Reading Time: 13 mins

8 misvattingen over Enterprise Data Management in 2023

8 Myths about enterprise data management in 2023

8 misvattingen over Enterprise Data Management in 2023

Ontdek de 8 meest voorkomende misvattingen over enterprise data management in 2023 en leer hoe u deze kunt overwinnen voor succesvolle data governance en besluitvorming.

Organisaties ontvangen en bewaren tegenwoordig enorme hoeveelheden gegevens, die voortdurend groeien in volume en evolueren in verscheidenheid.

IDC voorspelt dat tegen 2025 de hoeveelheid informatie die door ondernemingen wereldwijd wordt beheerd, met 61% zal zijn toegenomen. 175 zettabytes. Bedrijven die wachten met het ontwikkelen van een EDM-strategie lopen het risico niet-compliant te zijn, hun voorsprong op de markt te verliezen en een inkomensdaling te zien.

Enterprise Data Management (EDM) Misvattingen: het belang van enterprise data management in de hedendaagse zakenwereld

Enterprise Data Management (EDM) is hoe een bedrijf de informatie beheert die het verzamelt en gebruikt voor interne operaties, klantinteracties en softwaretoepassingen. Het primaire doel van Enterprise Data Management is het opbouwen en behouden van vertrouwen in alle opgeslagen gegevens.

Succesvolle bedrijven hebben toegang nodig tot relevante, betrouwbare gegevens om weloverwogen beslissingen te nemen, strategische plannen voor de toekomst te maken en hun doelen te bereiken.

Efficiënt gegevensbeheer (EDM) is van cruciaal belang omdat het een gestandaardiseerde methode biedt voor bedrijven om hun gegevens te onderhouden, te controleren, op te slaan, te beschermen, te openen en uit te wisselen. Deze methode vereenvoudigt het proces van het vinden, analyseren en gebruiken van de gegevens van een bedrijf, zodat het tijdige, weloverwogen beslissingen kan nemen.

Als informatie niet adequaat is gecatalogiseerd of gearchiveerd, kan dit leiden tot de volgende problemen:

  • Operationele onnauwkeurigheden en inefficiënties
  • Inconsistente bevindingen en dalend vertrouwen in investeringen
  • Verschillen en discrepanties in de berichtgeving
  • Misbruik van middelen om ongelijksoortige datastores en workflows te harmoniseren.

Het beheren van gegevens is voor sommige bedrijven een moeilijke taak. Dit kan het een uitdaging maken om bezittingen te identificeren, catalogiseren en op te slaan.
Deze taak kan echter worden voltooid met de hulp van een betrouwbare technologiepartner met de nodige kennis, methoden en talent om oplossingen voor bedrijfsgegevensbeheer te ontwerpen.

Business intelligence (BI) en geavanceerde analyses beloven al tientallen jaren een toekomst waarin gegevens gemakkelijk toegankelijk zijn en worden omgezet in kennis en inzichten voor het maken van snelle, betrouwbare keuzes. Elke afdeling, van de executive suite tot de frontlinie, is voornamelijk afhankelijk van technologieteams om hen te helpen bij het ontcijferen van gegevens en het extraheren van betekenis uit dashboards en andere rapporten.

Verschillende misvattingen die algemeen aanvaard zijn als "feiten" vloeien rechtstreeks voort uit deze beperkingen. Deze misverstanden hebben de inspanningen van veel bedrijven belemmerd om selfservice-analyses te implementeren, waardoor ze minder toegang hebben tot en vertrouwen hebben in de gegevens die ze nodig hebben om cruciale beslissingen te nemen.

8 Misconceptions about enterprise data management in 2023

Misvatting 1: Data governance is niet nodig voor effectief datamanagement.

Gegevensinconsistenties in de systemen van een organisatie moeten worden aangepakt gegevensbeheer. Databases voor verkoop, logistiek en klantenondersteuning kunnen bijvoorbeeld allemaal afzonderlijke records voor dezelfde consument hebben. Dat kan het moeilijker maken om gegevens te integreren en kan leiden tot problemen met de gegevensintegriteit, die de betrouwbaarheid van business intelligence (BI), bedrijfsrapportage en analysetools in gevaar kunnen brengen.

