Vad är datahantering?
Datahantering är praxis att samla in, organisera, hantera och få tillgång till data för att stödja produktivitet, effektivitet och beslutsfattande.
Datahanteringsöversikt
Data är avgörande för hur ett företag fungerar och fungerar. Företagen måste förstå data och finna relevans i det buller som skapas av olika system och tekniker som stöder dagens högt uppkopplade globala digitala ekonomier. I det här avseendet står data i centrum. På egen hand är data värdelösa – företag behöver en effektiv strategi, styrning och datahanteringsmodell för att utnyttja alla typer av data för praktisk och effektiv användning i leveranskedjor, nätverk av anställda, kund- och partnerekosystem … och mycket mer.
Definition och process för datahantering
Datahantering är praxis att samla in, organisera, hantera och få tillgång till data för att stödja produktivitet, effektivitet och beslutsfattande. Med tanke på den centrala roll som data spelar i dagens affärsverksamhet är en effektiv företagsstrategi och en modern datahanteringsplattform avgörande för varje företag – oavsett storlek eller bransch. Datahantering är viktigt för en mängd olika datadrivna användningsfall, inklusive heltäckande affärsprocessutförande, regelefterlevnad, noggrann analys och AI, datamigrering och digital transformation.
Datahanteringsprocessen omfattar ett brett spektrum av uppgifter och procedurer, såsom:
Samla in, bearbeta och validera data
Integrera olika typer av data från olika källor, inklusive strukturerade och ostrukturerade data
Hantering av kvaliteten på data för att följa affärsstandarder
Självbetjäning, samarbete och åtkomst till data
Skydda och säkra data och säkerställa datasekretess
Hantera livscykeln för data, från uppläggning till radering
Säkerställa hög datatillgänglighet och katastrofåterställning
De viktigaste delarna av datahanteringen
Varför är datahantering viktigt?
Varje applikation, analyslösning och algoritm som används i ett företag (reglerna och tillhörande processer som gör det möjligt för tekniken att lösa problem och slutföra uppgifter) är beroende av sömlös tillgång till data av hög kvalitet. I grunden bidrar ett datahanteringssystem till att säkerställa att data är säkra, tillgängliga och korrekta. Men fördelarna med datahantering slutar inte där.
Omvandla data till en affärstillgång med högt värde
För mycket data kan vara överväldigande – och värdelösa – om de inte hanteras på rätt sätt. Lägg till den ständigt växande nivån av datamångfald, distribution och krav, och det är lätt att se hur organisationer kan kämpa för att utnyttja data som en tillgång för att möta deras digitala affärsbehov. Men med rätt verktyg kan data utnyttjas för att ge företag djupare insikter än någonsin, mer exakta prognoser och innovativa affärsprocesser. Det kan ge företag en bättre förståelse för vad kunderna vill ha och hjälpa företag att leverera exceptionella kundupplevelser baserat på utbildningsdata. Det kan också bidra till att driva nya datadrivna affärsmodeller – som tjänsteerbjudanden baserade på generativ AI – som inte skulle vara korrekta utan en grund av högkvalitativa data att basera träningsmodeller på.
"Att vara datadriven innebär att använda data, vad som än måste hantera komplexiteten hos stat, lagring, åtkomst, kvalitet och kontext för att göra det möjligt för organisationer att förverkliga sina datadrivna ambitioner, centralt för digital affärsframgång.&Kvot;
Gartner "Data Management Solutions Primer for 2023." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 februari 2023
Det är ingen hemlighet att datadrivna organisationer har en stor konkurrensfördel. Med avancerade verktyg kan företag hantera och få tillgång till mer data från fler källor än någonsin tidigare. De kan också utnyttja många olika typer av data, strukturerade och ostrukturerade, i realtid – inklusive Internet of Things (IoT) enhetsdata, video och ljudfiler, Internet clickstream data och sociala medier kommentarer – vilket öppnar fler möjligheter att tjäna pengar på data och använda dem som en tillgång.
Att lägga dataunderlaget för digital transformation
Det sägs ofta att data är livsnerven i digital transformation – och det är sant. Ledande inom data och analys (D&A) måste kunna möta kraven från den digitala verksamheten och datamiljöns ökande komplexitet (inklusive molnets påverkan). AI, maskininlärning, Industri 4.0, avancerad analys, IoT och intelligent automatisering kräver alla stora volymer av punktliga, exakta och säkra data för att göra vad de gör.
