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Das Datenmanagement war schon immer entscheidend für die Aufrechterhaltung der Geschäftskontinuität in Unternehmen. Datenmanagement bezog sich jedoch lange Zeit auf die Speicherung von Informationen und den gelegentlichen Zugriff auf diese Informationen. Und für einen Großteil dieser Zeit die Bedeutung des Datenmanagements ist Zweiter geworden bis hin zu Datenanalysetechniken wie maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI).
Jetzt, im Jahr 2022, kann die kritische Natur des Datenmanagements für Unternehmensorganisationen nicht mehr unterschätzt werden. Organisationen haben so viele Daten, die sie sichten müssen, dass sie es sich nicht leisten können, das Datenmanagement als nachträglichen Gedanken an ihre Datenanalysebemühungen zu betrachten, insbesondere wenn man dies bedenkt so viel wie 90% der Daten weltweit ist unstrukturiert. Unternehmen müssen auf moderne Methoden setzen, mit denen sie weitgehend unstrukturierte Datenmengen parsen können.
Lassen Sie uns zu diesem Zweck schnell den aktuellen Bedarf von Unternehmen untersuchen, unstrukturierte Daten schnell zu analysieren, und mehrere Datenmanagementtrends untersuchen, die im Jahr 2022 von hoher Relevanz sind.
Das kommerzielle Datenmanagement wird automatisiert
Unternehmensorganisationen haben sich praktisch während der gesamten Zeit, in der es das Gebiet der Datenwissenschaft gibt, auf manuelle Techniken verlassen, um ihre Sätze unstrukturierter Daten zu analysieren. Diese manuellen Techniken sind leider sehr mühsam und benötigt die Arbeitskraft von mehreren Teams von Datenwissenschaftlern, nur damit unstrukturierte Daten analysiert und richtig indiziert werden können.
Mehr Unternehmen als je zuvor erkennen, dass manuelle Techniken zur Verarbeitung und Kategorisierung unstrukturierter Daten keine praktikablen Lösungen mehr sind. Stattdessen benötigen Unternehmensorganisationen kommerzielle, automatisierte Datenverwaltungslösungen, die es für Datenwissenschaftler viel praktikabler machen, Petabytes an Daten zu analysieren und kontinuierlich zu katalogisieren. Diese kommerziellen Lösungen werden KI nutzen, um die Speicherung unstrukturierter Daten zu automatisieren, und können Datenwissenschaftlern sogar Möglichkeiten empfehlen, ihre Methoden zur Speicherung unstrukturierter Daten besser zu optimieren.
Da kommerzielle Datenmanagementlösungen immer ausgereifter und der Öffentlichkeit zugänglicher werden, sollten Unternehmen ernsthaft in Betracht ziehen, ihre Datenanalysebemühungen durch Projektmanagementsoftware zu ergänzen. Robuste Projektmanagement-Software, die kommt mit kritischen Funktionen wie die webbasierte zentrale Speicherung von Projektdateien und Projektfortschrittstrackern können die Geschwindigkeit beschleunigen, mit der Unternehmen ihre großen Mengen unstrukturierter Daten analysieren und verarbeiten.
Eine Kombination aus Cloud-basierter Projektmanagement-Software und automatisierten Datenmanagement-Workflows kann die Zeit, die Data Scientists für die Verarbeitung und Indexierung unstrukturierter Daten benötigen, erheblich verkürzen und gibt ihnen mehr Zeit, in neue und verbesserte Methoden zur Datenanalyse mit KI und zu investieren ML-basierte Datenanalysetechniken.
Data Warehousing hilft bei der Monetarisierung unstrukturierter Daten
In der Vergangenheit Unternehmen Organisationen haben Geld gemacht ihre Sätze von (meist strukturierten) Daten, indem sie ihre Geschäftssysteme analysieren, um Einblicke in Trends in ihren Kundenaktivitäten zu erhalten. Heutzutage stützt sich die Praxis der Datenmonetarisierung jedoch viel stärker auf Sätze unstrukturierter Daten.
Betrachten Sie das folgende Szenario: Ein Unternehmen möchte Verwenden Sie maschinelles Lernen, um die Raten zu erhöhen der Kundenzufriedenheit, wenn es um Support-Chats und Telefonanrufe geht. Dieses Unternehmen benötigt eine Methode, mit der es unterschiedliche Kundengespräche analysieren kann, und diese Methode stützt sich auf Innovationen wie maschinelles Lernen, die unstrukturierte Daten benötigen, um Systeme und Lösungen kontinuierlich zu verbessern.
