Was ist Datenmanagement? Definition, Bedeutung und Prozess

Was ist Datenmanagement?

Definition von Datenmanagement

Datenmanagement ist der Prozess von Daten erfassen, sammeln, speichern, organisieren, verwalten und schützen um Geschäftsziele zu erreichen. Es ist der proaktive Ansatz, den Organisationen verfolgen müssen, um ihre Daten während ihres gesamten Lebenszyklus zu verstehen und zu schützen. Dazu gehört auch die Erstellung und Durchsetzung von Richtlinien und Leitlinien für das Datenmanagement, um die Datenpraktiken im gesamten Unternehmen konsistent und kohärent zu halten.

Datenmanagement ist mehr als nur das Handhaben, Sortieren oder Verarbeiten von Daten. Es geht darum, robuste Systeme oder Frameworks zu implementieren, die die vorhandenen Informationen validieren, sichern und ein klares Verständnis dafür bieten. Selbst kleine Unternehmen können ihren Umsatz, ihre Produktivität und ihr Kundenerlebnis durch effektives Datenmanagement und effiziente Geschäftsprozesse verbessern. Aus diesem Grund benötigen Unternehmen eine effektive Datenmanagementstrategie.

Warum ist Datenmanagement wichtig?

Unternehmen benötigen gesunde Daten für Business Intelligence (BI) und Analytik, Training von KI- und maschinellen Lernmodellen und andere datengesteuerte Initiativen. Sich bei Geschäftsentscheidungen auf ungenaue Daten zu verlassen, ist so, als würde man ohne Karte (oder in diesem Fall ohne klar definierten Plan) in See stechen. Stellen Sie sich das so vor: Wenn Sie über viele Rohinformationen verfügen – seien es Zahlen, Text oder Bilder – müssen Sie diese strukturieren und ihre Qualität verbessern, bevor Sie sie verwenden können. Genau dabei hilft das Datenmanagement Unternehmen. Es hält Geschäftsdaten in Ordnung, sodass sie leichter gefunden, verwendet und geschützt werden können.

Heutzutage gibt es für Unternehmen mehrere Gründe, Daten effektiv zu verwalten, insbesondere da sie mit einem beispiellosen Wachstum der Datenmenge, die sie erstellen und sammeln, zurechtkommen müssen. Dies ist auch der Grund, warum Unternehmen auf moderne Datenverwaltungssoftware. Ganz gleich, ob es darum geht, die Leistung von Marketingkampagnen zu verbessern, die Nachfrage zu prognostizieren oder verborgene Innovationsmöglichkeiten zu erschließen: Unternehmen benötigen einen effektiven Rahmen, um Daten zu verwalten und die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Wenn die Daten jedoch schlecht verwaltet werden, bedeutet dies, dass die erforderlichen Informationen nicht nur unorganisiert, sondern auch ungenau und für Entscheidungsträger unzugänglich sind. Sich auf diese Daten zu verlassen, führt zu Ressourcenverschwendung, frustrierten Mitarbeitern und letztendlich zu fehlerhaften Entscheidungen, die das Geschäftswachstum behindern.

Hier sind einige weitere Gründe, warum Datenmanagement für Unternehmen wichtig ist:

• Effektive Datenverwaltungsfunktionen rationalisieren Prozesse und reduzieren Redundanzen, um die Gesamteffizienz der Geschäftsabläufe zu verbessern.
• Es sorgt dafür, dass wichtige Geschäftsdaten gesichert und für eine Notfallwiederherstellung zugänglich sind.
• Es ermöglicht Unternehmen, relevante regulatorische Anforderungen einzuhalten, beispielsweise in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit.
• Bietet ein Standardverfahren zur ordnungsgemäßen Archivierung und Entsorgung von Daten und zur Optimierung der Datenspeicherkosten.
• Wenn Daten organisiert und zugänglich sind, können verschiedene Abteilungen kohärent arbeiten, Erkenntnisse austauschen und auf gemeinsame Ziele hinarbeiten.