Maskininlärning och generativ AI behöver till exempel mycket stora och varierande datamängder för att ”lära sig”, identifiera komplexa mönster, lösa problem och hålla modeller och algoritmer uppdaterade och effektiva. Avancerad analys (som ofta utnyttjar maskininlärning och AI) är också beroende av stora mängder data av hög kvalitet för att ge relevanta och användbara insikter som kan hanteras med tillförsikt. IoT och industriella IoT-scenarier är beroende av en jämn ström av maskin- och sensordata som levereras vid extremt höga hastigheter.
Den gemensamma nämnaren i alla digitala transformationsprojekt är data. Innan företag kan omvandla processer, dra nytta av ny teknik och bli intelligenta företag behöver de en solid datagrund. Kort sagt, de behöver ett modernt datahanteringssystem.
"Den fortsatta överlevnaden för alla företag kommer att bero på en agil, datacentrerad arkitektur som svarar på den konstanta förändringshastigheten.&Kvot;
Donald Feinberg, vice VD på Gartner
Säkerställa efterlevnad av dataskyddslagar
God datahantering är också nödvändig för att säkerställa efterlevnad av nationella och internationella dataskyddslagar – som den allmänna dataskyddsförordningen (GDPR) och California Consumer Privacy Act i USA – samt branschspecifika integritets- och säkerhetskrav. Och när dessa skydd ska bevisas eller granskas är det viktigt att ha solida riktlinjer och förfaranden för datahantering på plats.
Metoder för datahantering
Datatyg och datanät har båda blivit populära bitar av datahanteringsterminologi de senaste åren, och många organisationer har antagit dem för sin datahanteringsarkitektur. Arkitekturens datatygsstil är avsedd att skapa ett anslutande skikt för olika datakällor, vilket underlättar självbetjäning, dataåtkomst och dataleverans i hela företaget. En datamateriarkitektur är avsedd att abstrahera de olika platser där du lagrar dina data ur ett slutanvändarperspektiv, och presentera en enda, enhetlig vy som kan utnyttjas som sådan även när den underliggande arkitekturen är mycket distribuerad.
Datanät
Data mesh är en metod för datahantering som använder ett distribuerat arkitektoniskt ramverk. Med andra ord sprider det ägarskap och ansvar för specifika dataset över hela verksamheten, till de användare som har specialistkompetens för att förstå vad denna data innebär och hur man på bästa sätt kan använda den. Data mesh arkitektur ansluter och hämtar data från olika källor som datasjöar och lager och distribuerar relevanta dataset till lämpliga mänskliga experter och domänteam över hela verksamheten. I huvudsak sorteras och distribueras ett omfattande virrvarr av data i en central datasjö i hanterbara bitar till de som är bäst lämpade för att förstå och utnyttja den.
Datatyg
Ett datamaterial är en kombination av dataarkitektur och dedikerade programvarulösningar som centraliserar, kopplar samman, hanterar och styr data över olika system och applikationer. Med datamateriallösningar kan du ansluta och hantera data i realtid, över olika system och applikationer. Detta gör det möjligt att skapa en enda källa till sanning, och att använda och komma åt dessa data när och var du än behöver det – demokratisera och automatisera datahanteringsprocesser. Ett datatyg effektiviserar också data, särskilt i komplexa distribuerade arkitekturer, vilket gör det redo för användning i analys-, AI-- och maskininlärningsapplikationer genom att förena, rensa, berika och säkra den. Datatygsarkitektur och lösningar gör det möjligt för företag att utnyttja sina data och skala sina system, samtidigt som de anpassar sig till snabbt föränderliga marknader.
Basdatahantering (MDM)
Basdatahantering är disciplinen att skapa en betrodd basreferens (en enda version av sanningen) för alla viktiga affärsdata, till exempel produktdata, kunddata, anläggningsdata och finansdata. MDM hjälper till att säkerställa att företag inte använder flera, potentiellt inkonsistenta versioner av data i olika delar av verksamheten, inklusive processer, operationer, analyser, AI och rapportering. De tre hörnstenarna för en effektiv MDM är datakonsolidering, datastyrning och datakvalitetshantering.
