Data Analytics sind nur so gut wie die Daten, aus denen sie abgeleitet werden. Eine hohe Datenqualität ist das Ergebnis guter data governance und solider Datenmanagement . Dies wiederum führt zu qualitativ hochwertigen Erkenntnissen, denen Sie vertrauen können.
Warum ist Datenmanagement für Data Analytics wichtig?
Im Zuge der Digitalisierung ihrer Abläufe generieren Unternehmen immer mehr Daten, die Erkenntnisse und Zusammenhänge enthalten können, die erst bei der Analyse deutlich werden. datenbasiert Entscheidungen führen mit größerer Wahrscheinlichkeit zu den erwarteten und gewünschten Ergebnissen als solche, die auf einem Bauchgefühl basieren. Die Gewinnung vertrauenswürdiger Daten erfordert eine Investition in Datenmanagement. Mit den richtigen Daten ist die Entscheidungsfindung effektiver und erhöht die Kundenzufriedenheit, den Umsatz und die Rentabilität.
Datenmanagement für die Analytik
Nachfolgend sind Aspekte des Datenmanagement aufgeführt, die sich auf Data Analytics:
Data Governance
Data governance beeinflusst die Richtlinien, Prozesse und Rollen, die ein Unternehmen einsetzt, um zu gewährleisten, dass hohe Datensicherheit, -integrität, -qualität und -verfügbarkeit auf kontrollierte und verantwortungsvolle Weise durchgeführt werden. Data governance ist für Data Analytics unerlässlich, da sie sich auf die Datenqualität auswirkt. Sie katalogisiert, wo sich die Daten befinden, ihre Qualität und ihre Bedeutung und sorgt für die Beständigkeit der Daten.
Datenspeicherung
Wie und wo die Daten gespeichert werden, muss sorgfältig auf Latenz, Kapazität, hohe Verfügbarkeit und Flexibilität geprüft werden. Leistung und Latenzzeit werden durch die Verwendung von Hochgeschwindigkeitsmedien mit parallelen Funktionen erheblich verbessert. Flexibilität bezieht sich auf die Speicherung unstrukturierter Daten, wie z. B. Videodateien, die On-Premises oder in der Cloud gespeichert werden können. Speicherebenen unterstützen das Konzept von Hot-, Warm- und Cold-Storage mit automatischer Datenmigration entsprechend dem Bedarf. Speicherredundanz ist der Schlüssel zu hoher Verfügbarkeit. Im Falle eines Geräteausfalls oder einer Katastrophe müssen die Daten vor Verlust geschützt werden.
Datenlager können On-Premises oder in der Cloud sein. Die Flexibilität, Daten in verschiedenen Clouds zu hosten, ist von Vorteil, da es wirtschaftlich sinnvoll ist, Daten in einem Lager in der Nähe des Ortes zu sammeln, an dem sie erstellt werden.
Datensicherheit
Betriebsdaten und andere Analysedaten müssen vor versehentlichem und böswilligem Verlust geschützt werden. Datensicherheitsmaßnahmen stellen sicher, dass nur autorisierter Zugriff möglich ist und dienen als Compliance-Kontrolle für sensible Daten. Rollenbasierte Zugriffskontrollen (RBAC) schränken den Datenzugriff ein, sodass nur autorisierte Benutzer darauf zugreifen können. Die Verschlüsselung von Data-at-Rest und während der Übertragung schützt vor Ransomware und Schnüffelangriffen.
Integration von Daten
Für wirksame Analysen müssen Datenquellen und Data Warehouses miteinander verbunden werden. Der Datenfluss und die Aufbereitung der Daten sollten zentral verwaltet werden, um die Verwaltungskosten unter Kontrolle zu halten. Datenintegrationstechnologie hilft Unternehmen, schnell Datenpipelines zu erstellen, um den Datenfluss verwalten .
