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Die automatisierte, Kein Code Datenstapel

Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.

Die 10 besten Datenmanagement-Software, -Tools und -Lösungen im Jahr 2024

April 26th, 2024

Die Fähigkeit, große Datenmengen aus mehreren Quellen zu beherrschen und effektiv zu analysieren, ist für Unternehmen von unschätzbarem Wert, insbesondere in der heutigen digitalen Landschaft. Da Daten eine der wertvollsten Ressourcen sind, ist es kein Wunder, dass sie Unternehmen dabei helfen, sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Laut einem aktuellen Bericht, wir generieren jeden Tag fast 3.5 Trillionen Bytes an Daten! Das sind viele Informationen. Und um es ins rechte Licht zu rücken: Eine Trillion hat 18 Nullen und entspricht einer Million Billionen. Was kann ein Unternehmen also tun, um so viele Daten aus unterschiedlichen Quellen zu verarbeiten? Hinweis: Es muss einen Laut formulieren Datenmanagement Strategie. Und um diese Strategie umzusetzen, braucht es vor allem eine robuste Datenverwaltungssoftware.

Was ist Datenmanagementsoftware?

Datenverwaltungssoftware ist eine Sammlung von Tools, die Unternehmen analysebereite Daten für die Entscheidungsfindung und andere Business Intelligence (BI)-Initiativen liefern. Das ultimative Ziel dieser Software besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus korrekt, konsistent, sicher und konform sind. Dazu werden Daten aus mehreren Quellen kombiniert, transformiert, ihre Qualität verbessert und an einem zentralen Ort geladen.

Umfassende Datenverwaltungssoftware, wie z Astera, vereinfacht diesen Prozess durch Automatisierung und Prozessorchestrierung. Dadurch entfällt für Datenexperten die Notwendigkeit, komplexe Daten manuell zu erstellen und zu verwalten Datenpipelines.

An dieser Stelle ist zu beachten, dass die Begriffe „Datenverwaltungssoftware“, „Datenverwaltungstools“, „Datenverwaltungslösungen“ und „Datenverwaltungsplattformen“ synonym verwendet werden. Und wir werden dies für diesen Artikel beibehalten. Allerdings können sie je nach Kontext leicht unterschiedliche Bedeutungen haben:

Datenverwaltungstools

Während es sich bei Datenverwaltungssoftware um eine Sammlung von Tools handelt, handelt es sich bei Datenverwaltungstools um spezifische Softwarepakete oder Anwendungen, die für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe im Bereich der Datenverwaltung entwickelt wurden. Daher handelt es sich im Vergleich zu den allgemeinen Kategorien von Datenverwaltungssoftware und -lösungen um einen viel enger gefassten Begriff. Zum Beispiel ein Werkzeug für Datenkonvertierung oder Transformation könnte immer noch ein Datenmanagement-Tool sein, da diese Prozesse wesentliche Aspekte des Datenmanagements sind.

Datenmanagement Lösungen

Technisch gesehen gehen Datenmanagementlösungen über reine Software oder Tools hinaus. Eine Lösung bezieht sich auf einen umfassenden Ansatz oder eine umfassende Strategie zur Verwaltung der Daten einer Organisation. Das bedeutet, dass Datenmanagementlösungen nicht nur die Softwareanwendungen oder Tools umfassen, sondern auch die Prozesse, Methoden und Best Practices, die zur Bewältigung spezifischer Datenherausforderungen eingesetzt werden. Eine Datenmanagementlösung umfasst außerdem Folgendes:

  • Auswahl und Implementierung der geeigneten Softwaretools
  • Definieren von Daten-Governance-Richtlinien
  • Festlegung Datenqualität Normen
  • Ausrichtung der Datenverwaltungspraktiken an den Geschäftszielen

Wofür wird Datenverwaltungssoftware verwendet?

Der Verdrängungswettbewerb bedeutet, dass Unternehmen im Streben nach betrieblicher Effizienz nichts unversucht lassen müssen. Es bedeutet auch, dass sich der Fokus von der bloßen Zufriedenheit der Kunden hin zur Freude durch das Übertreffen ihrer Erwartungen verlagern muss. Dazu müssen sie in der Lage sein, effektiv mit ihren Daten umzugehen. Und genau dabei hilft ihnen eine Datenmanagement-Software.