De betrouwbaarheid van business intelligence (BI) en analyses kan ook in het gedrang komen als onnauwkeurigheden in de gegevens niet worden gedetecteerd en gecorrigeerd. Om EDM te laten werken, is goed databeheer vereist.

Doelen van gegevensbeheer

  • Om datasilo's te elimineren.
  • Om ervoor te zorgen dat gegevens correct worden gebruikt, zowel om te voorkomen dat gegevensfouten systemen binnendringen als om misbruik van persoonlijke gegevens van klanten en andere gevoelige gegevens te voorkomen.
  • Voordeel voor datawetenschappers, andere analisten en zakelijke gebruikers van deze inspanningen kunnen verwachten, zijn onder meer gegevens van hogere kwaliteit, lagere kosten voor gegevensbeheer en eenvoudigere toegang tot relevante gegevens.

Het belang van data governance voor bedrijven

  • Om te voorkomen dat gegevens worden opgeslagen in silo's tussen teams en divisies.
  • Een uniforme weergave van gegevens vereist dat de componenten consistent worden gedefinieerd.
  • Vind en corrigeer fouten in datasets om de datakwaliteit te verbeteren.
  • Verbeter de precisie van analyses voor een goede besluitvorming.
  • Om beleid af te dwingen dat de kans op gegevensfouten en misbruik verkleint
  • Om de naleving van toepasselijke privacywetten en andere vereisten met betrekking tot gegevens te vergemakkelijken.

Voorbeelden van data governance die laten zien hoe datamanagement beter kan

1. Beveiliging

Probleem: Het vinden van een gulden middenweg tussen gegevensbeveiliging en gebruiksgemak is essentieel bij het formuleren van een data governance-beleid. Stel je voor: je bedrijf levert medische diensten. Het beschermen van medische dossiers is van essentieel belang, aangezien deze enkele van de meest persoonlijke informatie bevatten die een persoon kan hebben.

Betere oplossing: Uw data governance-team moet onder meer bepalen wie toegang tot welke gegevens nodig heeft en die beperkingen implementeren.

2. Bruikbaarheid

Het is cruciaal om de toegang tot en interpretatie van gegevens te vereenvoudigen en te standaardiseren. Gegevensorganisatie die eenvoudig en logisch is, zou de norm moeten zijn, maar veel te veel systemen moeten dit tegenwoordig nog steeds bieden.

Probleem: Zorg ervoor dat je rekening houdt met het advies van je teamleden. Stel dat u liever heeft dat uw verkoopteam een gecentraliseerde toepassing voor klantrelatiebeheer (CRM) gebruikt in plaats van een hardcopy-notitieboekje. In dat geval is het essentieel om erachter te komen waarom ze de notebook nog steeds gebruiken.

Betere oplossing: Sommige teamleden zouden baat hebben bij verdere begeleiding en training, met name op het gebied van gegevens- en databasebeheer.

3. Bescherming en archivering

Gegevens van slechte kwaliteit op schaal leiden tot ondermaatse zakelijke beslissingen. De kwaliteit van gegevens moet gelijke tred houden met de toenemende snelheid en verfijning waarmee gegevens kunnen worden samengevat, gemanipuleerd en geanalyseerd.

Probleem: Sommige gegevens binnen een bepaald bedrijf vereisen constante toegang van medewerkers, terwijl andere veel minder vaak nodig zijn. Sommige gegevens kunnen zo zelden worden gebruikt dat ze na enige tijd veilig kunnen worden weggegooid of bewaard.

Betere oplossing: Een effectieve strategie voor gegevensbeheer identificeert deze gegevenstypen en biedt expliciete regels om ermee te werken. De veiligheid van de gegevens moet worden gegarandeerd en tegelijkertijd moet deze indien nodig eenvoudig kunnen worden gelokaliseerd.

Data Autonomy Assessment Questionnaire

Misverstand 2: Datakwaliteit is geen prioriteit voor enterprise datamanagement

Momenteel zijn data een belangrijk gespreksonderwerp in de bedrijfswereld. Deze gegevens behoren tot de belangrijkste activa waarover moderne bedrijven beschikken. Goede data zijn echter essentieel om weloverwogen beslissingen te kunnen nemen. Foutieve informatie is op zijn best irrelevant. Als het al erg genoeg wordt, kan dit ertoe leiden dat bedrijven fouten maken die uiteindelijk veel geld kosten. IBM berekent dat het jaarlijkse verlies voor de Amerikaanse economie te wijten is aan onnauwkeurige gegevens $ 3,1 biljoen. Medewerkers verliezen tijd met het herstellen van fouten en onjuiste informatie, wat leidt tot ontevreden klanten en dus hogere kosten.

