Mi az adatkezelés?
Az adatkezelés az adatgyűjtés, -szervezés, -kezelés és -hozzáférés gyakorlata a termelékenység, a hatékonyság és a döntéshozatal támogatása érdekében.
Adatkezelés áttekintése
Az adatok elengedhetetlenek a vállalkozás működéséhez és működéséhez. A vállalatoknak meg kell érteniük az adatokat, és relevánsnak kell lenniük a napjaink nagymértékben összekapcsolt globális digitális gazdaságait támogató különféle rendszerek és technológiák által keltett zaj szempontjából. Ebben a tekintetben az adatok központi szerepet töltenek be. Az adatok önmagukban haszontalanok – a vállalatoknak hatékony stratégiára, irányításra és adatkezelési modellre van szükségük ahhoz, hogy az adatok minden formáját felhasználhassák az ellátási láncok, a munkavállalói hálózatok, az ügyfelek és a partnerek ökoszisztémáinak gyakorlati és hatékony felhasználása érdekében.
Adatkezelés meghatározása és folyamata
Az adatkezelés az adatgyűjtés, -szervezés, -kezelés és -hozzáférés gyakorlata a termelékenység, a hatékonyság és a döntéshozatal támogatása érdekében. Tekintettel arra, hogy az adatok napjainkban kulcsszerepet játszanak az üzleti életben, egy hatékony vállalati stratégia és egy modern adatkezelési platform elengedhetetlen minden vállalat számára, méretétől és iparágától függetlenül. Az adatkezelés számos adatvezérelt használati eset esetén fontos, beleértve az üzleti folyamatok teljes körű végrehajtását, a jogszabályi megfelelőséget, a pontos analitikát és MI-t, az adatmigrációt és a digitális átalakítást.
Az adatkezelési folyamat feladatok és eljárások széles körét foglalja magában, mint például:
Adatok gyűjtése, feldolgozása és érvényesítése
Különböző típusú adatok integrálása különböző forrásokból, beleértve a strukturált és nem strukturált adatokat
Az adatok minőségének kezelése az üzleti szabványoknak való megfelelés érdekében
Önkiszolgálás, együttműködés és adathozzáférés biztosítása
Az adatok védelme és védelme, valamint az adatvédelem biztosítása
Az adatok életciklusának kezelése a létrehozástól a törlésig
Az adatok magas szintű rendelkezésre állásának és a katasztrófa utáni helyreállításnak a biztosítása
Az adatkezelés alapvető elemei
Miért fontos az adatkezelés?
Az üzleti életben használt minden alkalmazás, elemzési megoldás és algoritmus (azok a szabályok és kapcsolódó folyamatok, amelyek lehetővé teszik a technológia számára a problémák megoldását és a feladatok elvégzését) a kiváló minőségű adatokhoz való zökkenőmentes hozzáféréstől függ. Alapvetően egy adatkezelő rendszer segít biztosítani az adatok biztonságát, rendelkezésre állását és pontosságát. De az adatkezelés előnyei nem érnek véget.
Az adatok nagy értékű üzleti eszközzé alakítása
Túl sok adat lehet túlterhelt – és haszontalan –, ha nem megfelelően kezelik. Adja hozzá az adatok egyre növekvő sokféleségét, eloszlását és igényeit, és könnyen belátható, hogy a szervezetek hogyan küzdhetnek meg azzal, hogy digitális üzleti igényeik kielégítése érdekében eszközként használják fel az adatokat. A megfelelő eszközökkel azonban az adatok felhasználhatók arra, hogy a vállalatokat minden eddiginél mélyrehatóbb információkkal, pontosabb előrejelzésekkel és innovatív üzleti folyamatokkal ruházzák fel. Lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy jobban megértsék, mit akarnak az ügyfelek, és segítheti a vállalatokat abban, hogy kivételes ügyfélélményeket nyújtsanak a tanulási adatok alapján. Segíthet új adatvezérelt üzleti modellek kialakításában is – például generatív MI-n alapuló szolgáltatási ajánlatok –, amelyek nem lennének pontosak anélkül, hogy kiváló minőségű adatok alapoznák meg a tanítási modelleket.
"Az adatvezérelt működés az adatok felhasználását jelenti, bármi legyen is az állam, a tárolás, a hozzáférés, a minőség és a kontextus összetettségének kezelése annak érdekében, hogy a szervezetek megvalósíthassák adatvezérelt törekvéseiket, ami a digitális üzleti siker központi eleme.&idézőjel;
Gartner:Data Management Solutions Primer for 2023(angol nyelven). Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 2023. február 14.