Das ultimative Ziel der Verwendung von Datenverwaltungssoftware besteht darin, große Datensätze auf eine Weise zu sammeln, zu speichern, zu organisieren und abzurufen, die Geschäftsprozesse optimiert. Hier finden Sie einen umfassenden Überblick über die verschiedenen Zwecke des Einsatzes von Datenmanagementlösungen:

Geschäftsprozesse integrieren

Für Unternehmen ist die Integration von Daten aus mehreren Quellen genauso wichtig wie das Lösen eines Puzzles – sie ermöglicht es ihnen, das Gesamtbild zu sehen. Datenverwaltungssoftware kann in andere Geschäftsanwendungen wie CRM- und ERP-Systeme sowie Marketing-Automatisierungstools integriert werden. Diese Integration stellt sicher, dass Daten nahtlos zwischen verschiedenen Funktionen und Prozessen ausgetauscht werden, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung führt.

Prozesse automatisieren

Unternehmen möchten weniger Zeit mit der Verwaltung ihrer Daten verbringen und mehr Zeit damit verbringen, Innovationen zu entwickeln. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die Automatisierung ETL Prozesse mithilfe von Datenmanagementsoftware. Ein Einzelhandelsriese extrahiert automatisch Verkaufsdaten von seiner Online-Plattform, wandelt sie um und lädt sie in seine Data Warehouse ist ein ausgezeichneter Anwendungsfall. Anstatt sich mühsam mit der Datenerfassung zu befassen, lässt es die Datenverwaltungslösung alle Datenprobleme bewältigen, während es direkt mit der Analyse und Entscheidungsfindung beginnt.

Erstellen Sie benutzerdefinierte Data Warehouses

Der Zeitaufwand für die Datenverwaltung ist nicht darauf beschränkt ETL/ELT nur. Es bedeutet auch, dass Unternehmen den Prozess beschleunigen möchten Aufbau von Data Warehouses die auf ihre individuellen Anforderungen eingehen. Eine umfassende Datenmanagementlösung geht über die bloße Kombination von Datenquellen hinaus. Es ermöglicht Unternehmen, von Grund auf komplette Data Warehouses zu erstellen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind.

Datenverwaltungstools verfügen über visuelle Schnittstellen, die Benutzer nutzen können, um das Schema in kurzer Zeit zu entwerfen und zu modellieren. Sie verwenden diese Tools auch zum Definieren von Tabellen, Beziehungen und Datentypen. Auf diese Weise strukturieren sie ihre Daten so, dass Abfragen und Berichte optimiert werden.

Verbessern Sie die Datenqualität

Geschäftsentscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie basieren. Daher verlassen sich Unternehmen auf Datenmanagement-Softwarelösungen mit integrierter Funktionalität Datenqualitätsmanagement sodass nur gesunde Daten in ihre Repositories gelangen. Und wenn Entscheidungsträger Zugang zu diesen genauen Daten haben, sind sie in der Lage, verlässliche Entscheidungen zu treffen.

COMPLIANCE SICHERSTELLEN

Da die manuelle Sicherung von Daten und die Sicherstellung der Compliance die Ressourcen des Unternehmens stark beanspruchen, suchen Unternehmen nach Datenverwaltungslösungen, die die Einhaltung von Branchenstandards und gesetzlichen Anforderungen gewährleisten. Diese Tools oder Software bieten Funktionen wie Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und mehrere Authentifizierungsmethoden, um unbefugten Zugriff zu verhindern. Beispielsweise ist die Beschränkung des Zugriffs auf Finanzinformationen auf Finanzteams eine Möglichkeit, die Zugriffskontrolle zur Sicherung von Daten zu nutzen. In ähnlicher Weise können Unternehmen mit Datenverwaltungssoftware die Einhaltung von Vorschriften nachweisen, indem sie Audit-Trails führen, die dokumentieren, wer wann auf die Daten zugegriffen hat.

Arten von Datenverwaltungssoftware

Datenverwaltungssoftware kann entweder eigenständige Tools oder Teil einer einheitlichen Plattform sein, die jeweils auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Diese können so einfach sein wie das Speichern und Abrufen von Daten, aber auch so komplex wie das Erstellen eines Single Source of Truth (SSOT). Große Unternehmen verwenden häufig mehrere Datenintegrationswerkzeuge aufgrund der Komplexität und Einzigartigkeit ihrer Geschäftsanforderungen parallel.