Zum Glück für Unternehmen, die ihre Datenmonetarisierungsstrategien verbessern möchten, bieten eine wachsende Zahl von Unternehmen jetzt Produkte wie Cloud-basiertes Data Warehousing an, um Systeme besser zu unterstützen, um Sätze unstrukturierter Daten zu analysieren. Diese Unternehmen erkennen diese unstrukturierten Daten wird immer nützlicher als strukturierte Daten für den Aufbau von Beziehungen zu Kunden und Verbrauchern, und sie bieten Cloud-basiertes Data Warehousing, das unterschiedliche Kundeninteraktionen analysieren kann, um Erkenntnisse wie Trends im Kundenverhalten und die Produktnachfrage besser zu verfeinern.
Risikokapitalgeber haben die Tatsache zur Kenntnis genommen, dass eine wachsende Zahl von Unternehmen Data Warehousing-Lösungen zur besseren Verwaltung unstrukturierter Daten anbieten, was zu einer größeren öffentlichen Wahrnehmung der Bedeutung unstrukturierter Daten in Bezug auf die Datenverwaltung beitragen kann. Dieser Trend in der öffentlichen Wahrnehmung kann eine größere Anzahl von Unternehmen davon überzeugen, in Datenmanagement-Workflows zu investieren, die auf unstrukturierten Daten basieren und den Schutz von Kundendaten wie personenbezogenen Daten (PII) gewährleisten.
Diese Möglichkeit scheint nicht allzu weit hergeholt, wenn man bedenkt, dass mehr PII zwischen Kunden und Unternehmen übertragen werden als je zuvor – die Anzahl der Personen, die in eine Versicherungspolice investieren ist um 50% gestiegen zum Beispiel seit Beginn der Pandemie – und Kunden werden wahrscheinlich erwarten, dass Unternehmen Lösungen haben, um ihre sensiblen Informationen zu schützen und sie nicht aus den Augen zu verlieren.
Datensilos helfen – nicht schaden – dem Datenmanagement
Datensilos haben bei einigen Datenexperten einen schlechten Ruf, und das aus verständlichen Gründen. Obwohl sie harmlos erscheinen mögen, können Datensilos den Austausch von Informationen zwischen relevanten Parteien verhindern und zu einer Inkonsistenz der Daten über mehrere Abteilungen hinweg beitragen. Einige IT-Führungskräfte sind möglicherweise sogar der Meinung, dass Datensilos es schwieriger machen, ein ganzheitliches Bild der Unternehmensdaten zu zeichnen, wenn Barrieren wie Datensilos vorhanden sind.
Vor diesem Hintergrund ist es höchst unwahrscheinlich, dass Datensilos in absehbarer Zeit verschwinden werden. Angesichts dieser Tatsache ist es wichtig, dass IT-Führungskräfte Wege finden, unstrukturierte Datensätze zu parsen und sie über Silos hinweg zu sichern, ohne das Gefühl zu haben, dass sie alle ihre Daten in einem einzigen Silo speichern müssen.
Sobald sie sich mit der Nutzung von Datensilos und den Möglichkeiten, die sie bieten, um unstrukturierte Daten zu suchen, zu klassifizieren und zu sichern, wohler fühlen, sollten IT-Führungskräfte überlegen, wie Datensilos das Tag-Management über Datenspeicherplattformen hinweg verbessern können. Tragbares Datenmanagement, das existiert über mehrere Plattformen hinweg macht es Datenfachleuten viel einfacher, ihre Datensätze über neue Cloud-basierte Umgebungen und Softwarelösungen zu übertragen und gleichzeitig Tags beizubehalten, die eine schnelle Segmentierung von Daten ermöglichen.
Zusammenfassung
Unstrukturierte Daten, Cloud-basierte Datenmanagementlösungen und neue Möglichkeiten zur Monetarisierung von Daten tragen zu einem größeren Bewusstsein für die Bedeutung des Datenmanagements bei. Es besteht kein Zweifel, dass unstrukturierte Daten für die Art und Weise, wie Unternehmen nach Erkenntnissen in den gigantischen Datensätzen suchen, die sie generieren und in mehreren Datensilos und Speicherumgebungen speichern, wichtiger denn je werden.
In Anbetracht dessen, dass Innovationen in der Technologie wie KI und ML entscheidende Komponenten der modernen Datenanalyse sind, wird die Bedeutung unstrukturierter Daten in absehbarer Zukunft wahrscheinlich weiter zunehmen, da sie effektivere Wege ermöglichen, fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Nahla Davis ist Softwareentwickler und Tech Writer. Bevor sie ihre Arbeit ganz der technischen Redaktion widmete, schaffte sie es – neben anderen faszinierenden Dingen – als leitende Programmiererin bei einer erfahrungsorientierten Branding-Organisation von Inc. 5,000 zu arbeiten, zu deren Kunden Samsung, Time Warner, Netflix und Sony zählen.
