Datenmanagement zielt darauf ab, den Wert und Nutzen von Daten innerhalb eines Unternehmens zu maximieren.Es stellt sicher, dass die Daten korrekt, sicher, zugänglich und ordnungsgemäß verwaltet werden. So können Unternehmen verwertbare Erkenntnisse gewinnen, Innovationen vorantreiben und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Informationen treffen.
Das Datenmanagement bestimmt den effektiven Umgang mit und die Verwaltung von Daten während ihres gesamten Lebenszyklus, indem es Best Practices für die Verwaltung des Lebenszyklus von Daten entwickelt. Das Fehlen von Datenverwaltungsstrategien kann zu ungenauen Daten, Datensilos, Sicherheitsrisiken, Compliance-Problemen, ineffizienten Prozessen, verpassten Chancen, schlechter Unternehmensführung und erhöhten Kosten führen. Die Implementierung effektiver Datenverwaltungsstrategien hilft Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu erschließen, die Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten und bessere datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Der Zweck der Datenverwaltung besteht darin, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus effektiv zu handhaben und zu verwalten, um die Anforderungen einer Organisation zu erfüllen.
Im Gegensatz dazu sorgt die Datenverwaltung dafür, dass diese Regeln und Verfahren befolgt werden, um die Qualität und Verwendbarkeit der Daten für die Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
Der Reifegrad der Datenverwaltungspraktiken kann von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein. Während einige Unternehmen bereits umfassende Datenverwaltungsstrategien eingeführt haben, befinden sich andere noch in der Anfangsphase der Entwicklung ihrer Datenverwaltungsfunktionen. Im Folgenden finden Sie einige gängige Szenarien, die Unternehmen bei der Datenverwaltung berücksichtigen sollten:
- Entwicklung der Datenverwaltung: Sie haben Datenverwaltungsprojekte initiiert, in die Dateninfrastruktur investiert und befinden sich im Anfangsstadium der Definition von Rollen und Verantwortlichkeiten für die Datenverwaltung.
- Ad-hoc-Datenverwaltung: Sie sind sich der Bedeutung des Datenmanagements bewusst, müssen aber Prioritäten setzen oder ausreichende Ressourcen bereitstellen.
- Branchenspezifische Datenverwaltung: Engagierte Datenverwaltungsteams, rigorose Frameworks für die Datenverwaltung und gut definierte Maßnahmen zu Datensicherheit und Datenschutz.
- Erweitertes Datenmanagement: Engagierte Teams, etablierte Data-Governance-Rahmenwerke, automatisierte Datenintegration und Qualitätsprozesse sowie fortschrittliche Technologien für Datenanalyse und Entscheidungsfindung.
Nutzen Sie das Potenzial von Daten, um die besten Entscheidungen zu treffen
Wir arbeiten mit unseren Kunden zusammen, um den Reifegrad ihrer Data Governance zu bewerten und diejenigen Techniken als Teil des Datenmanagements zu implementieren, die für ihr Unternehmen am wichtigsten sind. Virtusa bietet maßgeschneiderte Serviceangebote, um den Wert von Daten zu erschließen – von der Data Governance (Definition der Richtlinien) bis zum Datenmanagement (tatsächliche Implementierung von Tools, Frameworks und Richtlinien).
Beratungsdienste zur Datenverwaltung
Dazu gehört eine Bewertung der aktuellen Situation und die Ausarbeitung der Richtlinien.
- DG-Bewertung – Datenherkunft, Datenqualität, MDM/RDM, Datensicherheit
- DG-Roadmap
- Beratung: Richtlinien der GD, Verfahren und Büro der GD
Datenkatalog
Es ermöglicht ML-basierte Datenkatalogisierung
- Metadaten entdecken
- Technischen Katalog erstellen
- Business-Glossar erstellen
- ML-gesteuerte Datenassoziation
Datenherkunft
Automatisiert die Datenherkunft
- Identifizieren des Speicherorts sensibler Daten
- Erfassen technischer und geschäftlicher Metadaten
- Datenfluss über Systeme hinweg entdecken
- Datenherkunft festlegen
Datenqualität
Dies verbessert die Datenqualität (DQ) für ein einheitliches Geschäftserlebnis
- Metadatenverwaltung und Datenkatalogisierung
- Regel-Engine
- DQ-KPIs definieren
- Kontinuierliche Überwachung implementieren
- Erweiterte DQ mit ML- und statistischen Methoden
MDM
- Entwurf einer MDM-Lösung
- MDM-Konfiguration und -Bereitstellung
Datenarchivierung
Implementieren Sie die ILM-Richtlinie zur Identifizierung und Archivierung von Daten
- Definition der ILM-Richtlinie
- Sensible Daten lokalisieren
- Implementieren einer tierbasierten Datenarchivierung
- Audits, Berichte und Wiederherstellung
Datensicherheit
Protokolle bewerten und Sicherheitskontrollen implementieren
- Erkennung sensibler Daten
- Datenmaskierung (dynamisch/statisch)
- Kontinuierliche Überwachung
- Datenuntergruppen und -ausmusterung