Overzicht van Enterprise Data Management: pijlers, volwassenheidscurve, strategie en meer.

Invoering

Als je de term'Enterprise data management'hoort, kan dat verwarrend zijn met Master Data Management.

We begrijpen dat beide termen een integraal onderdeel vormen van effectief datamanagement, maar ze hebben verschillende focuspunten en doelstellingen.

Master Data Management (MDM) is een specialistisch vakgebied binnen datamanagement dat zich richt op het beheren van de cruciale data-elementen van een organisatie, ook wel bekend als masterdata. Masterdata omvat fundamentele bedrijfsentiteiten zoals klanten, producten, leveranciers, medewerkers en andere belangrijke entiteiten die gedeeld worden over verschillende systemen en applicaties. Het primaire doel van MDM is het opzetten en onderhouden van een uniforme, betrouwbare en gezaghebbende bron van masterdata die consistent binnen de gehele onderneming gebruikt kan worden.

Aan de andere kant isBedrijfsgegevensbeheereen bredere discipline die een reeks taken omvat, waaronder data governance, datakwaliteitsbeheer, data-integratie, databeveiliging en data-architectuur. Het doel is om de nauwkeurigheid, consistentie, veiligheid en beschikbaarheid van data voor geautoriseerde gebruikers te waarborgen wanneer dat nodig is.

Kort gezegd is het"het vermogen van een organisatie om gegevens te specificeren, te integreren, op te halen en op te slaan voor zowel interne processen en applicaties als externe communicatie."

Binnen een organisatie maakt Enterprise Data Management (EDM) gebruik van een reeks processen, werkwijzen en technologieën om ervoor te zorgen dat alle soorten gegevens:

• Geregeerd
• Geïntegreerd
• Beveiligd
• Gebruikt

Voordat we ingaan op de verschillende pijlers, lagen, software en strategieën van Enterprise Data Management, laten we eerst de verschillende soorten data binnen een onderneming bekijken.

Soorten bedrijfsdatabeheer

1. Stamgegevens –Dit omvat gestandaardiseerde identificatoren die niet-transactionele informatie beschrijven over kernobjecten van een bedrijf. Het verwijst naar unieke entiteiten in domeinen zoals producten, klanten, leveranciers, enzovoort. Een leverancier met gestandaardiseerde eigenschappen fungeert bijvoorbeeld als stamgegevens en wordt geïdentificeerd door een unieke ID die in transactionele systemen wordt gebruikt voor bedrijfsactiviteiten.

2. Transactionele data –richt zich op de specifieke details van de kernactiviteiten en transacties van een bedrijf. Het omvat informatie met betrekking totinkoop, productie, verkoop en andere operationele activiteiten. Een voorbeeld van transactionele data is de gedetailleerde beschrijving van een productverkoop.

3. Analytische gegevens –Analytische of rapportagegegevens verwijzen naar geaggregeerde en geconsolideerde informatie die is afgeleid van transactiegegevens. Ze maken een uitgebreide analyse van bedrijfsactiviteiten mogelijk door stamgegevens te gebruiken om de gegevens te segmenteren en vanuit verschillende perspectieven te analyseren.

4. Referentiegegevens –Dit is een subset van stamgegevens die consistente standaarden handhaaft en minder vaak wordt gewijzigd. Het dient als een gestandaardiseerd referentiepunt binnen de hele organisatie. Een lijst met landen, staten en steden is bijvoorbeeld een voorbeeld van referentiegegevens die een gemeenschappelijk kader bieden voor het handhaven van uniformiteit.

5. Metadata –Deze biedt beschrijvende en structurele details over andere gegevens die betrekking hebben op bedrijfsactiviteiten. De naam van een persoon kan bijvoorbeeld uit drie onderdelen bestaan: voornaam (verplicht), achternaam (verplicht) en middelnaam (optioneel). Deze informatie dient als metadata en biedt extra context over de structuur en de onderdelen van iemands naam.

