Hva er databehandling?
Datahåndtering er praksis med innsamling, organisering, administrasjon og tilgang til data for å støtte produktivitet, effektivitet og beslutningstaking.
Oversikt over dataadministrasjon
Data er avgjørende for hvordan en bedrift fungerer og fungerer. Bedrifter må forstå data og finne relevans i støyen som skapes av ulike systemer og teknologier som støtter dagens svært sammenkoblede globale digitale økonomier. I denne forbindelse har dataene en sentral fase. På egen hånd er data ubrukelige – bedrifter trenger en effektiv strategi, styring og datahåndteringsmodell for å utnytte alle former for data for praktisk og effektiv bruk på tvers av forsyningskjeder, ansattnettverk, kunde- og partnerøkosystemer … og mye mer.
Datastyringsdefinisjon og -prosess
Datahåndtering er praksis med innsamling, organisering, administrasjon og tilgang til data for å støtte produktivitet, effektivitet og beslutningstaking. Med tanke på den sentrale rollen data spiller i virksomheten i dag, er en effektiv bedriftsstrategi og en moderne datahåndteringsplattform avgjørende for alle selskaper – uansett størrelse eller bransje. Dataadministrasjon er viktig for en rekke datadrevne brukstilfeller, inkludert ende-til-ende-utføring av forretningsprosesser, overholdelse av lovbestemte krav, nøyaktig analyse og AI, datamigrering og digital transformasjon.
Datahåndteringsprosessen omfatter et bredt spekter av oppgaver og prosedyrer, for eksempel:
Innsamling, behandling og validering av data
Integrere ulike typer data fra ulike kilder, inkludert strukturerte og ustrukturerte data
Administrere kvaliteten på dataene for å overholde forretningsstandarder
Sørge for selvbetjening, samarbeid og tilgang til data
Beskytte og sikre data og sikre personvern
Administrere livssyklusen til data, fra oppretting til sletting
Sikre høy datatilgjengelighet og katastrofegjenoppretting
Nøkkelelementene i dataadministrasjon
Hvorfor er datahåndtering viktig?
Hver applikasjon, analyseløsning og algoritme som brukes i en bedrift (reglene og tilknyttede prosesser som tillater teknologi å løse problemer og fullføre oppgaver) avhenger av sømløs tilgang til data av høy kvalitet. I kjernen bidrar et datahåndteringssystem til å sikre at dataene er sikre, tilgjengelige og nøyaktige. Men fordelene med databehandling slutter ikke der.
Gjøre data om til en forretningseiendel med høy verdi
For mye data kan være overveldende – og ubrukelig – hvis de ikke håndteres riktig. Legg til dette stadig økende nivået av datamangfold, distribusjon og krav, og det er lett å se hvordan organisasjoner kan slite med å utnytte data som en ressurs for å møte deres digitale forretningsbehov. Men med de riktige verktøyene kan data utnyttes for å styrke bedrifter med innsikt enn noensinne, mer nøyaktige prognoser og innovative forretningsprosesser. Det kan gi bedrifter en bedre forståelse av hva kundene ønsker og hjelpe bedrifter med å levere eksepsjonelle kundeopplevelser basert på læringsdataene. Det kan også bidra til å drive nye datadrevne forretningsmodeller – for eksempel tjenestetilbud basert på generativ AI – som ikke ville være nøyaktig uten et grunnlag for data av høy kvalitet for å basere treningsmodeller på.
&Quot;Å være datadrevet betyr å bruke data, uansett hva som må håndtere kompleksiteten i stat, lagring, tilgang, kvalitet og kontekst for å gjøre det mulig for organisasjoner å realisere sine datadrevne ambisjoner, sentralt for digital suksess."
Gartner "Data Management Solutions Primer for 2023." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14. februar 2023
Det er ingen hemmelighet at datadrevne organisasjoner har et stort konkurransefortrinn. Med avanserte verktøy kan bedrifter administrere og få tilgang til flere data fra flere kilder enn noen gang før. De kan også utnytte mange forskjellige typer data, strukturert og ustrukturert, i sanntid – inkludert Internett of Things (IoT) enhetsdata, video- og lydfiler, klikkstrømdata på Internett og kommentarer fra sosiale medier – noe som åpner for flere muligheter til å tjene penger på data og bruke dem som en ressurs.
Legger datagrunnlaget for digital transformasjon
Det sies ofte at data er livblodet til digital transformasjon – og det er sant. Data og analyse- (D&A)-ledere må være i stand til å møte kravene til digital virksomhet og den økende kompleksiteten i datalandskapet (inkludert virkningen av skyen). AI, maskinlæring, Industri 4.0, avansert analyse, IoT og intelligent automatisering krever alle store volumer av tidsriktig, nøyaktig og sikker data for å gjøre det de gjør.
