. Einige wichtige Gründe für die Einführung einer automatisierten Datenverwaltung sind:

• Das wachsende Volumen, die Vielfalt und die Geschwindigkeit der Daten
• Die zunehmende Anzahl unterschiedlicher Datenquellen
• Die Notwendigkeit eines nahezu Echtzeit-Datenmanagements

Vorteile der automatisierten Datenverwaltung

Daten generieren wertvolle Erkenntnisse, die das Vertrauen in Geschäftsentscheidungen stärken. Das bedeutet im Wesentlichen, dass die rechtzeitige Verfügbarkeit genauer und vollständiger Daten Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützt. Automatisierte Datenverwaltung verbessert die Datenzugänglichkeit und -qualität und ermöglicht so zeitnahe Business Intelligence. Hier sind einige wichtige Vorteile der Integration von Automatisierung in Ihre Datenverwaltungsprozesse:

• Automatisierung führt zu einer verbesserten Datenqualität: Durch die Automatisierung von Datenvalidierungsprüfungen und -metriken können Benutzer die Datenqualität über verschiedene Quellen hinweg kontinuierlich überwachen. Dieser proaktive Ansatz hilft dabei, Probleme, Fehler und Inkonsistenzen rechtzeitig zu erkennen und zu beheben. Dadurch werden die Daten genauer und zuverlässiger, was eine bessere Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen ermöglicht.

• Automatisierung fördert Datenzugriff und Zusammenarbeit: Datenglossare vereinfachen den Datenzugriff für Benutzer verschiedener Teams. Sie helfen dabei, komplexe Datenbestände in eine einheitliche Sprache zu übersetzen, Verwirrungen zu vermeiden und Daten leichter zugänglich zu machen. Diese Funktion fördert die abteilungsübergreifende Unabhängigkeit und ermöglicht es Teams, Daten ohne Barrieren zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen.
• Automatisierung ermöglicht Datenanreicherung: Moderne Datenlösungen nutzen KI, um relevante Informationen wie Titel und Beschreibungen von Datensätzen zu generieren. Benutzer können KI-gesteuerte Anreicherungsoptionen nutzen, um automatisch relevante Metadaten hinzuzufügen, was es ihnen erleichtert, den Kontext und die Relevanz der Daten zu verstehen.

Best Practices zur Automatisierung der Datenverwaltung

Hier sind einige Best Practices, die praktische Schritte zur Implementierung automatisierter Datenverwaltungsprozesse bieten und so die Datenzuverlässigkeit, Compliance und optimale Entscheidungsfindung gewährleisten.

• Investieren Sie in eine No-Code-Data-Governance-Lösung: Durch die Implementierung einer codefreien Lösung können Benutzer Data-Governance-Workflows erstellen, verwalten und automatisieren, ohne dass umfangreiches technisches Fachwissen erforderlich ist. Diese Lösungen verfügen häufig über Drag-and-Drop-Oberflächen und vorgefertigte Vorlagen, sodass Geschäftsbenutzer Data-Governance-Regeln, -Workflows und -Richtlinien schnell und effizient einrichten können. Dieser Ansatz demokratisiert die Data Governance und macht sie einem breiteren Benutzerkreis in Ihrem Unternehmen zugänglich.
• Aktivieren Sie die automatische Workflow-Orchestrierung: Mithilfe der Workflow-Automatisierung können Benutzer Datenverwaltungsprozesse über verschiedene Systeme und Abteilungen hinweg verwalten und koordinieren. Suchen Sie nach Lösungen, die den Weg der Daten vom Verbrauch bis zur Analyse durch automatisierte Workflows vereinfachen. Neben der Verbesserung von Datenverwaltungsinitiativen sorgt die Automatisierung von Workflows für Konsistenz, reduziert Engpässe und verbessert die Gesamteffizienz der Datenverwaltungspraktiken.
• Implementieren Sie automatisierte Datenqualitätsprüfungen: Die Datenqualität steht immer an erster Stelle. Integrieren Sie automatische Datenqualitätsprüfungen in Datenpipelines, um Daten kontinuierlich anhand vordefinierter Qualitätsmetriken wie Genauigkeit, Vollständigkeit und Aktualität zu überwachen und zu validieren. Das System muss Anomalien automatisch kennzeichnen und Korrekturen vorschlagen, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist. Automatisierte Datenqualitätsprüfungen tragen dazu bei, hohe Datenstandards einzuhalten und den Arbeitsaufwand der Benutzer zu reduzieren.
• Überprüfen Sie die Leistung mit automatisierten Dashboards: Entwickeln Sie automatisierte Dashboards, die Datenverwaltungsmetriken und KPIs nahezu in Echtzeit konsolidieren. Diese Dashboards sollten Einblicke in Datenqualität, Datennutzungsmuster und mehr bieten, sodass Benutzer die Wirksamkeit von Datenverwaltungsinitiativen kontinuierlich überwachen können. Suchen Sie nach einer Lösung, die Konnektivität zu den Analyse- und Visualisierungstools bietet, um eine Berichterstattung nahezu in Echtzeit zu gewährleisten.