Beispielsweise benötigt ein Einzelhandelsriese mit mehreren Handelspartnern ein ausgefeiltes Datenmanagement für eine reibungslose Lieferkette. Es kann Datenintegrationstools und ETL/ELT nutzen, um Daten verschiedener Partner in sein zentrales System zu integrieren. Gleichzeitig helfen fortschrittliche Analysetools dabei, Lagerbestände und Bedarfsprognosen zu optimieren.

Hier sind einige gängige Arten von Datenverwaltungssoftware:

Datenintegration und ETL/ELT-Tools

Datenintegrationstools helfen dabei, Daten zwischen verschiedenen Quellen und Zielen zu übertragen und sie dabei in das gewünschte Format umzuwandeln. Ziel dieser Tools ist es, eine einheitliche Sicht auf unternehmensweite Daten zu erhalten, um eine fundiertere Entscheidungsfindung zu ermöglichen. Zwar gibt es mehrere Möglichkeiten, wie Datenintegrationstools dies erreichen, ETL und ELT sind zwei der am häufigsten verwendeten Methoden.

Diese Tools spielen eine wichtige Rolle im gesamten Datenverwaltungsprozess und werden auch als Datenverwaltungstools oder Software bezeichnet.

Tools zur Stammdatenverwaltung

Stammdatenverwaltung (MDM) Software hilft dabei, im gesamten Unternehmen eine genaue und verlässliche Stammdatenquelle aufrechtzuerhalten. Diese Tools erfüllen die geschäftlichen Anforderungen einer zentralen und zuverlässigen Quelle für Kerndateneinheiten wie Kunden, Produkte und Standorte.

Datenanalyse- und Visualisierungstools

Diese Tools helfen dabei, Rohdaten in aussagekräftige Informationen umzuwandeln und gleichzeitig Muster und Trends aufzudecken, die es Benutzern erleichtern, komplexe Datensätze zu verstehen. Unternehmen nutzen Datenanalysetools zusammen mit Visualisierungsplattformen, um Chancen zu erkennen und Geschäftsprobleme zu lösen. Während das Datenmanagement traditionell Aktivitäten wie das Speichern, Organisieren und Sichern von Daten umfasst, hat sich das moderne Datenmanagement dahingehend weiterentwickelt, dass es den gesamten Datenlebenszyklus umfasst, einschließlich Datenanalyse und -visualisierung. Und deshalb fallen diese Tools auch in die Kategorie der Datenmanagement-Tools.

Data Warehousing-Tools

Data-Warehousing-Tools Vereinfachen Sie die Datenverwaltung, indem Sie Daten aus mehreren Quellen zur Analyse und Berichterstellung in einem zentralen Data Warehouse kombinieren. Sie sind ideal für Unternehmen, die hauptsächlich mit strukturierten Daten arbeiten. Dies kann auf die Tatsache zurückgeführt werden, dass strukturierte Daten gut mit dem Schema-on-Write-Ansatz übereinstimmen, der häufig in verwendet wird Data Warehousing. Während sich Data-Warehousing-Tools bei strukturierten Daten auszeichnen, können einige moderne cloudbasierte Data-Warehousing-Plattformen auch halbstrukturierte und sogar unstrukturierte Daten effizient verarbeiten.

Cloud-Datenverwaltungsplattformen

Da Unternehmen zunehmend auf Cloud Computing angewiesen sind, um ihre Daten zu speichern, zu verarbeiten und zu analysieren, hat sich der Bereich Datenmanagement dahingehend angepasst, dass er auch Lösungen umfasst, die speziell für Cloud-Umgebungen entwickelt wurden. Diese Tools verwalten die in der Cloud gespeicherten Daten effektiv. Obwohl diese Tools ein deutlich höheres Maß an Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, kann es schwierig sein, die Speicher- und Nutzungskosten genau abzuschätzen. Faktoren wie unter anderem komplexe Preismodelle, variable Arbeitslasten und Ressourcenverbrauch erschweren die Kostenschätzung.