Bijgevolg zullen de gedistribueerde stamgegevens onnauwkeurig zijn bij gebrek aan regels of inspecties voor datakwaliteit. Wanneer een bedrijf niet in staat is om zijn gegevens te interpreteren, kan het geen goede strategische beslissingen nemen. Klanten kunnen ontevreden raken en de bedrijfsvoering kan worden vertraagd.

Organisaties kunnen de validiteit, consistentie en correctheid gedurende de levenscyclus van gegevens verbeteren met behulp van richtlijnen voor gegevenskwaliteit. Aangezien gegevens voortdurend evolueren en bedrijven verschillende gebruikers kunnen hebben die stamgegevens tegelijk bijwerken, zijn gegevenskwaliteitsregels essentieel om het risico op menselijke fouten te minimaliseren en de bedrijfsbrede consistentie te maximaliseren.

Kwaliteitsgegevens behoren tot de beste methoden om uw klanten te leren kennen. Datakwaliteit heeft altijd de hoogste prioriteit bij EDM. Datakwaliteit kan op veel manieren profiteren:

  • Met hoogwaardige gegevens tot uw beschikking, kunt u uw klanten een superieure service bieden. Klanten die een positieve interactie met uw bedrijf hebben, zullen eerder opnieuw kopen en erover vertellen.
  • Het aanpassingsvermogen van uw bedrijf hangt af van nauwkeurige gegevens. Je kunt anticiperen op verschuivingen in de markt en kansen grijpen of obstakels eerder overwinnen dan de concurrentie.
  • Goed dateen kwaliteit kan worden gehandhaafd met consistent management, maar alleen als je dat doet. Het goede nieuws is dat geavanceerde data-oplossingen en -platforms uw routinematige datavalidatie- en administratietaken kunnen stroomlijnen en automatiseren.

Geef prioriteit aan datakwaliteit. Datakwaliteit is een ondernemingsbrede kwestie. Datakwaliteit raakt iedereen, daarom is een cross-functionele strategie nodig. Benadruk eenvoudige manieren waarop werknemers gegevens kunnen verkrijgen en begrijpen.

Misvatting 3: Enterprise datamanagement is alleen relevant voor grote organisaties

Of u nu een groot, middelgroot of klein bedrijf bent, gegevensbeheer is essentieel als uw gegevens via gefragmenteerde systemen stromen en u niet over de tools beschikt om uw stamgegevens te overzien en te beheren. Het belang van een Enterprise datamanagementstrategie kan niet genoeg worden benadrukt wanneer meerdere bedrijfsprocessen afhankelijk zijn van dezelfde data.

Verder moeten er controles op de kwaliteit van de gegevens worden uitgevoerd om ervoor te zorgen dat wordt voldaan aan de industrienormen voor het delen van gegevens met zakelijke handelspartners. Hoewel ze met dezelfde problemen worden geconfronteerd als grotere bedrijven die geen EDM-strategie hebben, zien de meeste kleine bedrijven dit als een probleem dat uitsluitend voor grotere bedrijven is weggelegd. Bent u van plan te wachten tot het uit de hand loopt voordat u een EDM-strategie implementeert terwijl uw bedrijf groeit en de hoeveelheid informatie en de verscheidenheid aan toepassingen die u gebruikt, groeit? Nee, dat willen we zeker niet!

Gegevensbeheer is handig voor elk bedrijf dat bedrijfsgegevens heeft die moeten worden gedeeld tussen verschillende afdelingen of platforms. In het geval van klantinformatie maken zelfs de kleinste bedrijven waarschijnlijk gebruik van een klantrelatiebeheersysteem, gegevens van de financiële afdeling en informatie die is verzameld door de opleidings-, ondersteunings- en serviceafdelingen van het bedrijf. Overweeg de mogelijkheden die worden geboden door een compleet beeld van de interacties en ervaringen van een klant met uw bedrijf.

