Τι είναι η διαχείριση δεδομένων;
Η διαχείριση δεδομένων είναι η πρακτική της συλλογής, οργάνωσης, διαχείρισης και πρόσβασης σε δεδομένα για την υποστήριξη της παραγωγικότητας, της αποτελεσματικότητας και της λήψης αποφάσεων.
Επισκόπηση διαχείρισης δεδομένων
Τα δεδομένα είναι απαραίτητα για τον τρόπο λειτουργίας και λειτουργίας μιας επιχείρησης. Οι επιχειρήσεις πρέπει να έχουν νόημα για τα δεδομένα και να βρίσκουν συνάφεια με τον θόρυβο που δημιουργείται από διάφορα συστήματα και τεχνολογίες που υποστηρίζουν τις σημερινές ιδιαίτερα συνδεδεμένες παγκόσμιες ψηφιακές οικονομίες. Από αυτή την άποψη, τα δεδομένα καταλαμβάνουν κεντρικό στάδιο. Από μόνα τους, τα δεδομένα είναι άχρηστα – οι εταιρείες χρειάζονται μια αποτελεσματική στρατηγική, διακυβέρνηση και μοντέλο διαχείρισης δεδομένων για να αξιοποιήσουν όλες τις μορφές δεδομένων για πρακτική και αποδοτική χρήση σε αλυσίδες εφοδιασμού, δίκτυα εργαζομένων, οικοσυστήματα πελατών και συνεργατών … και πολλά άλλα.
Ορισμός και διαδικασία διαχείρισης δεδομένων
Η διαχείριση δεδομένων είναι η πρακτική της συλλογής, οργάνωσης, διαχείρισης και πρόσβασης σε δεδομένα για την υποστήριξη της παραγωγικότητας, της αποτελεσματικότητας και της λήψης αποφάσεων. Δεδομένου του κεντρικού ρόλου που διαδραματίζουν τα δεδομένα στις επιχειρήσεις σήμερα, μια αποτελεσματική επιχειρηματική στρατηγική και μια σύγχρονη πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων είναι απαραίτητες για κάθε εταιρεία - ανεξάρτητα από το μέγεθος ή τη βιομηχανία. Η διαχείριση δεδομένων είναι σημαντική για μια ποικιλία περιπτώσεων χρήσης βάσει δεδομένων, όπως η ολοκληρωμένη εκτέλεση επιχειρηματικών διαδικασιών, η κανονιστική συμμόρφωση, η ακριβής ανάλυση και ΑΙ, η μετεγκατάσταση δεδομένων και ο ψηφιακός μετασχηματισμός.
Η διαδικασία διαχείρισης δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα καθηκόντων και διαδικασιών, όπως:
Συλλογή, επεξεργασία και επικύρωση δεδομένων
Ενοποίηση διαφορετικών τύπων δεδομένων από διαφορετικές πηγές, συμπεριλαμβανομένων δομημένων και μη δομημένων δεδομένων
Διαχείριση της ποιότητας των δεδομένων για την τήρηση των επιχειρηματικών προτύπων
Παροχή αυτοεξυπηρέτησης, συνεργασίας και πρόσβασης σε δεδομένα
Προστασία και διασφάλιση των δεδομένων και διασφάλιση της ιδιωτικής ζωής των δεδομένων
Διαχείριση του κύκλου ζωής των δεδομένων, από τη δημιουργία έως τη διαγραφή
Διασφάλιση υψηλής διαθεσιμότητας δεδομένων και αποκατάστασης καταστροφών
Τα βασικά στοιχεία της διαχείρισης δεδομένων
Γιατί είναι σημαντική η διαχείριση δεδομένων;
Κάθε εφαρμογή, λύση analytics και αλγόριθμος που χρησιμοποιείται σε μία επιχείρηση (οι κανόνες και οι σχετικές διαδικασίες που επιτρέπουν στην τεχνολογία να επιλύει προβλήματα και να ολοκληρώνει εργασίες) εξαρτάται από την απρόσκοπτη πρόσβαση σε δεδομένα υψηλής ποιότητας. Στον πυρήνα του, ένα σύστημα διαχείρισης δεδομένων διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι ασφαλή, διαθέσιμα και ακριβή. Αλλά τα οφέλη της διαχείρισης δεδομένων δεν τελειώνουν εκεί.