Daten-Governance vs. Datenmanagement

Das ist einer der wichtigsten Punkte, an die man sich erinnern sollte Data Governance und Datenmanagement sind nicht die gleichen Konzepte – sie sind eher unterschiedlich als ähnlich. Doch beides geht Hand in Hand, wenn es darum geht, Daten zur Erreichung organisatorischer Ziele zu nutzen.

Während Data Governance ein breiteres Spektrum an Aktivitäten umfasst, etwa die Festlegung von Richtlinien und Verfahren, die steuern und überwachen, wie eine Organisation ihre Daten nutzt, dreht sich beim Datenmanagement alles um deren Umsetzung. Es unterstützt im Wesentlichen das Gesamtbild Data-Governance-Framework.

Die folgende Tabelle fasst zusammen Data Governance vs. Datenmanagement:

Erfahren Sie mehr darüber Unterschiede zwischen Daten-Governance und -Management.

Der Datenmanagementprozess

Im Gegensatz zu einem Einzelstück Datenmigration Bei einem Projekt ist die Datenverwaltung kein einmaliger Prozess, sondern ein fortlaufendes Unterfangen. Wenn sich Unternehmen weiterentwickeln, entwickeln sich auch ihre Daten weiter. Regelmäßige Aktualisierungen und Wartung sind unerlässlich, um relevante, sichere und vor allem auf die sich ständig ändernden Anforderungen und Ziele des Unternehmens abgestimmte Daten bereitzustellen. Wenn Daten schließlich altern und veraltet sind, gibt es Verfahren für deren Archivierung oder ordnungsgemäße Entsorgung.

So sieht der Datenverwaltungsprozess im Allgemeinen aus:

Sammeln, Integrieren und Speichern von Daten: Das Datenmanagement beginnt mit der Erfassung von Rohdaten aus verschiedenen Quellen, wie Kundeninteraktionen, Geschäftstransaktionen oder anderen Datenquellen. Nach der Erfassung benötigen die Daten ein Zuhause, daher werden sie in Datenbanken integriert, Data Warehouseoder anderen Aufbewahrungssystemen, sodass es leicht zugänglich ist.

Daten strukturieren: Rohdaten haben oft keine definierte Struktur, daher müssen sie sinnvoll strukturiert werden, normalerweise durch Datenbanken mit definierten Tabellen und Beziehungen. Dieser Schritt umfasst auch die Bereinigung und die Daten transformieren damit es standardisiert und konsistent ist.

Verbesserung der Datenqualität: Datenqualität ist von grundlegender Bedeutung für die Gewährleistung genauer und zuverlässiger Informationen. Beginnen Sie mit der Implementierung robuster Datenvalidierungsprüfungen während der Dateneingabephase, um Fehler zu vermeiden. Arbeiten Sie mit Dateneigentümern und -benutzern zusammen, um Datenqualitätsstandards festzulegen und durchzusetzen. Nutzen Tools zur Datenbereinigung und Techniken zur Korrektur von Ungenauigkeiten und Inkonsistenzen.

Sicherung und Bereitstellung des Zugriffs auf Daten: Der Schutz von Daten vor unbefugtem Zugriff oder Verlust ist ein entscheidender Aspekt der Datenverwaltung, zu dem die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßige Audits gehören. Organisationen müssen außerdem Richtlinien und Verfahren festlegen, um dies zu gewährleisten Datenqualität und Compliance.

Daten verbrauchen, archivieren und entsorgen: Da die Daten nun verarbeitet und gesichert sind, können Unternehmen Analysen durchführen, sei es mithilfe statistischer Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen oder anderer Analysetools, und zuverlässige Geschäftsentscheidungen treffen. Dazu gehört auch die Implementierung von Mechanismen zur ordnungsgemäßen Archivierung von Daten für die langfristige Aufbewahrung oder die Entsorgung veralteter und/oder redundanter Daten gemäß etablierter Richtlinien zur Datenaufbewahrung.