EDM is van toepassing op zowel kleine als middelgrote organisaties. Het verbetert processen en vermindert menselijke fouten.

Waarom hebben kleine bedrijven gegevensbeheer nodig?

Ontvankelijkheid: Kleine bedrijven kunnen zich snel aanpassen aan klantgedrag en gegevens. Goed gegevensbeheer stelt kleine bedrijven in staat om real-time marktinformatie te hebben, waardoor ze zich kunnen aanpassen aan marktontwikkelingen.

Kleine bedrijven kunnen profiteren van goed gegevensbeheer, aangezien grotere bedrijven veel meer infrastructuur en complicaties hebben, die veel langer nodig hebben om zich aan te passen, zelfs met goed gegevensbeheer.

Kosten: Vanwege hun beperkte middelen moeten kleinere ondernemingen kosteneffectief zijn. Gegevensbeheer helpt kleine bedrijven om verspilling van hulpbronnen en natuurlijke hulpbronnen effectiever te minimaliseren.

Cyberbeveiliging: Kleine bedrijven zijn kwetsbaar voor cyberaanvallen omdat ze ervan uitgaan dat hun gegevens minder waardevol zijn dan grotere bedrijven. Cyberaanvallen kunnen kleinere bedrijven ruïneren. Gegevens kunnen operationeel en compatibel blijven met regels voor gegevensbeheer met effectieve managementinformatiestrategieën en -oplossingen.

Voorbeelden van enkele organisaties die zijn begonnen met het implementeren van enterprise data management

Uber

Uber gebruikt business intelligence om cruciale beslissingen over de organisatie te nemen. Ze gebruiken piekprijzen als illustratie. Wanneer de vraag stijgt terwijl de verkeersomstandigheden variëren, passen de tarieven zich in realtime aan dankzij algoritmen die de verkeersomstandigheden, reistijden, beschikbaarheid van chauffeurs en de vraag van de consument volgen. Luchtvaartmaatschappijen en hotels gebruiken realtime dynamische prijzen om prijzen aan te passen op basis van de vraag.

Miniclip

Miniclip gebruikt EDM om de gebruikerservaring te verbeteren. Het legt de nadruk op klantbehoud om games extra winstgevend te maken en de bedrijfsgroei te ondersteunen vanwege de aard en sector.

EDM-rapportage, -analyse, -experimenten en geavanceerde analysegegevensproducten stellen de organisatie in staat om succesvolle productkenmerken te meten en op te nemen in toekomstige initiatieven, terwijl problematische kenmerken worden verwijderd of verbeterd.

Data Pipeline Components, Types, and Use Cases

Componenten, typen en use-cases van datapijplijnen

Om uw begrip van de datapijplijn te verdiepen, hebben we deze definitieve gids samengesteld die de componenten, typen, use cases en alles behandelt.

Misverstand 4: Enterprise data management is een eenmalige inspanning

De meest wijdverbreide mythe is deze hier. Een volledige uitrol van Enterprise Data Management (EDM) kan ongedaan worden gemaakt als u ingaat op deze mythe.

Het is belangrijk om te onthouden dat gegevensbeheer geen eenmalige taak is; het is eerder een continu proces dat regelmatig moet worden herzien en herzien.

Een veel voorkomende misvatting is dat een EDM-oplossing uw masterdataprocedures automatiseert en stroomlijnt. Om dit te laten werken is in ieder geval een raamwerk voor informatiebeheer vereist. Enkele van de taken die voorhanden zijn, zijn het aanwijzen van de locaties van stamgegevens die toezicht nodig hebben, het ontwikkelen van operationele richtlijnen en het toewijzen van verantwoordelijkheden.

Het goede nieuws is dat dit nog maar het begin is! Aangezien het Enterprise Data Management-platform de energie levert voor de rest van uw activiteiten, moet het raamwerk de methode bevatten om continue datakwaliteit te waarborgen. Automatisering en gevestigde bedrijfspraktijken zullen ongetwijfeld tot uw beschikking staan. Wel moet u uw bedrijf aanpassen aan de veranderende markt. Daarom, het is noodzakelijk om de procedure en de richtlijnen periodiek te herzien.