Μετατροπή δεδομένων σε επιχειρηματικό πάγιο υψηλής αξίας
Πάρα πολλά δεδομένα μπορεί να είναι συντριπτικά – και άχρηστα – αν δεν διαχειριστούν σωστά. Προσθέστε σε αυτά τα συνεχώς αυξανόμενα επίπεδα ποικιλομορφίας δεδομένων, διανομής και απαιτήσεων και είναι εύκολο να δείτε πώς οι εταιρείες μπορούν να προσπαθήσουν να αξιοποιήσουν τα δεδομένα ως πάγιο για να ικανοποιήσουν τις ψηφιακές επιχειρηματικές ανάγκες τους. Αλλά με τα σωστά εργαλεία, τα δεδομένα μπορούν να αξιοποιηθούν για να ενδυναμώσουν τις εταιρείες με ιδέες από ποτέ, πιο ακριβείς προβλέψεις και καινοτόμες επιχειρηματικές διαδικασίες. Μπορεί να δώσει στις εταιρείες μια καλύτερη κατανόηση του τι θέλουν οι πελάτες και να βοηθήσει τις εταιρείες να προσφέρουν εξαιρετικές εμπειρίες πελατών με βάση τα δεδομένα εκμάθησης που παρέχουν. Μπορεί επίσης να βοηθήσει στην προώθηση νέων επιχειρηματικών μοντέλων βάσει δεδομένων – όπως προσφορές υπηρεσιών που βασίζονται στη γενετική ΑΙ – τα οποία δεν θα ήταν ακριβή χωρίς τη βάση δεδομένων υψηλής ποιότητας στα οποία θα βασιστούν τα εκπαιδευτικά μοντέλα.
Το να είσαι καθοδηγούμενος από δεδομένα σημαίνει να χρησιμοποιείς δεδομένα, οτιδήποτε πρέπει να διαχειριστείς την πολυπλοκότητα της κατάστασης, της αποθήκευσης, της πρόσβασης, της ποιότητας και του πλαισίου για να μπορέσουν οι οργανισμοί να υλοποιήσουν τις προσδοκίες τους με βάση τα δεδομένα, κεντρικά για την επιτυχία της ψηφιακής επιχείρησης.&προσφ.;
Gartner "Data Management Solutions Primer for 2023." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 Φεβρουαρίου 2023
Δεν είναι μυστικό ότι οι οργανισμοί που βασίζονται στα δεδομένα έχουν ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα. Με τα προηγμένα εργαλεία, οι εταιρείες μπορούν να διαχειριστούν και να έχουν πρόσβαση σε περισσότερα δεδομένα από περισσότερες πηγές από ποτέ. Μπορούν επίσης να αξιοποιήσουν πολλούς διαφορετικούς τύπους δεδομένων, δομημένων και μη δομημένων, σε πραγματικό χρόνο – συμπεριλαμβανομένων των δεδομένων συσκευών του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT), των αρχείων βίντεο και ήχου, των δεδομένων clickstream του Διαδικτύου και των σχολίων στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης – ανοίγοντας περισσότερες ευκαιρίες για τη χρηματική απόδοση των δεδομένων και τη χρήση τους ως περιουσιακό στοιχείο.
Δημιουργία της βάσης δεδομένων για τον ψηφιακό μετασχηματισμό
Λέγεται συχνά ότι τα δεδομένα είναι το αίμα της ζωής του ψηφιακού μετασχηματισμού – και είναι αλήθεια. Οι ηγέτες στον τομέα των δεδομένων και των αναλύσεων (D&A) πρέπει να είναι σε θέση να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις των ψηφιακών επιχειρήσεων και στην αυξανόμενη πολυπλοκότητα του τοπίου των δεδομένων (συμπεριλαμβανομένου του αντίκτυπου του cloud). Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση, η Βιομηχανία 4.0, τα προηγμένα analytics, το IoT και η έξυπνη αυτοματοποίηση απαιτούν μεγάλο όγκο έγκαιρων, ακριβών και ασφαλών δεδομένων για να κάνουν αυτό που κάνουν.
