Smart Data Discovery: Wie kann Ihr Unternehmen davon profitieren?

„Daten sind das neue Geschäftsöl.“

Dieser Satz soll die Idee vermitteln, dass Ihre Geschäftsdaten äußerst wertvoll sein können, wenn sie richtig genutzt werden. Daten haben nur dann das Potenzial, eine ganze Organisation anzutreiben, wenn sie jeden Tag organisiert und untersucht werden.

Eine Studie besagt, dass bis 2025 die Gesamtmenge der weltweit erstellten, erfassten, kopierten und konsumierten Daten voraussichtlich über 180 Zettabyte betragen wird . Dies macht es äußerst schwierig, sich die Datensilos vorzustellen, die von einer einzelnen Organisation generiert werden. In dieser datengesteuerten Welt, in der IoT (Internet of Things) und BI (Business Intelligence) die Priorität des Tages sind, haben über 60 % der Unternehmen mit unstrukturierten Daten zu kämpfen.

Daher ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, nach Datenlösungen zu suchen, mit denen sie den Wert ihrer Daten aus Informationen, Metriken und Erkenntnissen ermitteln können. Eine solche Lösung ist Data Discovery.

Data Discovery: Knacken Sie die Storyline Ihrer Geschäftsdaten!

Data Discovery ist ein Prozess, bei dem Daten aus mehreren Quellen analysiert und gesammelt werden, um Ausreißer, Trends und Muster in den Daten zu entdecken.

Data Discovery deckt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten ab und trägt dazu bei, Datentransparenz im gesamten Unternehmen zu schaffen.

Was haben Sie nun von Data Discovery?

Sie können die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und sich in einem bereits gesättigten digitalen Ökosystem abzuheben. Nahezu jedes Unternehmen sammelt massive Daten von Anbietern, Lieferanten, Kunden, Betrieben und Produktionsprozessen, sowohl aus traditionellen als auch aus digitalen Transaktionen.

Wenn Sie diese Daten nicht nutzen, können Sie mit nutzlosen Informationen überschwemmt werden. Dies ist der Fall, wenn Sie Data Discovery benötigen, um die Informationen zu analysieren, die Verwaltung zu automatisieren und Ihnen zu helfen, Ihr Unternehmen in einem großen Bild zu visualisieren.

Nun, da wir uns mit diesem Thema befassen, werden Sie überrascht sein zu erfahren, dass die globale Marktgröße für Data Discovery bis 2025 voraussichtlich 14,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, was einer CAGR von 15,6 % im Vergleich zu 2020 entspricht. Dieses Wachstum ist auf bestimmte Märkte zurückzuführen Dynamik wie:

• Erhöhte Akzeptanz von Cloud-basierten Daten
• Erhöhte Investitionen in den Datenschutz
• Interesse an Data Discovery zur Verbesserung von Compliance und Governance
• Der wachsende Bedarf an Datennutzung nach der Pandemie
• Steigende Nachfrage nach sensiblen gesättigten und ungesättigten Daten

Der Wechsel von der manuellen zur intelligenten Datenermittlung

Früher übten die Unternehmen das Data Discovery manuell mit Hilfe von Excel-Sheets, führten die Dokumentation und Analyse selbst durch. Experten nannten es einen ineffizienten Prozess, der viel Zeit und Mühe kostete. Die gewonnenen Erkenntnisse hingen zudem stark vom Datenverständnis des Einzelnen ab und waren menschlichen Fehlern ausgesetzt.

Die manuelle Datenermittlung umfasste die manuelle Datenzuordnung, das Kategorisieren von Metadaten, das Dokumentieren von Regeln und das Gewinnen von Erkenntnissen durch kritisches Denken.

Mit der Einführung von künstlicher Intelligenz (KI) , Business Intelligence (BI) und maschinellem Lernen (ML) ist die intelligente Datenermittlung zum Standardprozess für jedes moderne datengesteuerte Unternehmen geworden. Mit Hilfe dieses automatisierten Datensystems können Unternehmen die Datenerkenntnisse einfach konzipieren und auf einer integrierten Plattform präsentieren.

