In einem zunehmend überfüllten Geschäftsumfeld müssen Unternehmen an der Spitze der Innovation bleiben, um voranzukommen. Und der beste Weg für Unternehmen, dies zu tun, ist der Blick nach innen – insbesondere auf ihre eigenen, bereits vorhandenen Daten. Daten sind das wertvollste Kapital jedes Unternehmens und enthalten Erkenntnisse, die unentdecktes Potenzial freisetzen können. Unabhängig davon, ob Sie die Betrugserkennung ausbauen oder daran arbeiten, sich mit neuen Marktchancen einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, die Trainingsmodule für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), die diese Art von Innovation vorantreiben, sind nur so effektiv wie die ihnen zur Verfügung gestellten Daten.
Herausforderungen in diesem Prozess liegen in der Verwaltung von Datenflüssen. In der Vergangenheit wurden Daten hauptsächlich auf hochsicheren On-Premise-Systemen gehalten. Seitdem haben jedoch immer mehr Unternehmen ihren Betrieb auf Cloud-Systeme migriert, und viele entscheiden sich für einen hybriden Ansatz. Das Forschungsunternehmen Forrester berichtete, dass mehr als 94 Prozent der Entscheidungsträger in US-Unternehmen verwenden mindestens eine Art der Cloud-Bereitstellung, wobei die Mehrheit Hybrid-oder Multi-Cloud ist. Durch die Modernisierung von Mainframe-Systemen und die Implementierung der richtigen Datenintelligenz-Tools können Unternehmensleiter alle ihre Unternehmensdaten nutzen, ohne sie dabei unangemessenen Bedrohungen auszusetzen.
Daten ohne zusätzliches Risiko freigeben
Hybrid Die Cloud ist zu einem Favoriten unter Unternehmen auf der ganzen Welt geworden und kombiniert die Vorteile von Mainframe-und Cloud-Technologie für zusätzliche Ausfallsicherheit, Sicherheit und Agilität. Aber wenn Unternehmen versuchen, Daten in diesen unterschiedlichen Umgebungen zu nutzen, ergeben sich neue Herausforderungen. Da diese Unternehmen ihre Daten nehmen und damit beginnen, sie in neue, Cloud-basierte Umgebungen zu migrieren, ist die Frage, wie sie ganzheitlich verwaltet werden können, keine einfache Antwort. Aber vielleicht ist der beste Ausgangspunkt die Modernisierung der Dateninfrastruktur.
Der Schutz von Daten auf ihrem Weg in die Cloud erfordert vollständige Transparenz. Legacy-Systeme schaffen oft Datensilos, was es schwierig macht, genau zu sehen, was in einem bestimmten Bereich des Unternehmens passiert. Bei der Modernisierung sollten Unternehmen Lösungen priorisieren, die es ermöglichen, diese Silos aufzubrechen und Entscheidungsträgern ein unternehmensweites Bild ihrer Daten zu vermitteln. Angesichts des damit verbundenen Datenvolumens sind auch Softwarelösungen, die Agilität und Flexibilität in das Datenmanagement bringen, ein Muss. Hybride Migrationen erleichtern Unternehmen die Modernisierung im laufenden Betrieb, aber um diesen Weg erfolgreich einzuschlagen, sind Lösungen erforderlich, die mit dieser Entwicklung Schritt halten können.
Die Anforderungen bleiben bestehen, wenn Modernisierungs-und Hybrid-Cloud-Strategien verfolgt werden starke Sichtbarkeit und Kontrolle der Daten, während sie sich bewegen und ändern. Das Verständnis ihrer Herkunft, die Gewährleistung ihrer Schwärzung und die konsistente Berichterstattung über den Erfolg von Compliance-und Governance-Bemühungen sind Kernfunktionen, die sich jetzt auch auf die Cloud erstrecken müssen. Mit etablierten, effektiven Datenpraktiken können Unternehmen freier mit ihren wertvollen und kritischen Daten interagieren, ohne Risiken einzugehen.
Modernisierung des Datenmanagements
Fehlende Datenmodernisierung Verwaltungsprozesse lassen Unternehmen die Tools fehlen, um ihre eigenen Daten voll auszuschöpfen. Die Einbindung von Content-Workflows, Redaktion, Governance und Metadatenverwaltung in Datenverwaltungsprozesse wird immer wichtiger und liefert dringend benötigte Unterstützung für die Datenexperten, die den Datenfluss aufrechterhalten. Indem das menschliche Element aus einigen Aspekten des Datenmanagements entfernt wird, hilft das Tool dabei, Fehler und Irrtümer zu reduzieren, die bei solch großen Informationsmengen auftreten können.
Wenn es um das Content-Management geht, gilt es, Verschwendung zu vermeiden essentiell. Eine Umfrage von 2022 unter Führungskräften ergab, dass 34 Prozent der Befragten identifizierten redundante und unnötige Daten als ihre größte Herausforderung beim Content-Management. Mit einem zentralisierten Ansatz erhalten Datenexperten Zugriff auf die Tools, die sie zum Sortieren und Klassifizieren von Daten benötigen. Dadurch wird es für IT-Teams einfacher, redundante, veraltete oder ungenutzte Daten zu erkennen und zu eliminieren, Kosten zu senken und qualitativ hochwertigere Daten besser auffindbar zu machen. Mithilfe von Datenintelligenz-Tools können Teams ihre Datenverwaltung zentralisieren, um Arbeitsabläufe und die allgemeine Entscheidungsfindung zu verbessern.
Nutzung von Daten für bessere Geschäftsergebnisse
Unternehmen müssen innovativ sein, um zu überleben. Aber diese Innovation ist nur so gut wie die Daten dahinter. Damit ein Unternehmen dem Markt immer einen Schritt voraus bleibt, hängt der Erfolg von seinen Daten ab. Das Einbringen dieser Daten in Cloud-KI-und ML-Engines hat das Potenzial, bahnbrechende Erkenntnisse zu gewinnen. Aber diese Aufgabe ist nicht so einfach, wie es sich anhört. On-Premise-Systeme halten Daten streng gesichert, und das Öffnen neuer Türen kann Risiken mit sich bringen.
Um die Vorteile der Unternehmensdaten voll auszuschöpfen, müssen diese Unternehmen den Zustand ihrer Datenverwaltungsinfrastruktur und-prozesse genau unter die Lupe nehmen. Mit modernisiertem Datenmanagement, Datenintelligenztechnologie und Inhaltsautomatisierung können Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten nutzen und gleichzeitig die Sicherheits-und Integritätsrisiken eines Hybrid-Cloud-Systems mindern.
Bildnachweis: Phloxie/Shutterstock
Chris Wey ist President of Data Modernization bei Rocket Software.. p>