Η μηχανική μάθηση και η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, για παράδειγμα, χρειάζονται πολύ μεγάλα και ποικίλα σύνολα δεδομένων για να «μάθουν», να εντοπίσουν σύνθετα μοτίβα, να επιλύσουν προβλήματα και να διατηρήσουν τα μοντέλα και τους αλγορίθμους ενημερωμένους και να λειτουργούν αποτελεσματικά. Τα προηγμένα analytics (τα οποία συχνά αξιοποιούν την μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη) εξαρτώνται επίσης από τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλής ποιότητας για την παραγωγή σχετικών και εφαρμόσιμων πληροφοριών που μπορούν να εφαρμοστούν με σιγουριά. Και τα σενάρια IoT και Industrial IoT εξαρτώνται από μια σταθερή ροή δεδομένων μηχανών και αισθητήρων που παρέχονται σε εξαιρετικά υψηλές ταχύτητες.
Ο κοινός παρονομαστής σε κάθε έργο ψηφιακού μετασχηματισμού είναι τα δεδομένα. Προτού οι επιχειρήσεις μπορέσουν να μετασχηματίσουν τις διαδικασίες, να επωφεληθούν από τις νέες τεχνολογίες και να γίνουν έξυπνες επιχειρήσεις, χρειάζονται μια σταθερή βάση δεδομένων. Εν ολίγοις, χρειάζονται ένα σύγχρονο σύστημα διαχείρισης δεδομένων.
&Η συνεχής επιβίωση οποιασδήποτε επιχείρησης θα εξαρτηθεί από μια ευέλικτη, με επίκεντρο τα δεδομένα αρχιτεκτονική που ανταποκρίνεται στο σταθερό ρυθμό αλλαγής.&προσφ.;
Donald Feinberg, Αντιπρόεδρος στο Gartner
Διασφάλιση συμμόρφωσης με τους νόμους περί προστασίας προσωπικών δεδομένων
Η καλή διαχείριση δεδομένων είναι επίσης απαραίτητη για τη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους εθνικούς και διεθνείς νόμους περί απορρήτου δεδομένων – όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων (GDPR) και ο Νόμος της Καλιφόρνια για την Προστασία του Απορρήτου των Καταναλωτών στις Ηνωμένες Πολιτείες – καθώς και τις απαιτήσεις απορρήτου και ασφάλειας του συγκεκριμένου κλάδου. Και όταν αυτές οι προστασίες πρόκειται να αποδειχθούν ή να ελεγχθούν, η ύπαρξη σταθερών πολιτικών και διαδικασιών διαχείρισης δεδομένων είναι απαραίτητη.
Προσεγγίσεις διαχείρισης δεδομένων
Το ύφασμα στοιχείων και το πλέγμα στοιχείων έχουν γίνει και τα δύο δημοφιλή κομμάτια της ορολογίας διαχείρισης στοιχείων τα τελευταία χρόνια, με πολλές οργανώσεις που τις υιοθετούν για την αρχιτεκτονική διαχείρισης στοιχείων τους. Το στυλ υφάσματος δεδομένων της αρχιτεκτονικής έχει ως στόχο να δημιουργήσει ένα συνδετικό επίπεδο για διάφορες πηγές δεδομένων, διευκολύνοντας την αυτοεξυπηρέτηση, την πρόσβαση δεδομένων και την παράδοση δεδομένων σε όλη την επιχείρηση. Μια αρχιτεκτονική υφάσματος δεδομένων έχει ως στόχο να αφαιρέσει τις διαφορετικές τοποθεσίες στις οποίες αποθηκεύετε τα δεδομένα σας από μια προοπτική τελικού χρήστη, παρουσιάζοντας μια ενιαία, ενοποιημένη προβολή που μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως τέτοια ακόμη και όταν η υποκείμενη αρχιτεκτονική διανέμεται σε μεγάλο βαθμό.