Hauptmerkmale einer automatisierten Data Governance-Lösung

Ein automatisiertes Daten-Governance-Lösung verfügt über mehrere Komponenten, von denen jede eine entscheidende Rolle bei Ihren Automatisierungsinitiativen spielt.

• Metadatenverwaltung: Metadatenverwaltung ist für das effektive Verständnis und die Verwaltung von Datenbeständen unerlässlich. Automatisierte Datenverwaltung erfordert Tools und Prozesse zum Erfassen, Speichern und Verwalten von Metadaten wie Datendefinitionen, Herkunft und Nutzungsinformationen. Dieser Ansatz ermöglicht es Benutzern, fundierte Entscheidungen über die Datennutzung zu treffen und stellt Datenqualität und -integrität sicher.
• Datenerkennung: Bei der automatischen Datenermittlung handelt es sich um den Prozess der Identifizierung und Katalogisierung von Datenbeständen aus verschiedenen Quellen und Repositorien innerhalb der Organisation. Mit dieser Komponente erhalten Benutzer umfassende Einblicke in Datenbestände, was zu einer verbesserten Governance und Entscheidungsfindung führt.
• Datenherkunftsverfolgung: Durch die automatisierte Verfolgung des Datenverlaufs wird ein detailliertes Protokoll darüber geführt, woher die Daten stammen und wie sie sich im Laufe der Zeit ändern. Automatisierte Data-Governance-Lösungen ermöglichen die Verfolgung und Dokumentation Datenherkunft Damit können Benutzer nachvollziehen, wie die Daten verwendet werden, und die Datenqualitätssicherung und -konformität wird sichergestellt.
• Integration von Governance-Kontrollen: Durch die Integration von Governance-Kontrollen in Daten-Workflows wird sichergestellt, dass Governance-Prozesse Teil der Datenvorgänge des Unternehmens sind. Durch die direkte Integration von Governance-Kontrollen in Daten-Workflows können Benutzer Richtlinien nahezu in Echtzeit durchsetzen und so Konsistenz und Genauigkeit während des gesamten Datenlebenszyklus fördern.

Fazit

Da Datenvolumen, Datengenauigkeit und Datengeschwindigkeit rapide steigen, wird die automatisierte Datenverwaltung wahrscheinlich zu einem entscheidenden Faktor für Unternehmen, die Daten erfolgreich für Analysen und Berichte nutzen möchten.

Astera Data Governance ist eine No-Code-Lösung, bei der Automatisierung im Vordergrund steht. Es ist ein Teil von AsteraDie einheitliche Plattform von bietet eine Reihe von Automatisierungsfunktionen, darunter Workflow-Orchestrierung und mehr. Sie verfügt über anpassbare Zugriffskontrollen und eine intuitive Benutzeroberfläche, sodass Sie problemlos an Datenprojekten zusammenarbeiten und optimierte Workflows, strikte Compliance und verbesserte Transparenz gewährleisten können.

Möchten Sie mehr erfahren? Vereinbaren Sie einen kostenlose Demo personalisiert auf Ihren Anwendungsfall oder kontaktieren Sie uns HIER!