Gegevensbeheer gaat over het efficiënt, veilig en kosteneffectief verzamelen, opslaan en gebruiken van gegevens. Meer en meer schakelen organisaties over op schaalbare Data Management-platforms (in de cloud) om data te beheren, beveiligen en analyseren. Hierdoor kunnen ze hun zakelijke functies verwerken met één enkel platform.

Platforms voor gegevensbeheer bieden meer controle en naadloze toegang tot de gegevens van een organisatie. Bedrijven kunnen een concurrentievoordeel behalen door Data Management te gebruiken ter ondersteuning van hun bedrijfsstrategie.

Gegevensbeheer is nog volop in ontwikkeling en er worden voortdurend inspanningen geleverd om de manier waarop gegevens worden verzameld en geanalyseerd te verbeteren. Gegevens die 'informatie' bevatten, worden gebruikt om inzicht te krijgen in klantenbestanden, inefficiënte werkprocessen en beveiligingsproblemen.

Data Management trends zijn onder meer het gebruik van automatisering om de efficiëntie te verhogen en alledaagse taken over te nemen.

De uitbreiding van analyses in gegevensbeheer

Analytics wordt vaak ondersteund door Data Management-platforms. Het wordt gebruikt om bedrijven te helpen concurrerend en succesvol te worden. Organisaties zijn data-analyse gaan omarmen als een manier om de kosten te optimaliseren, de inkomsten te verhogen en het concurrentievermogen te vergroten. Als gevolg hiervan ontwikkelt en evolueert de technologie voortdurend.

Om de mogelijkheden van data-analyse te maximaliseren, moeten organisaties constant op de hoogte blijven en voorbereid zijn op het aanpassen van nieuwe ontwikkelingen.

• Verbeterde analyse: Gegevensanalisten kunnen veel tijd besteden aan het verzamelen, voorbereiden en ordenen van gegevens voordat ze deze analyseren, of ze kunnen verbeterde analyses.

Augmented Analytics automatiseert het grootste deel van het voorbereidingsproces, waardoor mensen meer vrijheid hebben om zich op andere projecten te concentreren. Het maakt gebruik van machine learning (en in veel gevallen natuurlijke taal), waardoor het voor onderzoekers gemakkelijker wordt om hun gegevens voor te bereiden, te analyseren en te visualiseren.

• Selfservice-analysetools: Deze tools worden vaak geleverd met vrij eenvoudig te gebruiken visuele interfaces en stellen niet-technische gebruikers - zoals verkooppersoneel of management - in staat om toegang te krijgen tot de benodigde gegevens, onderzoek uit te voeren en rapporten te maken.

Selfservice-analysetools bevorderen effectieve business intelligence en inzichten ter plaatse en in realtime, in plaats van dagen of weken te wachten op een rapport van de IT-afdeling. Verkopers kunnen een deal in minuten goedkeuren in plaats van dagen.

• Cloudanalyse: De aangeboden analysediensten bij de wolk ondersteunt geavanceerde analysetools en datamodellen die bedrijven anders niet zouden hebben of zelf moeten bouwen.

Cloudanalyses, in plaats van on-premises analyses, bieden verschillende voordelen. Het maakt het datateam vrij en zorgt voor een schaalbare werklast, waardoor de overheadkosten worden verlaagd. Als gevolg hiervan is cloudanalysediensten een sector die snel groeit.

Hybride en multicloud-gegevens

De Coronavirus-pandemie van 2020 heeft miljoenen mensen gedwongen thuis te werken, op afstand te coördineren en te communiceren en op afstand toegang te krijgen tot bedrijfsgegevens. Het internet en cloudgebaseerde oplossingen werden al snel de favoriete tools om het isolement aan te pakken dat door de pandemie werd bevorderd. Hybride en multicloud benaderingen werden de meest populaire keuzes in het werken terwijl ze geïsoleerd bleven.