Πλέγμα δεδομένων
Το πλέγμα στοιχείων είναι μια προσέγγιση στη διαχείριση στοιχείων που χρησιμοποιεί ένα διανεμημένο αρχιτεκτονικό πλαίσιο. Με άλλα λόγια, κατανέμει την κυριότητα και την ευθύνη για συγκεκριμένα σύνολα δεδομένων σε όλη την επιχείρηση, σε εκείνους τους χρήστες που έχουν την ειδική εμπειρογνωμοσύνη για να κατανοήσουν τι σημαίνουν αυτά τα δεδομένα και πώς να τα χρησιμοποιήσουν με τον καλύτερο δυνατό τρόπο. Η αρχιτεκτονική πλέγματος δεδομένων συνδέει και αντλεί δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως λίμνες δεδομένων και αποθήκες και διανέμει τα σχετικά σύνολα δεδομένων στους κατάλληλους ανθρώπινους εμπειρογνώμονες και ομάδες τομέων σε όλη την επιχείρηση. Ουσιαστικά, μια ογκώδης πληθώρα δεδομένων σε μια κεντρική λίμνη δεδομένων ταξινομείται και διανέμεται σε διαχειρίσιμα κομμάτια σε εκείνα που είναι τα πλέον κατάλληλα για να την κατανοήσουν και να την αξιοποιήσουν.
Ύφασμα δεδομένων
Ένα ύφασμα δεδομένων είναι ένας συνδυασμός αρχιτεκτονικής δεδομένων και εξειδικευμένων λύσεων λογισμικού που συγκεντρώνουν, συνδέουν, διαχειρίζονται και κυβερνούν δεδομένα σε διαφορετικά συστήματα και εφαρμογές. Οι λύσεις υφάσματος δεδομένων σας επιτρέπουν να συνδέεστε και να διαχειρίζεστε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, σε διαφορετικά συστήματα και εφαρμογές. Αυτό καθιστά δυνατή τη δημιουργία μιας ενιαίας πηγής αλήθειας, καθώς και τη χρήση και πρόσβαση σε αυτά τα δεδομένα όποτε και όπου τα χρειάζεστε – τον εκδημοκρατισμό και την αυτοματοποίηση των διαδικασιών διαχείρισης δεδομένων. Ένας ιστός δεδομένων βελτιώνει επίσης τα δεδομένα, ειδικά σε πολύπλοκες κατανεμημένες αρχιτεκτονικές, καθιστώντας τα έτοιμα για χρήση σε εφαρμογές analytics, AI και μηχανικής μάθησης ενοποιώντας, καθαρίζοντας, εμπλουτίζοντάς τα και ασφαλίζοντάς τα. Η αρχιτεκτονική και οι λύσεις του ιστού δεδομένων επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να αξιοποιούν τα δεδομένα τους και να κλιμακώνουν τα συστήματά τους, προσαρμόζοντας παράλληλα στις ταχέως μεταβαλλόμενες αγορές.
Διαχείριση δεδομένων βασικού αρχείου (MDM)
Η διαχείριση δεδομένων βασικού αρχείου είναι ο κλάδος της δημιουργίας μίας αξιόπιστης αναφοράς βασικού αρχείου (μία μοναδική έκδοση της αλήθειας) για όλα τα σημαντικά επιχειρηματικά δεδομένα, όπως δεδομένα προϊόντος, δεδομένα πελάτη, δεδομένα παγίου, οικονομικά δεδομένα και πολλά άλλα. Το MDM διασφαλίζει ότι οι επιχειρήσεις δεν χρησιμοποιούν πολλές, δυνητικά ασυνεπείς εκδόσεις δεδομένων σε διαφορετικά μέρη της επιχείρησης, συμπεριλαμβανομένων διαδικασιών, λειτουργιών, analytics, AI και αναφορών. Οι τρεις βασικοί πυλώνες για την αποτελεσματική MDM περιλαμβάνουν: ενοποίηση δεδομένων, διακυβέρνηση δεδομένων και διαχείριση ποιότητας δεδομένων.
