Τι είναι η διαχείριση δεδομένων;

Καθορισμός διαχείρισης δεδομένων

Η διαχείριση δεδομένων είναι η πρακτική της συλλογής, οργάνωσης, αποθήκευσης, ασφάλειας και χρήσης δεδομένων καθ 'όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της—από τη δημιουργία και την κατάποση μέχρι την αρχειοθέτηση ή τη διαγραφή. Στους περισσότερους οργανισμούς, αυτό σημαίνει διαχείριση δεδομένων σε πολλές ομάδες, συστήματα και περιπτώσεις χρήσης ταυτόχρονα. Από τη στιγμή που τα δεδομένα δημιουργούνται ή αποτυπώνονται, πρέπει να αντιμετωπίζονται με τρόπους που τα διατηρούν ακριβή, προσβάσιμα και προστατευμένα, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι παραμένουν χρήσιμα με την πάροδο του χρόνου.

Για παράδειγμα, ένας λιανέμπορος μπορεί να συλλέξει δεδομένα πελατών από ηλεκτρονικές παραγγελίες, να τα οργανώσει γύρω από ένα μοναδικό ID πελάτη, να τα αποθηκεύσει σε πολλά συστήματα, να τα εξασφαλίσει για απόρρητο και να τα χρησιμοποιήσει για αναφορά, εξατομίκευση και πρόβλεψη. Η διαχείριση δεδομένων είναι αυτό που καθιστά δυνατή αυτή τη ροή end-to-end.

Σε πρακτικό επίπεδο, η αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων βοηθά τους οργανισμούς να μετατρέψουν τα ανεπεξέργαστα δεδομένα σε αξιόπιστες πληροφορίες στις οποίες μπορούν να ενεργήσουν. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό καθώς οι όγκοι δεδομένων αυξάνονται και περισσότερες ομάδες βασίζονται σε κοινά δεδομένα. Αντί να εστιάζει σε μεμονωμένα εργαλεία ή τεχνολογίες, παρέχει μια δομημένη προσέγγιση για τη διαχείριση δεδομένων έτσι ώστε να υποστηρίζει καθημερινές λειτουργίες, analytics και πρωτοβουλίες AI.

Αυτή η προβολή βάσει κύκλου ζωής εξηγεί πώς λειτουργεί η διαχείριση δεδομένων σε πραγματικούς οργανισμούς: η διαχείριση των δεδομένων δεν γίνεται μία φορά, αλλά συντηρείται συνεχώς καθώς κινείται μεταξύ ομάδων, συστημάτων και περιπτώσεων χρήσης.

Διαδικασία διαχείρισης δεδομένων

Οι περισσότεροι οργανισμοί ακολουθούν μια παρόμοια διαδικασία διαχείρισης δεδομένων, παρόλο που τα συστήματα και οι πλατφόρμες που χρησιμοποιούν μπορεί να διαφέρουν. Οι λεπτομέρειες μπορεί να διαφέρουν, αλλά η υποκείμενη ροή είναι γνωστή στους περισσότερους ηγέτες πληροφορικής και δεδομένων. Αυτή η διαδικασία απεικονίζει τον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα μετακινούνται φυσικά μέσω του οργανισμού, από τη δημιουργία έως την απόσυρση, και βοηθά τις ομάδες να διαχειρίζονται δεδομένα με συνέπεια σε κλίμακα.

Αν και συχνά δεν είναι ορατή στους επιχειρηματικούς χρήστες, αυτή η διαδικασία επιτρέπει την συνεπή αναφορά, τα αξιόπιστα analytics και την υπεύθυνη κοινοποίηση δεδομένων σε όλη την εταιρεία.

Ο κύκλος ζωής δεδομένων συνήθως περιλαμβάνει τα ακόλουθα στάδια:

1. Συλλογή και κατάποση: Τα δεδομένα συλλέγονται από επιχειρηματικές εφαρμογές, συσκευές, συστήματα και εξωτερικές πηγές.
2. Ολοκλήρωση και οργάνωση: Δεδομένα από διαφορετικές πηγές συνδυάζονται, τυποποιούνται και δομούνται.
3. Αποθήκευση: Τα στοιχεία διατηρούνται στα συστήματα που σχεδιάζονται για την απόδοση, την οικονομική αποδοτικότητα, και την πρόσβαση.
4. Διαχείριση ποιότητας, διακυβέρνηση και ασφάλεια: Τα δεδομένα επικυρώνονται, διασφαλίζονται και διαχειρίζονται σύμφωνα με τις πολιτικές.
5. Χρήση και analytics: Τα δεδομένα υποστηρίζουν αναφορές, λειτουργικές διαδικασίες και AI.
6. Διατήρηση και διαγραφή: Τα δεδομένα αρχειοθετούνται ή διαγράφονται βάσει επιχειρηματικών και ρυθμιστικών απαιτήσεων.

