Unternehmen Datenmanagement (EDM) ist der Begriff, der beschreibt, wie ein Unternehmen seine Datenbestände inventarisiert, einsetzt, integriert, verwaltet, schützt und gemeinsam nutzt. EDM umfasst mehrere Disziplinen, darunter auch die Datensicherheit, Data Governanceund Datenqualitätsmanagement und ergänzt das Master Datenmanagement.
Bewährte Praktiken Datenmanagement in Unternehmen
EDM bietet jedem Unternehmen einen Mehrwert, indem es allen Datenproduzenten und -konsumenten einen ganzheitlichen Überblick über ihr Datenökosystem verschafft. Schlechte Daten können durch hochwertige Daten ersetzt werden, veraltete Daten können aktualisiert werden und sensible Daten können gesichert werden, um das Gesamtrisiko des Unternehmens zu verringern. Die Abbildung von Wertströmen visualisiert, wie Daten zu Anwendungen, internen Benutzern und externen Verbrauchern fließen.
Die Umsetzung des Cybersecurity Framework von NIST verbessert die Sicherheit und verringert das Risiko eines Imageschadens für Ihre Marke, sollte Ihr Unternehmen Opfer eines Datenverlustes werden.
Bewährte Verfahren für Datenmanagement (MDM) ergänzen die EDM-Verfahren. MDM muss flexibel und verständlich sein und regelmäßig von Infrastrukturteams und führenden Datenproduzenten überprüft werden. Jeder Mitarbeiter muss im Rahmen seiner Training mit EDM- und MDM-Programmen vertraut sein. Entwickeln Sie Standards für die Überwachung vorhandener Daten und die Aufnahme neuer Datensätze. Beseitigen Sie veraltete Datenbestände.
Die Vorteile von Enterprise Datenmanagement
Erfolgreiche EDM-Anwender haben von vielen der folgenden Aspekte profitiert:
- Stärkeres Vertrauen in höherwertige Datenquellen.
- Weniger Datensilos und stärkere Nutzung von kuratierten Betriebsdaten.
- Daten, die leichter zugänglich und leichter auffindbar sind.
- Daten, die sicherer sind und den Compliance-Anforderungen entsprechen.
- Daten, die besser integriert sind und leichter zugänglich gemacht werden können.
- Optimierter Zugang zu besser geschützten Daten.
Daten sind das Lebenselixier eines modernen data-driven Unternehmens. EDM und MDM helfen Unternehmen, den größtmöglichen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen, und liefern die grundlegenden Informationen, die erforderlich sind, um eine Data Mesh- oder Data Fabric-Initiative einzuleiten.
Actian und die Data Intelligence Platform
DieActianData Intelligence Platformwurde speziell entwickelt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Daten in hybriden Umgebungen zu vereinheitlichen, verwalten und zu verstehen. Sie vereint Metadaten , Governance, Datenherkunft, Qualitätsüberwachung und Automatisierung auf einer einzigen Plattform. So können Teams nachvollziehen, woher Daten stammen, wie sie genutzt werden und ob sie internen und externen Anforderungen entsprechen.
Über seine zentralisierte Schnittstelle ermöglicht Actian Erkenntnis Datenstrukturen und -flüsse, wodurch die Umsetzung von Richtlinien, die Behebung von Problemen und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit vereinfacht werden. Die Plattform hilft zudem dabei, Daten mit dem geschäftlichen Kontext zu verknüpfen, sodass Teams Daten effektiver und verantwortungsbewusster nutzen können. Die Plattform von Actian ist darauf ausgelegt, mit sich entwickelnden Datenökosystemen mitzuwachsen und eine konsistente, intelligente und sichere Datennutzung im gesamten Unternehmen zu unterstützen.Fordern Sie Ihre persönliche Demo an.
FAQ
Unternehmensweites Daten Datenmanagement (EDM) umfasst die Richtlinien, Prozesse und Technologien, die ein Unternehmen einsetzt, um Daten unternehmensweit zu definieren, zu integrieren, zu sichern, zu steuern und bereitzustellen. Dabei werden Daten als gemeinsames Unternehmensgut betrachtet.
Zu den wichtigsten Komponenten zählen „ Data Governance “, Datenintegration, Stamm- und Referenz Datenmanagement, „ Metadaten “-Management, Datenqualität, Sicherheit und Datenschutz sowie Datenarchitektur.
Zu den Vorteilen zählen zuverlässige Analysen, ein geringeres Compliance-Risiko, weniger doppelte und widersprüchliche Datensätze, ein schnellerer Zugriff auf Daten sowie eine solidere Grundlage für KI.
Typische Herausforderungen sind Datensilos, unklare Zuständigkeiten, uneinheitliche Definitionen, Altsysteme und steigende regulatorische Anforderungen. Ein gemeinsamer Katalog und ein gemeinsames Glossar bieten den Teams eine gemeinsame Sprache und Transparenz.
