Werte aus Daten zu ziehen ist nicht etwas, das im (Daten-)Schnappschuss erledigt werden kann. Die Reise ist oft lang und turbulent. Laut einer kürzlich durchgeführten Umfrage erkennen 99 % der Unternehmen an, dass Daten entscheidend für ihre Gesundheit sind Erfolg; 97 Prozent stehen jedoch vor Herausforderungen bei der effektiven Nutzung von Daten.
Die Verbreitung von Datenquellen, das Volumen und zu wenige Ressourcen hindern Unternehmen daran, die wachsende Nachfrage nach vertrauenswürdigen Daten mit der von Unternehmen geforderten Geschwindigkeit effektiv zu bewältigen. Und das bedeutet, dass auf wenige Daten – wenn überhaupt – Verlass ist, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Aber es gibt einfache wichtige Schritte, die jedes Unternehmen unternehmen kann, um eine nachhaltige Datenverwaltungspraxis sicherzustellen, die es ihm ermöglicht, die Time-to-Value zu verkürzen.
Cloud-Migration einfach machen
Cloud-Migration ist wird in Unternehmen immer häufiger, und immer mehr Organisationen wenden Cloud-Strategien an, um ihre Agilität, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz zu verbessern.
Um den Wert der Cloud-Infrastruktur zu maximieren und das Cloud-Datenmanagement zu optimieren, sollten Unternehmen flexibel sein Optionen für die fortlaufende Verwaltung der vorhandenen Lösung, ob selbst gehostet, verwaltet oder SaaS. Die Datenverwaltungslösung sollte skalierbar und erweiterbar, Cloud-unabhängig oder hybrid sein, um eine Vielzahl von Bereitstellungsarchitekturen und Anwendungen zu unterstützen.
Um die Cloud-Migration zu erleichtern, sollten auch Datenbewegungen vereinfacht werden. Erweiterte Funktionen zur Automatisierung der Aufgabenplanung und des Orchestrierungsmanagements können beispielsweise zu reibungslosen Abläufen beitragen, Aufgaben planen und die pünktliche Bereitstellung von Daten sicherstellen, die für Berichtszwecke benötigt werden.
Geschäftskritische Konnektivität
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Angesichts der zunehmenden Anzahl von Datenquellen und-systemen sollte die Modernisierung einer Datenverwaltungsstrategie auch auf einer leistungsstarken und erweiterten Konnektivität basieren, um eine bessere Zusammenarbeit und effizientere Arbeitsabläufe zu ermöglichen. Dies gewährleistet auch die Datengenauigkeit und-konsistenz über die verschiedenen Systeme hinweg, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, die Produktivität zu steigern und insgesamt ein besseres Verständnis der Geschäftsabläufe zu ermöglichen.
Eine angemessene Konnektivität sollte die Unterstützung geschäftskritischer Anwendungen wie SAP S/4 Hanna und Arbeitstag. Ohne die richtige Anbindung an neue Plattformen wie TikTok, Pinterest oder Google Analytics 4 zur Unterstützung der Messung Ihres Marketingerfolgs sind datengetriebene Entscheidungen nicht möglich. Unternehmen können leicht Einblicke in die Vorlieben und das Verhalten ihrer Kunden gewinnen, um Marketingbotschaften besser zu personalisieren und ein besseres Erlebnis zu bieten, während sie gleichzeitig ihre Marketingausgaben optimieren und den Return on Investment verbessern.
Schließlich haben Unternehmen moderne Cloud-Datenbanken eingeführt um horizontal und vertikal besser zu skalieren, Ressourcen zu optimieren und die Leistung zu steigern. Die Datenintegrationskonnektivität sollte in der Lage sein, moderne Cloud-Datenbanken wie Amazon Keyspaces, Azure Cosmos DB oder Neo4j Aura zu verbinden und abzufragen, um die sich entwickelnden Architekturen von Organisationen zu unterstützen.
Datenqualität demokratisieren
Um die Effizienz innerhalb einer Organisation zu maximieren, muss jeder – nicht nur technische Benutzer – in der Lage sein, am Datenmanagement der Organisation teilzunehmen. Vorbei sind die Zeiten, in denen die Pflege vertrauenswürdiger Daten lediglich eine IT-Funktion war. Daten sind die Priorität und gemeinsame Verantwortung des gesamten Unternehmens. Keine zentrale Abteilung, sei es IT, Compliance oder das Team des Chief Data Officer, kann alle Unternehmensdaten auf magische Weise bereinigen und qualifizieren. Es ist besser, einige Datenqualitätsvorgänge an Geschäftsbenutzer zu delegieren, da sie die Dateneigentümer sind. Geschäftsanwender können dann zu Datenverwaltern werden und eine aktive Rolle im gesamten Datenverwaltungsprozess spielen. Nur wenn Sie von einem zentralisierten Modell zu einer stärker kollaborativen Rolle wechseln, werden Sie mit Ihrer modernen Datenstrategie erfolgreich sein.
Beim Aufbau eines modernen Datenmanagement-Stacks müssen Organisationen mit Geschäftsanwendern diskutieren, um die Ziele und Ziele zu verstehen datenbezogene Probleme, um interne Stakeholder besser mit Daten auszustatten. Self-Service-Anwendungen, einschließlich Datenbeobachtungsfunktionen, bieten einen ganzheitlichen Überblick über Unternehmensdaten und ermöglichen es Datenfachleuten, die Effektivität von Datenprogrammen und Qualitätsinterventionen zu überwachen. Das bedeutet, dass sie leicht neue Datensätze entdecken und blinde Flecken aufdecken können.
Datenfachleute sollten in der Lage sein, schnell zu erkennen, wie sich die qualifizierten Vertrauensaspekte von Daten im Laufe der Zeit verändert haben und welche Qualitätseingriffe sich auf die Daten ausgewirkt haben einfach den Überblick über Datendrifts zu behalten. Um früher auf Probleme zu reagieren und einen proaktiven Ansatz für die Datenqualität zu verfolgen, können Datenteams auch benutzerdefinierte Regeln anwenden, die mehr geschäftlichen Kontext einbringen, um die Datenqualität auf eine geschäftsrelevantere Weise als mit technischen Standardmetriken zu messen. Bereits vorhandene Regeln erhöhen die Produktivität und Effizienz, da sie einmal entworfen und überall in verschiedenen Anwendungen wiederverwendet werden können.
Der Fall von Vyaire Medical, ein wichtiger Akteur im Bereich Atemwegserkrankungen im globalen Ökosystem des Gesundheitswesens, ist ein ausgewiesener Experte für datengesteuerte Anpassungsfähigkeit nach a massiver Anstieg der Nachfrage nach Beatmungsgeräten im Jahr 2020. Das Unternehmen vereinte Daten aus 12 ERP-Systemen auf einer Cloud-basierten Unternehmensdatenplattform. Durch das gewonnene Vertrauen in die Qualität der Daten und Analysen erreichte Vyaire Medical eine 100-fache Produktion und senkte die Ausfallrate um das 2-fache. Daten ermöglichten es ihnen, Trends vorherzusagen, fundierte Lösungen zu entwickeln, zu verstehen, wo es Flexibilität gab, und Maßnahmen zu ergreifen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Eine moderne Datenverwaltungsstrategie sollte wichtige Geschäftsanforderungen erfüllen, darunter Architekturskalierbarkeit, Sicherheit und Compliance, aber auch Geschäftswert.
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Felipe Henao Brand ist Senior Product Manager, Talend