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Datenmanagement-Trends 2020 – Ein Überblick von Data Ladder

Es ist nicht möglich, einen Überblick über die Datenmanagement-Trends 2020 zu geben, ohne eine Analyse der Kunden und der Projekte durchzuführen, an denen wir im vergangenen Jahr gearbeitet haben. Im Jahr 2019 hat Data Ladder mit einer Reihe führender Unternehmen, darunter Regierungsorganisationen und Einrichtungen des öffentlichen Sektors , zusammengearbeitet, um ihre Daten mit unsererDatenbereinigungslösung zu optimieren.

Nach der Zusammenarbeit mit einer Reihe von Institutionen, Organisationen und Unternehmen haben wir einige wichtige Erkenntnisse über Trends im Datenmanagement gewonnen, die die Branche verändern.

Ausgehend von unseren Erfahrungen des vergangenen Jahres geben wir hier einen Überblick über die Datenmanagement-Trends 2020.

Datenqualität an der Spitze der Datenmanagement-Trends 2020

Es versteht sich von selbst, dass schlechte Datenqualität Unternehmen jährlich Millionen von Dollar kostet. Laut Gartner belaufen sich die durchschnittlichen finanziellen Auswirkungen einer schlechten Datenqualität auf 9,7 Millionen Dollar pro Jahr. Nach Angaben von IBM verlieren Unternehmen allein in den USA 3,1 Billionen Dollar durch schlechte Datenqualität.

Das sind nicht nur ausgefallene Statistiken. Fast alle Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben, berichteten über irgendeine Form von finanziellen Verlusten aufgrund fehlerhafter Daten – aber es sind nicht nur die finanziellen Verluste, die den Unternehmen Sorgen bereiten. Schlechte Datenqualität beeinträchtigt dieEntscheidungsfindung, die Unternehmensziele, die Logistik, die Kundenbindung, den Ruf der Marke und vieles mehr. Für staatliche Organisationen führen schlechte Daten zu ungenauen statistischen Analysen, falscher Berichterstattung und in manchen Fällen zum Verlust dringend benötigter Zuschüsse.

Glücklicherweise haben die meisten Unternehmen inzwischen erkannt, dass Daten in der modernen Welt wertvoller als Gold sind. Sie ist die eigentliche Lebensader einer Organisation. Diese Erkenntnis und die steigende Nachfrage der Kunden nach digitalen Dienstleistungen haben das Datenmanagement in den Mittelpunkt gerückt – und die Datenqualität in den Mittelpunkt dieser Initiative.

Im Jahr 2020 werden die Unternehmen verschiedene Anstrengungen unternehmen, um ihre Daten zu rationalisieren, um Chancen zu erkennen, steigende Anforderungen zu erfüllen und optimierte Geschäftsabläufe zu gewährleisten. Um Daten zu verwalten, müssen die Unternehmen jedoch mit der Datenbereinigung beginnen und sicherstellen, dass Probleme wie Duplikate, ungenaue oder unvollständige Daten und schlechte Standards im Keim erstickt werden, bevor sie sich mit anderen Aspekten der Datenverwaltung befassen.

Zunehmende Abhängigkeit von der Datenanalyse

Im Jahr 2020, wenn wir in das Zeitalter der IoT-Geräte, der vernetzten Systeme und Plattformen eintreten, die zu einem noch nie dagewesenen Datenwachstum führen, werden Unternehmen sich auf die Datenanalyse stützen, um wichtige geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen müssen verschiedene Methoden einsetzen, um komplizierte Datenwerte oder Informationen zu interpretieren – von der Verwendung von Visualisierungstools bis hin zu Business-Intelligence-Softwarelösungen wird eine Reihe von Systemen eingesetzt, um die Daten sinnvoll zu nutzen.

In Branchen wie dem Bildungs- und Gesundheitswesen ermöglicht die Datenanalyse eine datengesteuerte Entscheidungsfindung. Ein Beispiel: Ein großer Bundesstaat nutzt die Datenanalyse, um Disziplinarprobleme anzugehen und die Gesamtleistung der Schulen im Bezirk zu bewerten. Die Datenanalyse auf solch komplizierten Ebenen erfordert die Optimierung von Datenprofilen, die Festlegung von Standards und die Entfernung von Duplikaten, bevor eine genaue Analyse durchgeführt werden kann.

Integration von Datenbanken für Echtzeit-Bereinigung

Ein weiterer wichtiger Trend im Datenmanagement ist die Datenbereinigung in Echtzeit, d. h. die Daten müssen aktuell und jederzeit zugänglich sein. Die Echtzeit-Datenverarbeitung umfasst eine kontinuierliche Eingabe, Verarbeitung und Ausgabe von Daten, wobei die Erkennung von Fehlern und deren Korrektur innerhalb von Sekunden oder Minuten erfolgen muss. Um dies zu erreichen, müssen die Datenbanken mit einem Datenbereinigungstool verbunden werden. Unternehmen mit Kundenkontakt wie Einzelhandelsgeschäfte, Banken, Geldautomaten usw. benötigen Echtzeitbereinigungsoptionen, um sicherzustellen, dass die Datenqualität nicht leidet.