Maskinlæring og generativ AI, for eksempel, trenger svært store og varierte datasett for å "lære", identifisere komplekse mønstre, løse problemer og holde modeller og algoritmer oppdatert og kjører effektivt. Avanserte analyser (som ofte utnytter maskinlæring og AI) avhenger også av store mengder data av høy kvalitet for å produsere relevante og gjennomførbare innsikter som kan håndteres trygt. IoT- og industrielle IoT-scenarioer avhenger av en jevn strøm av maskin- og sensordata som leveres i ekstremt høye hastigheter.
Fellesnevneren i ethvert digitalt transformasjonsprosjekt er data. Før bedrifter kan transformere prosesser, dra nytte av nye teknologier og bli intelligente bedrifter, trenger de et solid datagrunnlag. Kort sagt, de trenger et moderne datahåndteringssystem.
"Den fortsatte overlevelse av enhver virksomhet vil avhenge av en smidig, datasentrisk arkitektur som reagerer på den konstante endringstakten."
Donald Feinberg, visepresident i Gartner
Sikre overholdelse av personvernlover
God databehandling er også avgjørende for å sikre overholdelse av nasjonale og internasjonale personvernlover – som General Data Protection Regulation (GDPR) og California Consumer Privacy Act i USA – samt bransjespesifikke krav til personvern og sikkerhet. Og når disse beskyttelsene skal bevises eller revideres, er det viktig å ha solide retningslinjer og prosedyrer for databehandling på plass.
Metoder for databehandling
Datatekstil og datanett har begge blitt populære deler av datastyringsterminologi de siste årene, med mange organisasjoner som tar dem i bruk for sin datahåndteringsarkitektur. Datatekstilen i arkitekturen er ment å skape et tilkoblingslag for ulike datakilder, noe som forenkler selvbetjening, datatilgang og datalevering på tvers av bedriften. En datatekstilarkitektur er ment å abstrahere de forskjellige stedene der du lagrer dataene dine fra et sluttbrukerperspektiv, og presentere en enkelt, enhetlig visning som kan brukes som sådan, selv når den underliggende arkitekturen er høyt distribuert.
Datanett
Datanett er en tilnærming til dataadministrasjon som bruker et distribuert arkitektonisk rammeverk. Med andre ord, det sprer eierskap og ansvar for spesifikke datasett på tvers av virksomheten, til brukere som har spesialistekspertise for å forstå hva dataene betyr og hvordan å gjøre best mulig bruk av det. Datanettarkitektur kobler sammen og henter data fra ulike kilder, for eksempel datasjøer og lagre, og distribuerer de relevante datasettene til de aktuelle menneskelige ekspertene og domeneteamene i hele bedriften. I hovedsak sorteres og distribueres en voluminøs datastrøm i en sentral datasjø og distribueres i håndterbare biter til de som er best egnet til å forstå og utnytte den.
Datatekstil
Et datadrivstoff er en kombinasjon av dataarkitektur og dedikerte programvareløsninger som sentraliserer, kobler til, administrerer og styrer data på tvers av ulike systemer og applikasjoner. Datatekstilløsninger lar deg koble til og administrere data i sanntid, på tvers av ulike systemer og applikasjoner. Dette gjør det mulig å skape en enkelt sannhetskilde, og å bruke og få tilgang til disse dataene når og hvor du trenger det – demokratisering og automatisering av datahåndteringsprosesser. Et datatekstil effektiviserer også data, spesielt i komplekse distribuerte arkitekturer, noe som gjør det klart for bruk i analyse-, AI-- og maskinlæringsprogrammer ved å forene, rense, berikende og sikre det. Datatekstilarkitektur og -løsninger gjør det mulig for bedrifter å utnytte dataene sine og skalere systemene sine, samtidig som de tilpasser seg raskt skiftende markeder.
Stamdataadministrasjon (MDM)
Master Data Management er disiplinen å opprette én pålitelig stamdatareferanse (en enkeltversjon av sannheten) for alle viktige forretningsdata, for eksempel produktdata, kundedata, anleggsdata, finansdata og mer. MDM bidrar til å sikre at bedrifter ikke bruker flere, potensielt inkonsistente versjoner av data i ulike deler av virksomheten, inkludert prosesser, operasjoner, analyser, AI og rapportering. De tre hovedpilarene for effektiv MDM inkluderer: datakonsolidering, datastyring og datakvalitetsstyring.