Nem titok, hogy az adatvezérelt szervezeteknek jelentős versenyelőnyük van. A fejlett eszközökkel a vállalatok több forrásból származó adatokat kezelhetnek és érhetnek el, mint valaha. Számos különböző típusú adatot is felhasználhatnak, strukturált és strukturálatlan módon, valós időben – beleértve az Internet of Things (IoT) eszközadatait, a video- és audiofájlokat, az internetes clickstream adatokat és a közösségi média megjegyzéseket –, amelyek több lehetőséget nyitnak az adatok pénzre váltására és eszközként történő felhasználására.
A digitális átalakítás központi adattárának elhelyezése
Gyakran mondják, hogy az adatok a digitális átalakulás éltető elemei – és ez igaz. Az adat- és analitikai (D&A) vezetőknek képesnek kell lenniük megfelelni a digitális üzleti igényeknek és az adatkörnyezet növekvő komplexitásának (beleértve a felhő hatását is). A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, az Ipar 4.0, a fejlett analitika, az IoT és az intelligens automatizálás mind nagy mennyiségű időszerű, pontos és biztonságos adatot igényel ahhoz, amit csinálnak.
A gépi tanuláshoz és a generatív mesterséges intelligenciához például nagyon nagy és változatos adathalmazokra van szükség, hogy „megtanulják”, azonosítsák az összetett mintákat, megoldják a problémákat, és naprakészen és hatékonyan működjenek a modellek és algoritmusok. A fejlett analitika (amely gyakran kihasználja a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát) szintén nagy mennyiségű kiváló minőségű adattól függ, hogy releváns és végrehajtható elemzéseket készítsen, amelyekre magabiztosan lehet reagálni. Az IoT és az ipari IoT forgatókönyvek pedig a rendkívül nagy sebességgel szállított gép- és érzékelőadatok állandó adatfolyamától függenek.
A közös nevező minden digitális átalakítási projektben az adatok. Ahhoz, hogy a vállalkozások átalakíthassák a folyamatokat, kihasználhassák az új technológiák előnyeit, és intelligens vállalkozásokká válhassanak, szilárd adatalapra van szükségük. Röviden, modern adatkezelési rendszerre van szükségük.
"Bármely vállalkozás folyamatos fennmaradása egy agilis, adatközpontú architektúrától függ, amely az állandó változásokra reagál.&idézőjel;
Donald Feinberg, a Gartneralelnöke
Az adatvédelmi jogszabályoknak való megfelelés biztosítása
A jó adatkezelés alapvető fontosságú a nemzeti és nemzetközi adatvédelmi törvényeknek – például az általános adatvédelmi rendeletnek (GDPR) és az egyesült államokbeli kaliforniai fogyasztói adatvédelmi törvénynek –, valamint az ágazatspecifikus adatvédelmi és biztonsági követelményeknek való megfelelés biztosításához. És amikor ezeket a védelmet be kell bizonyítani vagy ellenőrizni kell, elengedhetetlen a szilárd adatkezelési irányelvek és eljárások megléte.
Adatkezelési megközelítések
Az adatszövet és az adatháló egyaránt népszerű adatkezelési terminológiává vált az elmúlt években, és számos szervezet alkalmazza őket az adatkezelési architektúrájukhoz. Az adatszövet architektúra stílusa különböző adatforrásokhoz való kapcsolódási réteg létrehozására szolgál, megkönnyítve az önkiszolgálást, az adathozzáférést és az adatok átadását a vállalaton belül. Az adatszövet-architektúra célja, hogy kivonja a különböző helyszíneket, ahol az adatokat végfelhasználói nézőpontból tárolja, egyetlen, egységes nézetet mutatva, amely akkor is használható, ha az alapul szolgáló architektúra erősen elosztott.
Adatháló
Az adatháló az adatkezelés olyan megközelítése, amely elosztott architekturális keretrendszert használ. Más szavakkal, megosztja a tulajdonjogot és a felelősséget az egyes adatkészletekért az egész vállalaton belül, azokra a felhasználókra, akik szakértelemmel rendelkeznek ahhoz, hogy megértsék, mit jelentenek ezek az adatok, és hogyan lehet azokat a legjobban kihasználni. Az adatháló architektúra összekapcsolja és lehívja az adatokat különböző forrásokból, például adattavakból és raktárakból, és elosztja a vonatkozó adatkészleteket a megfelelő emberi szakértők és tartományi csoportok számára az egész vállalaton belül. Lényegében egy központi adattóban lévő adatok terjedelmes jumble van rendezve és kezelhető tömbökre osztva azok között, akik a legalkalmasabbak arra, hogy megértsék és kiaknázzák azokat.
