Die globale Pandemie hat die Art und Weise verändert, wie Menschen arbeiten, kommunizieren, einkaufen und ihre Freizeit genießen. Das Internet wurde nicht nur zur Plattform, die diesen Wandel untermauerte, sondern erleichterte auch die Erfassung von Daten aus jedem Klick, jeder Suche oder Transaktion von jedem Gerät aus, das damit verbunden ist. Unternehmen nutzen diese Informationen, um Kunden zu gewinnen und zu binden, Prozesse zu rationalisieren oder ihre strategischen Visionen mit Agilität und Flexibilität auszustatten.
Nach den Mitarbeitern sind die Daten Ihre wichtigste Ressource. Wie erfassen, validieren, analysieren, speichern, archivieren, backup, abrufen und löschen Sie Daten auf eine Weise, die wirtschaftlich und strategisch sinnvoll ist?
Was ist Enterprise Datenmanagement?
Die digitale Transformation ist seit der Pandemie immer beliebter geworden. Digitale Transformation bedeutet die Umstellung von manuellen oder papierbasierten Prozessen auf rationalisierte Transaktionen, die auf der Grundlage von Cloud und Internettechnologie Dienstleistungen für einen weltweiten Markt bereitstellen. Wenn sie erfolgreich durchgeführt wird, ermöglicht sie es Unternehmen, auf der Grundlage der Datenanalyse von Kundentrends und -wünschen flexibel zu agieren.
Laut einer Experian-Studie aus dem Jahr 2019 haben die meisten Unternehmen das Gefühl, dass über 30 % ihrer Daten veraltet oder ungenau sind. Daten, denen Sie nicht vertrauen können, stellen ein Risiko für Ihren Ruf und die Einhaltung von Vorschriften dar.
Enterprise Datenmanagement (EDM) ist:
- Die Fähigkeit, große Datenmengen zu erfassen, zu integrieren und zu analysieren, um Entscheidungen über die Verwaltung, die Erstellung und Bereitstellung von Produkten oder die Art und Weise, wie Mitarbeiter Aufgaben erledigen, zu unterstützen.
- Die Umstellung auf Cloud Technologien, insbesondere die Daten-Lake , ermöglicht die Erfassung von Daten aus jeder internen Anwendung oder jedem Dienst und jeder internetbasierten Aktivität (mobil, IoT, Video, usw.).
- Die Umwandlung von Unternehmensdaten in einen nahtlosen Informationsfluss durch die Beseitigung disparater Datensilos und stattdessen die Zentralisierung von Daten zur Nutzung durch jedes Produkt oder jeden Arbeitsbereich.
- Die Erstellung und der Austausch von Informationen mit Partnern oder Kunden in einer sicheren und verschlüsselten Weise.
- Die Grundlage dafür, wie jeder Mitarbeiter oder Partner zusammenarbeitet, um seine eigenen und die Erfolgsvisionen des Unternehmens kennenlernen , indem er dazu beiträgt, Sicherheit, Vertrauen und Zutrauen in alle Datenbestände zu schaffen.
Das Ergebnis von EDM ist eine vertrauenswürdige Datenabfolge, die den Lebenszyklus von Datenherkunft, -zielen, -verbrauch und -pflege nachvollziehbar macht. Die Nachverfolgung der Datenabfolge verschafft Ihrem Unternehmen einen Überblick darüber, wie sich die Daten durch Ihre Systeme bewegen, und ermöglicht es Ihnen, die organisatorische Entscheidungsfindung und die Kosten des Datenmanagement zu optimieren.
Vorteile von Enterprise Datenmanagement
Der Übergang von typischen Datensilos zu einer gemeinsamen Datenmanagement und einem gemeinsamen Prozess ist eine Herausforderung. Doch diese Herausforderungen verblassen im Vergleich zu den Vorteilen, die diejenigen sehen, die EDM erfolgreich eingeführt haben:
- Erstellung vertrauenswürdiger Daten für jeden organisatorischen Zweck.