"En teknologiaktivert disiplin der virksomheten og IT-organisasjonen samarbeider for å sikre ensartethet, nøyaktighet, forvaltning, semantisk konsistens og ansvarlighet av foretakets offisielle, delte masterdata eiendeler."
Gartner-definisjon av MDM
Dataintegrasjon
Dataintegrasjon er praksisen med å innta, transformere, kombinere og klargjøre data, hvor og når det trengs. Denne integrasjonen foregår i foretaket og utover – på tvers av partnere samt tredjepartsdatakilder og brukstilfeller – for å oppfylle kravene til dataforbruk for alle applikasjoner og forretningsprosesser. Teknikker inkluderer bulk / batch data bevegelse, ekstrakt, transformasjon, belastning (ETL), endre dataregistrering, datareplikering, data virtualisering, streaming data integrasjon, data orkestrering og mer.
Dataregistrering og -katalogisering
Dataregistrering og datakataloger gjør at du kan finne hvilke data du har og bestemme hvordan de er relatert. Oppdagelse leveres ofte som en del av dataprofilering (som i seg selv eksisterer for å generere et fugleperspektiv av dataene dine når det gjelder struktur, innhold og så videre), og angir hvor og relasjonene som eksisterer mellom ulike datasett innenfor og på tvers av flere (heterogene) datakilder. Mer bredt er det et grunnleggende verktøy for å forstå datalandskapet ditt. Oppdagelse av sensitive data er en bemerkelsesverdig underkategori som er spesielt opptatt av å lokalisere og klassifisere personlige eller på annen måte sensitive data i organisasjonen din, slik at de kan beskyttes på riktig måte av hensyn til personvern, sikkerhet og overholdelse av lovbestemte krav.
Dataregistrering brukes også til å bygge datakataloger, sammen med andre mer avanserte automatiseringsteknikker som AI og maskinlæring. Datakataloger gir et arkiv med informasjon (kjent som metadata) om dataressursene dine: hvilke data som oppbevares, hvor de befinner seg, hvilket format de er i, og innenfor hvilke domener det er relevant. Så mye av disse opplysningene som mulig bør samles inn automatisk, og kan klassifiseres ytterligere etter geografi, tid, adgangskontroll og så videre. Kataloger er indekserte og søkbare, og støtter selvbetjening og samarbeid. Mer omfattende kataloger vil overføre metadata fra ulike avledede kilder, for eksempel analyserapporter og dashboards, i tillegg til de fysiske kildene til dataene dine. Kataloger brukes ofte i forbindelse med dataforberedelsesverktøy, og er viktige for å støtte datastyring og samordnet, selvbetjeningsbasert datatilgang.
Datastyring, sikkerhet og overholdelse
Datastyring er en samling av regler og ansvar for å sikre tilgjengelighet av data, kvalitet, overholdelse og sikkerhet i hele organisasjonen. Datastyring etablerer infrastrukturen og navngir personene (eller stillingene) i en organisasjon som har både myndighet og ansvar for håndtering og sikring av bestemte typer og typer data. Datastyring er en viktig del av konformiteten. Systemene vil ta seg av mekanikken i sikkerhet, lagring og tilgang, samt riktig sletting og oppbevaring. Datastyring bidrar også til å sikre at dataene er nøyaktige å begynne med og at de oppfyller forretningsstandarder før de registreres i systemet, mens de brukes, og når de hentes fra systemet for bruk eller lagring andre steder. Organisasjonsstyring spesifiserer hvordan ansvarlige personer bruker prosesser og teknologier for å administrere og beskytte data.
Datasikkerhet er en stor bekymring i dagens verden av hackere, virus, cyberangrep og datainnbrudd. Mens sikkerhet er innebygd i systemer og applikasjoner, er datastyring der for å sikre at disse systemene er riktig satt opp og administrert for å beskytte dataene, og at prosedyrer og ansvar håndheves for å beskytte dataene utenfor systemene og databasen.
Hva er en foretaksdatastrategi, og hvorfor skal du ha en?
I dag er forretningsstrategiene avhengige av data for å automatisere prosesser, tilpasse kunde- og medarbeideropplevelser, drive vekst gjennom nye markeder eller oppkjøp, og å innovere. Dermed avhenger forretningssuksess i økende grad av å tilpasse datastrategien til forretningsstrategien. En datastrategi bør resonere på alle nivåer i organisasjonen. Det må ha mening og kontekst til virksomheten.