Vorteile des Datenmanagements

Effektives Datenmanagement verhilft Unternehmen zum Erfolg. Und so geht‘s:

Verbesserte Entscheidungsfindung

Datenmanagement ermöglicht es Organisationen, verschiedene Aspekte ihrer Betriebsabläufe zu verfolgen und zu überwachen. Mit dem Zugriff auf eine gut verwaltete und integrierte Daten-Repositorytreffen Führungskräfte fundiertere und zeitnahere Entscheidungen.

Verbesserte betriebliche Effizienz

Eine effektive Datenverwaltungsstrategie wird durch die Optimierung von Prozessen und Arbeitsabläufen zur Grundlage für zuverlässige und kohärente Informationen. Auf diese Weise arbeiten alle mit den aktuellsten und genauesten Daten. Dadurch verbessert sich nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern das gesamte Team kann auch schneller auf Herausforderungen und Chancen reagieren und trägt so zu einer agilen und reaktionsfähigen Arbeitsumgebung bei.

Verbesserte Datensicherheit

Die Auswirkungen von Datenverlusten und Cyber-Bedrohungen halten Unternehmen weiterhin auf Trab. Deshalb umfasst die Verwaltung von Daten auch den Schutz sensibler Informationen. Da Datensicherheit eine Schlüsselkomponente des Datenmanagements ist, geht es darum, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung und Authentifizierungsmechanismen einzurichten, die nur autorisierten Personen den Zugriff auf Daten und deren Änderung ermöglichen. Regelmäßige Überwachung und Prüfung der Datenaktivitäten verbessern die Datensicherheit weiter, indem potenzielle Bedrohungen proaktiv erkannt und angegangen werden.

Bessere Einhaltung

Beim Verwalten von Daten geht es nicht nur darum, die Daten zu organisieren; Es geht genauso darum, die Regeln zu befolgen. Branchenstandards und -vorschriften legen klare Richtlinien für den Umgang mit Daten fest, und deren Befolgung hilft Unternehmen, hohe Geldstrafen zu vermeiden. Aber das ist nicht alles. Durch den verantwortungsvollen Umgang mit Daten zeigen Unternehmen, dass sie den Schutz sensibler Informationen ernst nehmen. Dies schafft Vertrauen bei den Stakeholdern und stärkt den Ruf der Organisation für ethische und verantwortungsvolle Praktiken.

Reduzierung der kosten

Unternehmen mit effektiven Datenmanagementprozessen können ihre Kosten durch eine optimierte Ressourcennutzung deutlich senken. Unternehmen können beispielsweise die Speicherkosten erheblich senken, indem sie redundante und veraltete Daten eliminieren, sodass nur relevante und wertvolle Informationen gespeichert werden. Darüber hinaus effiziente Datenverarbeitung und Abrufmechanismen rationalisieren betriebliche Arbeitsabläufe, was wiederum zu einer höheren Produktivität und geringeren Arbeitskosten führt.

Datenverwaltungstypen, -komponenten und -funktionen

Da es sich um ein umfassendes Konzept handelt, kann Datenmanagement mehrere Arten von Aspekten oder Funktionen haben, die die unterschiedlichen Arten widerspiegeln, wie Unternehmen Daten verwalten. Hier ist ein Blick auf die verschiedenen Arten von Datenverwaltungsfunktionen:

Big Data Management

Wachsende Datenmengen zwingen Unternehmen dazu, in Skalierbarkeit zu investieren Datenmanagement-Lösungen. Das bedeutet heute, dass sie über die notwendigen Ressourcen und Infrastruktur verfügen sollten, um Big Data – große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten – effizient verarbeiten zu können. Dazu gehört auch die Aufrechterhaltung der Datenqualität bei gleichzeitiger Erleichterung des einfachen Zugriffs auf die benötigten Daten.

Stammdatenverwaltung

Eine weitere weit verbreitete Strategie zur Datenverwaltung ist Stammdatenverwaltung (MDM). Der Schwerpunkt liegt auf der Aufrechterhaltung einer konsistenten und genauen Version von Stammdaten wie Kundeninformationen oder Produktdetails im gesamten Unternehmen. MDM führt zu Daten, die für das Unternehmen ein verlässlicher und vertrauenswürdiger Vermögenswert bleiben.

