Wat is gegevensbeheer? Een uitgebreide gids

Wat is gegevensbeheer?

Gegevensbeheer gedefinieerd

Gegevensbeheer is het proces van het opnemen, verzamelen, opslaan, organiseren, beheren en beschermen van gegevens om organisatiedoelen te bereiken. Het is de proactieve aanpak die organisaties moeten volgen om hun gegevens gedurende de hele levenscyclus te begrijpen en te beschermen. Het omvat ook het creëren en handhaven van beleid en richtlijnen om datapraktijken consistent en coherent te houden in de hele organisatie.

Het beheren van gegevens is meer dan alleen het verwerken en sorteren ervan; het gaat om het implementeren van robuuste systemen, of raamwerken, die de beschikbare informatie valideren, beveiligen en een duidelijk inzicht bieden. Dit betekent echter niet dat het alleen maar een zaak op ondernemingsniveau is; daarvoor hebben we dat wel gedaan bedrijfsgegevensbeheer. Zelfs kleine bedrijven kunnen hun omzet, productiviteit en klantervaring verbeteren met effectief gegevensbeheer en efficiënte bedrijfsprocessen; en dit is de reden waarom organisaties een effectieve datamanagementstrategie nodig hebben.

Waarom is gegevensbeheer belangrijk?

Bedrijven hebben gezonde data nodig business intelligence (BI) en analyses, het trainen van AI- en machine learning-modellen, en andere datagestuurde initiatieven. Vertrouwen op ongeraffineerde gegevens om zakelijke beslissingen te ondersteunen, is als zeilen zonder kaart (of in dit geval een goed gedefinieerd plan). Bekijk het zo: als u veel ruwe informatie heeft (of het nu cijfers, tekst of afbeeldingen betreft), moet u deze structureren en de kwaliteit ervan verbeteren voordat u deze kunt gebruiken. Dit is precies waar datamanagement organisaties mee helpt; het houdt bedrijfsgegevens op orde, zodat deze gemakkelijker te vinden, te gebruiken en te beschermen zijn.

Tegenwoordig hebben bedrijven verschillende redenen om data effectief te beheren, vooral omdat ze te maken hebben met een ongekende groei in de hoeveelheid data die ze creëren en verzamelen. Dit is ook de reden waarom organisaties hun toevlucht nemen tot het gebruik ervan platforms voor gegevensbeheer. Of het nu gaat om het verbeteren van de prestaties van marketingcampagnes, het voorspellen van de vraag of het ontsluiten van verborgen kansen voor innovatie, bedrijven hebben een effectief raamwerk nodig om gegevens te beheren en de juiste beslissingen te nemen.

Als de gegevens echter slecht worden beheerd, betekent dit dat de benodigde informatie niet alleen ongeorganiseerd is, maar ook onnauwkeurig en ontoegankelijk voor besluitvormers. Het vertrouwen op deze gegevens leidt tot verspilling van middelen, gefrustreerde werknemers en uiteindelijk tot foutieve beslissingen die de bedrijfsgroei belemmeren.

Hier volgen nog enkele redenen waarom gegevensbeheer belangrijk is voor bedrijven:

• Effectief gegevensbeheer stroomlijnt processen en vermindert redundanties om de algehele efficiëntie van de bedrijfsvoering te verbeteren.
• Het zorgt ervoor dat kritieke bedrijfsgegevens worden geback-upt en toegankelijk zijn voor noodherstel.
• Het stelt bedrijven in staat te voldoen aan relevante wettelijke vereisten, bijvoorbeeld op het gebied van gegevensprivacy en -beveiliging.
• Biedt een standaardprocedure om gegevens op de juiste manier te archiveren en te verwijderen en de kosten voor gegevensopslag te optimaliseren.
• Wanneer gegevens georganiseerd en toegankelijk zijn, kunnen verschillende afdelingen samenhangend samenwerken, inzichten delen en aan gemeenschappelijke doelen werken.

