Was ist Daten-Discovery?
Actian Germany GmbH
3. Juli 2020

In diesem Zeitalter, in dem wir von Daten umgeben sind, investieren Unternehmen zunehmend in Datenmanagement , um Werte zu schaffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Laut einer von Gemalto 2018 durchgeführten Studie wurde jedoch festgestellt, dass 65 % der Unternehmen können nicht alle Verbraucherdaten, die sie speichern, analysieren oder kategorisieren.
Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, nach Lösungen zu suchen, die es ihnen ermöglichen, den Wert ihrer Daten aus den Metriken, Erkenntnissen und Informationen herauszufinden, indem sie ihreMigration erleichtern.
Definition der Daten-Discovery
Daten-Discovery gibt es überall im Unternehmen, sei es in der IT, Business Intelligence oder Innovationsabteilung. Durch die Integration von Daten-Discovery Lösungen können Unternehmen allen Mitarbeitern den Zugang zu Daten ermöglichen, so dass Datenteams und Geschäftsanalysten datenbezogene Themen verstehen und gemeinsam bearbeiten können.
Es ist auch sehr nützlich für Unternehmen, die ein besseres Compliance-Management anstreben. Sie ermöglicht es den Unternehmen zu wissen, welche Daten personenbezogen bzw. sensibel sind und wo sie zu finden sind. Darüber hinaus kann Daten-Discovery die Innovation fördern, da es wichtige Informationen für die Zufriedenheit der Kunden und die Erlangung von Wettbewerbsvorteilen freilegt.
Von der manuellen zur intelligenten Daten-Discovery
Vor 20 Jahren, als es noch keine fortgeschrittenen Techniken Maschinelles Lernen gab, haben Datenspezialisten ihre Daten allein mit der menschlichen Gehirnleistung erfasst. Sie dachten kritisch darüber nach, welche Daten sie hatten, wo sie gespeichert waren und welche Anforderungen an den Endkunden gestellt wurden. Data Stewards kümmerten sich in der Regel um die Dokumentation von Datenbeständen, Regeln und Standards, die den Daten-Discovery leiteten. Bei diesen manuellen Ansätzen, die in der Regel mit Excel-Tabellen durchgeführt wurden, entwarfen die Mitarbeiter Konzepte und zeichneten Karten, um die Organisation ihrer Daten zu verstehen.
Mit dem technologischen Fortschritt umfasst die Definition von Daten-Discovery heute auch automatisierte Wege der Datenpräsentation. Smart Daten-Discovery stellt eine neue Welle von Datentechnologien dar, die eine erweiterte Analytik nutzen, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz nutzen. Es bereitet Daten nicht nur auf, konzeptualisiert und integriert sie, sondern präsentiert sie auch durch intelligente Dashboards, um verborgene Muster und Geschäftseinblicke zu enthüllen.
Die Vorteile von Daten-Discovery
Unternehmensdaten bewegen sich in Lichtgeschwindigkeit von einem Ort zum anderen und werden in verschiedenen Datenquellen und Speicheranwendungen gespeichert. Mitarbeiter und Partner greifen von überall und jederzeit auf diese Daten zu. Die Identifizierung, Lokalisierung und Klassifizierung Ihrer Daten, um sie zu schützen und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, sollte daher Priorität haben!
Zu den Vorteilen von Daten-Discovery gehören:
- Ein besseres Verständnis der Unternehmensdaten, wo sie sich befinden, wer und wo auf sie zugreifen kann und wie sie übermittelt werden.
- Automatische Datenklassifizierung auf der Grundlage des Kontexts.
- Risikomanagement und Einhaltung von Vorschriften.
- Vollständige Datentransparenz.
- Identifizierung, Klassifizierung und Verfolgung von sensiblen Daten.
- Die Möglichkeit, auf der Grundlage vordefinierter Richtlinien und kontextbezogener Faktoren Schutzkontrollen auf Daten in Echtzeit anzuwenden.
Daten-Discovery ermöglicht es Unternehmen, das gesamte Datenbild angemessen zu bewerten.
Einerseits hilft sie bei der Umsetzung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen, um den Verlust sensibler Daten zu verhindern und verheerende finanzielle und rufschädigende Folgen für das Unternehmen zu vermeiden. Andererseits ermöglicht es den Teams, tiefer in die Daten einzudringen, um die spezifischen Elemente zu identifizieren, die die Antworten offenbaren, und Wege zu finden, die Antworten zu zeigen. Es ist eine Win-Win-Situation.
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