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, skalierbare Data Analytics in öffentlichen, privaten und hybriden Clouds aufzubauen und auszuführen.
Menschen
Der Fachkräftemangel bei Analysten und Datenwissenschaftlern, insbesondere im Bereich Advanced Analytics , der Kenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz erfordert, stellt eine große Herausforderung dar. Das U.S. Bureau of Labor Statistics prognostiziert bis 2026 eine Wachstumsrate von fast 28 % bei der Zahl der Stellen, die data science Kenntnisse erfordern, so dass der Mangel weiter zunehmen wird.
Um dem Mangel zu begegnen, müssen die Unternehmen mehr in Training und Ausbildung investieren. Je mehr die Teams über fortgeschrittene 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.
Tools
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. Zunehmend fügen Unternehmen viele Arten von Advanced Analytics wie Maschinelles Lernen zu ihrem Analyse-Tool-Portfolio hinzu, um Muster und Trends in Daten zu erkennen, die zur Optimierung verschiedener Aspekte des Unternehmens 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 skalierbar ist, muss ein Unternehmen eine data-driven aufbauen. Der Übergang zu einem data-driven erfordert einen Wandel der Unternehmenskultur, bei dem die Führungskräfte Daten als wertvoll ansehen, ein stärkeres Bewusstsein dafür schaffen, was es bedeutet, data-driven zu handeln, und eine klar definierte Strategie entwickeln und kommunizieren.
Prozesse
Eine skalierbar umfasst zahlreiche Prozesse. Data Governance ist besonders entscheidend für die Demokratisierung von Daten bei gleichzeitiger Wahrung des Datenschutzes, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Gewährleistung einer ethischen Nutzung. Data Governance Richtlinien und Prozesse für die Erfassung, Speicherung, Nutzung und Weitergabe von Informationen Data Governance und sorgt für deren Einhaltung. Dazu gehören die Zuweisung von Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung, die Festlegung der Zugriffsberechtigungen sowie die Festlegung von Regeln für die Nutzung und den Schutz der Daten.
Erste Schritte mit der Actian Analytics AI-Plattform
Die Actian Analytics AI Platform bietet Data Analytics Datenintegration, Datenmanagement und Data Analytics auf einer einzigen Plattform, die Kunden die vollen Vorteile Cloud Technologien bietet. CPU , Arbeitsspeicher und Speicherressourcen lassen sich schnell reduzieren oder erweitern, je nach Änderung Workload . Bei steigender Nutzer werden containerisierte Server bereitgestellt, um den Bedarf zu decken. Der Speicher wird unabhängig von Rechenressourcen bereitgestellt, Rechenressourcen sowohl rechen- als auch speicherorientierte analytic workloads Rechenressourcen unterstützen. Die Integrationsdienste lassen sich entsprechend der Anzahl der Datenquellen und des Datenvolumens skalieren.
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