Dataforvaltning

Dataadgang er evnen til at få adgang til (eller hente) information fra en hvilken som helst kilde, uanset hvor den er lagret. Visse teknologier, som f.eks. databasedrivere og dokumentkonvertere, hjælper med at gøre denne opgave lettere og mere effektiv. Med en række indbyggede dataadgangsfunktioner kan forretningsanalytikere og dataforskere lettere arbejde med alle de big data, der indsamles fra stadig flere kilder, formater og strukturer - og afgøre, hvilke data der bedst kan forudsige et resultat.

Hvorfor er det vigtigt?

Vigtige data findes mange steder - tekstfiler, videoer, databaser, e-mails, datasøer, sensorer og intelligente enheder, websider og feeds på sociale medier. Med en god teknologi til adgang kan du udtrække nyttige data fra enhver form for datalagringsmekanisme eller -format - så du kan bruge mere tid på at bruge dataene og ikke kun på at prøve at finde dem.

Datastyring er en sammenhæng mellem mennesker, politikker, processer og teknologier, der definerer, hvordan du styrer din organisations data. Med software til datastyring kan du definere de regler, der håndhæver dine politikker - og hjælpe med at tilpasse dine data- og forretningsstrategier. I forbindelse med dataforvaltning er master-dataforvaltning den proces, hvor man skaber et samlet og konsistent billede af vigtige forretningsenheder - f.eks. en person, et sted, et produkt, en leverandør eller en virksomhed.

Hvorfor er det vigtigt?

Dataforvaltning er afgørende for enhver organisation - andre typer af forvaltning, der er vigtige, omfatter AI-forvaltning og forvaltning af modeller. Governance er ofte drevet af behovet for at overholde regler som CECL, GDPR og California Consumer Privacy Act (CCPA). Via governance-politikker kan du definere, hvilke databrugere der har adgang, hvem der kan ændre (kontra se) data, og hvordan du håndterer undtagelser. Dataforvaltningsværktøjer hjælper dig med at kontrollere og administrere regler, spore, hvordan de håndteres, og levere rapporter til revision.

Dataintegration er en proces, der kombinerer forskellige typer data for at give ensartede resultater. Med dataintegrationsværktøjer kan du designe og automatisere trinnene til at udføre dette arbejde. ETL (extract, transform and load) og ELT (extract, load and transform) er eksempler på disse værktøjer.

Hvorfor er det vigtigt?

Dataintegration er en kombination af data, som er nyttig, når man skal træffe beslutninger. Fordi de kombinerer elementer fra flere individuelle datasæt, kan integrerede data afsløre nye indsigter og hjælpe dig med at besvare forskellige spørgsmål.

Klargøring af data er en opgave, der forbereder data til analyse. Det indebærer at kombinere data fra forskellige kilder og derefter rense og transformere dem. Hvis det gøres via en selvbetjeningsgrænseflade, kan erhvervsbrugere få adgang til og manipulere de data, de har brug for, med minimal træning - og uden at bede IT om hjælp.

Hvorfor er det vigtigt?

Gode modeller afhænger af god dataforberedelse. Men det er en tidskrævende opgave. Gode dataforberedelsesværktøjer afslører funklende rene data og tilføjer værdi - så datapersonale hurtigt kan få adgang til, rense, transformere og strukturere data til ethvert analytisk formål. Resultatet: højere produktivitet, bedre beslutninger og større fleksibilitet.

Datakvalitet er den praksis, der sikrer, at data er nøjagtige og brugbare til det tilsigtede formål. Det starter i det øjeblik, data tilgås, og fortsætter gennem forskellige integrationspunkter med andre data - inklusive punktet umiddelbart før de offentliggøres eller rapporteres.

Hvorfor er det vigtigt?

Dårlig datakvalitet kan føre til dyre fejltagelser. Data, der er forældede, upålidelige, ufuldstændige eller ikke passer til det tilsigtede formål, vil man ikke have tillid til - og det skaber problemer i hele organisationen. En datakvalitetsløsning, der kan standardisere, analysere og verificere på en automatiseret og konsekvent måde, reducerer disse risici..

Datasøer og datalagre kan gemme puljer af big data sikkert til brug i prognosticerende modellering, maskinlæring, AI og andre datavidenskabelige applikationer.

Hvorfor er det vigtigt?

Uanset om en virksomhed bruger et traditionelt datalager, en datasø, et data lakehouse - eller en kombination af disse - er sådanne systemer afgørende for at sikre, at forretningsdata er tilgængelige og brugbare. En datasø kan f.eks. hurtigt indlæse alle typer nye data - samtidig med at den giver selvbetjeningsadgang, -udforskning og -visualisering. Til gengæld kan virksomheder registrere og reagere på nye oplysninger hurtigere.

Brug en ordliste for virksomheder til at angive datadefinitioner og -ejere, integrere workflows og markere problemer samt visualisere rækkefølge og relationer. Datarækkefølge sporer datas vej fra deres oprindelse til deres nuværende placering, da den sporer vigtige detaljer - tekniske, forretningsmæssige data og metadata (data om data).

Hvorfor er det vigtigt?

Ved at arbejde sammen hjælper disse værktøjer med at øge samarbejdet og tilpasse virksomhed og IT. Når du får besked om potentielle problemer, kan du tage fat på dem tidligt, før de skaber større problemer. Du kan også udforske datarelationer og foretage konsekvensanalyser med disse værktøjer.