Enterprise data management integreert deze diverse gegevenstypen en werkt via een goed gestructureerde en onderling verbonden drielaagse aanpak. Laten we eens kijken:

3 lagen van bedrijfsdatabeheer

Eerste laag: Gegevens

De datalaag vormt de basis van EDM en omvat activiteiten met betrekking tot het vastleggen, opslaan, organiseren en waarborgen van de kwaliteit van gegevens. Het omvat processen zoals data-acquisitie, data-opschoning, data-integratie en databeheer. De datalaag zorgt ervoor dat accurate, consistente en betrouwbare gegevens beschikbaar zijn voor analyse en besluitvorming.

Tweede laag: Visualisatie

De visualisatielaag is gericht op het presenteren van gegevens op een zinvolle en gemakkelijk te begrijpen manier. Hierbij worden datavisualisatietechnieken gebruikt, zoals diagrammen, grafieken, dashboards en rapporten, om inzichten en patronen die in de gegevens verborgen liggen, over te brengen.

Derde laag: Integratie

De integratielaag omvat het integreren van gegevens uit verschillende bronnen en systemen om een uniform en compleet overzicht van de informatie binnen de organisatie te creëren. Dit omvat processen zoals data-integratie, datamigratie en datasynchronisatie. Deze laag zorgt ervoor dat gegevens naadloos tussen verschillende systemen en applicaties stromen, waardoor efficiënte gegevensuitwisseling en samenwerking mogelijk worden.

Deze drie lagen werken samen om ervoor te zorgen datdata effectief wordt beheerd, visueel wordt weergegeven voor een beter begrip en wordt geïntegreerd om te voldoen aan de datagedreven behoeften van de organisatie. Ze stellen organisaties in staat om het volledige potentieel van hun data te benutten,besluitvormingsprocessen te verbeterenen zakelijk succes te stimuleren. Zoals we maar al te goed weten, is data-integratie meer dan alleen het toevoegen van nieuwe technologie aan je bestaande systemen.

Bekijk de belangrijkste pijlers van een succesvolle data-integratiestrategie voor bedrijven.

6 belangrijke pijlers van Enterprise Data Management

Het Enterprise Data Management (EDM)-systeem van een bedrijf bestaat uit zes kerncomponenten die elk een specifieke rol vervullen in het databeheer. Het omvat:

1. Databeheer –beleid, processen en procedures voor het beheren en waarborgen van de kwaliteit, integriteit en veiligheid van gegevens.

2. Gegevensbeveiliging –het implementeren van maatregelen om gevoelige informatie te beschermen tegen ongeautoriseerde toegang, wijziging of openbaarmaking. Dit omvat het implementeren van robuuste authenticatie- en autorisatiemechanismen, versleutelingstechnieken en op rollen gebaseerde toegangscontroles.

3. Data-integratie –het proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen en systemen worden gecombineerd om een uniform en consistent beeld van de gegevens te creëren. Dit omvat data-extractie, -transformatie en -laden (ETL)-processen, evenals de implementatie van data-integratietechnologieën en -platformen.

4. Stamgegevensbeheer –organiseert, centraliseert en transformeert gegevens uit diverse bronnen om de datakwaliteit te verbeteren en weloverwogen besluitvorming mogelijk te maken. Het bevordert uniformiteit en ondersteunt analyses door als betrouwbare referentie voor medewerkers te dienen.

5. Data-architectuur –het ontwerpen van de algehele structuur en organisatie van data binnen een organisatie. Dit omvat het definiëren van datamodellen, dataflows, dataopslag en data-integratiestrategieën om ervoor te zorgen dat data georganiseerd en toegankelijk is.

6. Metadata-beheer –Dit omvat het vastleggen, organiseren en onderhouden van metadata, die informatie verschaffen over de kenmerken, context en het gebruik van gegevens.

Dit omvat het creëren van datawoordenboeken, datacatalogi en metadata-opslagplaatsen ter ondersteuning van data-ontdekking, data-herkomst en databeheer.

