Met zoveel verschillende manieren waarop gegevens binnen een onderneming kunnen worden gemaakt en verzameld, is het geen verrassing dat er veel uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer zijn. Gegevens zijn meestal afkomstig van verschillende bronnen, waarvan sommige niet kunnen worden vertrouwd als veilig en in overeenstemming met de wettelijke normen. Het kan worden verzameld uit een groot aantal bronnen, zoals slimme apparaten, sensoren, videocamera's, sociale media, enzovoort. Dan komt het probleem om enorme hoeveelheden gegevens op te slaan en te integreren voor verder gebruik. Ten slotte moeten de opgeslagen gegevens worden opgeschoond en voorbereid voor analyse. 

Het primaire doel van Data Management is om individuen, bedrijven en aanverwante entiteiten te helpen bij het verbeteren van hun datagebruik binnen de grenzen van Data Management-strategieën en -regelgeving. Wanneer Gegevensbeheersystemen goed worden onderhouden, kunnen gegevens bedrijven waardevolle inzichten geven in hun activiteiten, toeleveringsketens, klanten en toekomstige zakelijke vooruitzichten. 

Het gebruik van gegevens wordt steeds belangrijker voor bedrijven over de hele wereld bij het beheren van de dagelijkse activiteiten en bij het nemen van zakelijke beslissingen. Enterprise Data Management-systemen worden echter geleverd met veel zichtbare en verborgen risico's en uitdagingen. 

Veelvoorkomende uitdagingen op het gebied van bedrijfsgegevensbeheer 

Data Management helpt mogelijke fouten te minimaliseren door processen en beleid voor gegevensgebruik in te stellen. Bovendien schept een sterke Data Management-strategie vertrouwen in de data die worden gebruikt voor organisatorische besluitvorming. 

Zodra u een gegevensbeheersysteem hebt opgezet om ervoor te zorgen dat gegevens in de hele organisatie worden vertrouwd, wordt verwacht dat de ingebouwde processen de kwaliteit van de gegevens. De meest voorkomende uitdagingen rond gegevensbeheer zijn het invoeren en organiseren van de gegevens en het hebben van geschikte processen voor het gebruik van die gegevens.

De tweede uitdaging voor gegevensbeheer is de: gegevenssilo's in uw organisaties. Inconsistente of onvolledige datasets tussen afdelingen kunnen gemakkelijk leiden tot slechte queries, wat resulteert in prestatieproblemen en verloren tijd, middelen en geld. 

Zonder gegevensstandaardisatie kan uw organisatie te maken krijgen met integratieproblemen tussen databases. De meest voorkomende uitdaging die datagestuurde organisaties tegenkomen, is het synchroniseren van verschillende systemen met elkaar. Een andere nauw verwante uitdaging is het integreren van enorme hoeveelheden ongelijksoortige gegevens in een centraal gegevensplatform; dit gebrek kan het moeilijk maken om datagedreven beslissingen te versnellen. 

De derde uitdaging is het beheren van de gegevens verspreid over verschillende locaties, waar bedrijfseenheden honderden applicaties op bedrijfsniveau gebruiken. Het opslaan en openen van enorme hoeveelheden gegevens vormt een uitdaging wanneer teams naast hun dagelijkse taken de beveiliging, betrouwbaarheid en uptime van verschillende databases binnen een hybride IT-omgeving moeten beheren. Grote bedrijven kunnen tientallen bedrijfsoplossingen hebben, elk met hun eigen data warehouses, zoals CRM's, databases, ERP's, enz.

De vierde uitdaging is het beheren van gegevens in meerdere landen of valuta's, wanneer grote bedrijven bedrijfseenheden op meerdere locaties hebben die niet noodzakelijkerwijs samenwerken. Bovendien gebruiken deze multinationale bedrijven vaak datatechnologieplatforms of tools die geen gegevens gebruiken in a conforme manier. Het is gebruikelijk dat dergelijke organisaties worden geconfronteerd met problemen met gegevensbeveiliging en slechte gegevenskwaliteit. Het probleem met de gegevenskwaliteit kan verergeren doordat teams voor gegevensbeheer (DG) en analyse proberen uiteenlopende soorten gegevens te extraheren.

