Daten-Mapping: Die Herausforderungen in einer Organisation

Big Data Data Governance DatenData Governance #Datenqualität Data-Scientist

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.

Die Ankunft von Big Data hat die Arbeit der Unternehmen mit Daten nicht vereinfacht. Das Volumen, die Vielfalt und die verschiedenen Datenspeichersysteme explodieren. Mit der Big Data ist es noch schwieriger geworden, Antworten auf "primäre" Fragen im Zusammenhang mit der Datenzuordnung:

Welche Datensätze und Tabellen sind für meine Anwendungsfälle und mein Unternehmen am relevantesten?
Habe ich sensible Daten? Wie werden sie verwendet?
Woher kommen meine Daten? Wie wurden sie umgewandelt?
Welche Auswirkungen hat die Umwandlung auf meine Datensätze?

Es gibt so viele Fragen, die sich Manager von Informationssystemen, Datenlaborleiter, Datenanalysten oder sogar Datenwissenschaftler stellen, um in der Lage zu sein, eine effiziente und sachdienliche Datenanalyse.

Diese Fragen ermöglichen es den Unternehmen unter anderem,:

Verbesserung der Datenqualität: Durch die Bereitstellung möglichst vieler Informationen können die Nutzer feststellen, ob die Daten für die Verwendung geeignet sind.
Erfüllen Sie die europäischen Vorschriften(GDPR): Kennzeichnung der persönlichen Daten und der durchgeführten Prozesse.
Machen Sie empfänger effizienter und selbständiges Verstehen von Daten durch grafische und ergonomische Datenzuordnung.

Um diese in die Tat umzusetzen, müssen Unternehmen eine so genannte Datenlinie aufbauen.

Über den Autor