Για παράδειγμα, οι ομάδες οικονομικών μπορεί να βασίζονται σε ελεγχόμενα δεδομένα στο στάδιο χρήσης για αναφορά, ενώ οι ομάδες συμμόρφωσης εστιάζουν στη διατήρηση και τη διαγραφή για να ικανοποιήσουν τις ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Η διαχείριση δεδομένων σε αυτά τα βήματα βοηθάει στη μείωση των στεγανών, στη βελτίωση της αξιοπιστίας και στη διασφάλιση ότι τα δεδομένα παραμένουν χρησιμοποιήσιμα όσο εξελίσσονται οι επιχειρηματικές ανάγκες. Επίσης διευκολύνει την κλίμακα των πρωτοβουλιών analytics και AI χωρίς συνεχή επανεργασία των βάσεων δεδομένων.

Παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων και περιπτώσεις χρήσης

Κοινά παραδείγματα διαχείρισης δεδομένων περιλαμβάνουν:

• Διαχείριση συνεπών δεδομένων πελάτη στις πωλήσεις, την εξυπηρέτηση και το μάρκετινγκ.
• Υποστήριξη της οικονομικής αναφοράς με ελεγχόμενα δεδομένα.
• Βελτίωση της ορατότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας μέσω ενοποιημένων επιχειρησιακών δεδομένων.
• Προετοιμασία ομάδων δεδομένων υψηλής ποιότητας για analytics και AI.

Σε πολλούς οργανισμούς, αυτές οι περιπτώσεις χρήσης αλληλεπικαλύπτονται. Ένα ενιαίο σύνολο δεδομένων μπορεί να υποστηρίζει λειτουργικές διαδικασίες, αναφορές διαχείρισης και μοντέλα ΑΙ ταυτόχρονα, και αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο οι συνεπείς πρακτικές διαχείρισης δεδομένων είναι απαραίτητες.

Βασικά στοιχεία διαχείρισης δεδομένων

Ενώ ο κύκλος ζωής δεδομένων περιγράφει τον τρόπο μετακίνησης των δεδομένων, τα βασικά στοιχεία της διαχείρισης δεδομένων περιγράφουν τι πρέπει να υπάρχει για την αποτελεσματική διαχείριση αυτών των δεδομένων. Αυτά τα στοιχεία βοηθούν στη μετατροπή της θεωρίας σε επαναλαμβανόμενη, καθημερινή πρακτική.

Μαζί, αυτά τα στοιχεία περιγράφουν τα βασικά χαρακτηριστικά ενός προγράμματος διαχείρισης δεδομένων—τι πρέπει να υπάρχει για να είναι τα δεδομένα αξιόπιστα, να κυβερνώνται και να επαναχρησιμοποιούνται σε κλίμακα.

Τα επιτυχημένα προγράμματα διαχείρισης δεδομένων βασίζονται σε ένα μικρό σύνολο θεμελιωδών δυνατοτήτων που συνεργάζονται μεταξύ ομάδων και συστημάτων:

• Διακυβέρνηση δεδομένων: Ορίζει την κυριότητα, τα πρότυπα και τους κανόνες για τον τρόπο χρήσης των δεδομένων.
• Διαχείριση ποιότητας δεδομένων: Διασφαλίζει ότι τα δεδομένα είναι ακριβή, συνεπή και πλήρη.
• Ενοποίηση δεδομένων: Συνδέει δεδομένα σε εφαρμογές και περιβάλλοντα.
• Διαχείριση μεταδεδομένων και κατάλογοι δεδομένων: Βοηθήστε τους ανθρώπους να ανακαλύψουν και να κατανοήσουν τα διαθέσιμα δεδομένα.
• Ασφάλεια και συμμόρφωση δεδομένων: Προστατέψτε τα ευαίσθητα δεδομένα και υποστηρίξτε τις απαιτήσεις απορρήτου.