Adatszövet
Az adatszövet az adatarchitektúra és a dedikált szoftvermegoldások kombinációja, amelyek központosítják, összekapcsolják, kezelik és irányítják az adatokat a különböző rendszerek és alkalmazások között. Az adatszövet-megoldások lehetővé teszik az adatok valós idejű összekapcsolását és kezelését különböző rendszereken és alkalmazásokon keresztül. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen adatforrást hozzunk létre, és hogy ezeket az adatokat bármikor és bárhol használhassuk és hozzáférhessük – az adatkezelési folyamatok demokratizálása és automatizálása. Az adatszövet az adatokat is egyszerűsíti, különösen a komplex elosztott architektúrákban, így az adatok egységesítésével, tisztításával, bővítésével és biztonságossá tételével készen áll az analitikában, a mesterséges intelligenciában és a gépi tanulási alkalmazásokban való használatra. Az adatszövetek architektúrája és megoldásai lehetővé teszik a vállalkozások számára, hogy adataikat felhasználják és skálázzák rendszereiket, miközben alkalmazkodnak a gyorsan változó piacokhoz.
Törzsadatkezelés (MDM)
A törzsadatok kezelése egy megbízható törzshivatkozás (az igazság egyetlen verziója) létrehozásának fegyelme minden fontos üzleti adatra, például a termékadatokra, az ügyféladatokra, az eszközadatokra, a pénzügyi adatokra stb. vonatkozóan. Az MDM segít annak biztosításában, hogy a vállalatok ne használjanak több, potenciálisan inkonzisztens adatverziót az üzlet különböző részein, beleértve a folyamatokat, a műveleteket, az elemzéseket, a mesterséges intelligenciát és a jelentéskészítést. A hatékony MDM három fő pillére: az adatkonszolidáció, az adatirányítás és az adatminőség-kezelés.
"Technológiaalapú fegyelem, amelyben az üzleti és az informatikai szervezet együttműködik a vállalat hivatalos, megosztott törzsadat-eszközeinek egységessége, pontossága, felelősségvállalása, szemantikai konzisztenciája és elszámoltathatósága érdekében.&idézőjel;
Adatintegráció
Az adatintegráció az adatok bevitelének, átalakításának, kombinálásának és rendelkezésre bocsátásának gyakorlata, ahol és amikor arra szükség van. Ez az integráció a vállalaton belül és azon túl történik – a partnerek, valamint a harmadik felek adatforrásai és használati esetei között –, hogy megfeleljen az összes alkalmazás és üzleti folyamat adatfelhasználási követelményeinek. A technikák közé tartozik a tömeges/kötegelt adatmozgás, a kinyerés, az átalakítás, a betöltés (ETL), az adatrögzítés módosítása, az adatreplikáció, az adatvirtualizáció, a streaming adatintegráció, az adatkoordináció stb.
Adatok feltárása és katalogizálása
Az adatok felderítése és az adatkatalógusok segítségével megkeresheti a rendelkezésére álló adatokat, és meghatározhatja azok kapcsolatát. A felderítést gyakran adatprofilozás részeként adják meg (amely maga is létezik, hogy madártávlatot generáljon az adatokról annak szerkezete, tartalma stb. tekintetében), és jelzi a különböző adatkészletek helyét és kapcsolatait több (heterogén) adatforráson belül és azok között. Tágabb értelemben ez az adatkörnyezet megértésének alapvető eszköze. Az érzékeny adatok felfedezése egy figyelemre méltó alkategória, amely különösen a személyes vagy egyéb szempontból érzékeny adatok megtalálására és osztályozására vonatkozik a szervezeten belül, így azok az adatvédelem, a biztonság és a jogszabályi megfelelőség érdekében megfelelően védhetők.