- Daten in hohem Maße zugänglich, konsistent und für data driven Analysen und Entscheidungen verfügbar machen.
- Erleichterung der Datensicherheit und der Einhaltung von Vorschriften durch einen einzigen definierten Datenmanagement und -Prozess.
- Rationalisierung von Kundendienstprozessen oder anderen organisatorischen Aufgaben, da die Daten aus einer vertrauenswürdigen Quelle und in einem vereinbarten Format stammen, unabhängig von ihrer Verwendung.
- Ermöglichung der Sicherheit von Daten durch die Verwendung von Cloud Speicher- und Verschlüsselungstools.
- Senkung der Geschäftskosten für die Speicherung von Daten oder die Durchführung von Datentransaktionen.
- Aufbau einer skalierbar Datenarchitektur, die es Ihrem System ermöglicht, sich schnell an Veränderungen anzupassen.
Datenmanagement vs. Datenmanagement
EDM ist die übergeordnete Praxis, die den gesamten Lebenszyklus Datenmanagement abdeckt. Unter diesem Dach befinden sich die Datenpraktiken von:
- Sicherheit der Daten.
- Datenmanagement über Kataloge und Metadaten.
- Transaktionsgeschäftsregeln für Daten.
- training über Datenmanagement und Verantwortlichkeiten.
- Governance von Datenpraktiken.
- Anleitung zur Datenmeldung.
- Datennutzung und -pflege.
- Datenwiederherstellung.
- Löschung und Vernichtung von Daten.
- Datenintegration über Datenmanagement für das digitale Geschäft.
Der letzte Punkt ist wichtig. Die Pandemie hat, wie bereits erwähnt, die Art und Weise verändert, wie Menschen Dinge tun, indem sie ihre Aktivitäten ins Internet verlagern. Master Datenmanagement (MDM) definiert die Unternehmensarchitektur und -praktiken zur optimalen Nutzung aller aus dem Internet stammenden Daten. Alles, was oben über das Datenmanagement in Unternehmen gesagt wurde, gilt auch für MDM, allerdings nur für die digitalen Komponenten. Die Vorteile des Datenmanagement liegen in der Schaffung und Verwaltung von Praktiken, die Ihr Unternehmen in einen digitalen Produktlieferdienst verwandeln werden.
Bestandteile von EDM
Data Governance
Data governance ist das Dach über EDM. Jede Komponente wird von den Governance-Kriterien geleitet, die auf der Grundlage von Geschäftszielen und gesetzlichen oder geografischen Anforderungen vereinbart wurden. Ein bewährtes Verfahren für Datenmanagement in Unternehmen besteht darin, Data Governance auf der Grundlage von Normen wie ISO 38505 einzuführen. Data governance definiert die Richtlinien, Metriken, Rollen, zulässigen Formate, Geschäftskontinuität, Speicherung, Ereignisverwaltung und Berichterstattung, die von der Organisation erwartet werden. Diese Richtlinien müssen flexibel sein, um die Agilität innerhalb der Organisation auf der Grundlage der Datenerfassung und -nutzung zur Entscheidungsfindung oder zur Durchführung von Arbeitsaufgaben zu fördern. Eine solide Governance führt zur Vertrauenswürdigkeit der Daten.
Dateneingang oder Erwerb
Dateneingang oder -erfassung ist die Extraktion von Daten aus Ihren manuellen oder papierbasierten Prozessen, Unternehmensanwendungen oder digitalem Download und das Ablegen der Daten an ihrem richtigen Speicherort. Diese Tätigkeit erfolgt in Echtzeit, ist kontinuierlich und kann zu großen Datenmengen führen, die verwaltet werden müssen. Die Daten können in virtuellen Speichern, big data , Data Lakes, Data Warehouses, Aktenschränken oder bei Servicepartnern abgelegt werden.
