Från fabriksgolvet till kundens dörr genererar varje enskild interaktion, transaktion och beslut data som kan hjälpa till att förutse, förstå och effektivisera alla verksamhetsområden. Men bara om det går att analysera och sätta i arbete.

Datatygsdefinition

Datatygslösningar gör att du kan ansluta och hantera alla dina data, inklusive både analytisk och operativ information, i realtid, över olika system och applikationer. Det säkerställer att data kan delas med konsekvent affärsmässig betydelse i alla system, så logiken som definierar nyckelmått och relationer förblir intakt när information rör sig genom organisationen. Ett datatyg effektiviserar också all data, särskilt i komplexa distribuerade arkitekturer, vilket gör den redo för användning i analys-, AI-- och maskininlärningsapplikationer genom att förena, rengöra, berika och säkra den. Med hjälp av datastrukturerna och -lösningarna kan företagen utnyttja sina data och skala upp sina system, samtidigt som de anpassar sig till snabbt föränderliga marknader.

Datanät kontra datatyg

Datanät och datatyg är både dataarkitekturkoncept som syftar till att förbättra datahantering och integration mellan olika system, applikationer och användare. Och även om de båda leder till en mer strömlinjeformad datahantering finns det vissa distinktioner mellan de två som kan bidra till att förtydliga villkoren.

Data mesh är en decentraliserad dataarkitektur som syftar till att ge team möjlighet att äga sina egna data och tjänster. Det främjar begreppet "data autonomy", där olika team kan hävda och hantera sina egna data och tjänster, och fatta beslut oberoende utifrån dessa data och deras behov. Data mesh uppmuntrar team att bygga sina egna mikrotjänster och främjar användningen av API:er för att dela data mellan andra team.

Datatyg är däremot en kombination av dataarkitektur och dedikerade mjukvarulösningar som centraliserar, ansluter, hanterar och styr data över olika system och applikationer. Detta gör det möjligt för företag att komma åt och använda data i realtid, skapa en enda sanningskälla och automatisera datahanteringsprocesserna.

Båda tillvägagångssätten har sina fördelar. Datamaskor ses ofta som ett initiativ i ett senare skede, när man redan har införlivat infrastrukturer för datasystem. Datatyg ger en centraliserad och enhetlig vy över data, vilket kan bidra till att ge insikter från data i alla system. Ur ett organisationsperspektiv är detta det ideala tillvägagångssättet då denna infrastruktur leder till optimering över hela verksamheten.

Att sätta ”verksamheten” i databladet

En affärsdatatyg går längre än en traditionell datatyg. Samtidigt som det fortfarande förenklar komplexa datamiljöer och levererar meningsfulla data till varje datakonsument, tar det fördelarna och värdet ytterligare genom att hålla affärslogiken och applikationskontexten från data intakta (i huvudsak bibehåller den datans DNA). En affärsdatastruktur eliminerar därmed behovet av att återskapa all affärskontext som förlorats genom att extrahera och replikera data, vilket ger intressenter och datakunder möjlighet att påskynda sitt beslutsfattande med förtroende och förtroende, med vetskap om att de alltid har en fullständig bild av sina data oavsett var de lagras eller hur de utformades.

Utöka värdet på en affärsdatatyg

Ett modernt affärsdatasystem kopplar samman och styr data samtidigt som den affärslogik som ger dessa data mening behålls och delas. Detta inkluderar relationer, hierarkier och beräkningar som speglar hur verksamheten faktiskt fungerar. För att uppnå detta behöver organisationer en flexibel grund med flera modeller som kan hantera både transaktionsdata och analysdata inom ett och samma ramverk. När operativa data från kärnprocesser kan nås och analyseras i kontext, utan att förlora integritet eller dupliceringslogik, kan team agera på live-insikter och driva automatisering över applikationer, analyser och AI. På så sätt utvecklas datastrukturen från en datahanteringsmetod till grunden för konsistent delning av betrodda affärsdata över hela företaget.

Datatygsarkitektur

Datatyg arkitektur fungerar genom att ansluta, hantera och styra data över olika system och applikationer för att ge en centraliserad och enhetlig vy. Detta gäller både dina team och dina system – var de än befinner sig i din organisation. Några av de viktigaste komponenterna i datatyg arkitektur inkluderar:

