Последний прогноз Gartner, Inc. показывает, что глобальные расходы на ИТ прогнозируется, что в 4.6 году достигнет $2023 трлн.. Несмотря на последствия COVID-19 и надвигающуюся рецессию, предприятия будут продвигать инициативы в области цифрового бизнеса и инвестировать в технологические достижения.

«В этом году [2023] предприятия будут уделять приоритетное внимание инвестициям в технологии. сказал Аммар Али, бизнес-аналитик компании Astera Software. «В условиях экономической нестабильности и неопределенности предприятиям потребуется действенная информация для выявления и удовлетворения конкретных бизнес-факторов. Вопреки общепринятому мнению о сокращении ИТ-бюджетов, дальновидные ИТ-директора будут осуществлять инвестиции в цифровые технологии, ориентированные на эффективность, чтобы обеспечить прибыльность и конкурентоспособность рынка».

В сегодняшней цифровой среде данные являются ценным активом для предприятий. Его можно использовать для максимизации эффективности, стимулирования роста бизнеса и получения конкурентного преимущества. Компании без четкой стратегии обработки данных рискуют упустить большие возможности и отстать от конкурентов.

Определение вашей стратегии обработки данных

Неспособность спланировать свою стратегию данных на 2023 год в начале года означает провал. Возьмите на себя управление данными в начале года, сосредоточившись на создании экосистемы данных, которая с самого начала будет приносить пользу. Это не так уж и сложно, если следовать системному подходу.

Формулирование плана действий на 2023 год.

Итак, первым шагом, очевидно, будет определение целей вашей стратегии данных на 2023 год. Вы должны определить бизнес-цели, которых вы хотите достичь с помощью анализа данных в ближайшие годы. Целью может быть увеличение доходов, повышение эффективности, улучшение качества обслуживания клиентов или что-то еще.

После того как цели определены, следующим шагом будет определение того, как данные могут быть использованы для достижения этих целей. Это будет включать в себя определение конкретных источников данных или типов данных, которые могут предоставить соответствующую информацию, касающуюся бизнес-факторов, влияющих на эти цели.

Теперь сложная часть — создать комплексную архитектуру данных для автоматизации приема, обработки и загрузки данных. Автоматизация здесь имеет решающее значение, поскольку ручной подход к управлению корпоративными данными неэффективен с точки зрения затрат и эффективности.

Почему важно определить стратегию обработки данных?

Известно, что предприятия, которые принимают решения на основе данных, имеют больше шансов на успех, чем те, которые полагаются на интуитивное принятие решений. Определение четкой стратегии обработки данных должно стать вашим главным приоритетом в 2023 году по трем причинам:

• Правила конфиденциальности данных становятся более строгими: В последнее время все больше внимания уделяется конфиденциальности данных: вступают в силу новые правила, такие как Общий регламент по защите данных (GDPR). Компании, не имеющие четкой стратегии обработки данных, рискуют нарушить эти правила и столкнуться с финансовыми штрафами и юридическими последствиями.
• Объем и разнообразие данных увеличиваются: Объем генерируемых данных быстро растет, и ожидается, что эта тенденция сохранится в ближайшие годы. Без хорошо продуманной стратегии обработки данных предприятия будут перегружены огромным объемом и разнообразием данных, которые им придется хранить и обрабатывать для отчетности и аналитики.
• Информация, основанная на данных, необходима для принятия обоснованных решений: В сегодняшней бизнес-среде для предприятий важно иметь возможность принимать обоснованные решения на основе аналитики, основанной на данных. Комплексная стратегия данных может помочь организациям лучше понять свои активы данных и эффективно использовать их для улучшения процесса принятия решений.

Стратегия данных может помочь вам раскрыть возможности инноваций на основе данных, чтобы оставаться впереди конкурентов и стимулировать рост бизнеса.

