Datenmanagement macht sich Cloud zu eigen

Aktuelle Geschäftsinitiativen wie die digitale Transformation sind mit einer Explosion des Datenvolumen und der Datenvielfalt konfrontiert. In diesem Zusammenhang suchen Organisationen nach mehr Flexibilität und Agilität in ihrem Datenmanagement.

Hier kommen die Cloud ins Spiel...

Datenmanagement Definition

Bevor wir beginnen, sollten wir definieren, was Datenmanagement ist. Laut TechTarget ist Datenmanagement"der Prozess der Aufnahme, Speicherung, Organisation und Pflege von Daten, die von einer Organisation erstellt und gesammelt werden". Datenmanagement ist ein entscheidender Bestandteil der Geschäfts- und IT-Strategie eines Unternehmens und bietet analytische Unterstützung, die die Entscheidungsfindung der Führungskräfte insgesamt fördert.

Wie bereits erwähnt, werden Daten als ein Unternehmenswert angesehen, der genutzt werden kann, um bessere und schnellere Entscheidungen zu treffen, Marketingkampagnen zu verbessern, den Gesamtumsatz und den Gewinn zu steigern und vor allem: innovativ zu sein. Infolgedessen sehen Unternehmen Cloud als eine Möglichkeit, ihre Dateninitiativen zu verbessern.

Cloud sind das neue Schwarz in den Datenmanagement

Es ist eine unbestreitbare Tatsache, dass Cloud zur neuen Standardplattform für das Datenbankmanagement werden. Dieses Phänomen bietet Datenmanagement große Vorteile:

• Kosteneffiziente Deployment: Größere Flexibilität und eine schnellere Konfiguration.
• Verbrauchsabhängige Ausgaben: Zahlen Sie für das, was Sie verbrauchen, und sorgen Sie nicht zu viel vor.
• Einfache Wartung: Bessere Kontrolle über die damit verbundenen Kosten und Investitionen.

Da dies bekannt ist, besteht kein Zweifel daran, dass Datenverantwortliche die Cloud als eine kostengünstigere Technologie ansehen, was die Wahl noch mehr vorantreibt.

Datenverantwortliche werden die Cloud in den kommenden Jahren und Monaten zu einem festen Bestandteil ihrer IT-Landschaft machen. Wir sind jedoch der festen Überzeugung, dass die Geschwindigkeit, mit der Unternehmen in die Cloud migrieren, je nach Unternehmensgröße unterschiedlich sein wird. Kleine oder mittelgroße Unternehmen werden schneller migrieren, während größere Unternehmen Monate oder sogar Jahre für die Migration benötigen werden.

Somit wird die Cloud zu einer Standardoption für alle Datenmanagement . Es gibt viele Strategien, darunter verschiedene Deployment oder Ansätze. Wir haben 3 Hauptstrategien identifiziert:

• Hybride Cloud: Besteht aus zwei oder mehr separaten Cloud , die privat oder öffentlich sein können und die als einzelne Einheiten bestehen bleiben
• Multicloud: Nutzung von mehr als einer Infrastruktur eines Cloud sowie von On-Premises .
• Intercloud: Wenn Daten zwischen Cloud als Teil einer logischen Deployment integriert oder ausgetauscht werden.

Die Cloud wird auch als Chance für Data Analytics gesehen

Die zunehmende Einführung von Cloud für das Datenmanagement hat wichtige Auswirkungen auf Daten- und Analysestrategien. Da die Daten in die Cloud verlagert werden, müssen die Daten- und Analyseanwendungen, die sie nutzen, folgen.

Die Betonung auf der Geschwindigkeit der Wertschöpfung hat Cloud zur ersten Wahl für die Entwicklung neuer Datenmanagement für Anbieter und die Deployment für Unternehmen gemacht. Daher entscheiden sich Unternehmen und Datenverantwortliche für Datenmanagement der nächsten Generation. Sie werden ihre Bestände migrieren, indem sie Anwendungen auswählen, die sich mit zukünftigen Cloud verbinden lassen, und ihre Teams und Budgets auf die kommenden Herausforderungen vorbereiten, die sie bewältigen müssen.