"En teknikaktiverad disciplin där företag och IT-organisationen arbetar tillsammans för att säkerställa enhetlighet, noggrannhet, förvaltning, semantisk konsistens och ansvarsskyldighet för företagets officiella, delade basdatatillgångar.&Kvot;
Gartner definition av MDM
Dataintegration
Dataintegration är praxis att mata in, transformera, kombinera och tillhandahålla data, där och när det behövs. Integrationen sker i och utanför företaget – både mellan partner och tredjepartsdatakällor och användningsfall – för att uppfylla dataförbrukningskraven för alla applikationer och affärsprocesser. Tekniker inkluderar mass-/batchdatarörelser, extrahera, transformera, ladda (ETL), ändra dataregistrering, datareplikering, datavirtualisering, strömmande dataintegration, dataorkestrering med mera.
Upptäckt och katalogisering av data
Med hjälp av datainsamling och datakatalog kan du hitta vilka data du har och avgöra hur de är relaterade. Upptäckt tillhandahålls ofta som en del av dataprofilering (som i sig själv finns för att generera en fågelsyn på dina data när det gäller struktur, innehåll och så vidare), och anger var och vilka relationer som finns mellan olika dataset inom och mellan multipla (heterogena) datakällor. Mer allmänt är det ett grundläggande verktyg för att förstå ditt datalandskap. Identifiering av känsliga uppgifter är en viktig underkategori som särskilt handlar om att lokalisera och klassificera personuppgifter eller på annat sätt känsliga uppgifter inom din organisation så att de kan skyddas på lämpligt sätt för datasekretess, säkerhet och regelefterlevnad.
Datainsamling används också för att bygga datakataloger, tillsammans med andra mer avancerade automatiseringstekniker som AI och maskininlärning. Datakataloger tillhandahåller ett arkiv med information (så kallade metadata) om dina datatillgångar: vilka data som lagras, var de finns, i vilket format de finns och inom vilka domäner de är relevanta. Så mycket av denna information som möjligt bör samlas in automatiskt, och den kan klassificeras ytterligare efter geografi, tid, åtkomstkontroll och så vidare. Katalogerna är indexerade och sökbara och stöder självbetjäning och samarbete. Mer omfattande kataloger kommer att ta in metadata från olika härledda källor, såsom analytiska rapporter och instrumentpaneler, utöver de fysiska källorna till dina data. Kataloger används ofta i samband med dataförberedelseverktyg och är viktiga för att stödja datastyrning och samverkande, självbetjäningsbaserad dataåtkomst.
Datastyrning, säkerhet och efterlevnad
Datastyrning är en samling regler och ansvarsområden för att säkerställa datatillgänglighet, kvalitet, efterlevnad och säkerhet i hela organisationen. Datastyrning fastställer infrastruktur och namnger de individer (eller befattningar) inom en organisation som har både behörighet och ansvar för hantering och skydd av specifika typer av data. Datastyrning är en viktig del av efterlevnaden. Systemen kommer att ta hand om mekanismerna för säkerhet, lagring och tillgång samt korrekt radering och lagring. Datastyrning bidrar också till att säkerställa att data är korrekta till att börja med och att de uppfyller affärsstandarder innan de matas in i systemet medan de används och när de hämtas från systemet för användning eller lagring någon annanstans. Organisatorisk styrning anger hur ansvariga individer använder processer och tekniker för att hantera och skydda data.
Datasäkerhet är ett stort problem i dagens värld av hackare, virus, cyberattacker och dataintrång. Säkerheten är inbyggd i system och applikationer, men datahanteringen är till för att säkerställa att dessa system inrättas och administreras på ett korrekt sätt för att skydda uppgifterna, och att förfaranden och ansvar tillämpas för att skydda uppgifterna utanför systemen och databasen.
Vad är en företagsdatastrategi och varför ska du ha en?
Idag är affärsstrategier beroende av data för att automatisera processer, anpassa kundupplevelser och medarbetarupplevelser, driva tillväxt genom nya marknader eller förvärv och för att förnya sig. Således beror verksamhetens framgång i allt högre grad på att anpassa din datastrategi till din affärsstrategi. En datastrategi bör vara relevant på alla nivåer i organisationen. Det måste ha mening och sammanhang till verksamheten.