Misvatting 5: Enterprise datamanagement is de respons

Veel bedrijven gaan er ten onrechte van uit dat hun IT-afdeling verantwoordelijk is voor het databeheer. Zelfs als het IT-team feilloos werk levert, kan de hele rapportage-inspanning mislukken door een gebrek aan vertrouwen en kennis aan de praktische kant. Daarom moeten de IT- en de functionele teams vanaf het begin open communicatielijnen hebben. Het vermogen van de organisatie om verantwoorde praktijken op het gebied van gegevensbeheer te creëren, wordt ondersteund door hiervan een prioriteit te maken.

Er is geen software- of hardwarecomponent voor EDM. Datagebruikers en eigenaren van verschillende afdelingen en datadomeinen dienen samen te werken aan de ontwikkeling van de strategie. De meeste bedrijven maken de fout om hun IT-afdeling hun EDM-strategie te laten afhandelen. Als de IT-afdeling een raamwerk implementeert zonder eerst te leren over de bedrijfsprocedures en de moeilijkheden die verschillende afdelingen ondervinden, is het mogelijk dat niet al die procedures de nieuwe strategie zullen overnemen, en dat de werknemers van sommige afdelingen zich helemaal tegen het idee verzetten.

Communicatie en organisatieveranderingsmanagement zijn essentieel voor de succesvolle implementatie van elk data governance-programma. Dit is een must voor elk EDM-systeem om goed te kunnen functioneren. De IT-afdeling kan echter niet de exclusieve verantwoordelijkheid krijgen voor data governance, ondanks hun betrokkenheid bij elke fase van het proces. Voor een naadloze overgang naar de nieuwe EDM-aanpak is het van cruciaal belang dat aangewezen personen uit verschillende bedrijfseenheden vanaf het begin deelnemen aan de raamwerkontwikkeling van het initiatief voor gegevensbeheer.

Teamleden moeten hun expertise delen en samenwerken om opdrachten te voltooien. Wanneer mensen samenwerken, kunnen ze meer bereiken, geld besparen en gemakkelijker conflicten oplossen.

Voordelen van duidelijke en consistente interpersoonlijke communicatie

  • Het helpt vertrouwen op te bouwen.
  • Dit bevordert de loyaliteit onder de werknemers.
  • Het zorgt ervoor dat teamleden meer geïnvesteerd worden in hun werk.
  • Het verhoogt ook de productiviteit en het teamwerk.
  • Slimme ideeën ontstaan door een open dialoog.
  • Problemen zijn opgelost.
  • Verbeterde verbindingen met klanten zijn een van de grote.

Misvatting 6: Enterprise datamanagement gaat alleen over technologie

Het effectief beheren van gegevens is niet zozeer een kwestie van technologie, maar meer van weten hoe de procedures van uw bedrijf zouden moeten werken.

Datamanagement omvat verschillende activiteiten, zoals het verzamelen, verwerken, valideren en opslaan van data. Samenbrengen gestructureerde en ongestructureerde gegevens uit verschillende bronnen. Ze houden gegevens altijd veilig en toegankelijk.

Een effectief gegevensbeheersysteem omvat het volgende:

1. Gegevensbeheer

Om gegevens beter bij te houden en te koppelen aan relevante informatie voor toekomstig gebruik, kunnen bedrijven profiteren van oplossingen zoals Talend, Azure Data Catalog en Informatica. Metagegevens zijn nuttig omdat het de gegevensstructuur verbetert door gegevens te rangschikken om de bruikbaarheid ervan te maximaliseren. Technologieën voor het volgen van gegevens helpen organisaties bij het identificeren en catalogiseren van hun verschillende gegevensbezit. Al deze componenten die samenwerken, maken grote databases nuttig - legde uit dat gegevensbeheer zich richt op de drie aspecten van gegevensbeheer: opslag, toegankelijkheid en integriteit. Organisaties kunnen de juistheid van hun gegevens waarborgen door een strategie voor gegevensbeheer te implementeren.

2. Integratie van gegevens

Gegevens uit verschillende bronnen kunnen worden samengebracht met behulp van Azure Data Factory, Logical Apps en Functions, die allemaal intuïtieve gebruikersinterfaces bieden. Boekhoudsoftware en CRM-gegevens (Customer Relationship Management) kunnen bijvoorbeeld niets met elkaar te maken hebben totdat ze samen zijn gerangschikt. Gecombineerd heeft de informatie uit deze verschillende bronnen echter het potentieel om een volledig beeld te geven van de inkomsten en cashflow van een bedrijf. Dit geldt voor alle ogenschijnlijk niet-gerelateerde datasets die met elkaar verbonden blijken te zijn.