Για παράδειγμα, ένας κατάλογος δεδομένων βοηθάει τους αναλυτές να βρουν εγκεκριμένες ομάδες δεδομένων, ενώ οι πολιτικές διακυβέρνησης καθορίζουν πώς αυτά τα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν και να κοινοποιηθούν. Στη συνέχεια, οι έλεγχοι ασφαλείας διασφαλίζουν ότι μόνο εξουσιοδοτημένοι χρήστες μπορούν να έχουν πρόσβαση σε ευαίσθητες πληροφορίες.

Τα στοιχεία αυτά δεν είναι μεμονωμένες δραστηριότητες. Μαζί, αποτελούν τη βάση για αξιόπιστη, κλιμακούμενη χρήση δεδομένων σε όλο τον οργανισμό. Όταν ένα στοιχείο είναι αδύναμο, ο αντίκτυπος γίνεται συχνά αισθητός σε ολόκληρο το τοπίο των δεδομένων.

Γιατί είναι σημαντική η διαχείριση δεδομένων;

Η διαχείριση δεδομένων είναι σημαντική επειδή καθορίζει αν τα δεδομένα γίνονται πολύτιμο επιχειρηματικό περιουσιακό στοιχείο ή συνεχής πηγή κινδύνου. Για πολλούς οργανισμούς, η διαφορά εμφανίζεται γρήγορα στην ακρίβεια αναφοράς, την έκθεση συμμόρφωσης και την ταχύτητα απόφασης. Χωρίς σαφείς πρακτικές για τη διαχείριση δεδομένων, οι οργανισμοί συχνά αγωνίζονται με ασυνεπείς αναφορές, περιορισμένη ορατότητα και αυξανόμενες ανησυχίες συμμόρφωσης.

Στην πράξη, η κακή διαχείριση δεδομένων εμφανίζεται συχνά ως αντικρουόμενες αναφορές, διπλές εγγραφές ή αβεβαιότητα σχετικά με το ποια δεδομένα μπορούν να είναι αξιόπιστα.

Οι οργανισμοί με ισχυρή διαχείριση δεδομένων επωφελούνται από:

• Καλύτερη λήψη αποφάσεων μέσω ακριβών και συνεκτικών δεδομένων.
• Ταχύτερες αναφορές και αναλύσεις μειώνοντας τα σιλό δεδομένων και τις χειροκίνητες εργασίες.
• Βελτιωμένη λειτουργική αποδοτικότητα με λιγότερη επανεργασία και λιγότερα σφάλματα.
• Ισχυρότερη συμμόρφωση και διαχείριση κινδύνων στους κανονισμούς περί προστασίας προσωπικών δεδομένων.
• AI και ετοιμότητα analytics μέσω ελεγχόμενων, υψηλής ποιότητας δεδομένων.

Ως αποτέλεσμα, η διαχείριση δεδομένων διαδραματίζει άμεσο ρόλο στο πόσο γρήγορα οι οργανισμοί μπορούν να ανταποκριθούν στην αλλαγή, να κλιμακώσουν τα analytics και να υιοθετήσουν το AI με εμπιστοσύνη.

Διευκολύνοντας την εύρεση, την εμπιστοσύνη και την επαναχρησιμοποίηση των δεδομένων, η διαχείριση δεδομένων βοηθά τους οργανισμούς να ανταποκρίνονται πιο γρήγορα στις αλλαγές και να κάνουν καλύτερη χρήση των πληροφοριών τους. Με την πάροδο του χρόνου, αυτό μετατοπίζει τα δεδομένα από ένα κόστος επιχειρηματικής δραστηριότητας σε μια πηγή ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος.Η καλή διαχείριση δεδομένων μετατρέπει τα δεδομένα σε αξιόπιστο επιχειρηματικό περιουσιακό στοιχείο και όχι σε υποχρέωση.