Databeheer versus databeheer

Een van de belangrijkste punten om te onthouden is dat gegevensbeheer en gegevensbeheer zijn niet dezelfde concepten; ze zijn meer verschillend dan vergelijkbaar. Toch gaan beide hand in hand als het gaat om het gebruik van data om organisatiedoelen te bereiken.

Terwijl data governance een bredere reeks activiteiten omvat, zoals het vaststellen van beleid en procedures, die sturen en toezicht houden op de manier waarop een organisatie haar data gebruikt, draait datamanagement helemaal om de implementatie ervan. Het ondersteunt in wezen het geheel kader voor gegevensbeheer.

Onderstaande tabel vat samen databeheer versus databeheer:

Lees verder over gegevensbeheer en -beheer.

Wie is verantwoordelijk voor het gegevensbeheer in een organisatie?

Het beheren van gegevens in een organisatie is een gezamenlijke inspanning waarbij verschillende rollen betrokken zijn, elk met specifieke aandachtsgebieden. Hier volgt een algemeen overzicht van de sleutelfiguren die verantwoordelijk zijn voor het gegevensbeheer in een organisatie:

Leiderschap en Strategie

Bij grotere organisaties is een Chief Data Officer (CDO) doorgaans verantwoordelijk voor het toezicht op de gehele datastrategie. Zij definiëren de visie, stellen beleid voor gegevensbeheer op en zorgen voor afstemming op de bedrijfsdoelstellingen.

Bestuur en toezicht

De Data Governance Council, een multifunctionele groep met vertegenwoordigers van IT, bedrijfseenheden en data governance-specialisten, werkt samen aan het definiëren van databeleid, -standaarden en -procedures, en zorgt voor naleving.

Technische implementatie

Data-architecten ontwerpen de architectuur voor het opslaan, openen en integreren van gegevens in verschillende systemen. Ze zorgen voor schaalbaarheid, veiligheid en prestaties van de databeheerinfrastructuur. Databasebeheerders (DBA's) beheren en onderhouden de databases van de organisatie en zorgen voor een soepele werking en onderhoud data-integriteit.

Eigendom en gebruik van gegevens

Datastewards zijn vertegenwoordigers van bedrijfseenheden die eigenaar zijn van en verantwoordelijk zijn voor de nauwkeurigheid en kwaliteit van specifieke datasets. Ze begrijpen de databehoeften van hun afdeling en zorgen ervoor dat gegevens op de juiste manier worden gebruikt. Data-analisten analyseren gegevens om inzichten te verkrijgen en zakelijke beslissingen te onderbouwen. Ze kunnen ook betrokken zijn bij het opschonen, transformeren en beheren van gegevens. Met geavanceerde vaardigheden op het gebied van statistische analyse en machine learning ontwikkelen datawetenschappers modellen en algoritmen om verborgen patronen en trends in de data bloot te leggen, waardoor geavanceerdere datagestuurde besluitvorming mogelijk wordt.

Gegevensveiligheid

Het IT-beveiligingsteam implementeert beveiligingsmaatregelen, toegangscontroles en gegevensbeschermingsprotocollen om gevoelige informatie te beschermen.

Het gegevensbeheerproces

In tegenstelling tot een eenmalige data migratie project is databeheer geen eenmalig proces; het is een voortdurende inspanning. Naarmate bedrijven evolueren, evolueren ook hun gegevens. Regelmatige updates en onderhoud zijn essentieel om gegevens te leveren die relevant en veilig zijn en, belangrijker nog, afgestemd zijn op de steeds veranderende behoeften en doelstellingen van de organisatie. Ten slotte zijn er, naarmate gegevens verouderen en verouderd raken, procedures voor het archiveren of op de juiste manier verwijderen ervan.

Zo ziet het gegevensbeheerproces er in het algemeen uit:

Gegevens verzamelen: Het proces begint met het verzamelen van ruwe gegevens uit verschillende bronnen. Dit kunnen klantinteracties, transacties of andere relevante informatie zijn. Eenmaal verzameld, hebben de gegevens een thuis nodig, dus worden ze opgeslagen in databases, data warehousesof andere opslagsystemen, waardoor deze gemakkelijk toegankelijk zijn.