3. Intelligentie in het bedrijfsleven

Microsoft Power BI, Tableau, Azure Synapse Analytics en Snowflake zijn enkele BI-oplossingen (Business Intelligence) die gegevens toegankelijker, veiliger en bruikbaarder kunnen maken voor besluitvormers. Geen mens kan ooit handmatig zo'n uitgebreide database doorzoeken om er nuttige informatie uit te halen. Daarom zijn BI-tools vereist.

Process, Types & All Golden Rules to Follow for Data Migration

Proces, typen en alle te volgen gouden regels voor gegevensmigratie

Het migreren van uw gegevens kan zowel een eenvoudig als een complex proces zijn. Het hangt af van de gebruikers, hun vereisten, de structuur van de gegevens en de omgeving waarnaar ze migreren. Gegevensmigratie heeft beperkingen, vereisten en ook goede praktijken. Deze blogpost gaat over alles wat je moet weten over datamigratie.

Misverstand 7: Enterprise data management is een kostenpost, geen investering

Toen de markt voor MDM-software jonger was, was deze duurder dan nu. Er zijn nu echter opties voor bedrijven van elke omvang en in verschillende sectoren en situaties. De meeste van onze klanten vertellen ons ook dat EDM-software wordt behandeld als operationele kosten in plaats van als kapitaaluitgaven. Klanten kunnen de oplossing na implementatie blijven gebruiken zonder verdere kosten.

De afgelopen jaren is EDM-software aanzienlijk goedkoper geworden, waardoor het een levensvatbaar alternatief is voor duurdere methoden van gegevensbeheer. Traditionele software kan de operationele kosten alleen verhogen als alle bijbehorende apparatuur, opslag, licenties, IT-beheer, gegevensback-up, energie en beveiligingsuitgaven worden meegerekend. Er zal een initiële investering zijn voor de installatie en migratie van EDM-software, maar dit is een nominale uitgave gezien de voordelen op lange termijn.

Op welke manieren kunnen bedrijven data in hun voordeel gebruiken?

Verschillende bedrijfssectoren hebben verschillende databehoeften en kunnen dus op verschillende manieren profiteren van data. In productiebedrijven kunnen machine- en systeemlogboeken bijvoorbeeld licht werpen op productiviteit en efficiëntie. Leiders kunnen cruciale operationele gebieden vereenvoudigen door de knelpunten te identificeren en eraan te werken deze op te heffen.

In de afgelopen jaren is de verkoopprijs van EDM-systemen met beheerde implementaties gedaald naarmate de markt volwassener is geworden en meer bedrijven dergelijke diensten zijn gaan aanbieden. Door de leverancier de oplossing te laten hosten en de services te leveren, kunnen bedrijven geld besparen op infrastructuurkosten, onderhoud en probleemoplossing.

En dan is er de kwestie van het winnen van uw risicomijdende, geldbewuste hogere management. In plaats van all-in te gaan met een enorme revisie, wat zowel tijdrovend als kostbaar kan zijn, kunt u het water testen met een kleinschalige implementatie in een enkelvoudig gebruiksscenario of een masterdatagebied met weinig impact. Als kan worden aangetoond dat een EDM-systeem op één gebied nuttig en effectief is, zal het gemakkelijker zijn om goedkeuring te krijgen voor verdere financiering van het hogere management om het systeem op andere gebieden te implementeren.

Real-world toepassingen van gegevensbeheer

Flipp

Shopping-app Flipp gebruikte Amplitude in eerste instantie om marketingboodschappen te personaliseren. Datademocratisering was een bonus voor het Flipp-team. Hun groeiende marketingteam kreeg sneller dan voorheen betrouwbare informatie. Ze konden sneller op campagnes reageren zonder te wachten tot een ander team gegevens verzamelde en aanleverde.