Datenqualitäts- und Governance-Tools

Aufgrund ihrer zentralen Rolle in Datenintegrität, Konsistenz, Compliance und allgemeine Vertrauenswürdigkeit, Tools zur Datenqualität und Data-Governance-Tools fallen ebenfalls in den Bereich der Datenmanagement-Software. Der Bedarf an genauen Daten für die Entscheidungsfindung, die Durchsetzung von Richtlinien zur Gewährleistung der Einhaltung von Vorschriften und die Risikominderung ist der Grund, warum Unternehmen diese Tools verwenden.

Die 10 besten Datenverwaltungssoftware

Das Datenmanagement entwickelt sich ständig weiter. Umso wichtiger ist es, bei der Auswahl der richtigen Datenmanagement-Software eine fundierte Entscheidung zu treffen. Hier sind einige der besten Datenverwaltungssoftware und -tools, die heute verfügbar sind:

  • Astera
  • MuleSoft
  • Dell Boomi
  • Talend
  • Informatik
  • Azure Data Factory
  • Alooma
  • Blendo
  • SQL Server-Integrationsdienst
  • Atacama

Astera

Astera ist eine End-to-End-Datenmanagementlösung, die auf Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Es handelt sich um eine einheitliche Software, die mehrere Phasen des Datenmanagement-Lebenszyklus rationalisiert, von der Extraktion über die Integration bis hin zur Verbesserung der Qualität und der analysebereiten Bereitstellung für die Entscheidungsfindung.

Astera - Einheitliche Datenverwaltungssoftware

Astera – Einheitliche Datenverwaltungssoftware

Hier sind die Merkmale, die es auszeichnen:

  • 100 % No-Code: AsteraDank der No-Code-Benutzeroberfläche können Benutzer große Datenmengen verarbeiten, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen. Dieser benutzerzentrierte Ansatz macht Prozesse wie Datenextraktion, Integration, Transformation und Migration nahtlos.
  • Drag-and-Drop: Die intuitive Drag-and-Drop-Funktionalität hält die Lernkurve kurz und ermöglicht Benutzern die einfache Durchführung komplexer Datenoperationen. Möchten Sie die Daten aggregieren, zusammenführen, normalisieren oder filtern? Einfach per Drag & Drop ziehen.
  • Einheitliche Lösung: Im Gegensatz zu anderer Software Astera ist ein integriertes Datenverwaltungssoftwarepaket, das mehrere Datenverwaltungsprozesse vereinheitlicht. Von der unstrukturierten Datenextraktion über die Erstellung vollautomatischer Datenpipelines bis hin zum Aufbau ganzer Data Warehouses von Grund auf API-Verwaltung, alles ist von einer einzigen Plattform aus zugänglich.
  • Vielseitige Integrationen: Über sein einheitliches Design hinaus Astera bietet eine breite Palette integrierter Transformationen und Konnektoren, die eine nahtlose Konnektivität ermöglichen Datenbanken, Dateiformate, lokal und Cloud Data Warehouses, Datenseenund andere Quellen und Ziele.

MuleSoft

MuleSoft ist eine Plattform, die sich darauf spezialisiert hat API-geführte Konnektivität. Es bietet Konnektivität zu Anwendungen, Daten und Geräten sowohl vor Ort als auch in der Cloud und ist daher eine Überlegung für Unternehmen, die verschiedene Datenquellen überbrücken möchten.

Allerdings ist die Einrichtung laut Kundenrezensionen, die auf glaubwürdigen Websites wie Gartner veröffentlicht wurden, im Vergleich zu anderen Datenverwaltungssoftwaresystemen komplex. Darüber hinaus erhöht der Kundensupport die ohnehin schon hohen Kosten für Dienstleistungen und veranlasst Benutzer und potenzielle Kunden, danach zu suchen MuleSoft-Alternativen.

Bestes Anwendungsszenario:  Verbinden mehrerer Anwendungen und Systeme über APIs.

Dell Boomi

Dell Boomi ist eine cloudbasierte Integrationsplattform als Service (iPaaS), die verschiedene Anwendungen, Daten und Geräte verbindet. Neben MDM bietet es Datenintegrations- und -aufbereitungsdienste an. Kunden nennen jedoch häufig eine unintuitive Benutzeroberfläche und Kostenineffizienz als zwei der größten Nachteile.