Μετατροπή δεδομένων σε επιχειρηματικό πάγιο υψηλής αξίας

Τα δεδομένα αποκτούν αξία όταν μπορούν να χρησιμοποιηθούν με συνέπεια σε ομάδες και διαδικασίες. Η διαχείριση δεδομένων το επιτρέπει αυτό μειώνοντας τις διπλές εγγραφές, βελτιώνοντας την ακρίβεια και θεσπίζοντας κοινούς ορισμούς.

Ως αποτέλεσμα, οι οργανισμοί μπορούν να βασίζονται σε δεδομένα για τη λήψη αποφάσεων, την λειτουργική αποτελεσματικότητα και την καινοτομία αντί να δαπανούν χρόνο συνδυάζοντας αντικρουόμενες πληροφορίες.

Θέτοντας τη βάση δεδομένων για τον ψηφιακό μετασχηματισμό

Τα σύγχρονα analytics και AI εξαρτώνται από τα δεδομένα που είναι καλά διαχειριζόμενα από την αρχή. Χωρίς αυτό το θεμέλιο, ακόμη και τα προηγμένα εργαλεία αγωνίζονται να προσφέρουν αξία. Η κακή ποιότητα των δεδομένων, η ασαφής ιδιοκτησία ή η περιορισμένη ορατότητα μπορούν να επιβραδύνουν ή να εκτροχιάσουν αυτές τις πρωτοβουλίες.

Η διαχείριση δεδομένων παρέχει τη δομή που απαιτείται για την προετοιμασία δεδομένων για analytics και AI διασφαλίζοντας ότι διέπεται, μπορεί να ανακαλυφθεί και να είναι κατάλληλη για τον σκοπό. Αυτή η βάση επιτρέπει στους οργανισμούς να κλιμακώνουν τα σύνθετα analytics και τα use cases με μεγαλύτερη αξιοπιστία.

Διασφάλιση της συμμόρφωσης με τους νόμους περί προστασίας προσωπικών δεδομένων

Η διαχείριση δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ικανοποίηση των απαιτήσεων απορρήτου και προστασίας δεδομένων. Καθώς οι κανονισμοί εξελίσσονται, ο ρόλος αυτός γίνεται ακόμη πιο κρίσιμος. Καθορίζοντας τον τρόπο πρόσβασης, διατήρησης και κατάργησης των δεδομένων, οι οργανισμοί μπορούν να μειώσουν τον ρυθμιστικό κίνδυνο διατηρώντας παράλληλα την εμπιστοσύνη.

Η αποτελεσματική διαχείριση δεδομένων υποστηρίζει ελέγχους πρόσβασης, ετοιμότητα ελέγχου, πολιτικές διατήρησης και διαγραφή ασφαλών δεδομένων. Η ενσωμάτωση αυτών των πρακτικών στις καθημερινές λειτουργίες δεδομένων βοηθά τους οργανισμούς να ανταποκριθούν στις υποχρεώσεις συμμόρφωσης χωρίς να περιορίζουν τη χρήση υπεύθυνων δεδομένων.

Προσεγγίσεις και αρχιτεκτονικές διαχείρισης δεδομένων

Οι οργανισμοί δομούν τη διαχείριση δεδομένων με διαφορετικούς τρόπους ανάλογα με το μέγεθος, την πολυπλοκότητα και τους επιχειρηματικούς στόχους τους. Δεν υπάρχει ενιαία «σωστή» προσέγγιση. Οι κοινές προσεγγίσεις επικεντρώνονται στον τρόπο οργάνωσης της ευθύνης για τα δεδομένα και στον τρόπο με τον οποίο τα δεδομένα συνδέονται μεταξύ των συστημάτων.

Αυτές οι προσεγγίσεις περιγράφουν τον τρόπο με τον οποίο οργανώνεται η διαχείριση δεδομένων - ποιος κατέχει τα δεδομένα, πώς μοιράζεται και πώς διατηρείται η συνέπεια - και όχι συγκεκριμένα προϊόντα ή εργαλεία.

Πλέγμα δεδομένων

Μια προσέγγιση πλέγματος δεδομένων διανέμει την ευθύνη για τα δεδομένα σε επιχειρηματικούς τομείς, αντιμετωπίζοντας τα δεδομένα ως προϊόν που ανήκει στις ομάδες που βρίσκονται πιο κοντά σε αυτά. Όταν οι τομείς έχουν σαφή κυριότητα, μπορεί να επιταχύνει την παράδοση. Αυτό το μοντέλο δίνει έμφαση στην αποκέντρωση, ενώ βασίζεται σε κοινά πρότυπα διακυβέρνησης.

