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.

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. 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

For a data strategy to scale, an organization needs to build a data-driven culture. Transitioning to a data-driven approach requires a corporate cultural change where leadership views data as valuable, creates greater awareness of what it means to be data-driven, and develops and communicates a well-defined strategy.

Prozesse

There are many processes involved in a scalable data strategy. Data governance is particularly critical to democratizing data while protecting privacy, complying with regulations, and ensuring ethical use. Data governance establishes and enforces policies and processes for collecting, storing, using, and sharing information. These include assigning responsibility for managing data, defining who has access to data, and establishing rules for usage and protection.

Get Started With the Actian Analytics AI Platform

Actian Analytics AI Platform provides data integration, data management, and data analytics services in a single platform that offers customers the full benefits of cloud native technologies. It can quickly shrink or grow CPU capacity, memory, and storage resources as workload demands change. As user load increases, containerized servers are provisioned to match demand. Storage is provisioned independently from compute resources to support compute or storage-centric analytic workloads. Integration services can be scaled in line with the number of data sources and data volumes.

Über den Autor

Über Teresa Wingfield

Teresa Wingfield is Director of Product Marketing at Actian, driving awareness of the Actian Data Platform's integration, management, and analytics capabilities. She brings 20+ years in analytics, security, and cloud solutions marketing at industry leaders such as Cisco, McAfee, and VMware. Teresa focuses on helping customers achieve new levels of innovation and revenue with data. On the Actian blog, Teresa highlights the value of analytics-driven solutions in multiple verticals. Check her posts for real-world transformation stories.