Datenbankmanagement

Beinhaltet die Organisation, Speicherung und den Abruf von Daten Datenbankmanagementsysteme (DBMS). Unter Datenbankmanagement versteht man den Prozess der Erstellung und Pflege von Datenbanken. Es ermöglicht Benutzern, Daten zu verwalten, ihre Integrität zu wahren und die Leistung zu optimieren. Es gibt verschiedene Arten von DBMS, von denen zwei am häufigsten vorkommen: relationale Datenbanken (auch SQL-Datenbanken genannt) und nicht relationale Datenbanken (auch NoSQL-Datenbanken genannt). Andere DBMS umfassen objektorientierte Datenbankverwaltungssysteme, Spaltendatenbanken, Diagrammdatenbanken usw.

Erfahren Sie hier mehr über Arten von Datenbanken.

Datenintegration

Das Ziel mit Datenintegration besteht darin, Daten in einem zentralen Repository zu konsolidieren. Organisationen setzen auf Skalierbarkeit Datenpipelines ihre Daten zu integrieren, um zuverlässige Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben. Zwei der am weitesten verbreiteten Datenintegrationstechniken sind Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) und Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT).

Data Warehousing und Data Lakes

Data Warehouses und Data Lakes sind wesentliche Bestandteile der modernen Datenmanagement-Architektur.

Beim Data Warehousing geht es darum, Daten in einem zentralen Data Warehouse zu konsolidieren – oder einem Enterprise Data Warehouse im Falle einer großen Organisation – für verschiedene BI- und Analyseinitiativen. Obwohl Organisationen weit verbreitet sind ETL-Pipelines Zu diesem Zweck hat ELT in letzter Zeit erheblich an Bedeutung gewonnen. Data Warehousing ist besonders wichtig bei der Verwaltung von Daten mit einer definierten Struktur für einen optimierten Datenabruf.

A Daten Seehingegen verfolgt einen unstrukturierten Ansatz bei der Datenspeicherung. Im Gegensatz zu relationalen Datenbanken mit vordefinierten Schemata können Data Lakes unabhängig von der Struktur große Datenmengen im Originalformat speichern. Dazu gehören Textdokumente, Bilder, Sensordaten, Social-Media-Feeds und mehr. Data Lakes werden zunehmend für das Big-Data-Management genutzt.

Datenqualitätsmanagement

Auf Datenmanagement wird großer Wert gelegt Datenqualitätsmanagement. Ziel ist es, Unternehmensleitern einen einfachen Zugriff auf genaue Daten für zuverlässige Entscheidungen zu ermöglichen. Datensilos aufbrechen und bauen a Single Source of Truth (SSOT) Dies sind einige Voraussetzungen, die Unternehmen richtig erfüllen müssen, um die Datengenauigkeit sicherzustellen.

Datenamt

Data Governance bietet strategische Aufsicht und einen Rahmen, um Daten als wertvolles Gut zu bewahren und sie auf eine Weise zu verwalten, die mit den Unternehmenszielen und den Best Practices der Branche übereinstimmt. Es gewährleistet die Qualität, Konsistenz und Einhaltung von Vorschriften.

Datenmodellierung

Datenmodellierung geht es darum, abstrakte Darstellungen davon zu erstellen, wie Daten innerhalb einer Datenbank oder eines Informationssystems organisiert, strukturiert und verknüpft werden sollten. Es dient als Blaupause, die den Entwurf und die Implementierung von Datenbanken leitet und das Speichern und Abrufen von Daten auf logische und effiziente Weise erleichtert. 

Business Intelligence und Analytik

Datenmanagement und -analyse gehen Hand in Hand. Moderne Datenmanagementsysteme sind mit Funktionen und Komponenten ausgestattet, die es Ihnen ermöglichen, Daten zu analysieren, Erkenntnisse zu gewinnen und Prognosen zu erstellen. Insbesondere bietet BI einen umfassenden Überblick über historische und Echtzeitdaten. Es wandelt Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse um und ermöglicht Ihnen, fundierte Entscheidungen mit einer zukunftsorientierten Perspektive zu treffen.