&Μια πειθαρχία με τεχνολογία στην οποία η επιχείρηση και ο οργανισμός ΙΤ συνεργάζονται για να διασφαλίσουν την ομοιομορφία, την ακρίβεια, τη διαχείριση, τη σημασιολογική συνέπεια και τη λογοδοσία των επίσημων, κοινών παγίων δεδομένων βασικού αρχείου της επιχείρησης.&προσφ.;
Ορισμός της Gartner για το MDM
Ενοποίηση δεδομένων
Η ενσωμάτωση δεδομένων είναι η πρακτική της πρόσληψης, του μετασχηματισμού, του συνδυασμού και της παροχής δεδομένων, όπου και όταν χρειάζεται. Αυτή η ενοποίηση πραγματοποιείται στην επιχείρηση και πέρα από αυτήν - σε συνεργάτες καθώς και σε πηγές δεδομένων τρίτων και περιπτώσεις χρήσης - για να ικανοποιηθούν οι απαιτήσεις ανάλωσης δεδομένων όλων των εφαρμογών και των επιχειρηματικών διαδικασιών. Οι τεχνικές περιλαμβάνουν μετακίνηση δεδομένων χύδην/παρτίδας, εξαγωγή, μετατροπή, φόρτωση (ETL), καταγραφή δεδομένων αλλαγής, αντιγραφή δεδομένων, εικονικοποίηση δεδομένων, ενοποίηση δεδομένων ροής, συντονισμό δεδομένων και πολλά άλλα.
Ανακάλυψη και καταλογογράφηση δεδομένων
Η ανακάλυψη δεδομένων και η καταλογογράφηση δεδομένων σας επιτρέπουν να βρείτε ποια δεδομένα έχετε και να καθορίσετε πώς σχετίζονται. Η ανακάλυψη συχνά παρέχεται ως μέρος του προφίλ δεδομένων (το οποίο από μόνο του υπάρχει για να δημιουργήσει μια οπτική εικόνα των δεδομένων σας όσον αφορά τη δομή, το περιεχόμενο και ούτω καθεξής), και υποδεικνύει το πού και τις σχέσεις που υπάρχουν μεταξύ διαφορετικών συνόλων δεδομένων εντός και μεταξύ πολλαπλών (ετερογενών) πηγών δεδομένων. Γενικότερα, είναι ένα θεμελιώδες εργαλείο για την κατανόηση του τοπίου των δεδομένων σας. Ο εντοπισμός ευαίσθητων δεδομένων είναι μια αξιοσημείωτη υποκατηγορία που ασχολείται ιδιαίτερα με τον εντοπισμό και την ταξινόμηση προσωπικών ή άλλως ευαίσθητων δεδομένων εντός του οργανισμού σας, έτσι ώστε να μπορούν να προστατευτούν κατάλληλα για χάρη της προστασίας προσωπικών δεδομένων, της ασφάλειας και της κανονιστικής συμμόρφωσης.
Η ανακάλυψη δεδομένων χρησιμοποιείται επίσης για τη δημιουργία καταλόγων δεδομένων, μαζί με άλλες πιο προηγμένες τεχνικές αυτοματοποίησης όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση. Οι κατάλογοι δεδομένων παρέχουν μία αποθήκη πληροφοριών (γνωστή ως μεταδεδομένα) σχετικά με τα πάγια δεδομένων σας: ποια δεδομένα διατηρούνται, πού βρίσκονται, σε ποια μορφή και μέσα σε ποιους τομείς είναι σχετικά. Όσο το δυνατόν περισσότερες από αυτές τις πληροφορίες θα πρέπει να συλλέγονται αυτόματα, και μπορεί να ταξινομηθούν περαιτέρω από τη γεωγραφία, το χρόνο, τον έλεγχο πρόσβασης και ούτω καθεξής. Οι κατάλογοι είναι ευρετηριασμένοι και αναζητήσιμοι, και υποστηρίζουν την αυτοεξυπηρέτηση και τη συνεργασία. Πιο περιεκτικοί κατάλογοι θα λαμβάνουν μεταδεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αναλυτικές αναφορές και πίνακες εργαλείων, εκτός από τις φυσικές πηγές των δεδομένων σας. Οι κατάλογοι χρησιμοποιούνται συνήθως σε συνδυασμό με εργαλεία προετοιμασίας δεδομένων και είναι σημαντικοί για την υποστήριξη της διακυβέρνησης των δεδομένων και της συνεργατικής πρόσβασης σε δεδομένα που βασίζονται στην αυτοεξυπηρέτηση.