Για παράδειγμα, μια ομάδα μάρκετινγκ μπορεί να κατέχει και να διατηρεί τα δεδομένα της καμπάνιας της, ενώ τα χρηματοοικονομικά κατέχουν δεδομένα εσόδων - με κοινά πρότυπα που διασφαλίζουν ότι και τα δύο μπορούν να χρησιμοποιηθούν μαζί.

Το πλέγμα δεδομένων είναι συχνά κατάλληλο για μεγάλους οργανισμούς με πολλαπλούς τομείς που χρειάζονται ευελιξία, αν και απαιτεί ισχυρό συντονισμό για τη διατήρηση της συνέπειας.

Data fabric

Ένας ιστός δεδομένων χρησιμοποιεί κεντρική τεχνολογία και μεταδεδομένα για να συνδέσει δεδομένα σε συστήματα και περιβάλλοντα. Ο στόχος είναι να απλοποιηθεί η πρόσβαση χωρίς να εξαναγκαστούν τα δεδομένα σε μια ενιαία πλατφόρμα. Αντί να μεταφέρει όλα τα δεδομένα σε ένα μέρος, εστιάζει στην παροχή ενοποιημένης πρόσβασης και αυτοματοποίησης.

Στην πράξη, ένας ιστός δεδομένων μπορεί να επιτρέπει στους χρήστες να έχουν πρόσβαση σε δεδομένα σε συστήματα υπολογιστικού νέφους και εντός των εγκαταστάσεων μέσω κοινής διεπαφής, χωρίς να χρειάζεται να γνωρίζουν πού αποθηκεύονται τα δεδομένα.

Αυτή η προσέγγιση λειτουργεί καλά σε υβριδικά και πολυ-cloud περιβάλλοντα όπου τα δεδομένα είναι πολύ κατανεμημένα, αν και απαιτεί ώριμη αρχιτεκτονική δεδομένων.

Διαχείριση δεδομένων βασικού αρχείου (MDM)

Το MDM εστιάζει στη διατήρηση συνεπών ορισμών για βασικά επιχειρηματικά δεδομένα όπως πελάτες, προϊόντα και προμηθευτές. Δημιουργώντας μία ενιαία, αξιόπιστη προβολή αυτών των δεδομένων, το MDM μειώνει την αντιγραφή και την ασυνέπεια μεταξύ των συστημάτων.

Για παράδειγμα, το MDM μπορεί να διασφαλίσει ότι το όνομα και το αναγνωριστικό ενός πελάτη είναι συνεπή σε όλα τα συστήματα τιμολόγησης, CRM και υποστήριξης.

Βασικές δυνατότητες ενός προγράμματος διαχείρισης δεδομένων

Ανεξάρτητα από την αρχιτεκτονική, τα περισσότερα προγράμματα διαχείρισης δεδομένων βασίζονται σε ένα κοινό σύνολο δυνατοτήτων που υποστηρίζουν τη συνέπεια και την κλίμακα. Οι δυνατότητες αυτές τείνουν να ωριμάζουν με την πάροδο του χρόνου και όχι να υλοποιούνται όλες ταυτόχρονα. Η αντιμετώπισή τους ως θεμελιώδεις δυνατότητες και όχι ως μεμονωμένα εργαλεία βοηθά τους οργανισμούς να διαχειρίζονται δεδομένα πιο αποτελεσματικά με την πάροδο του χρόνου.

Αυτές οι δυνατότητες αντιπροσωπεύουν τον τρόπο με τον οποίο η διαχείριση δεδομένων συνήθως εφαρμόζεται στην πράξη - ως ένα σύνολο συνεχιζόμενων, διασυνδεδεμένων δραστηριοτήτων και όχι ενός έργου μιας φοράς.