Nu we de basis hebben gelegd voor een bedrijfsbreed datamanagementsysteem, is de vraag:

Waar sta je op de datavolwassenheidscurve?

Voordat de fase van gegevensbeheer wordt bepaald, is het allereerst essentieel om het raamwerk te begrijpen.

De datamaturiteitscurve is een raamwerk dat de fasen weergeeft die een organisatie doorloopt op weg naar datamaturiteit. Het is een routekaart voor organisaties om hun huidige datamanagement te beoordelen en verbeterpunten te identificeren.

1. Fundamenteel:In deze fase erkennen organisaties het belang van datamanagement en beginnen ze met het leggen van de basis. Data wordt opgeslagen in verschillende systemen, met beperkte integratie en inconsistente processen. De focus ligt op het begrijpen van de databronnen en het vaststellen van basisprincipes voor databeheer.

2. Reactief:Organisaties pakken data-uitdagingen aan zodra ze zich voordoen, zoals problemen met de datakwaliteit, dataduplicatie of datasilo's. Er worden inspanningen gedaan om acute problemen op te lossen, maar datamanagementpraktijken blijven grotendeels reactief.Datagovernancekadersbeginnen vorm te krijgen en het bewustzijn van de waarde van data neemt toe.

3. Gestructureerd:Organisaties stellen proactief kaders, beleid en standaarden voor gegevensbeheer vast. Gegevensbeheerprocessen worden geformaliseerd, inclusief kwaliteitsbeheer, gegevensintegratie en gegevensbeveiliging. De nadruk ligt op het vaststellen van rollen, verantwoordelijkheden en workflows voor gegevensbeheer.

4. Analytisch:Organisaties maken gebruik van geavanceerde technologieën en analyses om inzichten uit hun data te halen. Kunstmatige intelligentie (AI), machine learning (ML) en datavisualisatietools worden ingezet om data te analyseren en te interpreteren voor weloverwogen besluitvorming. Data wordt een strategische troef en datagedreven initiatieven stimuleren bedrijfsresultaten.

5. Geoptimaliseerd:In deze laatste fase zijn de datamanagementpraktijken volledig geoptimaliseerd. Organisaties verfijnen continu hun databeheerstrategieën en -processen. Data wordt gezien als een cruciaal bedrijfsmiddel en een datacentrische cultuur doordringt de hele organisatie. Datagestuurde besluitvorming is ingebed op alle niveaus, wat innovatie en strategische planning stimuleert.

Deze verfijnde richtlijnen benadrukken het progressieve karakter van datavolwassenheid, van het leggen van een fundament tot het bereiken van geoptimaliseerde datamanagementpraktijken. Organisaties kunnen dit raamwerk gebruiken om hun huidige datamanagementstatus te beoordelen en hun traject naar een hogere datavolwassenheid en waardecreatie te begeleiden.

Gezien al deze componenten en volwassenheidscurves wordt het formuleren van eenbedrijfsbrede datamanagementstrategiehaalbaar. Hier volgen enkele best practices om in gedachten te houden.

Stappen voor het ontwikkelen van een strategie voor bedrijfsdatabeheer

1. Beoordeel de huidige situatie:Voer een uitgebreide beoordeling uit van de huidige gegevensbeheerpraktijken binnen uw organisatie. Evalueer de bestaande systemen, processen en gegevensbronnen om sterke en zwakke punten en verbeterpunten te identificeren. Deze beoordeling zal bijdragen aan de ontwikkeling van de bedrijfsbrede gegevensbeheerstrategie.

2. Behoeften en doelstellingen definiëren:Identificeer de specifieke behoeften en doelstellingen van uw organisatie met betrekking tot gegevensbeheer. Begrijp de drijfveren van de organisatie en de gewenste resultaten om duidelijke doelen te stellen voor eeneffectieve gegevensstrategie.