En bedrift trenger en datastrategi for å prioritere arbeidet. Vi vet alle at mengden data et selskap genererer og bruker vokser betydelig. Det vil alltid være flere dataproblemer og krav enn ressurser. Bedrifter trenger en måte å prioritere dataaktiviteter på, basert på hva som vil realisere mest mulig verdi gjennom datastrategien. Strategien må være "levende og puste" og fullt tilpasset forretningsprioriteringer, men fleksibel nok til å skifte etter hvert som virksomheten forvandles og modnes. Det kan ikke bare være ord i et dokument, men må ta liv i organisasjonen.
En datastrategi skisserer alle datafunksjonene som må bygges for å oppnå forretningsresultatet. Dette omfatter ikke bare datahåndteringsfunksjoner og -verktøy, men også forretningsfunksjoner som organisasjonsstruktur, datainnsamling og datanettverksstrategi, samsvars- og etiske funksjoner. Den legger ut et veikart for å utvikle evner over flere år, og setter forventninger til hva som kan leveres, i hvilken tidsramme, for hvilken kostnad og lederstøtte som kreves.
Utviklingen av databehandling
Effektiv dataadministrasjon har vært avgjørende for forretningssuksess i godt over 50 år – fra å hjelpe bedrifter med å forbedre nøyaktigheten i informasjonsrapportering, oppdage trender og ta bedre beslutninger for å drive digital transformasjon og drive med ny teknologi og forretningsmodeller i dag. Data har blitt en ny type kapital, og fremtidsrettede organisasjoner er alltid på utkikk etter nye og bedre måter å bruke data til sin fordel. Her er de nyeste trendene i moderne dataadministrasjon som er viktige for å holde et øye med og utforske deres relevans for din bedrift og bransje:
Datatekstil: De fleste organisasjoner i dag har en rekke typer data distribuert på stedet og i skyen – og de bruker flere databasehåndteringssystemer, behandlingsteknologier og verktøy. Et datastoff, som er en egendefinert kombinasjon av arkitektur og teknologi, bruker metadata, dynamisk dataintegrasjon og orkestrering for å muliggjøre friksjonsfri tilgang til og deling av data på tvers av et distribuert miljø.
Dataadministrasjon i skyen: Mange selskaper flytter noen eller alle sine databehandlingsplattformer til skyen. Cloud data management utnytter alle fordelene skyen har å tilby – inkludert skalerbarhet, avansert datasikkerhet, forbedret datatilgang, automatiserte sikkerhetskopier og katastrofegjenoppretting, kostnadsbesparelser og mer. Nettskydatabaser og DBaaS-løsninger (database-as-a-service), datalagre og datasjøer i skyen øker i popularitet.
Data som et produkt: Data som et produkt refererer til praksisen med å behandle dine interne data som et førsteordreprodukt, med jobben til dine data team - og ved utvidelse, din Chief Data Officer eller tilsvarende leder - å gi resten av organisasjonen din de riktige dataene som den trenger til rett tid og til riktig nivå av kvalitet. Målet er å muliggjøre større utnyttelse av dataene generelt, for eksempel mer rettidig og mer nøyaktig analytisk innsikt.
Utvidet databehandling: En av de nyere trendene kalles «utvidet databehandling». Utvidet dataadministrasjon bruker AI og maskinlæring til å gjøre databehandlingsprosesser selvkonfigurerende og selvjusterende. Utvidet dataadministrasjon automatiserer alt fra datakvalitet og stamdatastyring til dataintegrasjon – og frigjør dyktige tekniske medarbeidere for å fokusere på aktiviteter med høyere verdi.
Utvidet analyse: Utvidet analyse bruker kunstig intelligens (AI) teknologi, maskinlæring og naturlig språkbehandling (NLP) for ikke bare å finne de viktigste innsiktene automatisk, men for å demokratisere tilgang til avanserte analyser, slik at alle, ikke bare dataforskere, kan stille spørsmål om sine data og få svar på en naturlig, samtalemessig måte.
Oppsummering
Vi vet at informasjonen er utledet fra data. Og hvis informasjon er makt, så effektivt å administrere og utnytte dine data kan veldig godt være bedriftens supermakt. Som sådan er ansvaret for datahåndtering og rollen til Chief Data (og Analytics) Officer utviklet seg til å bli viktige endringsagenter i organisasjonen - i å fremme skyinnføring, utnytte nye trender og teknologier, og levere strategisk verdi til virksomheten.
Database- og dataadministrasjonsløsninger
SAP kan hjelpe deg med å administrere, styre og integrere foretaksdataene.
Ideer du ikke finner noe annet sted
Registrer deg for en dose Business Intelligence levert rett til innboksen din.