Переход в облако

Возможно, вы захотите рассмотреть возможность модернизации устаревшей инфраструктуры и ремоделирования архитектуры данных для поддержки ваших инициатив, основанных на данных. Современные облачные технологии обычно являются предпочтительным выбором современных предприятий из-за ряда преимуществ, которые они дают, в том числе:

• Экономическая эффективность: Отсутствие дорогостоящей инфраструктуры и затрат на техническое обслуживание.
• Масштабируемость: Доступ по требованию к дополнительным вычислительным ресурсам
• Скорость: Быстрый доступ к неограниченной скорости полосы пропускания по мере необходимости
• Расход: Поддержка API для подключения к сторонним сервисам
• Непрерывность бизнеса: Аварийное восстановление, дедупликация данных и резервное копирование

Это лишь некоторые из многих преимуществ облака. Технология постоянно развивается благодаря инновациям, которые расширяют горизонт вариантов использования облачных вычислений.

В целом доступ к виртуальным вычислительным ресурсам очень выгоден для современных предприятий, поскольку их можно легко адаптировать и модифицировать для достижения конкретных бизнес-целей.

Это факт или предположение?

Факт! Современные предприятия все чаще используют облачные решения для управления данными. Отчет RightScale показывает, что Внедрение облачных технологий среди корпоративных организаций составляет более 94 процентов. В том же отчете показано, что 84 процента компаний придерживаются мультиоблачной стратегии, которая предполагает использование частных и общедоступных облачных решений.

Экономическая эффективность, доступность, масштабируемость, безопасность и возможности аварийного восстановления облачных решений побуждают компании выходить за рамки традиционных локальных систем. Эта тенденция, вероятно, сохранится и даже усилится, поскольку предприятия продолжают осознавать преимущества облачного управления данными.

Управление данными

Учитывая растущий объем и сложность генерируемых данных, вам необходимо иметь эффективные методы управления данными. Это включает в себя установление политик и процедур управления данными и обеспечение их точности, полноты и безопасности.

Модернизация архитектуры данных может помочь улучшить управление данными несколькими способами:

• Улучшено качество данных: Храните, управляйте и получайте доступ к данным более эффективно.
• Усиленная безопасность: Внедрите расширенные меры безопасности, такие как шифрование и контроль доступа.
• Улучшенный доступ к данным: Храните данные и управляйте ими таким образом, чтобы сделать их более доступными для авторизованных пользователей.
• Большая масштабируемость: Храните большие объемы данных и управляйте ими без ущерба для производительности.
• Повышенное соответствие: Отслеживайте и управляйте доступом к данным и их использованием в соответствии с нормативными требованиями.

Безопасность данных

Конечно, безопасность данных должна быть вашим главным приоритетом, и у вас должны быть такие меры безопасности, как шифрование, контроль доступа и планы реагирования на инциденты. По мере роста важности корпоративных данных растет и необходимость их защиты. Вот некоторые меры, которые вы можете предпринять для защиты своих данных:

• Внедрите средства контроля доступа, чтобы гарантировать, что только авторизованные пользователи смогут получить доступ к базе данных и конфиденциальным данным.
• Регулярно обновляйте и исправляйте платформу управления данными для устранения любых уязвимостей или дыр в безопасности.
• Разработайте план аварийного восстановления, чтобы гарантировать резервное копирование ваших данных и возможность их восстановления в случае чрезвычайной ситуации.
• Обучите своих сотрудников передовым методам обеспечения безопасности данных и важности защиты конфиденциальных данных.
• Проводить регулярные проверки безопасности для выявления и устранения уязвимостей систем.

Стоит ли использовать озера данных?

Возможно. Если вы имеете дело с большими объемами неструктурированных и полуструктурированных данных, озера данных могут быть хорошим вариантом. Озеро данных — это централизованное хранилище, позволяющее хранить структурированные и неструктурированные данные в любом масштабе. Озера данных можно использовать для хранения и обработки данных из различных источников, и они становятся все более популярными для управления и анализа больших данных.