Smart Data Discovery umfasst die automatisierte Datenaufbereitung, Integration und Darstellung verborgener Muster sowie die Visualisierung von Trends und Informationen für eine intelligente Entscheidungsfindung.

Dieser nahtlose Datenübersetzungsprozess ermöglicht Unternehmen in Echtzeit umsetzbare Änderungen, die sich direkt auf Wachstum und Rentabilität auswirken.

Drei Kategorien des Smart Data Discovery-Konzepts

Smart Data Discovery-Prozesse gibt es in mehreren Formen, die Analyse, visuelle Ausgaben und Modellierung kombinieren. Um den größtmöglichen Nutzen aus diesem Prozess zu ziehen, müssen Sie zunächst verstehen, wie Data Discovery funktioniert . Nachfolgend sind die drei Kategorien der Datenermittlung aufgeführt, die Ihnen helfen können, sich ein umfassenderes Bild von Datenvorgängen zu machen.

1. Datenaufbereitung

Die Datenvorbereitung ist der wichtigste Schritt vor jeder Entdeckung und Analyse. Dieser Schritt umfasst das Bereinigen der Daten (strukturiert und unstrukturiert), das Neuformatieren und Zusammenführen dieser Daten aus allen zu untersuchenden Quellen in einem einheitlichen Format. Je besser Sie Ihre Geschäftsdaten aufbereiten, desto effektivere Erkenntnisse erhalten Sie. Wenn Sie fragen, wie sich die Daten aufbereiten?

Die Daten können dedupliziert werden, Ausreißer erkennen, die Nullwerte löschen und sich selbst für eine bessere Analyse in hoher Qualität formatieren.

2. Datenvisualisierung

Die Visualisierung von Daten ist ein weiterer effektiver Weg, um Geschäftserkenntnisse vollständig zu verstehen. Hier werden die Daten in Form von Dashboards, Flussdiagrammen, Diagrammen und anderen Formaten visualisiert. Dies ist im Wesentlichen das Ergebnis von Predictive Analytics und maschinellem Lernen . Dies ist praktisch für nicht-technische Abteilungsteams, um die Beziehung zwischen verschiedenen Datenströmen zu verstehen.

Beispielsweise kann Ihr Finanzteam die Kosten im Verhältnis zum Umsatz analysieren und die Verbesserungsbereiche für jede Abteilung ermitteln.

Auf die gleiche Weise kann Ihr Designteam den gesamten Kundenlebenszyklus mit derselben Datenquelle überwachen und entsprechend funktionieren.

3. Erweiterte Analysen

Hier werden der Beschreibungs- und der Visualisierungsteil zusammengeführt, um ein vollständiges Bild der Geschäftsdaten des Unternehmens zu erhalten. Dieses fortschrittliche Analyse- und Berichtssystem organisiert, fasst zusammen und unterteilt die komplexen Daten in einfache, intuitive Berichte für die zukünftige Entscheidungsfindung.

Warum ist Smart Data Discovery für Ihr Unternehmen unerlässlich?

Bisher haben wir mehrere Anwendungen von Smart Data Discovery besprochen. Diese Anwendungen und Vorteile beschränken sich jedoch nicht nur auf intelligente und aufschlussreiche Entscheidungen. Im Folgenden sind die fünf wichtigsten Vorteile von Smart Data Discovery für moderne Unternehmen aufgeführt.

1. Automatische Datenklassifizierung

Unternehmen sammeln jeden Tag mehr Daten aus Tausenden von Quellen in neuen Formaten. Durch ein intelligentes Datenerkennungssystem können Sie all diese Informationen genau klassifizieren, basierend auf dem Zustand, dem Kanal und dem Kontext, in dem sie gesammelt wurden.