Az adatfelderítést adatkatalógusok, valamint más fejlettebb automatizálási technikák, például a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás készítéséhez is használják. Az adatkatalógusok az adateszközökkel kapcsolatos információk (ún. metaadatok) tárházát biztosítják: milyen adatokat tárolnak, hol találhatók, milyen formátumban vannak, és mely doméneken belül relevánsak. Ezeknek az információknak a lehető legtöbb részét automatikusan kell gyűjteni, és tovább lehet sorolni földrajzilag, időben, hozzáférés-ellenőrzéssel stb. A katalógusok indexelhetők és kereshetők, és támogatják az önkiszolgálást és az együttműködést. Az átfogóbb katalógusok az adatok fizikai forrásai mellett különböző származtatott forrásokból, például elemzési beszámolókból és irányítópultokból származó metaadatokat is beszerezhetnek. A katalógusokat általában az adat-előkészítési eszközökkel együtt használják, és fontosak az adatirányítás és az együttműködésen alapuló, önkiszolgáló adathozzáférés támogatása szempontjából.
Adatkezelés, biztonság és megfelelőség
Az adatirányítás olyan szabályok és felelősségek gyűjteménye, amelyek biztosítják az adatok elérhetőségét, minőségét, megfelelőségét és biztonságát az egész szervezetben. Az adatirányítás létrehozza az infrastruktúrát, és megnevezi a szervezeten belül azokat az egyéneket (vagy pozíciókat), akik mind jogosultsággal, mind felelősséggel rendelkeznek bizonyos típusú és típusú adatok kezeléséért és védelméért. Az adatirányítás a megfelelőség kulcsfontosságú része. A rendszerek gondoskodnak a biztonság, a tárolás és a hozzáférés mechanikájáról, valamint a megfelelő törlésről és megőrzésről. Az adatszabályozás segít annak biztosításában is, hogy az adatok kezdettől fogva pontosak legyenek, és megfeleljenek az üzleti szabványoknak a rendszerbe való belépés előtt, használat közben, illetve a rendszerből másutt történő felhasználás vagy tárolás céljából történő lehíváskor. A szervezeti irányítás meghatározza, hogy a felelős személyek hogyan használják a folyamatokat és technológiákat az adatok kezelésére és védelmére.
Az adatbiztonság a hackerek, vírusok, kibertámadások és adatsértések mai világában komoly aggodalomra ad okot. Míg a biztonságot a rendszerekbe és alkalmazásokba építik be, az adatirányítás feladata annak biztosítása, hogy ezek a rendszerek az adatok védelme érdekében megfelelően legyenek kialakítva és kezelve, valamint hogy a rendszereken és az adatbázison kívüli adatok védelme érdekében eljárásokat és felelősségeket érvényesítsenek.
Mi az a vállalati adatstratégia, és miért kellene?
Napjainkban az üzleti stratégiák az adatoktól függnek a folyamatok automatizálása, az ügyfél- és munkavállalói élmények testreszabása, a növekedés új piacok vagy akvizíció révén történő ösztönzése és az innováció érdekében. Így az üzleti siker egyre inkább attól függ, hogy az adatstratégiáját hozzáigazítja-e az üzleti stratégiájához. Az adatstratégiának a szervezet minden szintjén rezonálnia kell. A vállalkozásnak értelemmel és kontextussal kell rendelkeznie.
A vállalatnak szüksége van egy adatstratégiára a munkája priorizálásához. Mindannyian tudjuk, hogy a vállalat által előállított és felhasznált adatok mennyisége jelentősen növekszik. Mindig több adatprobléma és követelmény lesz, mint az erőforrások. A vállalatoknak szükségük van az adattevékenységek rangsorolására annak alapján, hogy mi fogja a legtöbbet kihozni az adatstratégiából. A stratégiának „élőnek és légzőnek” kell lennie, és teljes mértékben igazodnia kell az üzleti prioritásokhoz, ugyanakkor elég rugalmasnak kell lennie ahhoz, hogy az üzlet átalakulásával és lejáratával változzon. Nem csak szavak lehetnek egy dokumentumban, hanem „életet” kell venniük a szervezeten belül.
Az adatstratégia felvázolja az összes olyan adatképességet, amelyet az üzleti eredmény eléréséhez létre kell hozni. Ez nem csak az adatkezelési képességeket és eszközöket foglalja magában, hanem az olyan üzleti képességeket, mint a szervezeti struktúra, az adatgyűjtés és az adathálózati stratégia, a megfelelőség és az etikai képességek. Meghatározza a képességek több éven át történő fejlesztésére vonatkozó ütemtervet, amely elvárásokat fogalmaz meg azzal kapcsolatban, hogy mi teljesíthető, milyen időkereten belül, milyen költségekre és vezetői támogatásra van szükség.