А как насчет искусственного интеллекта и машинного обучения?

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) можно использовать для автоматизации и оптимизации различных аспектов управления данными, таких как очистка и анализ данных. Создание архитектуры данных с саморегулируемыми конвейерами данных позволит вам беспрепятственно обрабатывать и хранить огромные объемы данных с минимальным вмешательством вручную.

Более того, использование технологий машинного обучения, таких как обработка естественного языка и роботизированная автоматизация процессов, облегчит расширенный анализ данных. В результате вы сможете получить полезную информацию для принятия более обоснованных решений и повышения эффективности вашего бизнеса.

Среда без кода

Есть несколько причин, по которым компании могут использовать решения для управления данными без кода:

Простота использования: Решения без кода созданы для того, чтобы быть удобными и простыми в использовании даже для тех, у кого мало опыта программирования или вообще нет его. Это делает их доступными для более широкого круга пользователей и позволяет быстро приступить к работе без необходимости тщательного обучения или технических знаний.

Более быстрое развертывание: Решения с низким и нулевым кодом не требуют обширного программирования, а это означает, что их можно развернуть быстрее, чем решения, требующие специального кода. Это может быть особенно важно, если вы хотите быстро запустить новое решение по управлению данными для удовлетворения насущных потребностей бизнеса.

Более низкие затраты: Решения без кода дешевле внедрять и поддерживать, чем решения, требующие специального кодирования. Они не требуют постоянного обслуживания или обновлений со стороны команды разработчиков, что в долгосрочной перспективе сэкономит вам значительные деньги.

В целом, решения для управления данными без использования кода могут обеспечить более экономичный и эффективный способ управления и анализа ваших данных, не требуя больших инвестиций в специальные навыки или ресурсы.

Как выглядит будущее?

В 2023 году вполне вероятно, что предприятия продолжат полагаться на данные для принятия решений и стимулирования роста бизнеса. Поскольку объемы данных продолжают расти, потребность в эффективных системах обработки и хранения данных также будет расти. Технологии управления корпоративными данными постоянно развиваются, и их будущее, вероятно, будет определяться рядом тенденций и разработок, в том числе:

• Повышенное внимание к управлению данными
• Больше внимания безопасности данных
• Продолжающийся рост больших данных
• Более широкое внедрение технологий искусственного интеллекта и машинного обучения
• Более тесная интеграция данных между системами и процессами

В целом, будущее управления корпоративными данными, скорее всего, будет определяться сочетанием этих тенденций и разработок, а также изменениями в бизнес-среде и потребностях организаций. Предприятиям необходимо будет иметь эффективные системы управления своими данными, чтобы оставаться конкурентоспособными и стимулировать рост и успех.

Эффективное управление данными позволяет компаниям получать ценную информацию из своих данных и принимать решения на основе данных, которые могут улучшить операции, повысить эффективность и стимулировать рост бизнеса. Это также помогает компаниям лучше понимать и обслуживать своих клиентов, а также выявлять новые возможности для инноваций и расширения.

Итак, какова ваша стратегия обработки данных на 2023 год? Есть ли у вас план действий по эффективному управлению и использованию ваших бизнес-данных? Мы очень надеемся, что это послужит хорошим ориентиром для реализации ваших инициатив, основанных на данных.

At Astera, мы предоставляем унифицированные комплексные решения по управлению данными для современных предприятий. Посмотрите это видео, чтобы узнать о Astera Data Stack, наша унифицированная платформа без кода, за 59 секунд:

Вам интересно изучить Astera Data Stack и узнайте, как он может помочь вам стать организацией, управляемой данными? Открыть чтобы загрузить 14-дневную пробную версию нашего решения корпоративного уровня. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [электронная почта защищена]

Попытка Astera Стек данных из первых рук для всех ваших потребностей в управлении данными

Изучите нашу платформу