Datenverantwortliche, die Analyse-, business intelligence (BI)- und data science einsetzen, sehen in Cloud eine größere Chance:

• Nutzen Sie eine Cloud für Testzwecke in Bezug auf Onboarding, Nutzung und Konnektivität und schaffen Sie eine Prototyping-Analyseumgebung, bevor Sie die Lösung tatsächlich kaufen.
• Erleichtern Sie den Zugriff auf Anwendungen, wo immer Sie sind, und verbessern Sie die Zusammenarbeit zwischen Kollegen.
• Zugang zu neu entstehenden Funktionen im Laufe der Zeit mit Leichtigkeit, mit kontinuierlicher Lieferung Ansätze.
• Unterstützen Sie schwere Aufgaben mit der Elastizität und scalability der Cloudentlang des Analyseprozesses.

Ein Datenkatalog, die neue unverzichtbare Lösung fürDatenmanagement

Verantwortliche für Daten und Analysen werden sich zwangsläufig in mehr als einer Cloud engagieren, wo Datenmanagement, Governance und Integration komplexer werden als je zuvor. Daher müssen Datenverantwortliche ihre Organisation mit neuen Metadaten ausstatten, die sie beim Auffinden und Inventarisieren von Daten unterstützen, die über ein hybrides und Cloud verteilt sind. Andernfalls kommt es zu einer Ausbreitung von Datensilos, die zum Scheitern von Datenmanagement, Analyse- und data science führen..

Datenmanagement müssen aus dem breiten Angebot an Datenkatalog auf dem Markt den relevantesten auswählen.

Wir definieren gerne einen Datenkatalog als eine Möglichkeit ein Inventar von Datenbeständen durch die Entdeckung, Beschreibung und Organisation von verteilten Datenbeständen zu erstellen und zu pflegen.

Wenn Sie an dem Projekt Datenkatalog arbeiten, finden Sie:

• Einerseits durchrelativ alte Akteure, die ursprünglich auf dem Markt für Data Governance positioniert waren.
  Diese Akteure bieten On-Premises-Lösungen mit reichhaltigen, aber komplexen Angeboten an, die teuer, schwierig und zeitaufwändig zu implementieren und zu warten sind und für funktionsübergreifende Governance-Teams konzipiert wurden. Ihr Wertversprechen ist auf Kontrolle, Risikomanagement und Compliance ausgerichtet.
• andererseits durch Anbieter von Dateninfrastrukturen (Amazon, Google, Microsoft, Cloudera usw.) oder Datenverarbeitungslösungen (Tableau, Talend, Qlik usw.), für die das Metadaten ein wesentlicher Baustein zur Vervollständigung ihres Angebots ist. Sie bieten sehr viel pragmatischere (und weniger kostspielige) Lösungen an, sind aber oft sehr technisch und auf ihr Ökosystem beschränkt.

Wir halten diese Alternativen für nicht ausreichend. Hier sind einige wesentliche Richtlinien, um Ihren zukünftigen Datenkatalog zu finden. Er muss:

• Seien Sie einDatenkatalog , der wettbewerbsfähige Preise und einen schnellen ROI für Ihr Unternehmen ermöglicht.
• Universelle Konnektivität, die sich an alle Systeme und alle Datenstrategien (Edge, Cloud, Cloud, Cloud, Hybrid) anpasst.
• Sie verfügen über eine sehr fortschrittliche Automatisierung für die Erfassung und Anreicherung von Datenbeständen sowie deren Attribute und Verknüpfungen (erweiterter Katalog). Die automatischen Einspeisungsmechanismen sowie die Vorschlags- und Korrekturalgorithmen reduzieren die Gesamtkosten des Katalogs und garantieren die Qualität der darin enthaltenen Informationen.
• Sie sollten sich stark auf die Nutzer konzentrieren, insbesondere für Geschäftsanwender, um die Akzeptanz der Lösung zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dassFunktionen immer mehr Cloud werden und in einigen Fällen Cloud.

Datenverantwortliche, die Innovationen in der Analytik vorantreiben wollen, müssen Cloud aus Datenbeständen nutzen. Sie müssen von der Aufnahme zur Umwandlung übergehen, ohne zu vergessen, in einen effizienten Datenkatalog zu investieren, um sich in einer immer komplexeren Datenwelt zurechtzufinden.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.