Ett företag behöver en datastrategi för att prioritera sitt arbete. Vi vet alla att mängden data som ett företag genererar och använder ökar betydligt. Det kommer alltid att finnas mer dataproblem och krav än resurser. Företag behöver ett sätt att prioritera dataaktiviteter baserat på vad som kommer att realisera mest värde genom datastrategin. Strategin måste vara ”levande och andande” och helt anpassad till verksamhetens prioriteringar men ändå tillräckligt flexibel för att kunna förändras i takt med att verksamheten omformas och mognar. Det kan inte bara vara ord i ett dokument utan måste ta ”liv” inom organisationen.
En datastrategi beskriver alla datafunktioner som måste byggas för att uppnå affärsresultatet. Det omfattar inte bara funktioner och verktyg för datahantering, utan även affärsfunktioner som organisationsstruktur, datainsamling och datanätverksstrategi, efterlevnad och etik. Den innehåller en färdplan för att utveckla kapaciteter under flera år, med förväntningar på vad som kan levereras, inom vilken tidsram, för vilken kostnad och vilket verkställande stöd som krävs.
Datahanteringens utveckling
Effektiv datahantering har varit avgörande för verksamhetens framgång i över 50 år – från att hjälpa företag att förbättra noggrannheten i informationsrapportering, spottrender och fatta bättre beslut till att driva på digital transformation och driva på ny teknik och affärsmodeller idag. Data har blivit en ny typ av kapital, och framåtblickande organisationer är alltid på jakt efter nya och bättre sätt att använda data till sin fördel. Här är de senaste trenderna inom modern datahantering som är viktiga att hålla ett öga på och utforska deras relevans för ditt företag och din bransch:
Datatyg: De flesta organisationer har idag en mängd olika typer av data distribuerade på plats och i molnet – och de använder flera databashanteringssystem, bearbetningstekniker och verktyg. Ett datamaterial, som är en anpassad kombination av arkitektur och teknik, använder metadata, dynamisk dataintegration och orkestrering för att möjliggöra friktionsfri åtkomst till och delning av data över en distribuerad miljö.
Datahantering i molnet: Många företag flyttar en eller alla sina datahanteringsplattformar till molnet. Molndatahantering drar nytta av alla fördelar som molnet har att erbjuda – inklusive skalbarhet, avancerad datasäkerhet, förbättrad dataåtkomst, automatiserade säkerhetskopior och katastrofåterställning, kostnadsbesparingar med mera. Molndatabaser och databas-as-a-service (DBaaS)-lösningar, molndatalager och molndatasjöar blir allt populärare.
Data som en produkt: Data som en produkt avser praxis att behandla dina interna data som en första order produkt, med jobbet för ditt/dina datateam(er) – och i förlängningen din chef eller motsvarande chef – att förse resten av din organisation med rätt data som den behöver vid rätt tidpunkt och på rätt kvalitetsnivå. Målet är att möjliggöra ett ökat utnyttjande av dina data i allmänhet, till exempel snabbare och mer korrekta analytiska insikter.
Förbättrad datahantering: En av de nyare trenderna kallas ”förstärkt datahantering”. Förbättrad datahantering använder AI och maskininlärning för att göra datahanteringsprocesser självkonfigurerande och självjusterande. Förbättrad datahantering automatiserar allt från datakvalitet och basdatahantering till dataintegration – vilket frigör kompetent teknisk personal att fokusera på aktiviteter med högre värde.
Augmented Analytics: Augmented Analytics använder artificiell intelligens (AI) teknik, maskininlärning och naturlig språkbehandling (NLP) för att inte bara hitta de viktigaste insikterna automatiskt, utan för att demokratisera tillgången till avancerad analys så att alla, inte bara datavetare, kan ställa frågor om sina data och få svar på ett naturligt, konversationsbaserat sätt.
Sammanfattning
Vi vet att information härleds från data. Och om information är makt, då effektivt hantera och dra nytta av dina data kan mycket väl vara ditt företags supermakt. Som sådan utvecklas datahanteringsansvaret och rollen som Chief Data (och Analytics) Officer till att bli viktiga förändringsagenter i organisationen – för att driva molnanvändning, utnyttja nya trender och tekniker och leverera strategiskt värde till verksamheten.
Databas- och datahanteringslösningar
SAP kan hjälpa dig att hantera, styra och integrera dina företagsdata.
Idéer som du inte hittar någon annanstans
Registrera dig för en dos business intelligence som levereras direkt till din inkorg.