Gegevens bewaren: Deze stap omvat het selecteren en onderhouden van de juiste infrastructuur om de informatie van uw organisatie te huisvesten. Het omvat ook beslissingen over opslagtypen, zoals relationele databases, NoSQL-databases of clouddatawarehouses. Gezien het volume en type data dat uw organisatie verwerkt, moet u ook de optimale opslagcapaciteit bepalen.

Gegevens structureren: Ruwe gegevens hebben vaak geen gedefinieerde structuur, dus moeten ze op een zinvolle manier worden gestructureerd, meestal via databases met gedefinieerde tabellen en relaties. Deze stap omvat ook het schoonmaken en het transformeren van de gegevens zodat het gestandaardiseerd en consistent is.

Gegevenskwaliteit verbeteren: Data kwaliteit is van fundamenteel belang voor het garanderen van nauwkeurige en betrouwbare informatie. Begin met het implementeren van robuuste gegevensvalidatiecontroles tijdens de gegevensinvoerfase om fouten te voorkomen. Werk samen met data-eigenaren en gebruikers om datakwaliteitsnormen vast te stellen en te handhaven. Gebruik tools voor het opschonen van gegevens en technieken om onnauwkeurigheden en inconsistenties te corrigeren.

Gegevens beveiligen: Het beschermen van gegevens tegen ongeoorloofde toegang of verlies is een cruciaal aspect van gegevensbeheer, waarbij beveiligingsmaatregelen moeten worden geïmplementeerd, zoals encryptie, toegangscontroles en regelmatige audits. Organisaties moeten ook beleid en procedures opstellen om dit te garanderen data kwaliteit en naleving.

Toegang tot gegevens: Hier stelt u toegangscontroles in om ervoor te zorgen dat personen de juiste machtigingen hebben op basis van hun rollen binnen de organisatie. Het implementeren van encryptie- en authenticatiemechanismen helpt verder bij het beschermen van gevoelige gegevens tijdens verzending en opslag.

Gegevens verbruiken: Nu de gegevens worden verwerkt en beveiligd, kunnen organisaties analyses uitvoeren, of dit nu via statistische methoden, machine learning-algoritmen of andere analytische hulpmiddelen is, en betrouwbare zakelijke beslissingen nemen.

Typen, componenten en functies van gegevensbeheer

Omdat het een breed concept is, kan datamanagement verschillende soorten aspecten of functies hebben die de diverse manieren weerspiegelen waarop organisaties data beheren. Hier volgt een overzicht van de verschillende soorten gegevensbeheerfuncties:

Big data-beheer

De groeiende datavolumes dwingen organisaties te investeren in schaalbaarheid oplossingen voor gegevensbeheer. Tegenwoordig betekent dit dat ze over de noodzakelijke middelen en infrastructuur moeten beschikken om efficiënt met big data – grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde data – om te kunnen gaan. Dit omvat ook het handhaven van de gegevenskwaliteit en het faciliteren van gemakkelijke toegang tot de benodigde gegevens.

Beheer van mastergegevens

Een andere veelgebruikte strategie voor het beheren van gegevens is masterdatabeheer (MDM). Het richt zich op het onderhouden van een consistente en nauwkeurige versie van masterdata, zoals klantinformatie of productdetails, in de hele organisatie. MDM leidt tot data die een betrouwbaar bezit blijven voor de organisatie.

Database Management

Betreft het organiseren, opslaan en ophalen van gegevens met behulp van databasebeheersystemen (DBMS). Databasebeheer is het proces van het maken en onderhouden van databases. Hiermee kunnen gebruikers gegevens beheren, de integriteit ervan behouden en de prestaties optimaliseren. Er zijn verschillende typen DBMS, waarvan er twee de meest voorkomende zijn: relationele databases (ook wel SQL-databases genoemd) en niet-relationele databases (ook wel NoSQL-databases genoemd). Andere DBMS omvatten objectgeoriënteerde databasebeheersystemen, kolomvormige databases, grafische databases, enz.