• Datakopplingar: Tänk på datakopplingar som broar som förbinder olika system där data lagras (t.ex. databaser, applikationer, sensorer) till en central plats. På så sätt kan alla dessa olika dataset analyseras från en enda utsiktspunkt.
• Datahantering: Detta innebär att se till att data är organiserade, säkra och av hög kvalitet. Aktiviteter som dataintegrering (sammanföra data från olika källor), datastyrning (ställa in regler för hur data ska användas och hanteras) och datasäkerhet (skydda känsliga data från obehörig åtkomst) inkluderas här.
• Datamodellering och semantiskt skikt: Datamodellering hjälper dig att förstå data genom att skapa ett gemensamt språk för information över olika system. Moderna tillvägagångssätt utvidgar detta koncept genom att bevara affärssemantiken och logiken som beskriver hur data beter sig inom affärsprocesser. Detta delade semantiska skikt gör att både transaktionssystem och analyssystem kan arbeta med samma konsistenta förståelse av datarelationer och regler.
• Databehandling och analys: Här bearbetas och analyseras data för att få insikter. Uppgifter som datalagring (lagring av stora mängder data), dataströmning (kontinuerligt bearbetning av data som genereras) och datavisualisering (visning av data på ett sätt som är lätt att förstå) kommer till spel här.
• Automatisering av datahantering: Dataanalys kan användas för att informera automatisering inom olika områden av verksamheten, men som en arkitektonisk term hjälper automatisering till att säkerställa att data hanteras effektivt och konsekvent. Detta inkluderar automatisering av uppgifter som dataintegrering, datastyrning och datasäkerhet. Automatisering kan minska antalet fel, spara tid och förbättra datakvaliteten.

Affärsfördelar med ett datatyg

Ett datatyg är ett sätt att vara mer exakt, effektiv och intelligent. Och när molnbaserade lösningar drivs av AI och maskininlärning är himlen gränsen. Varför? Eftersom AI-insikter blir allt mer exakta och insiktsfulla när de får mer data att tugga på. Nedan följer några av de främsta fördelarna med datatygslösningar.

1. Centraliserad, förenklad datahantering: Du har inte råd att vara utspridd. Ett datatyg hjälper dig att bryta ner siloväggar och gör att du kan hitta och sammanställa data från alla dina system på ett och samma ställe – när och när du behöver det.
2. Snabba insikter: Företag har inte längre lyxen att vänta på resultat eller hoppas att analyserna är korrekta. Med en infrastruktur för datatyg lämnas ingen sten ovänt – och de är alla omvända i unisont, i realtid. Denna enhetliga metod överbryggar klyftan mellan operativa och analytiska data, vilket möjliggör snabbare återkopplingsslingor från insikt till handling.
3. En källa till tillförlitlig information: De bästa affärsdatahanteringssystemen kan sammanfoga affärsövergripande data och system för att skapa en enda vy. Men dessutom kan dessa lösningar modellera den informationen, så att den presenteras för användarna på ett sätt som de inte bara förstår, utan att de kan agera på en gång. Genom att integrera delad affärslogik i datasystemet säkerställer organisationer att alla användare och system arbetar utifrån samma definitioner och beräkningar, vilket ökar förtroendet och enhetligheten i analyser och operationer.
4. Automatiserad datahantering: Datatygsarkitektur hjälper till att automatisera det som en gång var felbenäget, långsamma manuella processer – att upptäcka trender, fånga oegentligheter och minimera risken för fel och felaktigheter.
5. Anpassningsbar och skalbar: Moderna företag kräver förmåga att pivotera snabbt och sömlöst anpassa sin verksamhet och affärsmodeller. Datatygslösningar hjälper dig att förena dina processer för att påverka snabba och korrekta förändringar.
6. Datastyrning: Affärsdatastrukturen hjälper företag att få bättre kontroll över sina data med funktioner som datakvalitetskontroller, dataspårning och dataskydd, vilket säkerställer att deras data uppfyller kraven, är konsistenta och säkra.

Användningsfall för företagsdatatyg

Vi har diskuterat de allmänna fördelarna med ett datasystem, inklusive snabbhet, noggrannhet, automatisering och skalbarhet. Men hur är det med mer specifika användningsområden? Oavsett vilken typ av verksamhet du har, har de flesta företag från medelstora företag på uppemot några grundläggande operativa väsentligheter som de delar. Låt oss titta på några av de sätt som datatekniska lösningar kan påverka dessa kärnaktiviteter:

• Kundservice: Kunddata kommer i tjock och snabb takt – och från nya källor varje dag. Från dina egna CRM-system, hela vägen till sociala medier och kundrecensioner, fångas värdefull intel. Att försöka kategorisera och analysera alla dessa massiva och olikartade datamängder skulle i huvudsak vara omöjligt. Ett datatyg gör att du kan få grepp om denna inkommande störtflod. Den hjälper dig att definiera och fastställa de analytiska parametrar du vill fastställa samt vilka typer och typer av data du vill jämföra eller fokusera på. Det kan enkelt automatiseras för att titta på olika datauppsättningar för olika resultat – och säkerställa att inga värdefulla kunddatakällor kommer igång.
• Upptäckt av bedrägerier och riskhantering: Cyberbrottslighet och phishing-attacker kostar företag miljarder dollar varje år. För att inte tala om de skador på anseendet som kan åtfölja alla allvarliga, oförutsedda risker. Med ett datatyg kan du se över hela ditt affärslandskap, både internt och externt, för att upptäcka hot och riskfyllt beteende innan de blir ett problem. Det innebär att analysera data från flera system och källor, inklusive transaktioner, återkoppling från kunder, utläggsrapporter och kostnadsställeposter samt offentliga poster – hela vägen till sociala medier och nyheter som kan varna för påverkan på din verksamhet. Datatygslösningar kan använda AI och maskininlärningsalgoritmer för att upptäcka och identifiera mönster och anomalier i stora dataset, vilket skulle vara omöjligt för människor att upptäcka. Detta ger en tidig varning om bedrägerier och risker och hjälper till att skydda dina team, dina kunder och ditt resultat.
• Försäljningsprognoser: Affärsdataarkitektur förbättrar försäljningsprognoserna genom att företag kan integrera och analysera data från en mängd olika interna och externa källor i realtid. Detta hjälper till att skapa en heltäckande vy över företagets försäljningsdata, som kan användas för att skapa korrekta och tillförlitliga prognoser. När företag enkelt kan utnyttja bredast möjliga utbud av holistiska försäljningsdata, är de bättre på att tilldela sina resurser, förbereda sig för spikar och dips, och i slutändan ge den bästa servicen till sina kunder och kunder.
• Smidigare HR-verksamhet: Affärsdataarkitektur kan användas för att integrera data från dina befintliga medarbetare samt dina sökande och nyanställda. Detta ger ditt företag en uppdelning genom att ge en företagsövergripande överblick över din HR-verksamhet, från timspårning till anställdas nöjdhet. Och det ger dina HR-team den intel de behöver för att upptäcka och ta itu med små problem innan de blir stora problem. En enhetlig vy över medarbetardata kan hjälpa dig att skapa en arbetsplats som är engagerande, inspirerande och tillfredsställande.
• Efterlevnad och regelverk: Under de senaste två åren har företag sett rekordstora förlikningar i personaltvister i både oberoende och grupptalan. I och med ökningen av antalet människor som arbetar hemifrån, alltmer decentraliserade företagsarbetsplatser och en allmän förskjutning av kulturella känsligheter, är många företag överväldigade av den mängd lokala, nationella och internationella bestämmelser som de behöver hålla jämna steg med. Det blir alltmer orealistiskt att förlita sig på manuella insatser för att hålla sig ajour med efterlevnadsfrågorna. Det är därför bra att datatekniska lösningar kan automatiseras för att referera till de senaste lokala och globala reglerna, skära dina system och register från början till slut och meddela dig om eventuella efterlevnadsrisker.

Exempel på datatyg i praktiken

Nu när vi bara har berört några av de sätt som datatekniska lösningar stöder viktig affärsverksamhet, låt oss titta på några av de sektorer som sätter data management innovation att arbeta för att hjälpa dem att förnya sig och konkurrera:

• Hälso- och sjukvård: Datatygslösningar hjälper till att skapa en centraliserad realtidsvy över patientdata. Genom att integrera EHR-data från flera källor kan vårdgivare få en mer komplett bild av patientens sjukdomshistoria, vilket kan leda till mer exakta diagnoser och behandlingsplaner. Effektiviteten i kliniska prövningar kan också förbättras genom att integrera data från olika källor (såsom patientdata och laboratorieresultat) på en enda plats, vilket möjliggör enklare spårning och analys av prövningens framsteg.
• Tillverkning: Från råmaterial till kundens dörr, få sektorer har fler datagenerationspunkter som tillverkning. För att möta kundernas krav på transparens och etiskt ursprung integrerar många företag RFID-data och blockkedjespårningslösningar i sina utomeuropeiska produktionsvapen. En helhetssyn på sina försörjningskedjor gör det också möjligt för dem att se långt längs kedjan för att upptäcka flaskhalsar i ett tidigt skede och förutse brister. IoT-nätverk ger dem också ett fönster i hela sitt utbud av tillverkningstillgångar och maskiner – med vetskap om när underhåll behövs och undviker kostsamma driftstopp. Slutligen är produktlivscyklerna kortare än någonsin så företag måste hålla sig bokstavligen uppdaterade med trender. Genom att analysera marknads- och sociala mediedata kan företag se kommande trender och kommunicera designskiften till sina R&D-team i realtid.