Αυτές οι δυνατότητες περιλαμβάνουν συνήθως:

• Ενοποίηση δεδομένων που συγκεντρώνει δεδομένα από διαφορετικά συστήματα ώστε να μπορεί να χρησιμοποιηθεί με συνέπεια σε όλο τον οργανισμό.
• Διακυβέρνηση δεδομένων που καθορίζει τους κανόνες, τους ρόλους και τις διαδικασίες που διασφαλίζουν ότι η διαχείριση των δεδομένων γίνεται με υπευθυνότητα και συνέπεια.
• Ασφάλεια και απόρρητο δεδομένων που προστατεύουν τα δεδομένα από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση και διασφαλίζουν ότι η διαχείρισή τους γίνεται σύμφωνα με τους κανονισμούς.
• Διαχείριση και ανακάλυψη μεταδεδομένων που βοηθούν τους ανθρώπους να κατανοήσουν τι δεδομένα υπάρχουν, τι σημαίνει και πώς να τα βρουν και να τα χρησιμοποιήσουν.
• Παρακολούθηση και ποιοτικοί έλεγχοι που παρακολουθούν την υγεία του συστήματος και την ακρίβεια των δεδομένων, ώστε να εντοπίζονται και να επιλύονται γρήγορα τα προβλήματα.

Τι είναι η στρατηγική επιχειρηματικών δεδομένων και γιατί πρέπει να την έχετε;

Μια στρατηγική επιχειρηματικών δεδομένων καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο ένας οργανισμός διαχειρίζεται, διέπει και χρησιμοποιεί δεδομένα για την υποστήριξη επιχειρηματικών στόχων. Βοηθά στην ευθυγράμμιση των καθημερινών αποφάσεων για τα δεδομένα με τις πιο μακροπρόθεσμες προτεραιότητες και παρέχει κατευθύνσεις ώστε οι πρωτοβουλίες δεδομένων να μπορούν να επεκταθούν πέρα από τα μεμονωμένα έργα.

Μια σαφής στρατηγική δεδομένων συνήθως αντιμετωπίζει:

• Ρόλοι και ιδιοκτησία στον οργανισμό.
• Κοινές διαδικασίες και πρότυπα.
• Τεχνολογία και αρχιτεκτονικές επιλογές.
• Διακυβέρνηση και λογοδοσία.
• Χάρτης πορείας για την εκτέλεση.

Χωρίς αυτή την ευθυγράμμιση, οι προσπάθειες διαχείρισης δεδομένων συχνά παραμένουν κατακερματισμένες και δύσκολο να διατηρηθούν, μια κοινή πρόκληση σε αναπτυσσόμενους ή ιδιαίτερα αποκεντρωμένους οργανισμούς.

Τάσεις στη διαχείριση δεδομένων

Η διαχείριση δεδομένων συνεχίζει να εξελίσσεται για την υποστήριξη υβριδικών περιβαλλόντων, δεδομένων πραγματικού χρόνου και περιπτώσεων χρήσης βάσει AI. Μεγάλο μέρος αυτής της εξέλιξης καθοδηγείται από την ανάγκη για ταχύτητα, ευελιξία και εμπιστοσύνη. Σήμερα, η εστίαση είναι λιγότερο στην απλή αποθήκευση δεδομένων και περισσότερο στο να τα καθιστούμε συνεχώς προσβάσιμα - ειδικά μέσω αυτοεξυπηρέτησης - κυβερνώμενα και έτοιμα για analytics.

Καθώς τα analytics αυτοεξυπηρέτησης και η AI γίνονται πιο κοινά, οι οργανισμοί δίνουν μεγαλύτερη έμφαση στην ποιότητα δεδομένων, τη διακυβέρνηση και την δυνατότητα ανακάλυψης νωρίτερα στον κύκλο ζωής των δεδομένων.

Οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν όλο και περισσότερο τη διαχείριση δεδομένων ως κοινή επιχειρηματική ικανότητα και όχι ως καθαρά τεχνική λειτουργία.

Σύνοψη

Η διαχείριση δεδομένων παρέχει τη βάση για αξιόπιστα analytics, AI και ψηφιακές λειτουργίες. Για τους ηγέτες επιχειρήσεων και ΙΤ, διαμορφώνει πόσο γρήγορα τα δεδομένα μπορούν να μετατραπούν σε δράση. Διαχειριζόμενοι τα δεδομένα σε όλο τον κύκλο ζωής τους και ευθυγραμμίζοντας τους ανθρώπους, τις διαδικασίες και τη διακυβέρνηση, οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα δεδομένα πιο αποτελεσματικά, με ασφάλεια και σε κλίμακα.

FAQ