Meer informatie over de soorten databanken.

Gegevens integratie

Het doel met gegevens integratie is het consolideren van gegevens in een gecentraliseerde opslagplaats. Organisaties vertrouwen op schaalbaarheid gegevenspijplijnen om hun gegevens te integreren om betrouwbare beslissingen te nemen en de groei te stimuleren. Twee van de meest gebruikte data-integratietechnieken zijn: extraheren, transformeren en laden (ETL) en extraheren, laden en transformeren (ELT).

Datawarehousing en datameren

Datawarehouses en datalakes dienen als essentiële componenten in de moderne datamanagementarchitectuur.

Data opslagplaats draait helemaal om het consolideren van gegevens in een centraal datawarehouse – of een enterprise datawarehouse in het geval van een grote organisatie: voor verschillende BI- en analytics-initiatieven. Hoewel organisaties veel gebruik maken van ETL-pijplijnen voor dit doel heeft ELT de laatste tijd aanzienlijke grip gekregen. Datawarehousing is vooral belangrijk bij het beheren van gegevens met een gedefinieerde structuur voor het gestroomlijnd ophalen van gegevens.

A data lake, aan de andere kant, hanteert een ongestructureerde benadering van gegevensopslag. In tegenstelling tot relationele databases met vooraf gedefinieerde schema's kunnen datameren enorme hoeveelheden gegevens in het oorspronkelijke formaat opslaan, ongeacht de structuur. Dit omvat tekstdocumenten, afbeeldingen, sensorgegevens, feeds van sociale media en meer. Datameren worden steeds vaker gebruikt voor big data-beheer.

Beheer van gegevenskwaliteit

Er wordt sterk de nadruk gelegd op datamanagement beheer van gegevenskwaliteit. Het doel is om bedrijfsleiders eenvoudig toegang te bieden tot nauwkeurige gegevens voor betrouwbare beslissingen. Afbreken gegevenssilo's en het bouwen van een enkele bron van waarheid (SSOT) zijn enkele vereisten waaraan organisaties het juiste moeten doen om de nauwkeurigheid van gegevens te garanderen.

Gegevensbeheer

Data governance biedt strategisch toezicht en een raamwerk om data als waardevol bezit te behouden en deze te beheren op een manier die aansluit bij de organisatiedoelen en best practices in de sector. Het handhaaft de gegevenskwaliteit, consistentie en naleving van de regelgeving.

Datamodellering

Datamodellering gaat over het creëren van abstracte representaties van hoe data georganiseerd, gestructureerd en gerelateerd moeten worden binnen een database of informatiesysteem. Het dient als een blauwdruk die het ontwerp en de implementatie van databases begeleidt en het opslaan en ophalen van gegevens op een logische en efficiënte manier vergemakkelijkt. 

Business Intelligence en Analytics

Moderne datamanagementsystemen zijn uitgerust met functies en componenten waarmee u gegevens kunt analyseren, inzichten kunt genereren en prognoses kunt maken. Concreet biedt BI een uitgebreid overzicht van historische en realtime data. Het transformeert ruwe gegevens in bruikbare inzichten, waardoor u weloverwogen beslissingen kunt nemen met een toekomstgericht perspectief.

Aan de andere kant kunt u met analyses informatie doorzoeken, patronen identificeren en waardevolle details extraheren die bijdragen aan een gedetailleerd inzicht in uw bedrijfslandschap. Samen vormen BI en analytics een cruciaal onderdeel van uw datamanagementstrategie om de besluitvorming te verbeteren.