Διακυβέρνηση δεδομένων, ασφάλεια και συμμόρφωση
Η διακυβέρνηση δεδομένων είναι μια συλλογή κανόνων και ευθυνών για τη διασφάλιση διαθεσιμότητας, ποιότητας, συμμόρφωσης και ασφάλειας δεδομένων σε ολόκληρο τον οργανισμό. Η διακυβέρνηση δεδομένων καθορίζει την υποδομή και ονομάζει τα άτομα (ή τις θέσεις) εντός ενός οργανισμού που έχουν τόσο την εξουσία όσο και την ευθύνη για τον χειρισμό και τη διαφύλαξη συγκεκριμένων ειδών και τύπων δεδομένων. Η διακυβέρνηση δεδομένων είναι βασικό μέρος της συμμόρφωσης. Τα συστήματα θα φροντίσουν τους μηχανισμούς ασφάλειας, αποθήκευσης και πρόσβασης καθώς και την κατάλληλη διαγραφή και διατήρηση. Η διακυβέρνηση δεδομένων επίσης διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι ακριβή και πληρούν τα επιχειρηματικά πρότυπα πριν εισαχθούν στο σύστημα, ενώ χρησιμοποιούνται, και όταν ανακτώνται από το σύστημα για χρήση ή αποθήκευση αλλού. Η οργανωτική διακυβέρνηση καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο τα υπεύθυνα άτομα χρησιμοποιούν τις διαδικασίες και τις τεχνολογίες για να διαχειριστούν και να προστατεύσουν τα δεδομένα.
Η ασφάλεια των δεδομένων αποτελεί μείζονα ανησυχία στον σημερινό κόσμο των χάκερ, των ιών, των κυβερνοεπιθέσεων και των παραβιάσεων δεδομένων. Ενώ η ασφάλεια είναι ενσωματωμένη σε συστήματα και εφαρμογές, η διακυβέρνηση των δεδομένων υπάρχει για να διασφαλίσει ότι τα εν λόγω συστήματα δημιουργούνται και διοικούνται σωστά για την προστασία των δεδομένων και ότι οι διαδικασίες και οι ευθύνες επιβάλλονται για την προστασία των δεδομένων εκτός των συστημάτων και της βάσης δεδομένων.
Τι είναι μια στρατηγική επιχειρηματικών δεδομένων και γιατί πρέπει να την έχετε;
Σήμερα, οι επιχειρηματικές στρατηγικές εξαρτώνται από τα δεδομένα για την αυτοματοποίηση των διαδικασιών, την προσαρμογή των εμπειριών πελατών και υπαλλήλων, την προώθηση της ανάπτυξης μέσω νέων αγορών ή την απόκτηση και την καινοτομία. Έτσι, η επιχειρηματική επιτυχία εξαρτάται όλο και περισσότερο από την ευθυγράμμιση της στρατηγικής δεδομένων σας με την επιχειρηματική στρατηγική σας. Μια στρατηγική δεδομένων πρέπει να αντηχεί σε όλα τα επίπεδα του οργανισμού. Πρέπει να έχει νόημα και πλαίσιο για την επιχείρηση.