Bestes Anwendungsszenario: Enterprise iPaaS mit Schwerpunkt auf der Verbindung verschiedener Anwendungen und Datenquellen.

Talend

Talend (von Qlik übernommen) ist eine Datenmanagementlösung, die Tools für Datenintegration, -integrität, -aufbereitung und -qualität für Unternehmen bietet. Unternehmen können Daten transformieren, bereinigen und teilen.

Benutzer empfinden die Ersteinrichtung als komplex. Darüber hinaus müssen Benutzer im Gegensatz zu anderen Datenverwaltungssoftware und -tools in der Lage sein, zu programmieren, um die Funktionen von Talend vollständig nutzen zu können, insbesondere bei der Arbeit mit Transformationen. Dies sind einige Gründe, warum Benutzer danach suchen Talend-Alternativen.

Bestes Anwendungsszenario: Datenintegrationsplattform zum Kombinieren, Transformieren und Daten zentralisieren aus unterschiedlichen Anwendungen und Datenquellen.

Informatik

Informatica ist eine Datenverwaltungslösung der Enterprise-Klasse. Es bietet außerdem Datenintegration und Qualitätsfunktionen. Das immer vielfältiger werdende Datenmanagement-Toolset von Informatica macht es für Geschäftsanwender aufgrund der deutlich unterschiedlichen Benutzeroberflächen schwierig, zwischen Anwendungen zu navigieren. Dies macht die ohnehin schon lange Lernkurve steiler und zwingt Benutzer dazu, danach zu suchen Informatica-Alternativen.

Bestes Anwendungsszenario: Datenverwaltung, Integration und Governance über Quellen und Systeme hinweg.

Azure Data Factory

Azure Data Factory ist ein cloudbasierter Datenverwaltungsdienst von Microsoft. Es konzentriert sich hauptsächlich auf Datenintegration. Azure Data Factory verbindet und sammelt Daten, transformiert sie und veröffentlicht sie für BI-Anwendungen.

Im Vergleich zu anderen umfassenden Datenverwaltungssoftware und -tools, wie z Astera, ist die ETL-Funktionalität von Azure Data Factory eingeschränkt, insbesondere die Transformationsfunktionen.

Bestes Anwendungsszenario: Verwandeln und Daten verschieben.

Alooma

Alooma, eine Daten-Pipeline-as-a-Service-Plattform, ermöglicht es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren. Dazu nutzt es die Extraktions- und Ladetechnik. Während es bietet Datenumwandlungist es nur über Code Engine verfügbar – eine Python-Umgebung. Seit Google Alooma im Jahr 2019 übernommen hat, schränkt es Nutzer bei der Integration von AWS ein.

Bestes Anwendungsszenario: Erstellen von Datenpipelines zur Analyse.

Blendo

Blendo ist ein Datenintegrationssoftware das sich auf das Sammeln und Synchronisieren von Daten mit Data Warehouses konzentriert. Für die Datenintegration setzt es vor allem auf ETL und ELT. Im Gegensatz zu anderer Datenverwaltungssoftware unterstützt Blendo das Laden von Daten in Data Lakes nicht.

Bestes Anwendungsszenario: Extrahieren und Laden von Daten in ein Data Warehouse.

SQL Server-Integrationsdienste (SSIS)

SQL Server Integration Services (SSIS) ist ein Datenverwaltungssoftwaredienst von Microsoft. Mit SSIS können Benutzer Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie in das erforderliche Format umwandeln und in Zielsysteme laden. Zu den Zielsystemen können Datenbanken, Data Warehouses oder andere Speichersysteme gehören.

SSIS ist dafür bekannt, dass es für Nicht-Entwickler eine eingeschränkte Benutzerfreundlichkeit bietet. Darüber hinaus ist die Einrichtung und Bereitstellung von SSIS im Gegensatz zu modernen Datenmanagementlösungen komplex, insbesondere in neuen Umgebungen.

Bestes Anwendungsszenario: Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten in ein Zielsystem.

Atacama

Ataccama ist eine Datenverwaltungssoftware, die sich speziell auf Datenqualität, Governance, MDM und Metadatenverwaltung konzentriert. Wie andere umfassende Datenmanagementlösungen bietet Ataccama auch Datenintegrationsfunktionen, um eine einheitliche Sicht auf unternehmensweite Daten bereitzustellen. Im Gegensatz zu moderner Datenverwaltungssoftware ohne Code müssen Benutzer jedoch in der Lage sein, zu programmieren, um das Tool vollständig nutzen zu können. Das bedeutet auch, dass es für Anfänger sehr komplex ist.