Andererseits ermöglicht Ihnen die Analyse, Informationen zu sichten, Muster zu erkennen und wertvolle Details zu extrahieren, die zu einem detaillierten Verständnis Ihrer Geschäftslandschaft beitragen. Zusammen bilden BI und Analysen eine zentrale Komponente Ihrer Datenverwaltungsstrategie, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.

Herausforderungen im Datenmanagement

Auf Daten zugreifen

Ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements besteht darin, die Datenquellen Ihres Unternehmens zu kennen und zu wissen, wo sich die Geschäftsdaten befinden. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten, die wichtigsten Datenelemente zu identifizieren. Mehr als 42 % der befragten Technikexperten haben Schwierigkeiten, Daten innerhalb von Organisationen zu lokalisieren.

Die Lösung besteht zunächst darin, die Analyse- und Berichtsziele festzulegen. Entwickeln Sie auf Grundlage dieser Ziele eine umfassende Datenverwaltungsstrategie, um Daten effizient zu erfassen, vorzubereiten, zu speichern und zu nutzen. Das Ziel sollte darin bestehen, Daten unternehmensweit zugänglich zu machen.

Steigende Datenmengen

Die Datenerfassung hat aufgrund der zunehmenden Digitalisierung von Informationen enorm zugenommen. Dies wird durch die zunehmende Nutzung von sozialen Medien und Smartphones weiter vorangetrieben, wobei IoT-Systeme ein weiterer wichtiger Treiber für Big Data sind. Allerdings stellt die begrenzte Speicherkapazität von On-Premise-Systemen ein großes Hindernis bei der Datenverwaltung dar, insbesondere wenn es um Big Data geht. Ständig steigende Datenmengen erfordern zusätzlichen Speicherplatz und fortschrittliche Speichersysteme, was zu höheren Kosten führt.

Viele Unternehmen ihre Daten verschieben in die Cloud zu wechseln, um günstigeren Speicher zu erhalten. Folglich, Cloudbasierte Data Warehouses sind zu einer Notwendigkeit für die Speicherung großer Datenmengen geworden.

Daten systemübergreifend konsolidieren

Technologieunternehmen verwenden mehrere Informationssysteme, darunter Buchhaltungssoftware, CRM- und ERP-Systeme. Jede Abteilung hat normalerweise ihr eigenes Datenrepository, was zu isolierten Systemen führt. Die kontrastierenden Systeme können zu Datenduplizierung und mangelnder Synergie führen, was sich auf Datenanalysen.

TIPP: a No-Code-Datenintegrationsplattform ist die beste Option, um ein zentralisiertes Data Warehouse vorzubereiten.

Unstrukturierte Daten verwalten

Mehr als 80 % der Geschäftsdaten sind in einem verfügbar unstrukturiertes Format. Diese Daten enthalten wertvolle Erkenntnisse, die zu einer effektiven Entscheidungsfindung beitragen können. Beispielsweise enthalten E-Mails von potenziellen Leads Informationen, einschließlich Standort, Budget und Anwendungsfall, die Vertriebsmitarbeitern dabei helfen, personalisiertere und relevantere Demos zu entwerfen.

Unstrukturierte Daten sind jedoch nicht maschinenlesbar und müssen für die Berichterstellung und Analyse strukturiert sein, d. h. in Spalten und Zeilen. Um unstrukturierte Daten zu ihrem Vorteil zu nutzen, müssen Unternehmen Tools und Technologien nutzen, die es ihnen ermöglichen, Daten zu sammeln und zu verwalten, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind.

