数据对于企业如何运作和运作至关重要。企业必须理解数据的意义,并从支持当今高度互联的全球经济的各种系统和技术所产生的噪音中找到相关性。在这方面,数据占据了中心舞台。就其本身而言,数据是无用的公司需要有效的策略,治理和数据管理模式,以利用供应链,员工网络,客户和合作伙伴生态系统的实际和有效利用的所有形式数据...等等。

那么什么是数据管理呢?数据管理是收集、组织和访问数据以支持生产力、效率和决策的实践。鉴于数据在当今商业中扮演的关键角色,a实体数据管理策略和现代数据管理系统对每个公司至关重要 - 无论大小或行业如何。

什么是数据管理
数据管理的关键要素

数据管理进程包括广泛的任务和程序,例如:

为什么数据管理重要?

在企业中使用的每个应用程序、分析解决方案和算法(允许计算机解决问题和完成任务的规则和相关流程)都依赖于无缝的数据访问。数据管理系统的核心是帮助确保数据的安全、可用和准确。但数据管理的好处还不止于此。

将大数据转化为高价值的商业资产

如果管理不当,过多的数据会让人不知所措,而且毫无用处。但是有了合适的工具,大数据可以利用以更深入的洞察力和更准确的预测公司来利用授权公司。它可以让公司更好地了解客户想要的,并帮助公司根据学习数据提供特殊客户体验。它还可以帮助推动新的数据驱动业务模型 - 如基于实时内容(物联网)和传感器数据的服务产品 - 如果没有分析和解释大数据的能力,那就不会显而易见或显而易见。

163.

2025年(IDC)的数据Zettabytes

80%

到2025年全球数据的非结构化(IDC)

大数据是非常大的数据集,通常是五维V's:纯粹的体积收集的数据种类数据类型,速度生成数据,真实性数据,以及价值它。

数据驱动的组织具有主要的竞争优势,这不是秘密。使用先进的工具,公司能够管理更多资料来源的数据。它们还可以利用许多不同类型的数据,结构化和非结构化,实时 - 包括IoT设备数据,视频和音频文件,互联网单击流数据和社交媒体评论 - 打开更多机会来限制数据并将其用作资产。

为数字转换奠定数据基础

经常说数据是数字转型的生命线 - 这是真的。人工智能(AI),机器学习行业4.0,高级分析,事物互联网和智能自动化都需要很多,准确,准确,安全的数据来完成他们所做的事情。

自COVID-19疫情爆发以来,数据和数据驱动技术的重要性与日俱增。现在,许多企业都感到了巨大的压力,需要更好地利用它们的数据,并利用它来预测未来的事件,迅速转向,并为计划和业务模式构建弹性。

例如,机器学习需要非常大而多样化的数据集以“学习”,识别复杂的模式,解决问题,并将其模型和算法保持最新​​,并有效地运行。先进的分析(通常利用机器学习)也取决于大量的高质量数据,以便产生可信度可以充分行为的相关和可操作的见解。和IOT和工业物联网在一流的机器和传感器数据流上运行,每分钟流动百万英里。

任何数字转换项目中的共同分母是数据。在企业可以改变流程之前,利用新技术,成为智能企业,他们需要一个坚实的数据基础。简而言之,他们需要现代化的数据管理系统

“任何业务的持续生存都将依赖于敏捷的、以数据为中心的架构,该架构能够响应恒定的变化速度。”

唐纳德福因贝格副总裁Gartner.

确保遵守数据隐私法

良好的数据管理对于确保遵守国家和国际数据隐私法律 - 就像美国的一般数据保护规则(GDPR)和美国的加州消费者隐私法,以及行业特定的隐私和安全要求。当要验证或审计这些保护时,具有实证的数据管理政策和程序,就是必不可少的。

数据管理系统和组件

数据管理系统建立在数据管理平台上,包括一系列组件和流程,这些组件和流程协同工作,帮助您从数据中提取价值。这些包括数据库管理系统、数据仓库和湖泊、数据集成工具、分析等。

数据库管理系统(DBMS)

有许多不同类型的数据库管理系统。最常见的包括关系数据库管理系统(RDBMS),面向对象的数据库管理系统(OODMBS),内存数据库和柱状数据库。

数据管理系统
不同的数据管理系统

数据仓库和湖泊

主数据管理(MDM)

主数据管理是为所有重要业务数据创建一个受信任的主参考(单个版本的真相)的学科,例如产品数据,客户数据,资产数据,金融数据等。MDM有助于确保企业不使用不同部分的多个可能不一致的数据版本,包括流程,操作和分析和报告。有效MDM的三个关键支柱包括:数据整合,数据治理和数据质量管理。