Voordelen van gegevensbeheer

Om concurrerend te blijven in een dynamisch zakelijk landschap moeten organisaties hun besluitvorming baseren op gezonde data. Effectief gegevensbeheer bereidt organisaties voor op succes. Hier leest u hoe:

Verbeterde besluitvorming

Door effectief gegevensbeheer kunnen organisaties verschillende aspecten van hun activiteiten volgen en monitoren. Met toegang tot een goed beheerd en geïntegreerd datacollectienemen leidinggevenden beter geïnformeerde en tijdige beslissingen. Bijgevolg zorgt de grotere zichtbaarheid in relevante gegevens voor een beter begrip van markttrends, klantgedrag en interne prestaties, waardoor strategische en datagestuurde besluitvorming wordt vergemakkelijkt.

Verbeterde operationele efficiëntie

Een effectieve datamanagementstrategie wordt een basis voor betrouwbare en samenhangende informatie door processen en workflows te stroomlijnen. Zo werkt iedereen met de meest actuele en nauwkeurige gegevens. Als gevolg hiervan verbetert niet alleen de operationele efficiëntie, maar kan het hele team ook sneller reageren op uitdagingen en kansen, wat bijdraagt ​​aan een flexibele en responsieve werkomgeving.

Verbeterde gegevensbeveiliging

De gevolgen van gegevensverlies en cyberdreigingen blijven organisaties alert houden. Daarom strekt het beheer van gegevens zich ook uit tot het beschermen van gevoelige informatie. Omdat gegevensbeveiliging een belangrijk onderdeel van gegevensbeheer is, gaat het om het opzetten van toegangscontroles, encryptie en authenticatiemechanismen waardoor alleen geautoriseerde personen toegang hebben tot gegevens en deze kunnen wijzigen. Regelmatige monitoring en auditing van dataactiviteiten verbetert de databeveiliging verder door potentiële bedreigingen proactief te detecteren en aan te pakken.

Betere naleving

Het beheren van gegevens gaat niet alleen over het georganiseerd houden van gegevens; het gaat net zo goed om het volgen van de regels. Industrienormen en -regelgeving stellen duidelijke richtlijnen voor de omgang met gegevens, en door deze te volgen, kunnen organisaties hoge boetes vermijden. Maar dat is niet alles. Door op een verantwoorde manier met data om te gaan, laten organisaties zien dat ze de bescherming van gevoelige informatie serieus nemen. Dit schept vertrouwen bij belanghebbenden en versterkt de reputatie van de organisatie op het gebied van ethische en verantwoorde praktijken.

Lagere kosten

Organisaties met effectieve datamanagementprocessen zien een aanzienlijke kostenreductie als gevolg van een geoptimaliseerd gebruik van middelen. Bedrijven kunnen bijvoorbeeld de opslagkosten aanzienlijk verlagen door overtollige en verouderde gegevens te elimineren, zodat alleen relevante en waardevolle informatie wordt opgeslagen. Bovendien stroomlijnen efficiënte mechanismen voor gegevensverwerking en -opvraging de operationele workflows, wat op zijn beurt leidt tot een hogere productiviteit en lagere arbeidskosten.

Uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer

Hoewel er veel voordelen zijn verbonden aan gegevensbeheer, kan de implementatie ervan een complexe onderneming zijn. Hier volgen enkele uitdagingen die obstakels kunnen vormen bij het beheren van gegevens in een organisatie:

Toegang tot organisatiegegevens

Een belangrijk aspect van gegevensbeheer is het kennen van de gegevensbronnen van uw organisatie en het kennen van de bedrijfsgegevens. Veel bedrijven hebben echter moeite met het identificeren van de meest kritische data-elementen. Ruim 42% van de ondervraagde techprofessionals heeft moeite met het lokaliseren van organisatiegegevens.

De oplossing is eerst het bepalen van de analyse- en rapportagedoelstellingen. Stel op basis van deze doelstellingen een alomvattende strategie voor gegevensbeheer op om gegevens efficiënt te verzamelen, voor te bereiden, op te slaan en te gebruiken. Het doel moet zijn om organisatiegegevens binnen de hele organisatie toegankelijk te maken.

