Bauen Sie Ihre Datenstrategie so auf, dass sie skalierbar ist?

Eine Datenstrategie ist ein langfristiger Plan, der die Infrastruktur, die Mitarbeiter, die Werkzeuge, die Organisation und die Prozesse zur verwalten Informationsbeständen definiert. Das Ziel einer Datenstrategie ist es, einem Unternehmen zu helfen, seine Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung zu nutzen. Um den Plan in die Tat umzusetzen, muss die Datenstrategie skalierbar sein. Hier sind einige Hinweise, wie dies erreicht werden kann:

Infrastruktur

Die richtige Infrastruktur ist notwendig, um einer Organisation die Grundlage zu geben, die sie für die Skalierung und verwalten Daten und Analysen im gesamten Unternehmen benötigt. Eine moderne Cloud erleichtert die Skalierung von Datenmengen, die Wiederverwendung von Datenpipelines und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen, während sie gleichzeitig sicherstellt, dass die Daten für Analysten und Geschäftsanwender zugänglich sind. Die Plattform sollte Cloud Technologien verwenden, die es einem Unternehmen ermöglichen, skalierbar Data Analytics in öffentlichen, privaten und hybriden Clouds aufzubauen und auszuführen.

Menschen

Der Fachkräftemangel bei Analysten und Datenwissenschaftlern, insbesondere bei advanced analytics , die Kenntnisse über künstliche Intelligenz erfordern, stellt eine große Herausforderung dar. Da das U.S. Bureau of Labor Statistics für das Jahr 2026 eine Wachstumsrate von fast 28 % bei der Zahl der Stellen prognostiziert, die data science Kenntnisse erfordern, wird der Mangel weiter zunehmen.

Um dem Mangel zu begegnen, müssen die Unternehmen mehr in die training und Weiterbildung investieren. Je mehr die Teams über fortschrittliche Data Analytics und über die Nutzung und Interpretation von Daten wissen, desto mehr Wert kann ein Unternehmen aus seinen Daten ziehen. Da die Nachfrage nach Analysefähigkeiten das Angebot bei weitem übersteigt, müssen die Unternehmen den Talentpool nutzen, den sie bereits haben.

Werkzeuge

Eine kostenoptimale Lösung sollte nicht nur analytics workloads kosteneffizient verarbeiten, sondern auch Datenintegration, Datenqualität und Datenmanagement umfassen, die zusätzliche Kosten und Komplexität verursachen, wenn sie von mehreren Anbietern bezogen werden. Es gibt jedoch kein einheitliches Tool für die Datenanalyse, das allen Anforderungen gerecht wird. In zunehmendem Maße fügen Unternehmen ihrem Analyse-Tool-Portfolio viele Arten von advanced analytics wie Maschinelles Lernen hinzu, um Muster und Trends in Daten zu erkennen, die zur Optimierung verschiedener Geschäftsaspekte beitragen.

Unternehmen müssen außerdem Strategien entwickeln, die es den Nutzern ermöglichen, auf einfache Weise selbst auf Daten zuzugreifen, damit begrenztes technisches Personal nicht zu einem Engpass bei der Data Analytics führt. Self-Service verschafft Anwendern schnellere Einblicke, so dass Unternehmen den Wert von Daten schneller realisieren können. In alltägliche Tools und Anwendungen eingebettet Analytik liefert Daten im richtigen Kontext, so dass die Benutzer schneller bessere Entscheidungen treffen können.

Organisation

Damit eine Datenstrategie skalieren kann, muss ein Unternehmen eine datengesteuerte Kultur aufbauen. Der Übergang zu einem datengesteuerten Ansatz erfordert einen kulturellen Wandel im Unternehmen, bei dem die Führung Daten als wertvoll ansieht, ein größeres Bewusstsein dafür schafft, was es bedeutet, datengesteuert zu sein, und eine klar definierte Strategie entwickelt und kommuniziert.

Prozesse

Es gibt viele Prozesse, die an einer skalierbar Datenstrategie beteiligt sind. Data governance ist besonders wichtig für die Demokratisierung von Daten bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre, der Einhaltung von Vorschriften und der Gewährleistung einer ethischen Nutzung. Data governance legt Richtlinien und Prozesse für die Erfassung, Speicherung, Verwendung und gemeinsame Nutzung von Daten fest und setzt diese durch. Dazu gehören die Zuweisung der Verantwortung für die Verwaltung von Daten, die Festlegung, wer Zugriff auf Daten hat, und die Festlegung von Regeln für die Nutzung und den Schutz.

Starten Sie mit der Actian Data Platform

Die Actian Data Platform bietet Datenintegrations-, Datenmanagement und Data Analytics in einer einzigen Plattform, die den Kunden alle Vorteile der nativen Cloud bietet. Sie kann CPU , Arbeitsspeicher und Speicherressourcen schnell verkleinern oder vergrößern, wenn sich die Workload ändern. Wenn die Nutzer steigt, werden containerisierte Server entsprechend der Nachfrage bereitgestellt. Der Speicher wird unabhängig von den Rechenressourcen bereitgestellt, um rechen- oder speicherzentrierte analytic workloads zu unterstützen. Die Integrationsdienste können entsprechend der Anzahl der Datenquellen und Datenmengen skaliert werden.

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield ist Director of Product Marketing bei Actian. Sie ist verantwortlich für die Kommunikation des einzigartigen Wertes, den die Actian Data Platform bietet, einschließlich bewährter Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics. Sie verfügt über eine 20-jährige Erfahrung Aufzeichnung der Steigerung von Umsatz und Bekanntheitsgrad von Analytik-, Sicherheits- und Cloud . Bevor sie zu Actian kam, leitete Teresa das Produktmarketing bei branchenführenden Unternehmen wie Cisco, McAfee und VMware.