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2020年企業數據管理最佳清單

Enterprise Data management is a tremendous novel interest among businesses, mainly because of the dawn of the Big Data era. Some organizations are still not aware of the importance of data and how to manage it to survive in today’s digital world. A practice to organize and maintain data processes to meet constant information lifecycle needs is known as data management. Effective data management ensures minimized potential errors, increased productivity, and better decision making. How can you ensure that your organization does not fall in line with the companies making any sorts of mistakes?

如果您想使用新技術做出明智的決策並避免重複過去的錯誤,則必須了解企業數據管理的時間表和歷史。從今天開始主動數據管理!

查看我們在2020年為您的組織進行企業數據管理的頂級清單。

1.在企業數據管理中了解您的數據

大規模數據增長不僅是一項技術挑戰,而且是可能影響您的業務的戰略挑戰。同樣,管理不善或丟失的非結構化數據也成為公司的主要合規性和法律風險。您面臨的挑戰是了解您擁有哪些數據,數據需求以及數據所在的位置。

企業需要深入的文件系統和硬件信息來管理其IT業務流程。您所有系統上的數據分析將提供文件名,類型,年齡和訪問行為的可視化信息,以識別您的數據工作負載。您將需要強大的數據分析功能,以了解將數據從風險轉換為戰略資產所需要執行的操作。

2.使用混合雲增強您的數據環境

現在,您已經了解了數據環境,混合雲策略可以使數據工作負載根據需求,數據需求和成本變化靈活地在私有云和公共雲之間移動。這為企業提供了更多的數據部署選項,可以訪問數據分析,從而最大限度地提高投資的靈活性和使用率。

通過熟練的計劃和有組織的方法,混合雲可以提供按需靈活性,並為應用程序提供新功能和舊系統。此外,它也可以成為數字轉換的催化劑。因此,您將獲得一個靈活,響應迅速的基礎架構,可以快速適應不斷變化的業務需求。

3.讓您的元數據為您服務

第一步是為您的數據找到存儲解決方案,但是如果您想通過深入分析從數據集中提取價值呢?解決方案是將自定義元數據標籤添加到數據集中,因為這將有助於您為這一天做好準備。您最終將擁有一個沒有上下文的數據集,而沒有元數據來提供來源的價值很小。

您可以通過使用存儲庫運行集成文件掃描來將自定義標籤添加到這些數據集,以存儲有關已分析文件數據的所有詳細信息。這將提供一組改進的元數據,通過這些元數據,您可以通過從元數據存儲庫生成的報告來獲得見解。現在,您可以使用元數據標籤來識別和隔離數據集合,以創建數據的自定義報告,從而啟用機器學習和人工智能以對數據進行深入分析。這樣可以將您的數據轉換為價值,並使您的元數據為您服務。

4.完全控制您的數據

數字企業正在投資創建,存儲,保護和維護其數據。閒置在存儲中的數據確實沒有任何實際價值。從數據中獲得的分析和業務洞察力使其物有所值。但是,訪問和獲取數據的速度和效率更為重要,因為它會顯著影響數據的價值。

更快地訪問數據的能力提高了生產率,並使您能夠更快地響應業務需求,從而轉化為更高的利潤。如果您有一個解決方案,可以以本機格式經濟地存儲文件,並且沒有供應商鎖定,那麼您可以完全控制數據,並在需要時可以訪問它們。

5.數據管理與您的業務決策

當數據從多個來源流入時,充分利用數據的價值可能會很複雜,但同時也會帶來收益。通過確保數據準確,安全和可用的標準流程,您可以快速生成有價值的數據驅動的見解。首先從數據治理開始,該治理為授權人員之間共享的數據安全性和可訪問性提供了指南。

其次,至關重要的是在數據集成之前確保高質量的數據。準備用於分析的結構化和非結構化數據時,必須具有乾淨的數據,且沒有重複和冗餘。最後但並非最不重要的一點是,您需要適當的安全策略來保護數據並防止數據洩露。通過採取這些措施來確保您的數據準確,可訪問和安全,您將意識到以數據為驅動力並能夠自信地做出業務決策的力量。

企業數據管理總結!

數據管理在生產力和效率方面起著至關重要的作用,但是對於公司來說,實施它並不容易。在決定公司的數據管理之前,請考慮Zmanda。

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