Nutzer von DataMatch Enterprise haben den Vorteil, ihre Datensysteme in die DME-Plattform zu integrieren. Es werden über 150 Plattformen unterstützt, so dass Unternehmen ihre Daten in Echtzeit verwalten können, ohne sich von ihrer zentralen Plattform zu entfernen. Von Facebook bis Zoho, von Oracle bis QuickBooks; fast jede Plattform kann in die DataMatch Enterprise-Plattform integriert werden, was Datenaktualisierungen und -pflege in Echtzeit ermöglicht.

Zunahme der Datenstandardisierung

Um aus Daten Intelligenz zu gewinnen, müssen sie standardisiert sein – das heißt, alle Felder sollten einem definierten Standard für die Erfassung von Informationen folgen. Ein Unternehmen möchte beispielsweise, dass die Namen aller Bundesstaaten in ihrer vollständigen Form und nicht in Abkürzungen geschrieben werden – Washington anstelle von WA, New York anstelle von NY oder NYC und so weiter. Ebenso müssen Telefonnummern mit Ortsvorwahlen und nicht nur mit der Nummer geschrieben werden. Solche Ungenauigkeiten und mangelnde Standardisierung führen zu einer schlechten Datenqualität, was für die Teams einen unnötigen Arbeitsaufwand bedeutet, um die Daten vor der Implementierung einer Dateninitiative zu berichtigen und sinnvoll zu nutzen.

DieStandardisierung von Daten ist im Jahr 2020 ein noch größerer Bedarf, da das IoT mit künstlicher Intelligenz gepaart wird, wodurch Metadaten entstehen , die die Grundlage für Trainingsdaten für maschinelle Lernmodelle bilden. Chatbots, KI-Vorhersagen, intelligentere Software und Anwendungen sind KI-Systeme, die saubere und klare Daten benötigen, um gut zu funktionieren. Die Standardisierung von Daten hat einen direkten Einfluss auf die Leistung von KI-Tools.

Digitale Transformation und Datenmanagement

2019 haben die Unternehmen die Bedeutung der digitalen Transformation erkannt – 2020 werden die Unternehmen mit der Umsetzung des Transformationsprozesses beginnen. Viele werden auf schnellere, bessere und zuverlässigere ERP-Systeme umsteigen. Viele werden KI-Tools und -Technologie einsetzen. Viele werden auf Cloud-Datenspeicherung umsteigen. Die meisten Unternehmen, mit denen wir zusammengearbeitet haben, haben einen Plan für die digitale Transformation aufgestellt und optimieren ihre Prozesse, um den steigenden Anforderungen der Kunden und der Einhaltung von Vorschriften gerecht zu werden.

Für eine effektive digitale Transformation ist es zwingend erforderlich, dass die Datenverwaltung bei allen Initiativen im Vordergrund steht. Wenn Ihre Listen sauber sind, ist es einfacher, den Transformationsprozess zu bewältigen. In der Tat hat jede erfolgreiche digitale Transformation eine Datenstrategie als Grundlage, zusammen mit anderen wichtigen Faktoren wie Kundenerfahrung und Sicherheit.

Die digitale Transformation im Jahr 2020 ist nicht nur auf den privaten Sektor beschränkt, sondern auch der öffentliche Sektor hat großes Interesse daran, seine Systeme zu aktualisieren und die digitale Transformation umzusetzen. Für Behörden und öffentliche Einrichtungen ist die Notwendigkeit einer Datenstrategie als Kernstück einer Strategie zur digitalen Transformation ein wichtiger erster Schritt zur Vorbereitung auf das neue Technologiezeitalter.

Schlussfolgerung

2020 ist das Zeitalter der digitalen Transformation. Die Unternehmen wissen, dass sie keine andere Wahl haben, als ihre Systeme und Plattformen aufzurüsten, um den Erwartungen der Verbraucher gerecht zu werden, doch die Datenverwaltung bleibt ein heikles Thema. In dem Maße, in dem Unternehmen Migrationsprozesse implementieren oder Daten nutzen, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, erkennen sie die Schwachstellen ihrer Daten.

Was früher aufgrund begrenzter Ressourcen in den Hintergrund gedrängt wurde, ist heute einer der wichtigsten Bereiche für Verbesserungen. Daten sind das neue Gold. Daten sind die Lebensader eines Unternehmens, aber ohne saubere Daten sind Sie weit davon entfernt, wichtige Geschäftsziele zu erreichen.

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