Stijgende datavolumes

Het verzamelen van gegevens is enorm toegenomen als gevolg van de toenemende digitalisering van informatie. Dit wordt verder gestimuleerd door het toenemende gebruik van sociale media en smartphones, waarbij IoT-systemen een andere belangrijke aanjager van big data zijn. De beperkte opslagcapaciteit van on-premise systemen vormt echter een groot obstakel bij databeheer, vooral als het om big data gaat. De voortdurend stijgende datavolumes vereisen extra opslagruimte en geavanceerde opslagsystemen, wat tot hogere kosten leidt.

veel bedrijven hun gegevens verplaatsen naar de cloud om te overwinnen voor goedkopere opslag. Vervolgens, cloudgebaseerde datawarehouses zijn een noodzaak geworden voor het opslaan van grote hoeveelheden gegevens.

Gegevens consolideren tussen systemen

Technologiebedrijven gebruiken meerdere informatiesystemen, waaronder boekhoudsoftware, CRM- en ERP-systemen. Elke afdeling heeft doorgaans zijn eigen gegevensopslag, wat resulteert in geïsoleerde systemen. De contrasterende systemen kunnen leiden tot gegevensduplicatie en een gebrek aan synergie, wat gevolgen heeft voor de gegevensanalyses.

Tip: a platform voor data-integratie zonder code is de beste optie voor het voorbereiden van een gecentraliseerd datawarehouse.

Ongestructureerde gegevens beheren

Meer dan 80% van de bedrijfsgegevens is beschikbaar in een ongestructureerd formaat. Deze gegevens bevatten waardevolle inzichten die effectieve besluitvorming kunnen stimuleren. E-mails van potentiële leads bevatten bijvoorbeeld informatie, waaronder hun locatie, budget en gebruiksscenario, waardoor verkopers meer gepersonaliseerde en relevante demo's kunnen ontwerpen.

Ongestructureerde gegevens zijn echter niet machinaal leesbaar en moeten worden gestructureerd, dat wil zeggen in kolommen en rijen voor rapportage en analyse. Om ongestructureerde data in hun voordeel te kunnen benutten, moeten bedrijven tools en technologie gebruiken waarmee ze data kunnen verzamelen en beheren, ongeacht of deze gestructureerd of ongestructureerd is.

Behoud van de gegevenskwaliteit

Volgens een onderzoek van Forrester80% van de IT-professionals noemt data van slechte kwaliteit als een grote uitdaging voor databeheer. Nu bedrijven worden geconfronteerd met een stortvloed aan gegevens uit verschillende richtingen, bevatten veel datasets onvermijdelijk ontbrekende of onjuiste informatie. Het onbeheerd achterlaten van deze kwesties leidt tot misleidende inzichten en slechte besluitvorming. Relevant gebruiken gegevenskwaliteitsstatistieken helpt de gezondheid van gegevens te meten door dubbele waarden, ontbrekende velden en nulwaarden te identificeren.

Zorgen voor gegevensbeveiliging

De toenemende hoeveelheid dataopslag vergroot het risico op cyberaanvallen en datalekken. Grote hoeveelheden gegevens hebben bescherming nodig, zowel tijdens rust als tijdens verzending. Een data governance raamwerk is meestal de oplossing, maar het ontwikkelen en implementeren van alomvattend data governance beleid en procedures vergt aanzienlijke middelen. Om de consistentie en naleving van dit beleid voor verschillende databronnen en systemen te behouden, moeten organisaties de gevoeligheid en wettelijke vereisten van data bepalen, toegangscontroles beheren en encryptiemethoden implementeren, terwijl ze tegelijkertijd consistentie in databeheerpraktijken tussen verschillende afdelingen garanderen.