De vijfde uitdaging voor Data Management is het beheren van big data. Met big data, zijn de problemen met gegevensopslag, hoewel aanzienlijk verminderd met goedkope opslagoplossingen, nog niet voorbij. Het omgaan met big data omvat per definitie meestal veel gegevens die zijn opgeslagen op verschillende systemen en platforms. Wanneer verschillende soorten databases niet met elkaar communiceren, kan het resultaat een mega Data Management-puinhoop zijn. De grootste uitdaging is natuurlijk het combineren van extreem grote datasets uit CRM- en ERP-systemen en andere databronnen in één enkele, eenvoudig te beheren big data-architectuur. 

De zesde en laatste uitdaging voor gegevensbeheer in dit artikel heeft betrekking op de nieuwere
cloudgegevensbeheer, die een reeks uitdagingen omvat die beginnen met gegevensbeveiliging en eindigen met realtime analyses. 

Mogelijke oplossingen voor het aanpakken van risico's op het gebied van gegevensbeheer

Automatisering: De toonaangevende software voor gegevensbeheer van vandaag helpt bij alles, van het voorbereiden van de gegevens, catalogiseren, zoeken en beheren, waardoor het voor gegevensbeheerders gemakkelijk wordt om de informatie die ze nodig hebben snel te vinden. Gegevenscatalogi helpen bij het beheer van metadata, het creëren van een algemeen beeld van gegevens, het geven van samenvattingen over de wijzigingen, locaties en kwaliteit ervan, en het gemakkelijker maken van gegevens om te lokaliseren. 

Gegevenskwaliteitsbeleid: Het uiteindelijke doel van Data Quality (DQ)-beleid is om gegevens te leveren in een vorm waarin ze kunnen worden geanalyseerd en verwerkt door andere tools. Data Governance kan de zichtbaarheid van de data-assets in een organisatie verbeteren, waardoor het voor individuen gemakkelijker wordt om snel en met vertrouwen de juiste data te vinden voor hun analyses.

Maatregelen voor gegevensbeheer: Data Governance (DG) speelt een sleutelrol bij het aanpakken van uitdagingen op het gebied van datamanagement. Ondanks de inherente risico's van slechte data-ethiek en governance, nemen veel bedrijven niet de nodige stappen om adequate DG-maatregelen te treffen. Slecht risicobeheer, datalekken, datasilo's, gebrek aan naleving en een niet-gereguleerde omgeving - dit zijn allemaal potentiële uitdagingen die verband houden met bestuursfalen. 

Geavanceerde databases: Met behulp van grootschalige, high-performance databanken helpt de organisatie bij het analyseren van gegevens uit verschillende bronnen met behulp van machine learning en geavanceerde analyses. Door uniforme analyseplatforms te gebruiken voor meten en marketing, kunnen organisaties de uitdagingen bij het beheren van gegevens overwinnen, waardoor menselijk talent wordt vrijgemaakt voor diepgaande analyse.

Lessen over gegevensbeheer 

Voor die zakelijke gebruikers die de vakliteratuur bijhouden en baanbrekende artikelen volgen over het aanpakken van problemen met gegevensbeheer, hier zijn enkele parels van wijsheid.

Think Gartner, nu zakelijke beslissingen "meer verbonden, contextueel en continu" worden, is het de hoogste tijd dat het hele besluitvormingsproces opnieuw wordt uitgevonden. Dit is waar adaptieve AI-systemen in het spel komen door snellere en meer omgevingsgevoelige beslissingen mogelijk te maken. De adaptieve AI-systemen vereisen gedegen AI-engineeringpraktijken, waardoor applicaties zeer snel reageren op veranderingen. 

Gartner beveelt ook aan dat AI-aangedreven gegevensbeheersystemen zich meer op gegevens moeten concentreren. Zonder datacentriciteit kunnen de AI-systemen riskant en nutteloos worden. In datacentrische, AI-aangedreven datamanagementsystemen worden problemen met betrekking tot data-integratie, databias, datalabels of metadata op een strategische manier afgehandeld.

De gegevensstof leert van de data en handelt vervolgens naar de metadata. Door goede aanbevelingen te doen voor processen en mensen, vermindert datafabric feitelijk een aanzienlijk deel van de gegevensbeheertaken die betrokken zijn bij het ontwerpen en implementeren van een robuust gegevensbeheersysteem. 

Hier is een Forbes-bericht het destilleren van het vlees van een interview met Taylor Culver, oprichter van XenoDATA. Volgens Culver lijkt de strijd van dataleiders sterk op de strijd van menselijke communicators, verhalenvertellers of medewerkers; de positieve resultaten worden altijd geleid door mensen. De rol van het menselijke netwerk is dus van cruciaal belang bij bedrijfsgegevensbeheer.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com