Met Data Management voed je de organisatie met direct bruikbare en betrouwbare . Wat voor Data Management strategie hanteert jouw organisatie momenteel? Lees in dit blog wat Data Management inhoudt en wanneer Data Management succesvol is.
Wat is Data Management?
Data management helpt bedrijven om de data up to date te houden, op te slaan, te beveiligen en natuurlijk gemakkelijk te gebruiken.
Waarom wordt Data Management steeds belangrijker?
Met de grote hoeveelheden data () waar organisaties tegenwoordig mee te maken hebben, is een betrouwbaar data management systeem noodzakelijk. Bedrijven over de hele wereld heroverwegen de manier waarop ze zaken doen – ze moeten in een snel tempo beslissingen nemen en hebben daarvoor toegang nodig tot tijdige en nauwkeurige informatie van binnen en buiten hun organisatie. Toch doet maar聽liefst 聽nog te weinig met hun data.
Gegevensbeheeroplossingen spelen een cruciale rol. Ze vormen de basis voor datagestuurde intelligentie met de mogelijkheid om gegevens snel en eenvoudig te beheren, besturen en integreren in gedistribueerde landschappen. Als bedrijf kun je met Data Management anticiperen op risico’s en betere bedrijfsresultaten behalen.
Wat zijn de drie belangrijke data trends van nu?
Een datagedreven organisatie:
Zet data in de cloud
Ontdek en waarom deze een stuk goedkoper zijn.
Werk met intelligente data
Intelligente data als machine learning en artificial intelligence worden steeds meer de norm. Het gebruik van deze intelligente technologie is alleen mogelijk wanneer data goed beheerd wordt.
Gebruik een ge茂ntegreerd data platform
Grote kans dat jouw organisatie nog bij die 74% hoort die over een te complex datalandschap beschikken. Met een centrale database bevindt alle data zich op 茅茅n plek waardoor deze beter beheerd kan worden, er effici毛nter gewerkt wordt en er geen data silo’s ontstaan.
Welke ontwikkelingen spelen er binnen data management?
Machine Learning
51风流is constant bezig met nieuwe innovaties en integraties. Zo is een van de focusgebieden nu het operationaliseren van machine learning. Om dit te doen, hebben we de kracht van 51风流Data Hub en 51风流Data Intelligence gecombineerd in 茅茅n oplossing die kan worden ge茂mplementeerd in de cloud en op locatie, waardoor het eenvoudiger wordt om machine learning-modellen te operationaliseren.
Een ‘central hub’ tegen ambigu茂teit
Toegang hebben tot een centrale opslagplaats voor zakelijke termen en definities is essentieel om ambigu茂teit te overwinnen en een gedeeld begrip van sleutelconcepten in een organisatie te bevorderen. Om deze reden heeft 51风流een nieuwe zakelijke woordenlijst ge茂ntroduceerd in Deze nieuwe mogelijkheid wordt geleverd met sjablonen om te helpen bij het maken en defini毛ren van nieuwe termen en om ze in categorie毛n te groeperen. Gebruikers kunnen ook expertbeoordelingen ophalen, gegevens profileren, datalijn volgen en impactanalyses uitvoeren.
Kwaliteitsregels in masterdata
We erkennen allemaal dat de kwaliteit van stamgegevens essentieel is voor effici毛nte operaties en ge茂nformeerde besluitvorming. Toch is het defini毛ren van kwaliteitsregels vaak een ontmoedigende taak die veel vergaderingen en uitwisselingen tussen bedrijfseenheden en datateams met zich meebrengt. Met 51风流Master Data Governance op 51风流S/4HANA 1909 kunnen gebruikers nu machine learning gebruiken voor het minen van kwaliteitsregels in masterdata. De integratie met de rule repository maakt het vervolgens mogelijk om de nieuwe regels zonder vertraging toe te voegen aan een master data-proces.