Omgaan met meerdere dataoplossingen

Veel organisaties gebruiken afzonderlijke tools voor verschillende databeheerprocessen, zoals extractie, integratie, warehousing, etc. Het gebruik van verschillende dataoplossingen leidt tot datasilo's en inefficiënt databeheer. Bovendien heeft het gebruik van meerdere software de volgende nadelen:

• Gebrek aan connectiviteit tussen systemen
• Hogere totale kosten geassocieerd met meerdere tools
• Elke tool heeft verschillende nalevingsniveaus
• Gebrek aan consistente gebruikersinterface

Unified oplossingen voor gegevensbeheer helpen deze uitdagingen aan te pakken en te overwinnen.

Best practices voor gegevensbeheer

Organisaties kunnen de hierboven besproken uitdagingen van het beheren van data effectief aanpakken als ze een aantal best practices in hun algemene datastrategie opnemen. Hier volgen enkele best practices voor gegevensbeheer:

• Implementeer een gecentraliseerde strategie voor gegevenstoegang met duidelijke protocollen voor het ophalen van gegevens, toegangscontrole en ontdekken om de informatiestroom te stroomlijnen.
• Implementeer een gelaagde beveiligingsaanpak met encryptie, toegangscontroles en regelmatige audits om gevoelige gegevens te beschermen.
• Investeer in schaalbare oplossingen voor gegevensopslag om de groeiende gegevensvolumes efficiënt te beheren.
• Integreer effectieve data-integratietools en -processen, stroomlijn de datastroom en verbeter de interoperabiliteit.
• gebruik maken van hulpprogramma's voor gegevensbeheer die ongestructureerde gegevens in bulk kunnen verwerken.
• Zet een robuust raamwerk en processen voor datakwaliteitsbeheer op om de gezondheid van de data onder controle te houden.
• Creëer een alomvattend raamwerk voor gegevensbeheer om consistent en veilig gegevensbeheer in de hele organisatie te garanderen.

Gebruikmaken van tools voor gegevensbeheer voor succes

Gezien de proliferatie van data en de groeiende behoefte van organisaties aan data democratisering van gegevensis het gebruik van tools voor gegevensbeheer niet langer optioneel; het is essentieel voor succes. A moderne tool voor gegevensbeheer stelt organisaties daartoe in staat:

• Tem de datavloed door data uit verschillende bronnen te organiseren, op te schonen en te integreren en tegelijkertijd de nauwkeurigheid, consistentie en toegankelijkheid ervan te garanderen.
• Doorbreek datasilo's om informatiebarrières te slechten en selfservice-analyses mogelijk te maken.
• Verbeter datagestuurde besluitvorming op alle niveaus door gebruiksvriendelijke interfaces aan te bieden die het voor iedereen, ongeacht technische expertise, gemakkelijker maken om gegevens te verkennen en analyseren.
• Garandeer gegevensbeveiliging en naleving met ingebouwde functies voor gegevensbeheer die gevoelige informatie beschermen en naleving van de regelgeving inzake gegevensprivacy garanderen.

Hoe Astera Helpt bedrijven met zijn datamanagementplatform

Astera biedt een uniform databeheerplatform met een consistente gebruikersinterface en ervaring.

Of het nu gaat om ongestructureerd databeheer, het integreren van data uit meerdere bronnen via ETL, ELT of CDC, het bouwen van een op maat gemaakt datawarehouse helemaal opnieuw, API's bouwen en publiceren, of EDI-beheer, Astera stelt zijn gebruikers in staat alles te bereiken zonder ook maar één regel code te schrijven.

Met de mogelijkheid om verbinding te maken met een breed scala aan bron- en doelsystemen, of deze zich nu op locatie of in de cloud bevinden, krijgen gebruikers een werkelijk naadloze ervaring bij het verplaatsen en integreren van gegevens tussen systemen.

Stroomlijn uw databeheerinitiatieven met een betrouwbare partner. Neem contact op met een van onze experts op het gebied van dataoplossingen via + 1-888-ASTERA om uw gebruikscasus te bespreken. Als alternatief kunt u een downloaden Gratis proefperiode van 14-dag om onze datamanagementsuite te testen en te kijken of deze aan uw eisen voldoet.