Instacart

Deze bezorgt boodschappen. Instacart had problemen met gegevensefficiëntie. Zelfgebouwde software en een database beheerden hun gegevens. Het kostte tijd en frustratie om de vaardigheden te verwerven om te communiceren en op verzoeken te reageren. Bovendien is het datavolume van Instacart de mogelijkheden van het oude beheersysteem te boven gegaan. Amplitude hielp Instacart bij het combineren van gegevens uit verschillende tools. Amplitude ging efficiënt om met de groeiende databelasting, waardoor ze werden geholpen met productontwikkelingen in plaats van verstrikt te raken in het maken en onderhouden van hun eigen tools.

Misvatting 8: Enterprise datamanagement is een statisch veld

De implementatie van Enterprise Data Management als geheel kan ongedaan worden gemaakt als u in deze mythe gelooft. Datamanagement past zich aan de uitdagingen aan.

In de huidige digitale economie moeten gegevensbeheersystemen zich ontwikkelen om aan de behoeften van uw organisatie te voldoen. Traditioneel gegevensbeheer maakt schaalmogelijkheden moeilijk zonder het bestuur of de beveiliging te beïnvloeden. Software voor digitaal gegevensbeheer moet tal van obstakels overwinnen voor het vinden van geloofwaardige gegevens.

Uitdaging 1: Groeiende datavolumes

Elke divisie in uw bedrijf heeft toegang tot verschillende soorten gegevens en heeft andere vereisten om maximale waarde uit die gegevens te halen. Gegevensvoorbereiding en doorlopend database- of bestandsonderhoud worden traditioneel door IT afgehandeld in traditionele modellen. Het is gemakkelijk voor een bedrijf om zijn gegevens uit het oog te verliezen terwijl het groeit, zowel wat betreft wat het heeft en waar het is opgeslagen, als hoe het kan worden gebruikt.

Uitdaging 2: Op de hoogte blijven van de regelgeving

In de gaten houden of de juiste informatie wordt gebruikt, is moeilijk in een tijd van voortdurend evoluerende compliance-regelgeving. Werknemers van een bedrijf hebben gemakkelijke toegang nodig tot informatie over de soorten en bronnen van gegevens die ze wel en niet kunnen gebruiken, evenals details over het verzamelen, opslaan en vrijgeven van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) volgens toepasselijke wetten en beleidslijnen.

Uitdaging 3: Opkomende functies van Analytics

Er wordt van steeds meer werknemers verwacht dat ze toegang hebben tot gegevens en deze interpreteren naarmate het bedrijf overgaat op een gegevensgestuurd besluitvormingsmodel. Het onvermogen om naamgeving, grote datastructuur en databanken is een van de meest voorkomende gevolgen van meer analytische training nodig hebben. De potentiële waarde van de gegevens wordt verminderd of verloren als ze niet kunnen worden geanalyseerd omdat de conversie ervan te tijdrovend of te moeilijk is.

Hoewel het waar is dat gegevenseigenaren eerst de regels en het proces voor een MDM-project moeten maken, is het ook hun verantwoordelijkheid om het beleid en de richtlijnen te onderhouden en bij te werken naarmate het bedrijf zich ontwikkelt. Om het succes van uw MDM-installatie en de daaropvolgende implementatie door het bedrijf te garanderen, heeft u een degelijke data governance-architectuur nodig die de nodige personen aantrekt voor governance en uitvoering.

zuci_ebook_the_data_analytics_strategy_guide_thumbnail

De strategiegids voor gegevensanalyse

Een definitieve gids voor het ontwikkelen van een effectieve data-analysestrategie

Conclusie

Enterprise data management, zoals hierboven besproken, kan veel positieve effecten hebben, waaronder een betere datakwaliteit en nauwkeurigheid, zodra de mythen eromheen zijn verdreven. Er zal minder tijd en energie besteed worden aan master data management en de besluitvorming zal duidelijk verbeteren. Onderzoek of het ontbreken van een EDM-procedure de oorzaak is van problemen zoals operationele storingen, frequente klachten van consumenten en boetes in verband met onjuiste gegevens.

Zuci Systems is een toonaangevende leverancier van zakelijke gegevensbeheerdiensten. Met ons deskundige team en in de branche bewezen oplossingen kunnen we uw bedrijf helpen het volledige potentieel van uw gegevens te benutten. Van data-engineering en kwaliteit tot analyse en inzichten, onze uitgebreide services helpen u uw bedrijf te transformeren en waarde te genereren.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Assistant Marketing Manager @ Zuci Systems.