• Olje-, gas- och energisektorerna: Genom att integrera data från sensorer och andra fältkällor kan företag identifiera mönster och trender som kan tyda på potentiella risker eller mekaniska problem. I denna sektor är haverier dubbelt dyra eftersom utrustningen vanligtvis är mycket specialiserad och kostsam att reparera, i kombination med minskad energiproduktion som leder till förlust ner i linjen. Datatygslösningar kan också effektivisera produktionsplaneringen genom att integrera data från olika källor som sensordata, marknadsdata och väderdata på en enda plats. Detta gör det möjligt för energileverantörer att bättre fördela resurser och planera för de oväntade ekonomiska – och till och med politiska – störningar som deras sektor är utsatt för.
• Detaljhandel: Vid det här laget har vi alla hört talas om omnikanalshandel och möjligheten att sömlöst flytta från butik till näthandel och leveransalternativ. Omnikanalsrevolutionen påverkar mer än bara var man kan köpa saker men alla sätt på vilka shoppare kan personifiera hela detaljhandelsupplevelsen. Detta inkluderar ”smarta” point-of-sale-system som smarta hyllor och kundvagnar, beröringsfria betalningsalternativ och alltmer sofistikerade personaliseringsfunktioner. Och naturligtvis leder alla dessa saker till skapande och registrering av data. Ett datatyg gör det möjligt för återförsäljare att sammanfoga sina kunders inköpsdata med sina leverantörskedjor och lagerdataset, för att bygga upp ett mycket exakt och förutsägande ekosystem för detaljhandeln.
• Finansiella tjänster: Handlingsbara kunddata kan komma från en mängd olika källor, inklusive bank- och kreditkortsanvändning, investeringar, försäkringar och skatteapplikationer. Ett datatyg kan hjälpa leverantörer av finansiella tjänster att hantera, analysera och skydda dessa sårbara och värdefulla data. Insatserna är otroligt höga inom denna sektor när det gäller cybersäkerhet och eventuella sprickor kan snabbt förvandlas till en klyfta. Datatygslösningar kan hjälpa företag i denna sektor att täppa till dessa sprickor och eliminera områden utanför nätet i sin verksamhet genom att säkerställa att säkerhetsprotokoll och transparens finns på plats inom alla områden i deras verksamhet.

Nästa steg för att göra datatygslösningar till verklighet för ditt företag

Även om det finns många sätt som ditt företag kan dra nytta av att transformera med affärsövergripande datatekniska lösningar, sker denna typ av förändring inte över en natt. Som med alla värdefulla initiativ börjar det med bra planering, bra kommunikation och realistisk målsättning. Nedan följer några av de startsteg som många av de bästa företagen tar på sig på sin resa mot enhetlig datahantering.

1. Bedöm aktuell dataarkitektur: För att kartlägga din destination måste du veta var du befinner dig just nu. Det är viktigt att granska dina nuvarande processer och system för att på bästa sätt förstå befintliga datakällor, system och dataflöden. Detta kommer att bidra till att identifiera de luckor och utmaningar som måste åtgärdas för att genomföra ett datasystem på effektivast möjliga sätt.
2. Definiera ramverket för datastyrning: När du planerar att hantera, integrera och styra data i hela organisationen är det viktigt att först tydligt definiera de policyer, processer och standarder du förväntar dig när du går vidare. Detta säkerställer att alla dina data är korrekta, konsekventa och säkra – och hjälper dig att skydda dig från risker och oro.
3. Designa datatygsarkitekturen: När du har slutfört de första två stegen måste du sedan designa datatygsarkitekturen. Detta kräver att du identifierar alla dina datakällor och skapar en semantisk modell för data – samt definierar och upprättar dina planer för, datastyrning och säkerhetsprotokoll.
4. Implementera dataintegrering: När datatygsarkitekturen är utformad går nästa steg ut på att ansluta de olika datakällorna både inom och utanför din organisation. Och sedan integrera dessa data i dina miljösystem och användare för att skapa en enhetlig vy.
5. Implementera datastyrning och säkerhet: Du har upprättat de styrnings- och säkerhetsprotokoll som du vill arbeta med. Nu måste man få det att hända. Detta inkluderar implementering av datakvalitet, dataursprung och datamaskeringsprocesser samt upprättande av protokoll för åtkomst och användarbehörighet.
6. Implementera dataanalys: När datatyget har implementerats är nästa steg att sätta den i arbete. De bästa mjukvarulösningarna hjälper dig att komma härifrån till det. Detta inkluderar smidig integration av befintliga system och applikationer, säker förflyttning av datauppsättningar och AI-drivna insikter som hjälper dig att utveckla, automatisera och implementera analyskonfigurationer som ger de mest användbara, relevanta och realtidsinsikter och resultat.
7. Ändringshantering och kommunikation: För att implementera en datastruktur krävs en kulturell förändring, för att säkerställa att din organisation är beredd att anta de nya metoderna för datahantering och för att främja användningen av data i olika team och affärsområden.

Data är information och information är makt. Datatygslösningar hjälper dina team att samarbeta enklare, med rätt information och de mest exakta datadrivna insikterna. Det finns en outtalad potential att gömma sig i dina system och dina team – kontakta oss idag för att lära dig hur du låser upp den kraften i hela din verksamhet.