“一种能够的技术和IT组织共同努力,以确保企业官方共享硕士数据资产的统一性,准确性,管制,语义一致性和责任的统一性,准确性,管理,语义一致性和责任。”

Gartner.MDM的定义

大数据管理

已经开发出新的数据库和工具来管理今天的大数据 - 大规模的结构化,非结构化和半结构化数据违规业务。除了高效的处理技术和基于云的设施,还创建了对解释和管理数据品种的新方法。为了使数据管理工具能够理解和使用不同种类的非结构化数据,例如,用于识别和分类数据项以促进存储和检索的新预处理进程。

数据集成

数据集成是进入,转换,组合和配置数据的实践,在其需要的位置和何时。这一集成在企业和超越 - 跨伙伴以及第三方数据源和用例中进行 - 以满足所有应用程序和业务流程的数据消耗要求。技术包括批量/批处理数据移动,提取,变换,加载(ETL),更改数据捕获,数据复制,数据虚拟化,流数据集成,数据编程等。

数据治理,安全性和合规性

数据治理是一系列规则和职责,用于确保整个组织的数据可用性,质量,合规性和安全性。数据治理在基础架构中建立基础架构,并在组织中命名具有权限的组织中的个人(或职位)以及处理和保护特定类型和类型的类型的责任。数据治理是合规的关键部分。该系统将处理存储,处理和安全性的机制 - 它是人民方面,治理方面,确保数据准确到开始并在进入系统之前正确处理和保护,并在进入系统之前正确处理和保护正在使用,并且从系统中检索到以其他地方使用或存储。治理指定负责人如何使用流程和技术来管理和保护数据。

当然,数据安全是当今黑客,病毒,网络图案和数据违规世界的主要问题。虽然安全内置于系统和应用程序,但数据治理是确保正确设置并管理这些系统以保护数据,并且该程序和职责被强制保护系统和数据库之外的数据。

商业智能和分析

大多数情况下,如果不是全部,数据管理系统包括基本数据检索和报告工具,并且许多包含或与强大的检索,分析和报告应用程序捆绑在一起。报告和分析应用程序也可从第三方开发人员提供,并且几乎肯定将包含在应用程序包中作为标准功能或作为可选的附加模块,可用于更高级功能。

今天的数据管理系统的强大之处在于,在很大程度上,临时检索工具允许用户通过最少的培训创建他们自己的屏幕数据检索和打印报告,在格式化、计算、排序和总结方面具有惊人的灵活性。此外,专业人员可以使用这些相同的工具或更复杂的分析工具集,在计算、比较、高等数学和格式化方面做更多的工作。新的分析应用程序能够跨越传统的数据库、数据仓库和数据湖,允许将大数据与业务应用程序数据结合起来,以便更好地预测、分析和规划。

什么是企业数据策略以及为什么要有一个?

许多公司在数据策略方面采取了被动的做法:接受业务应用程序供应商在系统中内置的任何内容。但现在,这还不够。在数据爆炸的今天,它对于每个企业的运营都非常重要,因此采取更加积极和全面的方法来进行数据管理越来越有必要。从实用的角度来看,这意味着准备,制定数据战略:

企业数据管理战略和基础设施的关键优势之一是它将组织共同 - 协调所有活动和决策,以支持企业的目的,这是有效和高效地向客户提供优质的产品和服务。拥有全包数据策略和无缝数据集成消除了信息的孤岛。这允许每个部门,经理和员工看到并理解他们对公司成功的个人贡献 - 并保持与这些目标相一致的决定和行动。

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数据管理的演变

50多年来,有效的数据管理一直是业务成功的关键——从帮助企业提高信息报告的准确性、发现趋势并做出更好的决策,到推动数字化转型,为今天的新技术和业务模型提供动力。数据已经成为一种新的资本,有远见的组织总是在寻找新的更好的方式来利用数据。以下是现代数据管理的最新趋势,对于关注和探索它们与您的业务和行业的相关性非常重要:

“到2022年,通过增加机器学习和自动化服务级别管理,将减少45%的数据管理手册任务。”

Gartner.

探索其他数据管理条款和趋势。

概括

我们知道信息来自数据。如果信息是权力,那么有效地管理和资本化数据可以很好地成为您公司的超级大国。因此,数据管理职责和数据库分析师(DBA)的作用正在发展成为变革代理 - 在驾驶云采用,利用新趋势和技术,并为业务提供战略价值。

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