Datenarchitektur
Die Datenarchitektur definiert die Richtlinien für Daten in jeder Phase ihres Lebenszyklus: Erwerb, Speicherung, Verwendung, Sicherheit, Archivierung, Wiederherstellung, Geschäftskontinuität und Löschung. Dies ist der Aspekt des "wie man es macht" und "was man machen kann" des Datenmanagement. Das Ergebnis sind Rahmenwerke für Datenmanagement, Data Warehouses, Datensicherheit, Tools und SLAs für Lieferanten.
Integration von Daten
Bei der Datenintegration werden die Daten zugänglich gemacht, indem überprüft wird, ob die Daten die richtige Qualität und den richtigen Typ für die vorgesehene Verwendung aufweisen. Etwaige Probleme werden dem Anfragenden zur Korrektur gemeldet, lösen ein Ereignis aus, um aktuellere Daten zu erhalten, oder veranlassen die Löschung der möglicherweise beschädigten Daten.
Sicherheit der Daten
Die Datensicherheit betrifft die Aufbewahrung von Daten gemäß den Regeln der data governance, die Rollenprofile des Datenzugriffs über Zugriffskontrolllisten oder Datenverzeichnisse, die Verhinderung und den Schutz des Unternehmens, Passwörter und Zugriffsmethoden wie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA). Die Datensicherheit trägt dazu bei, dass Data-at-Rest und bei der Übertragung nicht gestohlen, beschädigt, weitergegeben oder böswillig zerstört werden können.
Datenverbrauch
Datennutzung bedeutet, dass Daten einen Wert für ein Unternehmen schaffen, indem sie in Informationen für die Entscheidungsfindung, das Marketing für Kunden, die Rationalisierung von Prozessen, die gemeinsame Nutzung oder den Verkauf von Daten an Partner umgewandelt werden und allen Beteiligten beweisen, dass das Unternehmen vertrauenswürdig ist. Die Datennutzung unterstützt Business IntelligenceKünstliche Intelligenz, Analytik, data mining, Kuratierung und Automatisierung, um einen nahtlosen, qualitativ hochwertigen Datenfluss für jeden Dienst zu schaffen, der die Daten zeitnah benötigt, wobei Vertraulichkeit, Integrität und weitere Verfügbarkeit gewahrt bleiben. Das Ergebnis der Datennutzung ist die Fähigkeit des Unternehmens, Kunden zu bedienen, Mitarbeiter zu unterstützen, flexible Produkte zu entwickeln und Audit-Anliegen zu erfüllen.
Bewährte Praktiken Datenmanagement
Die Befolgung dieser Tipps wird dazu beitragen, dass Ihr unternehmensweites Datenmanagement erfolgreich und wertvoll ist:
- Kennen Sie Ihre Daten. Ihr Datenmanagement muss die von Ihrer Organisation benötigte Nutzung bestmöglich widerspiegeln. Veraltete und veraltete Daten stellen ein Sicherheits- und Regulierungsrisiko dar. Nehmen Sie sich die Zeit, ein Audit durchzuführen. Ein Tipp: Führen Sie eine Reihe von Wertstromanalysen durch, um den Datenfluss, die betroffenen Anwendungen, Werkzeuge, Mitarbeiter und Kunden zu visualisieren.
- Sichern Sie Ihre Daten. Niemand möchte eine Benachrichtigung erhalten, dass sein Konto gehackt wurde. Dadurch verlieren Sie Kunden, Ihre Mitarbeiter fragen sich, wie sicher ihre Daten sind, und Ihre Marke wird beschädigt. Sprechen Sie mit Ihrem Managed Service- oder Datenmanagement und nutzen Sie dessen Sicherheitspraktiken, um die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit zu gewährleisten, sowie das Cybersecurity Framework von NIST.
