Das 3 Säulen des Datenmanagements im Datenzeitalter 4.0

Wir haben das Zeitalter der Daten eingegeben 4.0. Es ging alles so schnell, in nur einem Jahrzehnt: mit Datum 1.0 Wir verwenden Daten, um bestimmte Geschäftsanwendungen zu steuern. Dann haben wir uns zu Data entwickelt 2.0, eine Zeit, in der die Datenaggregation bereits darauf ausgerichtet war, Geschäftsprozesse im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Mit Datum 3.0, Daten begannen unsere digitalen Transformationsprozesse zu treiben.

Heute, schon zu Beginn von Data 4.0, Datenmanagement gewinnt eine Abmessungen"Dimension" Es handelt sich um einen Begriff, der in verschiedenen Disziplinen verwendet wird, wie z.B. Physik, Mathematik und Philosophie. Er bezieht sich auf das Ausmaß, in dem ein Objekt oder Phänomen analysiert oder beschrieben werden kann. In der Physik, zum Beispiel, Es ist die Rede von räumlichen und zeitlichen Dimensionen, während es sich in der Mathematik auf die Anzahl der Koordinaten beziehen kann, die notwendig sind, um einen Raum darzustellen. Es zu verstehen, ist grundlegend für das Studium und... wirklich strategische Bedeutung.

Was ist mehr, künstliche Intelligenz (ER) Ja maschinelles Lernen (ML) Intelligentes und automatisiertes Informationsmanagement in Cloud-Umgebungen ist zunehmend der Ausgangspunkt, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ein analytischer Vorteil. In einem Kontext, in dem Unternehmen ihre AnalyseAnalytics bezieht sich auf den Prozess des Sammelns, Messen und analysieren Sie Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die die Entscheidungsfindung erleichtern. In verschiedenen Bereichen, wie Business, Gesundheit und Sport, Analysen können Muster und Trends erkennen, Prozesse optimieren und Ergebnisse verbessern. Der Einsatz fortschrittlicher Werkzeuge und statistischer Techniken ist unerlässlich, um Daten in anwendbares und strategisches Wissen umzuwandeln.... Big-Data-Anwendungen in der Cloud modernisieren, das Cloud Data Warehouses, Datenseen Ja Seehäuser eine grundlegende Rolle spielen.

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Natürlich, Dieses Szenario ist nicht ohne Herausforderungen. Eine Studie ergab, dass 64% der Organisationen haben Probleme mit der Datenverwaltung. Und um wirklich die Vorteile von Cloud-Data Warehouses zu nutzen, Datenseen Ja Seehäuser, müssen sich in Richtung a . entwickeln intelligentes Datenmanagement in der nativen Cloud.

3 Säulen für intelligentes und automatisiertes Datenmanagement

Um erfolgreiche Ergebnisse in der Welt der Daten zu erzielen 4.0, es ist notwendig, die drei Grundpfeiler des Datenmanagements in der nativen Cloud zu entwickeln, was sind die folgenden:

√ Metadatenverwaltung, damit können Sie katalogisieren, effizient entdecken und verstehen, wie sich Daten durch die Organisation bewegen.

√ Datenintegration, die Unterstützung für die Massenaufnahme von Dateien bietet, Datenbanken und Datenübertragung aus dem Internet der Dinge (IoT) um die Data Lakes zu füllen, optimieren und in der Cloud verarbeiten.

√ Datenqualität, Ermöglichung einer zuverlässigen Datenlieferung durch umfassende Profile, Regelgenerierung, Datenwörterbuch und mehr.

Viele Unternehmen verstehen bereits die zentrale Rolle, die Daten spielen.

Beratung zu den strategischen Bereichen Ihrer Organisation während der nächsten 5 Jahre, das 80% der Befragten erwähnten die Verwendung von Daten in fortgeschrittenen Entscheidungsmodellen.

Quelle: IDC

In einer anderen Untersuchung derselben Beratungsfirma, 67% priorisierte den Aufbau einer Datenverwaltungsfunktion, die es ihnen ermöglicht, interne Daten durch Organisation in Informationen umzuwandeln, die Pflege und Verfeinerung von Datensätzen und Prozessen. Aber trotzdem, laut der Meldung, das 45% der Organisationen waren noch auf niedrigem Niveau (1 Ja 2) Reife für Datenexzellenz; nur der 19% hatte die höchste Stufe erreicht 5.

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Weiter so

Zweitens, andere statistische Arbeiten ergaben, dass die 95% der Unternehmen sehen negative Auswirkungen einer schlechten Datenqualität, was zu Ressourcenverschwendung und zusätzlichen Kosten führt. Im Durchschnitt, Organisationen glauben, dass 29% Ihrer Daten sind ungenau. Und das 89% Schwierigkeiten haben, die Datenqualität zu verwalten, was beeinflusst seinen Gesamtwert (das bedeutet alles, vom Vertrauen auf Daten bis hin zum effektiven Zugriff und der effektiven Nutzung von Daten).

Wie du siehst, dem neuen Datenparadigma näher zu kommen 4.0, Intelligentes Datenmanagement powered by AI, Es gibt viel zu tun. Aber es ist eine unvermeidliche Entwicklung: Nur die intelligente und automatisierte Datenstruktur stellt sicher, dass Unternehmen die Ergebnisse und Innovationen liefern, die für ihre digitale Transformation erforderlich sind.

Der Weg birgt Herausforderungen. Aber der Preis, den diese Entwicklung verspricht, ist mehr als attraktiv.

Um in diesem neuen Szenario erfolgreich zu sein 4.0, die Entwicklung der drei oben genannten Säulen ist erforderlich, die durch strategische Allianzen mit spezialisierte Partner die uns beim Eintritt in diese neue Cloud-native Welt helfen, getrieben von Metadaten, unterstützt durch intelligente Automatisierung und zuverlässige Informationen. Eine Welt, in der die Waage, die notwendige Automatisierung und Vertrauen kann nur mit den Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz erreicht werden und maschinelles Lernen.

Bewegen Sie sich in Ihrem Unternehmen hin zu einem intelligenten Datenmanagement?