Aufrechterhaltung der Datenqualität

Gemäß einer Umfrage von Forrester80 % der IT-Experten geben an, dass Daten von schlechter Qualität eine große Herausforderung für das Datenmanagement darstellen. Da Unternehmen einem Datenansturm aus verschiedenen Richtungen ausgesetzt sind, enthalten viele Datensätze zwangsläufig fehlende oder falsche Informationen. Wenn diese Probleme außer Acht gelassen werden, führt dies zu irreführenden Erkenntnissen und einer schlechten Entscheidungsfindung. Verwendung relevant Datenqualitätsmetriken Hilft bei der Messung des Datenzustands, indem es doppelte Werte, fehlende Felder und Nullwerte identifiziert.

Gewährleistung der Datensicherheit

Steigende Datenbestände erhöhen das Risiko von Cyberangriffen und Datenlecks. Große Datenmengen müssen sowohl im Ruhezustand als auch bei der Übertragung geschützt werden. Ein Data-Governance-Framework ist in der Regel die Antwort, die Entwicklung und Umsetzung umfassender Data-Governance-Richtlinien und -Verfahren erfordert jedoch erhebliche Ressourcen. Um die Konsistenz und Einhaltung dieser Richtlinien über verschiedene Datenquellen und Systeme hinweg aufrechtzuerhalten, müssen Unternehmen die Sensibilität und regulatorischen Anforderungen der Daten bestimmen, Zugriffskontrollen verwalten und Verschlüsselungsmethoden implementieren und gleichzeitig die Konsistenz der Datenverwaltungspraktiken in verschiedenen Abteilungen sicherstellen.

Umgang mit mehreren Datenlösungen

Viele Organisationen verwenden separate Tools für unterschiedliche Datenverwaltungsprozesse, wie z. B. Extraktion, Integration, Lagerhaltung usw. Die Verwendung verschiedener Datenlösungen führt zu Datensilos und ineffizientem Datenmanagement. Darüber hinaus hat die Verwendung mehrerer Software folgende Nachteile:

• Fehlende Konnektivität zwischen Systemen
• Höhere Gesamtkosten bei mehreren Werkzeugen
• Jedes Tool verfügt über unterschiedliche Konformitätsstufen
• Fehlende konsistente Benutzeroberfläche

Einheitlicher Datenmanagement-Lösungen helfen, diese Herausforderungen anzugehen und zu meistern.

Wer ist in einer Organisation für die Verwaltung von Daten verantwortlich?

Datenmanagement ist eine gemeinschaftliche Aufgabe, an der mehrere Rollen beteiligt sind, die jeweils spezifische Schwerpunktbereiche haben. Hier ist eine allgemeine Aufschlüsselung der wichtigsten Mitarbeiter, die für das Datenmanagement in einer Organisation verantwortlich sind:

Führung und Strategie

In größeren Organisationen ist in der Regel ein Chief Data Officer (CDO) für die Überwachung der gesamten Datenstrategie verantwortlich. Sie definieren die Vision, legen Data-Governance-Richtlinien fest und stellen die Ausrichtung auf die Geschäftsziele sicher.

Governance und Aufsicht

Der Data Governance Council, eine funktionsübergreifende Gruppe mit Vertretern der IT, Geschäftseinheiten und Data Governance-Spezialisten, arbeitet bei der Definition von Datenrichtlinien, Standards und Verfahren zusammen und stellt die Einhaltung sicher.

Technische Umsetzung

Datenarchitekten entwerfen die Architektur für die Speicherung, den Zugriff und die Integration von Daten über verschiedene Systeme hinweg. Sie gewährleisten Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung der Datenmanagement-Infrastruktur. Datenbankadministratoren (DBAs) verwalten und warten die Datenbanken der Organisation und sorgen so für einen reibungslosen Betrieb während der Wartung Datenintegrität.

Dateneigentum und -verwendung

Datenverwalter sind Vertreter von Geschäftsbereichen, die für die Richtigkeit und Qualität bestimmter Datensätze verantwortlich sind und dafür verantwortlich sind. Sie verstehen die Datenanforderungen ihrer Abteilung und stellen sicher, dass die Daten angemessen verwendet werden. Datenanalysten analysieren Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie können auch an der Bereinigung, Transformation und Verwaltung von Daten beteiligt sein. Mit fortgeschrittenen Kenntnissen in statistischer Analyse und maschinellem Lernen entwickeln Datenwissenschaftler Modelle und Algorithmen, um verborgene Muster und Trends in den Daten aufzudecken und so eine anspruchsvollere datengesteuerte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.