Μια εταιρεία χρειάζεται μια στρατηγική δεδομένων για να θέσει σε προτεραιότητα την εργασία της. Όλοι γνωρίζουμε ότι ο όγκος των δεδομένων που παράγει και χρησιμοποιεί μια εταιρεία αυξάνεται σημαντικά. Θα υπάρχουν πάντα περισσότερα ζητήματα και απαιτήσεις δεδομένων από τους πόρους. Οι εταιρείες χρειάζονται έναν τρόπο να ιεραρχήσουν τις δραστηριότητες δεδομένων με βάση το τι θα συνειδητοποιήσει την μεγαλύτερη αξία μέσω της στρατηγικής δεδομένων. Η στρατηγική πρέπει να είναι «ζωντανή και αναπνεύσιμη» και πλήρως ευθυγραμμισμένη με τις επιχειρηματικές προτεραιότητες αλλά αρκετά ευέλικτη ώστε να μετατοπίζεται καθώς η επιχείρηση μεταμορφώνεται και ωριμάζει. Δεν μπορεί να είναι μόνο λέξεις σε ένα έγγραφο, αλλά πρέπει να πάρει «ζωή» μέσα στον οργανισμό.
Μια στρατηγική δεδομένων περιγράφει όλες τις δυνατότητες δεδομένων που πρέπει να δημιουργηθούν για την επίτευξη του επιχειρηματικού αποτελέσματος. Αυτό περιλαμβάνει όχι μόνο δυνατότητες και εργαλεία διαχείρισης δεδομένων, αλλά επιχειρηματικές δυνατότητες όπως οργανωτική δομή, απόκτηση δεδομένων και στρατηγική δικτύου δεδομένων, δυνατότητες συμμόρφωσης και δεοντολογίας. Καθορίζει έναν χάρτη πορείας για την ανάπτυξη ικανοτήτων σε πολλά χρόνια, καθορίζοντας τις προσδοκίες σχετικά με το τι μπορεί να επιτευχθεί, σε ποιο χρονικό πλαίσιο, για ποιο κόστος και ποια εκτελεστική υποστήριξη απαιτείται.
Η εξέλιξη της διαχείρισης δεδομένων
Η αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων έχει κρίσιμη σημασία για την επιχειρηματική επιτυχία για πάνω από 50 χρόνια – από το να βοηθήσει τις εταιρείες να βελτιώσουν την ακρίβεια της αναφοράς πληροφοριών, τις τάσεις των σημείων και να λάβουν καλύτερες αποφάσεις για την τροφοδότηση του ψηφιακού μετασχηματισμού και την τροφοδοσία νέων τεχνολογιών και επιχειρηματικών μοντέλων σήμερα. Τα δεδομένα έχουν γίνει ένα νέο είδος κεφαλαίου και οι μελλοντοστραφείς οργανισμοί αναζητούν πάντα νέους και καλύτερους τρόπους για να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα προς όφελός τους. Εδώ είναι οι τελευταίες τάσεις στη σύγχρονη διαχείριση δεδομένων που είναι σημαντικό να παρακολουθείτε και να εξερευνήσετε τη σχέση τους με την επιχείρηση και τον κλάδο σας:
Ύφασμα δεδομένων: Οι περισσότεροι οργανισμοί σήμερα έχουν μια ποικιλία από τύπους δεδομένων που αναπτύσσονται στις εγκαταστάσεις και στο cloud - και χρησιμοποιούν πολλαπλά συστήματα διαχείρισης βάσης δεδομένων, τεχνολογίες επεξεργασίας και εργαλεία. Ένας ιστός δεδομένων, ο οποίος είναι ένας προσαρμοσμένος συνδυασμός αρχιτεκτονικής και τεχνολογίας, χρησιμοποιεί μεταδεδομένα, δυναμική ενοποίηση δεδομένων και συντονισμό για να επιτρέψει την απρόσκοπτη πρόσβαση και ανταλλαγή δεδομένων σε ένα κατανεμημένο περιβάλλον.
Διαχείριση δεδομένων στο cloud: Πολλές εταιρείες μετακινούν μέρος ή το σύνολο της πλατφόρμας διαχείρισης δεδομένων τους στο cloud. Η διαχείριση δεδομένων Cloud επωφελείται από όλα τα οφέλη που προσφέρει το cloud – συμπεριλαμβανομένης της επεκτασιμότητας, της προηγμένης ασφάλειας δεδομένων, της βελτιωμένης πρόσβασης δεδομένων, των αυτοματοποιημένων αντιγράφων ασφαλείας και της αποκατάστασης καταστροφών, της εξοικονόμησης κόστους και άλλων. Οι βάσεις δεδομένων cloud και οι λύσεις database-as-a-service (DBaaS), οι αποθήκες δεδομένων cloud και οι λίμνες δεδομένων cloud αυξάνονται σε δημοτικότητα.