Az adatkezelés alakulása
A hatékony adatkezelés már több mint 50 éve kritikus fontosságú az üzleti siker szempontjából – attól kezdve, hogy segítette a vállalatokat az információjelentések pontosságának javításában, a trendek észlelésében és a jobb döntések meghozatalában a digitális átalakulás táplálása és az új technológiák és üzleti modellek fejlesztése érdekében. Az adatok újfajta tőkké váltak, és az előremutató szervezetek mindig új és jobb módokat keresnek arra, hogy az adatokat az előnyükre használják fel. Íme a modern adatkezelés legújabb trendjei, amelyek fontosak ahhoz, hogy figyelemmel kísérjék és feltárják azok üzleti és iparági relevanciáját:
Adatszövet: A legtöbb szervezet ma többféle típusú adatot telepít a helyszínen és a felhőben – és több adatbázis-kezelő rendszert, feldolgozási technológiát és eszközt használnak. Az adatszövet, amely az architektúra és a technológia egyedi kombinációja, metaadatokat, dinamikus adatintegrációt és -koordinációt használ az adatokhoz való súrlódásmentes hozzáférés és az adatok elosztott környezetben történő megosztása érdekében.
Adatkezelés a felhőben: Sok vállalat áthelyezi adatkezelési platformjának egy részét vagy egészét a felhőbe. A felhőalapú adatkezelés minden előnyét kihasználja – beleértve a skálázhatóságot, a fejlett adatbiztonságot, a jobb adathozzáférést, az automatizált biztonsági mentéseket és a vészhelyreállítást, a költségmegtakarítást stb. A felhő adatbázisok és adatbázis-szolgáltatás (DBaaS) megoldások, a felhőalapú adattárházak és a felhőalapú adattavak mind egyre népszerűbbek.
Adatok termékként: Az adatok termékként azt a gyakorlatot jelentik, hogy belső adatait elsőrendű termékként kezeli, az Ön adatkezelési csapatának (csapatainak) feladatát – és ezt kiegészítve az Ön Adatkezelője vagy azzal egyenértékű ügyvezetője – biztosítja a szervezet többi tagjának a megfelelő időben és minőségben szükséges adatokat. A cél az, hogy általánosságban lehetővé tegyük az adatok nagyobb mértékű felhasználását, például az időszerűbb és pontosabb elemzési elemzéseket.
Kiterjesztett adatkezelés: Az egyik újabb trend az úgynevezett „bővített adatkezelés”. A kiterjesztett adatkezelés mesterséges intelligenciával és gépi tanulással végzi el az adatkezelési folyamatok önkonfigurálását és önhangolását. A kibővített adatkezelés mindent automatizál az adatminőségtől és a törzsadat-kezeléstől az adatintegrációig – így szakképzett technikai munkatársak szabadulnak fel, hogy a nagyobb értékű tevékenységekre koncentráljanak.
Kiterjesztett analitika: A kiterjesztett analitika mesterséges intelligencia (AI) technológiákat, gépi tanulást és természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használ, hogy ne csak a legfontosabb elemzéseket találja meg automatikusan, hanem a fejlett analitikákhoz való hozzáférést is demokratizálja, így mindenki, nem csak az adattudósok kérdéseket tehetnek fel adataikról, és természetes, társalgási módon kaphatnak válaszokat.
Fedezzen fel további adatkezelési feltételeket és trendeket.
Összefoglalás
Tudjuk, hogy az információ adatokból származik. És ha az információ hatalom, akkor az adatok hatékony kezelése és tőkésítése nagyon is a vállalat szuperhatalma lehet. Ennek megfelelően az adatkezelési felelősségek és az adatkezelési (és elemzési) vezető szerepe egyre inkább a szervezet kulcsfontosságú változási ügynökei lesznek – a felhő bevezetésének ösztönzésében, az új trendek és technológiák kiaknázásában, valamint az üzlet stratégiai értékének biztosításában.
Adatbázis- és adatkezelési megoldások
Az SAP segíthet a vállalati adatok kezelésében, szabályozásában és integrálásában.
Ötletek, amiket sehol máshol nem találsz
Iratkozzon fel egy adag üzleti intelligenciára, amelyet közvetlenül postafiókjába szállít.