Groei in de cloud infrastructuurdiensten in 2020 en 2021 is belangrijk geweest, waarbij veel organisaties ervoor kozen om in meerdere cloudomgevingen te werken. Bedrijven zijn zich steeds meer bewust van het potentieel voor technologische, financiële en beveiligingsvoordelen van toegang tot verschillende cloudomgevingen, met verschillende tools en het verspreiden van hun gegevensbronnen over meerdere clouds.

Meerdere cloud is voor veel bedrijven de norm geworden. Daarom moeten hun applicaties en gegevens draagbaar en compatibel zijn met een verscheidenheid aan openbare cloudomgevingen en interoperabel zijn met private, on-premise clouds.

Er worden nog steeds tools gemaakt voor multi-cloud Data Management. Het is niet zo verrassend dat veel van deze tools afkomstig zijn van startups met een goed idee, terwijl andere tools worden ontwikkeld door gevestigde leveranciers om hun bestaande producten te verbeteren.

Kunstmatige intelligentie en machine learning met gegevensbeheer

Het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) is een trend op het gebied van gegevensbeheer die nog steeds wordt aangedreven door de enorme gegevensvolumes van big data. De ongekende hoeveelheden gegevens die organisaties dagelijks moeten verwerken, kunnen niet op een efficiënte manier door mensen worden beheerd, vooral niet wanneer er een voortdurend tekort is in de hele datatech-industrie.

AI en machine learning ondersteunen automatisering, die in beperkte mate menselijke arbeid kan vervangen en in grotere mate menselijke fouten kan elimineren. ML en AI worden gebruikt om een ​​verscheidenheid aan gegevensbeheertaken te ondersteunen, zoals:

Kunstmatige intelligentie kan worden gebruikt om gegevens op te schonen en de gegevenskwaliteit te verbeteren. Op AI-gebaseerd gegevensbeheer kan ook worden gebruikt om intelligente gegevenscatalogi te maken, die op hun beurt actieve metadata ondersteunen (ML-augmented metadata die reageert en beslissingen neemt) en self-service datavoorbereiding (een meer geavanceerde versie van augmented analytics).

Gegevenscatalogi gebruiken metagegevens en kunnen automatisch gegevens ontdekken, inventariseren en ordenen.

Gegevensbeheer naar Data Fabric

Datafabriek is een vrij nieuw concept en omarmt het idee dat gegevens uit vele bronnen met elkaar verweven kunnen worden. Naarmate organisaties naar de cloud migreren en het volume aan gegevens en gegevenstypen blijft toenemen, kan het doel om de gegevens van een netwerk naadloos met elkaar te 'weven' een bedrijf veel efficiënter maken. Software die is ontworpen om de datafabric van een organisatie te verbeteren, beheert gegevensverschillen in zowel cloudomgevingen als on-premises.

Data Fabric maakt gebruik van gedistribueerde Data Management-platforms om alle data te verbinden met alle Data Management-services en tools van het netwerk. Gedistribueerde databasebeheerplatforms zijn meerdere, onderling gerelateerde databases die via een netwerk worden gedistribueerd.

Gegevensweefsel is n
normaal gesproken een cloudgebaseerde architectuur die gebruikmaakt van een schaalbaar gegevensopslagsysteem. Het biedt gecentraliseerde toegang tot gegevens uit meerdere gegevensbronnen, een enkele weergave van de gegevens die in het netwerk worden gebruikt, en biedt een groot aantal tools.