Bestes Anwendungsszenario: Verbesserung der Datenqualität.

Auswahl der richtigen Datenverwaltungssoftware

Bei der Auswahl der richtigen Datenverwaltungssoftware geht es darum, die Geschäftsanforderungen mit dem Funktionsumfang der Datenverwaltungslösung in Einklang zu bringen. Weitere Faktoren, die die Entscheidung beeinflussen, sind Budgetüberlegungen und der gewünschte Grad an Anpassung und Kontrolle. Hier sind einige Überlegungen, die Sie bei der Entscheidung für ein Datenverwaltungstool beachten sollten:

Eigentumsgesamtkosten: Einer der wichtigsten zu berücksichtigenden Faktoren sind die Gesamtbetriebskosten (TCO). Bewerten und vergleichen Sie die Bereitstellungszeit und Gesamtbetriebskosten der Implementierung dedizierter Datenverwaltungssoftware mit denen der Implementierung einer internen Lösung.

Benutzerfreundliches Bedienfeld: Die Datenverwaltungssoftware sollte über eine benutzerfreundliche und intuitive Oberfläche verfügen, damit sie auch für technisch nicht versierte Mitarbeiter einfacher zu bedienen ist. Außerdem sollte es ein einheitliches Erlebnis für alle Tools bieten, um neuen Benutzern eine kurze Lernkurve zu ermöglichen. Kurz gesagt: Je einfacher die Nutzung und Navigation ist, desto einfacher ist die Datenverwaltung.

Workflow-Automatisierung: Während die meisten modernen Datenverwaltungssoftware und -lösungen automatisiert sind, ist es der Grad der Automatisierung, der sie unterscheidet. Zum Beispiel, wo einige Tools geplante Angebote anbieten Datenaufnahme Andere bieten lediglich die Möglichkeit, Daten per Streaming in Echtzeit zu erfassen.

Überlegungen zur Leistung: Das gesamte Ziel des Einsatzes von Datenverwaltungssoftware besteht darin, die betriebliche Effizienz zu steigern. Ein Tool, das die Leistungsanforderungen nicht erfüllt, wird zum Engpass und kann möglicherweise weitere Probleme verursachen. Daher ist es wichtig, die Leistung des Tools zu bewerten und sicherzustellen, dass es große Datenmengen verarbeiten kann.

Skalierbarkeit: Die Datenverwaltungssoftware sollte skalierbar sein, wenn das Unternehmen wächst und sich sein Datenbedarf vervielfacht. Die Entscheidungsträger müssen bewerten, ob die in die engere Wahl gezogenen Datenmanagementlösungen robust genug sind, um das Wachstum des Datenvolumens ohne Einbußen bei Leistung oder Funktionalität zu bewältigen.

Integration mit anderen Tools und Datenquellen: Moderne Datenverwaltungssoftware und -tools können eine Verbindung zu nahezu jedem Endpunkt herstellen. Dazu gehören Datenbanken, Data Warehouses, Dateien, APIs und sogar unstrukturierte Datenquellen. Das ist nicht alles. Unternehmen müssen nach Datenverwaltungsprodukten suchen, die sich problemlos in ihre vorhandenen Tools und Software wie CRM- und ERP-Systeme integrieren lassen. Sie sollten sich auch darum bemühen, sicherzustellen, dass das Tool die Kompatibilität in Zukunft nicht beeinträchtigt, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.

Datentransformation und -bereinigung: Datenverwaltungssoftware oder -tools mit einer umfassenden Bibliothek integrierter Transformationen und Datenqualitätsfunktionen sollten im Vordergrund stehen. Sie verkürzen nicht nur die Entwicklungszeit, sondern sparen auch wertvolle Entwicklerressourcen. Sie ermöglichen es Benutzern außerdem, benutzerdefinierte Datenqualitätsregeln einzurichten, die ihren Anforderungen entsprechen, und so die Datengesundheit zu verbessern.