Δεδομένα ως προϊόν: Τα δεδομένα ως προϊόν αναφέρονται στην πρακτική της αντιμετώπισης των εσωτερικών σας δεδομένων ως προϊόν πρώτης παραγγελίας, με την εργασία της/των ομάδας/-ων δεδομένων σας – και κατ’ επέκταση, του Προϊσταμένου Δεδομένων σας ή ισοδύναμου στελέχους – να είναι να παρέχετε στον υπόλοιπο οργανισμό σας τα σωστά δεδομένα που χρειάζεται τη σωστή στιγμή και στο σωστό επίπεδο ποιότητας. Ο στόχος είναι να καταστεί δυνατή η μεγαλύτερη χρήση των δεδομένων σας γενικά - όπως πιο έγκαιρες και πιο ακριβείς αναλυτικές πληροφορίες, για παράδειγμα.
Επαυξημένη διαχείριση δεδομένων: Μία από τις νεότερες τάσεις ονομάζεται «αυξημένη διαχείριση δεδομένων». Η αυξημένη διαχείριση δεδομένων χρησιμοποιεί AI και machine learning για να κάνει τις διαδικασίες διαχείρισης δεδομένων αυτο-διαμόρφωση και αυτο-συντονισμό. Η αυξημένη διαχείριση δεδομένων αυτοματοποιεί τα πάντα, από την ποιότητα δεδομένων και τη διαχείριση δεδομένων βασικού αρχείου έως την ενοποίηση δεδομένων – απελευθερώνοντας εξειδικευμένο τεχνικό προσωπικό για να επικεντρωθεί σε δραστηριότητες υψηλότερης αξίας.
Επαυξημένη ανάλυση: Τα ενισχυμένα analytics χρησιμοποιούν τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (AI), μηχανική μάθηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) όχι μόνο για να βρουν τις πιο σημαντικές πληροφορίες αυτόματα, αλλά και για να εκδημοκρατίσουν την πρόσβαση σε προηγμένα analytics, έτσι ώστε όλοι, όχι μόνο οι επιστήμονες δεδομένων, να μπορούν να κάνουν ερωτήσεις για τα δεδομένα τους και να λαμβάνουν απαντήσεις με φυσικό τρόπο.
Αναζητήστε πρόσθετους όρους και τάσεις διαχείρισης δεδομένων.
Σύνοψη
Γνωρίζουμε ότι οι πληροφορίες προέρχονται από δεδομένα. Και αν οι πληροφορίες είναι δύναμη, τότε η αποτελεσματική διαχείριση και αξιοποίηση των δεδομένων σας θα μπορούσε κάλλιστα να είναι η υπερδύναμη της εταιρείας σας. Ως εκ τούτου, οι αρμοδιότητες διαχείρισης δεδομένων και ο ρόλος του Υπεύθυνου Δεδομένων (και Αναλυτικής) εξελίσσονται ώστε να γίνουν βασικοί παράγοντες αλλαγής στον οργανισμό – στην προώθηση της υιοθέτησης του cloud, στην αξιοποίηση των νέων τάσεων και τεχνολογιών και στην παροχή στρατηγικής αξίας στην επιχείρηση.
Λύσεις διαχείρισης βάσεων δεδομένων και δεδομένων
Η SAP μπορεί να σας βοηθήσει να διαχειριστείτε, να κυβερνήσετε και να ενοποιήσετε τα επιχειρηματικά σας δεδομένα.
Ιδέες που δεν θα βρείτε πουθενά αλλού
Εγγραφείτε για μια δόση επιχειρηματικής ευφυΐας που παραδίδεται απευθείας στα εισερχόμενά σας.