Datensicherheit

Das IT-Sicherheitsteam implementiert Sicherheitsmaßnahmen, Zugriffskontrollen und Datenschutzprotokolle, um sensible Informationen zu schützen.

Bewährte Methoden für die Datenverwaltung

Unternehmen können die oben diskutierten Herausforderungen bei der Datenverwaltung effektiv bewältigen, wenn sie einige Best Practices in ihre gesamte Datenstrategie integrieren. Hier sind einige Best Practices für die Datenverwaltung:

• Implementieren Sie eine zentralisierte Datenzugriffsstrategie mit klaren Protokollen für den Datenabruf, die Zugriffskontrolle und die Erkennung, um den Informationsfluss zu optimieren.
• Implementieren Sie einen mehrschichtigen Sicherheitsansatz mit Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und regelmäßigen Audits, um sensible Daten zu schützen.
• Investieren Sie in skalierbare Datenspeicherlösungen, um wachsende Datenmengen effizient zu verwalten.
• Integrieren Sie effektive Datenintegrationstools und -prozesse, optimieren Sie den Datenfluss und verbessern Sie die Interoperabilität.
• Nutzen Datenverwaltungstools das unstrukturierte Daten in großen Mengen verarbeiten kann.
• Richten Sie ein robustes Rahmenwerk und Prozesse für das Datenqualitätsmanagement ein, um die Datengesundheit unter Kontrolle zu halten.
• Erstellen Sie ein umfassendes Data-Governance-Framework, um eine konsistente und sichere Datenverwaltung im gesamten Unternehmen sicherzustellen.

Datenmanagement-Tools für den Erfolg nutzen

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Daten und des wachsenden Bedarfs von Organisationen Datendemokratisierung, ist die Nutzung von Datenverwaltungstools nicht mehr optional; Es ist wichtig für den Erfolg. A modernes Datenmanagement-Tool befähigt Organisationen dazu:

• Zähmen Sie die Datenflut, indem Sie Daten aus verschiedenen Quellen organisieren, bereinigen und integrieren und gleichzeitig deren Genauigkeit, Konsistenz und Zugänglichkeit sicherstellen.
• Brechen Sie Datensilos auf, um Informationsbarrieren abzubauen und Self-Service-Analysen zu ermöglichen.
• Verbessern Sie die datengesteuerte Entscheidungsfindung auf allen Ebenen, indem Sie benutzerfreundliche Schnittstellen anbieten, die es jedem, unabhängig von seinem technischen Fachwissen, einfacher machen, Daten zu untersuchen und zu analysieren.
• Gewährleisten Sie Datensicherheit und erfüllen Sie Compliance-Anforderungen mit integrierten Datenverwaltungsfunktionen, die vertrauliche Informationen schützen.

Wie Astera unterstützt Unternehmen mit seiner Datenmanagement-Plattform

Astera bietet eine KI-gestützte, einheitliche Datenverwaltungsplattform mit einer konsistenten Benutzeroberfläche und Erfahrung.

Ob es sich um unstrukturiertes Datenmanagement oder die Integration von Daten aus mehreren Quellen über ETL, ELT oder CDC handelt, Aufbau eines benutzerdefinierten Data Warehouse von Grund auf, Erstellen und Veröffentlichen von APIs oder EDI-Management, Astera ermöglicht es seinen Benutzern, alles zu erreichen, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Durch die Möglichkeit, eine Verbindung zu einer Vielzahl von Quell- und Zielsystemen herzustellen, unabhängig davon, ob diese sich vor Ort oder in der Cloud befinden, erhalten Benutzer ein wirklich nahtloses Erlebnis beim Verschieben und Integrieren von Daten zwischen Systemen.

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