10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung

Für Unternehmen, die sich mit der digitalen Transformation befassen, kann die Rückverfolgung von Datenquellen, die Vereinheitlichung von Datendefinitionen, die Klassifizierung von Datenspeichern und die Beseitigung ungültiger Daten die Datenmanagement Kosten, vermeiden rechtliche Risiken bei der Datenanwendung und reduzieren die Kosten für Produktwartung und -entwicklung. Wie erhalten Sie Datenverwaltung richtig? In diesem Artikel haben wir geklärt 10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung.

10 wichtige Schritte zur Datenverwaltung

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 1. Geschäftsregeln organisieren und Datendefinitionen vereinheitlichen

Im Prozess der digitalen Transformation von Unternehmen ist das gemeinsame Verständnis und die Interpretation von Daten von entscheidender Bedeutung. Datenqualität Probleme beziehen sich in der Regel darauf, dass derselbe Datensatz als unterschiedlich interpretiert wird oder dass verschiedene Datensätze als dasselbe interpretiert werden. Ob geschäftlich oder technisch MetadatenEine klare Datendefinition basierend auf Geschäftsattributen ist für die Verbesserung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung. Unternehmen können Data-Governance-Teams bestimmte Datenmanagement-Anwendungen nutzen lassen, um Geschäftsregeln zu klären und Datendefinitionen zu vereinheitlichen.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 2. Verfolgen externer Datenquellen

Angesichts des hart umkämpften Marktumfelds beschränkt sich die Anwendung von Unternehmensdaten nicht mehr nur auf interne Daten, sondern konzentriert sich stärker auf Daten von Drittanbietern, die zu einem der Elemente einer Analyselösung geworden sind. Ob Partnerdaten, Lieferantendaten oder offene Internetdaten – sie können die Ressourcen von Unternehmen, um neuen Geschäftswert zu erzielen.

Traditionelle Data-Governance-Methoden können jedoch die Richtigkeit der Daten nicht nachvollziehen. Selbst wenn die Datenqualität ermittelt werden kann, gibt es keine Garantie für deren Herkunft. Daher muss das Data-Governance-Team ein praktikables Modell entwickeln, um die Richtigkeit externer Daten sicherzustellen.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 3. Identifizieren Sie wichtige Datenmetriken, die sich auf Ihr Unternehmen auswirken

In Geschäftsszenarien sind Geschäftsanforderungen, Geschäftsprozesse und Geschäftsleistung wichtige Datenindikatoren. Um zu messen, ob ein Produkt oder eine Dienstleistung die Marktnachfrage erfüllen kann, müssen bestimmte Unternehmensleistungsindikatoren berücksichtigt werden. Unvollständige, ungenaue Daten können zu Kundenbeschwerden führen. Daher ist es sehr wichtig, Datenindikatoren wie die Kundenabwanderungsrate und KPIs zu ermitteln und zu bestimmen.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 4. Analyse der geschäftskritischen Datenqualität

Nach der Identifizierung der wichtigsten Datenindikatoren, die sich auf das Geschäft innerhalb des Unternehmens auswirken, muss das Data-Governance-Team auch die Datenqualität der Systeme und Verfahren innerhalb des Unternehmens verstehen, die wichtige Geschäftsprozesse unterstützen.

Während des Sortierprozesses kann das Data-Governance-Team Datenanalysetools nutzen, um das Datenanalysemodell vorherzusagen und die Datenqualität in relativ kurzer Zeit zu verstehen. Sie können auch Skripte erstellen, die mit Datenrepositorys ausgeführt werden, um anwendungsübergreifende Probleme auf hoher Ebene zu lösen. Datenanalyse Bedürfnisse.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 5. Erstellen Sie ein Datenautomatisierungs-, Verwaltungs- und Kontrollsystem

Im Zeitalter der digitalen Wirtschaft haben viele Unternehmen die digitale Transformation ins Leben gerufen, doch die Datensysteme der meisten Unternehmen können ihnen bei der Umsetzung der digitalen Transformation nicht helfen.

Das Data-Governance-Team sollte ein automatisiertes Managementsystem einrichten, um den gesamten Prozess von der Data Governance bis zur Datenanwendung zu überprüfen, und einen klaren automatisierten Feedback-Mechanismus zwischen Leistungsbewertung, Analyse und Entscheidungsfindung sowie grundlegender Datenqualität einrichten, um die Wirkung der Data Governance basierend auf den Geschäftsergebnissen rückzumelden.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 6. Erkennen Sie die Auswirkungen der Datenqualität auf das Geschäft

Mit professionellen Tools zur Datenqualitätsanalyse können Data-Governance-Teams prüfen Datenqualität und Identifizierung abnormaler Daten für eine gezielte Datenverarbeitung. Die Messung der Datenqualität anhand des Ausmaßes der geschäftlichen Auswirkungen kann Unternehmen dabei helfen, wertlose Daten effektiv auszusortieren und die Datenqualität zu verbessern.