Datafabriek beheert en organiseert de verzameling van gegevens, het beheer, de integratie en de mogelijkheid om deze gegevens te delen via een uniforme architectuur. Het doel bij het gebruik van datafabrics is om wrijvingsloze toegang en het delen van gegevens binnen een gedistribueerd netwerk te bieden. Datafabriek weeft alle gegevens en operaties van een netwerk in een enkel raamwerk. Dit systeem biedt verschillende voordelen, zoals:

• Gegevenssilo's elimineren
• Hybride cloud inschakelen
• Gegevensbeheer vereenvoudigen
• On-premises infrastructuren
• Schaalbaarheid vergroten

DataOps in gegevensbeheer

DataOps neemt de principes van DevOps, en past ze toe op gegevensbeheer. In plaats van verschillende teams te scheiden, doorbreekt DataOps barrières en bevordert het de communicatie in het hele bedrijf. Het maakt gebruik van de Agile-methodologie om de ontwikkelingstijd van analyses te verkorten. Automatisering wordt ook gebruikt om analyse- en datateams te ondersteunen. DataOps verbetert de kwaliteit van data-analyse en verkort de cyclustijd.

Momenteel hebben veel organisaties nog niet omarmd DataOps, maar naarmate de datavolumes en complexiteit toenemen, wordt het schalen van een dataproject moeilijker. Als holistische benadering helpt DataOps aanzienlijk door het proces te stroomlijnen en de communicatie te verbeteren.

Hoewel DataOps begon als een proces van best practices, is deze methodologie uitgegroeid tot een nieuw, onafhankelijk model voor het omgaan met data-analyse. DataOps wordt toegepast op de totale data lifecycle, van het voorbereiden van data tot het rapporteren ervan.

Gegevensbeheer in gegevensbeheer

Met de introductie van dataregelgeving, zoals de General Data Protection Regulation (GDPR) en de California Consumer Privacy Act, en de steeds toenemende complexiteit tussen externe en interne data. Bovendien worden gegevensbeveiliging, gegevensaudit en gegevenskwaliteit ook ingewikkelder. Als gevolg hiervan ontwikkelen organisaties meeromvattende Gegevensbeheer strategieën.

Data Governance is een praktisch, functionerend raamwerk dat is gebaseerd op een systeem van regels, procedures en processen die zijn ontworpen om consistente gegevens in de hele organisatie te leveren. Het biedt een scala aan voordelen, waaronder naleving van de regelgeving en hoge gegevenskwaliteit. Data Governance beschermt tegen het overtreden van wetten en verbetert de datakwaliteit.

Trends in uitgebreid gegevensbeheer

Er is een tekort aan datawetenschappers en datatechwerkers. Verbeterd gegevensbeheer helpt bij het opvangen van dit tekort. Het maakt gebruik van kunstmatige intelligentie en machine learning om automatisch taken op laag niveau uit te voeren, zoals voorbereiding en gegevensopschoning. Door deze handmatige taken om te zetten in een geautomatiseerde service, kunnen datateams zich richten op andere prioriteiten. Gartner heeft voorspeld dat augmented Data Management handmatige taken met 45% kan verminderen.

Augmented Data Management kan worden toegepast op de volgende taken:

• Data kwaliteit: Identificeert en lost automatisch problemen met gegevenskwaliteit op en stelt regels voor.

• Metadatabeheer: Labelt, classificeert en doorzoekt gegevens. Deze functie kan end-to-end gegevensafstamming genereren en analyseren en gegevensstromen, afwijkingen en systeemafhankelijkheden identificeren.

• Masterdatabeheer: Identificeert en evalueert potentiële masterdata, genereert automatisch mapping data-entiteiten en configureert een master Data Management-hub.

Kon Leong, de CEO en mede-oprichter van ZL-technologieën zei: "Als informatie de zakelijke goudmijn is, dan is ADM (augmented Data Management) de mijnbouwapparatuur." Hij voegde eraan toe:

“Augmented Data Management is het opkomende paradigma, waarbij het beheren van interne en externe data gedurende de gehele levenscyclus niet alleen de risico's zal verminderen en zal voldoen aan de bedrijfsverplichtingen op het gebied van Data Governance. Het biedt ook uitgebreide inzichten die de bedrijfsprestaties naar een hoger niveau zullen tillen, en zelfs daarbuiten.”

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

Bron: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2022/