- Master Datenmanagement Best Practices folgen denen von EDM. MDM enthält die entscheidenden Schemata, Metadaten, Nutzungsvorlagen, die jeder Entwickler oder Lieferant befolgen sollte, um Informationen zu erfassen, zu speichern, zu nutzen, zu archivieren und zu löschen. Stellen Sie sicher, dass MDM flexibel und verständlich ist und von allen Produkt- und Serviceteams regelmäßig abgestimmt wird.
- Steuern, überwachen, warnen. Zu den bewährten Verfahren des Datenqualitätsmanagements gehört die Schaffung eines Framework , der die Rollen und Richtlinien festlegt, die das Unternehmen zum Schutz und zur Erstellung wertvoller Daten befolgen sollte. Datenverwalter und Dateneigentümer müssen überwachen und Alarm schlagen, wenn von den vereinbarten internen Praktiken abgewichen wird. Datenverwalter sollten als Ausbilder oder Problemlöser fungieren.
- Kommunizieren und trainieren. Die oberste Führungsebene muss die Vision fördern, dass Datenmanagement im Unternehmen eine Priorität ist. Jeder Mitarbeiter und Hauptlieferant sollte regelmäßig training zum Thema Datenmanagement und Sicherheitspraktiken erhalten. Die Ergebnisse der training , die aufgetretenen Vorfälle und deren Lösung sowie die fortlaufende Anpassung an globale Standards dienen als Leitfaden für die interne Entwicklung von Datenmanagement und -Tools.
Strategie Datenmanagement
Jede Organisation benötigt Daten für ihre eigenen Zwecke. Dies erschwert die Erstellung einer Standardvorlage für eine Datenmanagement , aber hier sind einige empfohlene Maßnahmen oder Fragen, die zu stellen sind:
- Warum wollen wir Daten?
- Wozu brauchen wir Daten?
- Welche Art von Daten benötigen wir?
- Wollen wir sie speichern, oder wollen wir Cloud nutzen?
- Welche Produkte verwenden Daten, und gibt es replizierende oder redundante Daten?
- Können wir die erforderlichen Daten aus einer externen Quelle beziehen?
- Wäre es sinnvoll, Daten, die wir haben, weiterzugeben?
- Woher wissen wir, dass wir ein gutes Datenmanagement betreiben (KPIs)?
Bewertung der aktuellen Datennutzung und -merkmale
- Welche Daten haben wir?
- Warum haben wir sie?
- Wie gut sind wir in der Lage, sie zu nutzen und zu pflegen?
- Welche Informationen fehlen?
- Wie viel geben wir für Daten aus?
- Welche Risiken haben wir mit unseren Datenpraktiken für die Organisation geschaffen?
- Welche Prozesse, Anwendungen oder Tools behindern den Datenfluss?
Die Governance des Datenmanagement etablieren
- Wie wollen wir die Daten organisieren?
- Welche Schemata oder Datenmanagement brauchen wir?
- Wie werden wir Datenprobleme während ihres gesamten Lebenszyklus überwachen und melden?
- Welche Maßnahmen werden wir im Falle eines Datenvorfalls ergreifen?
- Welche Vorschriften müssen von unserer Organisation eingehalten werden?
- Was wird von den EDM-Rollen (Datenverwalter, Dateneigentümer, Datennutzer, Lieferanten) erwartet?
- Fokus auf Datenqualität, Aktualität und Sicherheit
Erstellen der Datenarchitektur und Funktionen
- Data Lakes, Data Warehouses, Aktenschränke.
- Heiß, kalt, Backups und Archivierung.
- Werkzeuge zur Löschung und Vernichtung.
- Verschlüsselung der Daten.
- Sicherheitswerkzeuge, Firewall, Zugangsmethoden.
- Datenmanagement, Datenschemata, Metadaten , Richtlinien für Entwickler.
- Übernahme der aktuellen Daten in das neue Enterprise Datenmanagement Framework.
- Informieren Sie alle Beteiligten.
