Wie man Daten verwaltet und überwacht, um die Genauigkeit zu erhöhen und die Kosten zu senken

Bei jedem strategischen Vorhaben sind verlässliche Daten der Schlüssel zu besseren Entscheidungen, die Ihrem Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen. Einer der ersten Schritte in diesem Prozess ist der Zugriff auf und die Replikation von Daten in die Cloud, die Sie für zuverlässige Analysen und Berichte benötigen.

Doch damit ist der Prozess noch nicht abgeschlossen. Als Nächstes muss der Datenverwalter zusätzliche Bereinigungen und Überprüfungen der Daten in der Cloud vornehmen, Governance-Richtlinien erstellen und Probleme im Laufe der Zeit überwachen.

Reduzieren Sie Fehler, sparen Sie Zeit und senken Sie Kosten durch einen proaktiven Ansatz

Sie müssen Entscheidungen auf der Grundlage genauer, konsistenter und vollständiger Daten treffen, um die besten Ergebnisse für Ihre Geschäftsziele zu erzielen. Hier kann der Datenqualitätsdienst der Precisely Data Integrity Suite helfen.

Mit fortschrittlichen Algorithmen und maschinellen Lerntechniken, die Fehler und Inkonsistenzen erkennen und korrigieren, können Sie die Integrität Ihrer Daten wahren und kostspielige Fehler vermeiden.

Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg ist die Sicherstellung, dass die Daten ordnungsgemäß auf den Geschäftswert abgestimmt sind.

Sobald Sie die wichtigsten Geschäftsziele und -initiativen miteinander verknüpft haben, ist es an der Zeit, Richtlinien und Verfahren festzulegen, einschließlich der Definition von Dateneigentum, der Einrichtung von Zugriffskontrollen und der Verwaltung von Datenaufbewahrung und -löschung. Alle diese Schritte können mit dem Data Governance-Service der Data Integrity Suite durchgeführt werden, der Ihnen hilft, Daten während ihres gesamten Lebenszyklus besser zu verwalten und zu schützen.

2023 Data Integrity Trends & Insights

Results from a Survey of Data and Analytics Professionals

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Lassen Sie uns nun über die Überwachung Ihrer Daten sprechen.

Eine manuelle Stichprobenkontrolle auf Änderungen oder Fehler innerhalb eines Datensatzes bedeutet, dass man sich die Mühe macht, die Daten genau zu durchkämmen – unabhängig davon, ob sich die Daten geändert haben oder nicht. Das ist zeitaufwändig und mühsam, und trotz all dieser Bemühungen sind wir auch nur Menschen. Große und kleine Änderungen können oft übersehen werden, was zu kostspieligen Folgeproblemen für das Unternehmen führt.

Wenn Datenbeobachter also automatisierte Anomalie-Warnungen erhalten können, um Probleme proaktiv zu erkennen und zu beheben, ist das ein entscheidender Fortschritt.

Der auf kontinuierlichem maschinellem Lernen basierende Überwachungsdienst und die proaktiven Warnmeldungen des Data Observability Service der Suite helfen Ihnen, Zeit zu sparen, Kosten zu senken und sich ein klareres Bild vom Zustand Ihrer Daten zu machen, sodass Sie schneller Vertrauen in die Daten für Analysen und betriebliche Anwendungsfälle aufbauen können.

Die Kombination von Data Governance-, Datenqualitäts- und Data Observability-Funktionen hilft Ihnen, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage möglichst genauer und aktueller Informationen zu treffen.

Wie funktioniert das in realen Anwendungsfällen?

Fahren wir mit einem gängigen Szenario fort: Ihr Unternehmen muss die Reichweite eines Produkts auf einen neuen Markt ausweiten.

Sobald die benötigten Standort- und Adressdaten im Datenkatalog abgerufen und in der Cloud repliziert wurden, ist es an der Zeit, mit dem oben beschriebenen Prozess fortzufahren – dem Bereinigen, Steuern und Überwachen dieser Daten im Laufe der Zeit.

Lassen Sie uns dies in drei einfache Schritte unterteilen.

Schritt 1: Standardisierung und Überprüfung der Daten in der Cloud

Dieser erste Schritt ist in jedem Szenario von entscheidender Bedeutung – besonders aber in diesem Beispiel, wenn man bedenkt, dass Standort- und Adressdaten zu den am schwierigsten zu verwaltenden Datenarten für Unternehmen gehören können. Sie müssen sicherstellen, dass die Daten, auf die Sie Ihre Entscheidungen stützen, korrekt, vollständig und kontextbezogen sind.

Der Datenqualitätsdienst unterstützt Sie dabei, indem er Daten validiert, geokodiert und anreichert, um die besten Ergebnisse auf der Grundlage der aktuellsten Informationen zu erzielen. 

Schritt 2: Verknüpfung von Daten mit Governance-Regeln und Richtlinien

Nachdem die Standort- und Adressdaten bereinigt und überprüft wurden, müssen Sie diese Daten mit den Geschäftszielen verknüpfen und Richtlinien und Verfahren für die Datenverwaltung festlegen.

All dies wird durch den Data Governance-Service erreicht, der sicherstellt, dass die Daten während ihres gesamten Lebenszyklus angemessen verwaltet und geschützt werden. Und vor allem, dass sie direkt mit dem Geschäftswert verknüpft sind.

Schritt 3: Kontinuierliche Überwachung auf Probleme

Nach der Bereinigung der Daten und der Einführung von Governance-Richtlinien ist es wichtig, Änderungen in Echtzeit zu überwachen und Probleme zu erkennen.

Richten Sie mithilfe des Data Observability-Dienstes Warnmeldungen ein, damit der Hauptverantwortliche für die Pflege der Datenbestände Probleme proaktiv verfolgen und beheben kann, um die bestmögliche Informationsqualität zu gewährleisten.

Wenn Warnungen eingehen, kann der Dateneigentümer durch die Betrachtung von Trends im Zeitverlauf besser informiert werden. Tabellen können auf Alarme wie Schemadrift und Aktualität hin untersucht werden, während detaillierte Diagramme einen visuellen Überblick über historische Trends bieten.

Mit diesen drei Schritten kann das für die Produkterweiterung verantwortliche Team mit Zuversicht voranschreiten, da die Entscheidungsfindung auf den genauesten und aktuellsten Daten beruht.

Precisely hat sich mit dem LeBow College of Business der Drexel University zusammengetan, um mehr als 450 Daten- und Analyseexperten weltweit über den Zustand ihrer Datenprogramme zu befragen.  Jetzt teilen wir die bahnbrechenden Ergebnisse in dem 2023 Data Integrity Trends and Insights Report.