Einzelhändler und Hersteller können beispielsweise zwischen den von den Vertriebs-, Marketing- und Serviceteams gesammelten Verbraucherdaten unterscheiden, um das gesamte Kundenerlebnis zusammenzuführen und zu bewerten. Ohne Data Discovery müssten sie jedes einzelne Datenelement separat durchgehen.

2. Echtzeit-Datenkontrolle

Sie können bestimmte Aktionen auf Ihre Daten anwenden, indem Sie verschiedene Datenerkennungstechniken verwenden, z. B. vordefinierte Kontrolle über Daten. Dadurch haben Sie jederzeit die volle Kontrolle über die Daten Ihres Unternehmens. So können Sie zum Beispiel ganz einfach Ihre aktuelle Jahresgewinnmarge mit dem Vorjahresgewinn vergleichen und erhalten Einblicke in zukünftige Gewinnwahrscheinlichkeiten.

3. Verbessertes Compliance- und Risikomanagement

Da die Datenmengen wachsen und die Verbraucher mehr in Datenschutz und -sicherheit investieren, stehen Compliance und Risikomanagement ganz oben auf der Agenda jedes Unternehmens. Wie oben erwähnt, erkennt Smart Data Discovery potenzielle Bedrohungen und Ausreißer in den Daten, sodass Sie sie proaktiv verwalten können.

Mit den trendigen Smart-Data-Discovery-Funktionen können Sie auch Ihre Datenverwaltungspraktiken einem Stresstest unterziehen, um sicherzustellen, dass Ihr Unternehmen die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhält.

4. Demokratisierte Datenerkenntnisse

Daten sollten nicht nur für IT-Experten und Datenanalysten verständlich sein. Mit einem intelligenten Datenerkennungssystem sind Datenerkenntnisse für nichttechnische Abteilungen wie Vertrieb und Personal sowie für Kunden und Interessengruppen leicht zugänglich. Kurz gesagt, Data Discovery kann eine All-in-One-Lösung für die Anforderungen jedes Teams sein.

Beispielsweise kann das Vertriebsteam Zahlen aufstellen, um strategisch vorzugehen, wie Lead-Ausgaben gestoppt werden können. Data Discovery kann dabei helfen, dieselben Zahlen für das Marketingteam zu visualisieren, um die Call-to-Action-Punkte des Kunden zu analysieren. Auf diese Weise kann eine Datenquelle für einzigartige Analysen und Entscheidungen verwendet werden.

5. Das Gesamtbild der Geschäftsdaten

Dieser Vorteil kann nicht genug ausgeweitet werden, dass die Datenermittlung eine entscheidende Rolle bei der Bereitstellung zukünftiger Erkenntnisse spielt. Beispielsweise kann eine Einzelhandelskette Verbraucherdaten aus ihrer Anwendung, Website, sozialen Medien und Geldautomaten kombinieren, um einen detaillierten Überblick über jeden Kunden zu erhalten, den sie bedient. Dies hilft, das Verbraucherverhalten und seine Bequemlichkeit für zukünftiges Wachstum zu verstehen.

Abgesehen davon werden die neuen und historischen Daten ständig für die zukünftige Zugänglichkeit aufbereitet und recycelt.

Attribute moderner Data-Discovery-Tools

Jedes Data-Discovery-Tool oder jede Lösung, die Sie in Ihrem Unternehmen einsetzen möchten, sollte in der Lage sein, alle drei oben beschriebenen Kategorien der Data-Discovery zu durchlaufen. Um einen erfolgreichen Smart-Data-Discovery-Prozess zu implementieren, müssen Sie nach zuverlässigen Datenanalyselösungen suchen .

Während Sie nach Datenerkennungslösungen suchen , finden Sie hier einige Schlüsselattribute, die jedes moderne Datenerkennungstool bieten muss.

1. Schnelle Einblicke aus riesigem Datensatz

Dies ist eine schnelllebige Datenumgebung, in der Zeit und Daten schnell kapitalisiert werden können. Sie können es sich nicht leisten, auf Analysen und BI zu warten und Ihr Unternehmen von verspäteten Erkenntnissen beeinflussen zu lassen. Daher sollte Ihr Data-Discovery- Tool in der Lage sein, die riesigen Datenmengen von mehreren Punkten zu integrieren, sie zu filtern und Echtzeit-Einblicke zu liefern.