3. Identificeer de benodigde tools:Beoordeel de tools en technologieën die nodig zijn om de EDM-strategie te ondersteunen. Dit kan onder meer data-integratieplatformen, tools voor datakwaliteit, software voor databeheer, analysetools en andere oplossingen voor datamanagement omvatten. Identificeer de tools die aansluiten bij uw doelstellingen en die passen bij de specifieke behoeften van uw organisatie.

4. Implementeer oplossingen voor gegevensbeheer:Implementeer, op basis van de vastgestelde behoeften en doelstellingen, oplossingen voor gegevensbeheer die aansluiten bij uw bedrijfsbrede strategie voor gegevensbeheer. Dit kan inhouden dat er raamwerken voor gegevensbeheer, processen voor gegevenskwaliteitsbeheer, mechanismen voor gegevensintegratie en andere relevante oplossingen worden geïmplementeerd om de vastgestelde lacunes aan te pakken.

5. Bepaal normen, beleid en procedures:Definieer datanormen, beleid en procedures die het databeheer zullen reguleren. Stel richtlijnen op voor datakwaliteit, databeheer, databeveiliging, data-integratie en andere relevante gebieden om consistentie en naleving te waarborgen.

6. Stakeholders voorlichten en informeren:Informeer stakeholders binnen de hele organisatie over het belang van effectief datamanagement en de voordelen van de bedrijfsbrede datastrategie. Bied trainingsprogramma's, workshops en communicatiekanalen aan om de datageletterdheid te vergroten en bewustwording te creëren over EDM-initiatieven.

7. Benadruk kwaliteit:Leg sterk de nadruk op datakwaliteit in de gehele bedrijfsbrede datamanagementstrategie. Implementeer processen voor datakwaliteitsbeheer, dataprofieleringstechnieken, dataopschoning en regelmatige data-audits om de nauwkeurigheid, consistentie en betrouwbaarheid van de data te waarborgen.

8. Investeer in de juiste mensen en technologie:Zorg ervoor dat u over het juiste personeel beschikt met de benodigde vaardigheden en expertise om de EDM-datastrategie te realiseren. Investeer in het aannemen of opleiden van professionals op het gebied van datamanagement die EDM-initiatieven effectief kunnen implementeren en beheren. Investeer daarnaast in de juiste technologieën en tools die uw EDM-doelen ondersteunen.

Enterprise Management Software ondersteunt essentiële bedrijfsprocessen door de informatiestroom te beheren, diverse rapporten te genereren en data-analyse mogelijk te maken. Dit resulteert in een eenvoudigere bedrijfsplanning, verbeterde productiviteit, grotere flexibiliteit en een betere administratie voor nalevingsdoeleinden.

Wat zijn de functies van een efficiënt Enterprise Management Software-systeem?

Een efficiënt Enterprise Management Software-systeem fungeert als centrale hub voor het bewaken en beheren van complexe bedrijfsprocessen. Het omvat de volgende functies:

• Gegevensopslag in een gebruiksvriendelijk formaat.
• Automatisering van klantenserviceprocessen
• Het waarborgen van de beveiliging van klantgegevens
• Kostenbesparing voor het bedrijf
• Implementatie van gestandaardiseerde processen
• Stroomlijning van het supply chain management
• Het faciliteren van naleving van de regelgeving
• Ondersteuning van IT-schaalbaarheid
• Het bieden van realtime toegang tot gegevens

Samenvatting:

Bravo! Je bent zover gekomen. Nu heb je een goed begrip van enterprise data management.

BijPolestar Analyticsbieden we organisaties geavanceerdediensten op het gebied van datamanagementen data-engineeringoplossingen, waarbij we rekening houden met hun bestaande bedrijfs-, data- en technologie-infrastructuur, zoals hun data-architectuur, digitale volwassenheid en hostingomgeving.

Weet je nog steeds niet hoe bedrijfsdata belangrijke inzichten kunnen bieden voor het oplossen van complexe bedrijfsproblemen?

Tijd om het ware potentieel van Enterprise Data Management te ontsluiten en waardevolle inzichten voor uw bedrijf te genereren. Boek nu een consult.