Sicherheit und Compliance: Angesichts der zunehmenden Zahl von Datenschutzverletzungen und sich ständig weiterentwickelnden Compliance-Anforderungen ist es von entscheidender Bedeutung, eine Datenverwaltungssoftware auszuwählen, die nicht nur robuste Sicherheitsfunktionen bietet, sondern auch Branchenstandards und Vorschriften wie DSGVO und HIPAA erfüllt.

Ruf des Anbieters: Auch der Ruf des Datenmanagement-Softwareanbieters sollte geprüft und überprüft werden. Es versteht sich von selbst, dass Unternehmen immer auf vertrauenswürdige Anbieter vertrauen sollten. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das mit seinem aktuellen Anbieter eine unbefriedigende Erfahrung gemacht hat, beschließen, zu einem anderen Lösungsanbieter zu wechseln. Wenn sich das Unternehmen jedoch für einen Anbieterwechsel entscheidet, könnte es bereits Opfer eines Vendor-Lock-ins geworden sein.

Vorteile von Datenverwaltungssoftware

Die Vorteile des Einsatzes von Datenmanagement-Software sind vielfältig. Von der Optimierung von Geschäftsprozessen bis hin zur Optimierung der Datenzugänglichkeit entwickeln sich diese Tools ständig weiter, um den ständig wachsenden Anforderungen einer effektiven Datenverwaltung gerecht zu werden. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile von Datenverwaltungssoftware und -tools:

  • Single Source of Truth (SSOT): Datenverwaltungssoftware hilft Unternehmen bei der Pleite Datensilos und Konsolidierung ihrer Daten in einem zentralen Repository gespeichert und so für jeden zugänglich gemacht, der es benötigt.
  • Reduzierte Kosten: Durch die Implementierung von Datenverwaltungslösungen wird der manuelle Arbeitsaufwand für die Datenverwaltung reduziert. Dies führt zu geringeren Kosten aufgrund optimierter Datenprozesse.
  • Skalierbarkeit: Moderne Datenmanagement-Software und -Lösungen sind hoch skalierbar. Sie können sich problemlos an den wachsenden Bedarf an Geschäftsdaten anpassen, ohne dass es zu Unterbrechungen oder Ausfallzeiten kommt.
  • Verbesserte Datenqualität: Diese Tools stellen sicher, dass die Daten stets sauber, konsistent und genau sind, und verbessern BI und Reporting.
  • Erhöhte Effizienz: Datenverwaltungslösungen automatisieren sich wiederholende Aufgaben, reduzieren menschliche Fehler und beschleunigen Datenverarbeitung.
  • Verbesserte Sicherheit: Der Schutz von Daten ist in der heutigen digitalen Welt von größter Bedeutung. Mithilfe von Datenverwaltungstools können Unternehmen sensible Daten auf vielfältige Weise schützen, beispielsweise durch erweiterte Verschlüsselung und Zugriffskontrolle.
  • Zuverlässige Entscheidungsfindung: Der Zugriff auf saubere und aktuelle Daten führt zu zuverlässigen Entscheidungen, die die Rentabilität des Unternehmens verbessern.

Fazit

Datenmanagement-Software unterstützt Unternehmen weiterhin bei der Handhabung großer Datenmengen. Sie haben sich mit den sich ändernden Geschäftsanforderungen weiterentwickelt und versprechen einen hohen Mehrwert für Unternehmen jeder Größe. Da auf dem Markt eine Fülle an Datenmanagement-Software, -Tools und -Lösungen verfügbar ist, ist der Wettbewerb für die Anbieter hart geworden. Gleichzeitig bedeutet dies, dass Unternehmen jetzt mehr Auswahlmöglichkeiten haben als zuvor und damit eine höhere Wahrscheinlichkeit haben, die Lösung zu finden, die ihren Anforderungen am besten entspricht.

Der Schlüssel zur Auswahl der richtigen Datenverwaltungssoftware, wie z Asteraliegt darin, die Geschäftsanforderungen mit den angebotenen Funktionen in Einklang zu bringen. Und deshalb müssen Unternehmen ihre Sorgfaltspflicht erfüllen, bevor sie eine Entscheidung treffen. Jetzt geht es darum, entweder das richtige Tool zu finden und den Jackpot zu knacken oder sich durch eine Landschaft endloser Möglichkeiten zu navigieren und dabei eine Anbieterbindung zu vermeiden.

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