2. Erweiterte Funktionen

Ein hochwertiges Data-Discovery-Tool sollte erweiterte Visualisierungs- und Berichtsfunktionen bieten, um Qualitätsanalysen durchzuführen und den maximalen Wert aus den Erkenntnissen zu ziehen. Ihr Datenerkennungstool sollte in der Lage sein, mehrere Diagramme zusammenzuführen und erweiterte Vergleiche bereitzustellen. Suchen Sie auch nach Funktionen wie Formatierungsfunktionen für zugrunde liegende Trends und farbcodierte Indikatoren.

3. Benutzerfreundliche Oberfläche

Professionelle Analysten und Datenexperten sollten nicht die einzigen sein, die das Tool und seine Navigationsfunktionen verstehen. Data Discovery ermöglicht es jedem, auf die gewonnenen Erkenntnisse zuzugreifen; Daher muss das Data-Discovery-Tool jeder Abteilung (technisch und nicht-technisch) vertraut sein. Dies ermöglicht einen freien Informationsfluss innerhalb Ihres Unternehmens.

4. Benutzerdefinierte Felder und vereinfachtes Teilen

Professionelle Datenerkennungstools ermöglichen es Benutzern, ihre Datenfelder an ihre Geschäftsanforderungen anzupassen. Diese benutzerdefinierten Felder können für alle zugänglich sein, um zusammenzuarbeiten und die Geschäftsentscheidungen zu vereinheitlichen.

Wie kann Appinventiv Ihnen die besten Data-Discovery-Lösungen anbieten?

Das Ermitteln, Katalogisieren und Profilieren Ihrer Geschäftsdaten ist einer der komplexesten, aber auch kritischsten Schritte in Richtung einer umfassenden Datenstrategie. Erlauben Sie uns, Ihnen bei der Verbesserung der Datenqualität und der Aufrechterhaltung der Datenkonformität zu helfen. Wir können tiefe, umsetzbare Erkenntnisse für Ihr Geschäftswachstum und Ihre Skalierbarkeit generieren. Verbinden Sie sich mit uns , um großen Wert aus Ihren Daten zu ziehen.

Häufig gestellte Fragen zu Smart-Data-Discovery-Lösungen

F. Wie führt man Smart Data Discovery durch?

A. Im Folgenden finden Sie die allgemeinen Schritte zur Durchführung einer intelligenten Datenermittlung, die sicherstellen, dass Ihre Daten auf die richtige Weise verankert sind.

• Definieren Sie Ihre Unternehmensziele
• Identifizieren Sie Ihre Schmerzpunkte
• Führen Sie verschiedene Datenquellen zusammen, um tiefere Einblicke zu erhalten
• Bereinigen Sie Ihre Daten
• Entwickeln Sie ein Data-Discovery-Modell
• Automatisieren Sie jeden Prozess
• Machen Sie Daten für alle zugänglich

F. Was sind einige der Anwendungsfälle von Smart Data Discovery in Unternehmen?

A. Smart Data Discovery hat viele Anwendungen, von der Verbesserung des Backend-Betriebs bis hin zur Verbesserung des Kundenerlebnisses. Data Discovery kann verwendet werden in:

• Geschäftliche Planung
• Social-Media-Analyse
• Versicherungsansprüche
• Prognose
• Entdeckung eines Betruges
• Neukundengewinnung etc.

F. Was sind die Schlüsselfunktionen von Data-Discovery-Tools und -Software?

A. Data-Discovery-Software und -Tools helfen beim Sammeln und Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen und Punkten, um unbekannte Muster und Trends zu identifizieren. Datenvisualisierung, Datenüberwachung, Datenanalyse, Datenberichte und erweiterte statistische Analysen sind einige der Hauptfunktionen von Data-Discovery-Software.