Data Warehouses und Data Marts
Rohdaten müssen für eine effektive Datenanalyse organisiert werden, um entscheidungsunterstützende Abfragen zu ermöglichen. In der Regel werden die Daten in einem Data Warehouse oder Data Mart in geeigneten Stern- oder Schneeflockenschemata geordnet, geladen und indiziert.
Business Intelligence
Berichts- und Visualisierungs-Dashboards machen es Analysten leicht, die Daten zu verstehen und neue Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Business intelligence lassen sich problemlos Dashboards erstellen, die Datenänderungen in Echtzeit verfolgen und verborgene Datenkorrelationen veranschaulichen.
KI und Maschinelles Lernen
Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um die Auswertung großer Mengen von Rohdaten zu automatisieren und nach Beziehungen innerhalb eines Datensatzes zu suchen. prädiktive Analyse kann mögliche Ergebnisse vorhersagen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Datenmanagement Beispiele
Je nachdem, welche Fragen durch Data Analytics beantwortet werden sollen, können unterschiedliche Ansätze für die Datenverwaltung verwendet werden. Nachstehend sind einige Beispiele aufgeführt:
Daten der Kunden
Kundenteams müssen über die Situation bestehender Kunden auf dem Laufenden bleiben, um zu wissen, wann sie zusätzliche Unterstützung benötigen. Quelldaten aus Service-Desk-Anwendungen wie ServiceNow und Jira erfassen offene Fälle, eskalierte Probleme und Erweiterungsanfragen. Analytische Dashboards bieten eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden, um die Kundenteams über Probleme, zu erneuernde Lizenzen und neue Möglichkeiten, die die Vertriebsmitarbeiter kennenlernen können, auf dem Laufenden zu halten.
Marketing-Daten
Die Anbahnung einer neuen Kundenbeziehung kann mit einer Websuche beginnen, die zu einem Website-Besuch führt, bevor es zu einem Gespräch kommt. Das Marketing kann dashboard aus Suchmaschinenaktivitäten, Website-Besuchen und Prospecting-Systemen wie Salesforce nutzen, um die Migration des Kunden zu verfolgen. Vertriebsteams benötigen Daten nahezu in Echtzeit, um mit potenziellen Kunden zu interagieren, während sie nach Lösungen suchen, z. B. durch den Besuch der Website.
Logistische Daten
Die Beförderung von Waren von den Lieferanten über die Lieferunternehmen zu den Kunden, z. B. den Einzelhändlern, ist oft eine komplexe Migration , die hohe Anforderungen an die Analysesysteme stellt. Die Verlader müssen wissen, wo sich ihre Waren befinden und in welchem Zustand sie sind. Logistikunternehmen müssen Ladungen und Routen optimieren. Am Zielort müssen Lagerhäuser und Einzelhändler wissen, wann ihre Sendungen ankommen werden. Analysesysteme zeigen Engpässe auf, weisen auf verpasste Lieferungen hin und helfen bei der Routenoptimierung und der Vorhersage von Lieferzeiten.
IoT
Daten von Internet-of-Things-GerätenIoT) werden im Rohzustand von Sensoren in intelligenten Geräten wie Kameras, Temperaturfühlern und digitalen Schlössern erzeugt. Bevor die Daten in ein Analysesystem geladen werden, müssen sie gefiltert und abgetastet werden, um eine Überlastung von Servern und Netzwerken zu vermeiden. Diese erste Verarbeitung erfolgt in einem Gateway-Server in der Nähe des Netzwerkrands, bevor sie an einen Datenpipeline weitergeleitet werden.
Actian und Datenmanagement für die Analytik
Die Actian Data Platform transformiert Ihr Unternehmen, indem sie die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten On-Premises und in einer oder mehreren Clouds vereinfacht. Die Analyse- und Transaktionssysteme von Actian verfügen über Hunderte von vorgefertigten Datenintegrationen, die die Datenanalyse erleichtern.
