Datenabgleich: Die Herausforderungen in einem Unternehmen

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Zusammenfassung

Big Data die Komplexität bei Daten-Discovery, -nutzung und -verwaltung.
Unternehmen haben Schwierigkeiten, Datenquellen, Datenumwandlungen und deren Auswirkungen zu verstehen.
Im Mittelpunkt stehen Fragen zur Relevanz, Sensibilität, Herkunft und den Folgewirkungen.
Die Datenherkunft verbessert die Datenqualität, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (z. B. DSGVO) und die Transparenz.
Ermöglicht es den Nutzern, Daten besser zu verstehen, ihnen zu vertrauen und sie eigenständig zu nutzen.

Das Aufkommen von Big Data hat die Arbeit von Unternehmen mit Daten nicht vereinfacht. Das Volumen, die Vielfalt und die Anzahl der verschiedenen Datenspeichersysteme nehmen explosionsartig zu. Mit der Big Data ist es noch schwieriger geworden,„grundlegende“ Fragen im Zusammenhang mit der Datenzuordnung zu beantworten:

Welche Datensätze und Tabellen sind für meine Anwendungsfälle und meine Organisation am relevantesten?
Verfüge ich über sensible Daten? Wie werden diese verwendet?
Woher stammen meine Daten? Wie wurden sie aufbereitet?
Welche Auswirkungen hat eine Transformation auf meine Datensätze?

So viele Fragen, die sich Leiter von Informationssystemen, Leiter von Datenlabors, Datenanalysten oder sogar Datenwissenschaftler stellen, um effiziente und relevante Datenanalysen.

Diese Fragen ermöglichen es Unternehmen unter anderem,

Verbesserung der Datenqualität: Durch die Bereitstellung möglichst vieler Informationen können Nutzer erkennen, ob die Daten für die Verwendung geeignet sind.
Einhaltung der europäischen Vorschriften (DSGVO): Kennzeichnen Sie personenbezogene Daten und die durchgeführten Prozesse.
Erstellen dieMitarbeiter effizienter und selbstständiger beim Verstehen von Daten durch grafische und ergonomische Datendarstellung.

Um dies in die Praxis umzusetzen, müssen Unternehmen eine sogenannte Datenherkunft aufbauen.

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