Darüber hinaus sollte die Datenqualität im Datenanwendungsprozess langfristig berücksichtigt werden. Sobald sich ein Unternehmen für eine digitale Transformation entscheidet, ist es unerlässlich, die Auswirkungen der Datenqualität auf die Geschäftsergebnisse regelmäßig zu bewerten und den Fokus und die Methodik der Datenqualitätsbewertung entsprechend anzupassen, wenn sich neue Geschäftsszenarien ergeben.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 7. Hören Sie auf Geschäftsanforderungen, kommunizieren Sie diese und verwalten Sie Daten zielgerichtet

Bei der Datenbereinigung und -verwaltung sollte das Data-Governance-Team zunächst nicht versuchen, alle Probleme sofort durch Data Governance zu lösen, sondern den Datenbedarf der Fachabteilung genau berücksichtigen. Durch effektive Kommunikation wird ein Aktionsplan erstellt, potenzielle Probleme in den Daten untersucht und Unterstützung bei der Analyse und Entscheidungsfindung bereitgestellt.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 8. Erstellen Sie eine dynamische Plattform zur Datenqualitätsüberwachung, um den Datenverwaltungsprozess zu überwachen

Data-Governance-Teams synchronisieren ihren Datenverarbeitungsfortschritt in der Regel durch regelmäßige Meetings oder Gruppendiskussionen. Regelmäßige Besprechungsnachbesprechungen können jedoch nicht mit dem Data-Governance-Prozess Schritt halten.

Dadurch können Data-Governance-Teams dynamische Plattformen zur Datenqualitätserkennung erstellen. Die Data Quality Dynamic Awareness Platform kann die Leistung der Datenqualität anhand von KPIs und wichtigen Geschäftsprozessen ermitteln. Bei Bedarf an Änderungen kann der Data Business Analyst mit dem CDO kommunizieren, um Governance-Strategien und -Prioritäten anzupassen.

Erfahrene Datenanalysten unterstützen Unternehmen bei der Datenverwaltung, der aktiven Überwachung und Verbesserung der Datenqualität. Die Data Quality Dynamic Awareness Station unterstützt Unternehmen beim Management von Datenrisiken und schafft mehr Möglichkeiten zur Senkung der Betriebskosten.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 9. Etablieren Sie einen Mechanismus zum Lernen, Teilen und Trainieren

Jedes Mitglied des Data-Governance-Teams hat unterschiedliche Arbeitsteilungen und unterschiedliche Datenmodule. Jeder stößt auf unterschiedliche Datenqualitätsprobleme, und es ist für den Einzelnen schwierig, diese zu lösen.

Daher muss der Teamleiter einen Mechanismus zum Lernen, Teilen und Trainieren einrichten. Teammitglieder können die erkannten Datenprobleme zeitnah mit anderen Teammitgliedern teilen, gemeinsam Lösungen zur Datenverwaltung diskutieren und Teammitgliedern helfen, ihre eigenen Fähigkeiten zu verbessern.

Wichtige Schritte zur Datenverwaltung – 10. Vermeiden Sie den IT-Teufelskreis

Wenn das Data-Governance-Team die internen und externen Daten des Unternehmens nicht vollständig zugänglich macht, können die Anforderungen der Geschäftsabteilung zu keinem Zeitpunkt erfüllt werden und das Data-Governance-Team gerät in einen IT-Teufelskreis.

Erstens ändern sich die Front-End-Geschäftsszenarien ständig, und die Fachabteilungen müssen jederzeit reagieren. Während dieser Zeit stellt die Fachabteilung der technischen Abteilung weiterhin verschiedene Arbeitsanforderungen. Auch wenn einige Geschäftsanforderungen so einfach sind, dass kein technisches Personal für die Umsetzung erforderlich ist, müssen sie lediglich die Prozesse oder Schritte der Datenverwaltung vereinfachen. Aufgrund der unvollständigen Datenverwaltung müssen die technischen Abteilungen jedoch jederzeit auf Anforderungen im unteren Bereich reagieren.

Geschäftsszenarien ändern sich rasant. Benutzeranforderungen müssen jederzeit erfüllt werden. Technische Abteilungen haben Mühe, die Low-End-Anforderungen der Front-End-Abteilungen zu erfüllen. Dies führt zu langsamen Reaktionen auf Geschäftsanforderungen, unbefriedigenden Ergebnissen und sogar zu Verzögerungen bei Geschäftsmöglichkeiten. Hält dieser Kreislauf an, gerät die technische Abteilung in einen IT-Teufelskreis, aus dem sie nicht mehr herauskommt.

Abschluss

Vielen Dank für das Lesen unseres Artikels. Wir hoffen, er hilft Ihnen, die 10 wichtigsten Schritte zur Datenverwaltung besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Datenverwaltung erfahren möchten, besuchen Sie bitte: Gudu SQLFlow für weitere Informationen.

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