Data Discovery ist zu einem entscheidenden Aspekt moderner Unternehmen geworden, die sich bemühen, die riesigen Datenmengen, die täglich generiert werden, zu verstehen.
Mal sehen, worum es bei dieser Datenermittlung geht und wie sie durchgeführt wird.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenerkennung?
Data Discovery ist der Prozess des Identifizierens, Untersuchens und Verstehens von Daten innerhalb eines Unternehmens, um Erkenntnisse zu gewinnen und den Geschäftswert zu steigern.
Es beinhaltet das Sammeln und Analysieren von Daten aus zahlreichen Quellen mit Methoden wie Datenvisualisierung, maschinellem Lernen und statistischer Analyse, um Muster und Beziehungen in den Daten zu finden.
Geschäftsanwender führen diesen Prozess häufig durch, was durch Tools und Technologien erleichtert werden kann, die eine benutzerfreundliche Oberfläche für die Arbeit mit Daten bieten.
Bedeutung der Datenentdeckung
Data Discovery ist ein entscheidender Aspekt von Business Intelligence, da es Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der aus ihren Daten gewonnenen Erkenntnisse zu treffen.
Es hilft, verborgene Beziehungen in den Daten aufzudecken, die wertvolle Informationen liefern, die das Wachstum und den Erfolg des Unternehmens vorantreiben können.
Durch die Nutzung der Erkenntnisse aus dem Entdeckungsprozess können Unternehmen buchstäblich einen Wettbewerbsvorteil erzielen, indem sie intelligente Entscheidungen treffen, Trends vorhersagen und der Zeit voraus bleiben.
Datenermittlungsprozess
Dieser Prozess umfasst normalerweise die folgenden drei Schritte:
Vorbereitung
Dies ist der erste Schritt im Data Discovery-Prozess, der das Sammeln, Bereinigen und Transformieren von Daten aus verschiedenen Quellen in ein verwendbares Format umfasst.
Visualisierung
In diesem Schritt werden die Daten in grafische Darstellungen wie Diagramme und Grafiken umgewandelt, um Muster zwischen den Daten zu erkennen.
Datenanalyse
Hier werden die Erkenntnisse aus den Daten generiert. Datenanalysten verwenden Tools wie statistische Modellierung, ML-Algorithmen und Predictive Analytics, um Trends und Muster in den Daten zu identifizieren.
Der gesamte Prozess kann iterativ sein, und es ist wichtig, die Schritte mehrmals zu wiederholen, um sicherzustellen, dass alle relevanten Daten enthalten sind, und um die Ergebnisse kontinuierlich zu verfeinern.
Anwendungsfälle von Data Discovery
Data Discovery kann für eine Vielzahl von Dingen eingesetzt werden, von der Vereinfachung der Verbrauchererfahrung bis zur Verbesserung von Back-End-Unternehmensprozessen.
Die Anwendungsfälle werden in der Tat zunehmen, wenn Unternehmen durch ihre Studien neue Möglichkeiten entdecken, da statistische und ML-Algorithmen jetzt kompliziertere und anspruchsvollere Datenermittlungsübungen ermöglichen.
Sehen wir uns einige der beliebtesten Anwendungsfälle für die Datenerkennung genauer an.
#1. Kundenanalyse
Im Einzelhandel, im Finanzwesen und in anderen kundenorientierten Branchen kann Data Discovery verwendet werden, um das Kundenverhalten und die Demografie zu verstehen. Dies kann Unternehmen dabei helfen, ihr Kundenerlebnis zu personalisieren und fundierte Entscheidungen über ihre Marketing- und Vertriebsstrategien zu treffen.
#2. Entdeckung eines Betruges
Data Discovery kann auch in der Finanzbranche verwendet werden, um betrügerische Aktivitäten aufzudecken, indem Muster in Transaktionen identifiziert werden, die von typischem Verhalten abweichen.
#3. Lieferkettenanalyse
Es kann zur Rationalisierung und Steigerung der Effektivität von Lieferkettenverfahren in der Fertigungs- und Logistikbranche eingesetzt werden. Um potenzielle Verbesserungsbereiche zu finden, kann der Ermittlungsprozess die Untersuchung von Daten zur Lieferantenleistung, Lieferplänen und Bestandsstatus umfassen.
#4. Analytik im Gesundheitswesen
Die Datenentdeckung im Gesundheitswesen kann dazu beitragen, die Behandlungsergebnisse für Patienten zu verbessern und die medizinischen Kosten zu senken.
Faktoren, auf die Sie in einem Datenermittlungstool achten sollten
Bei der Auswahl eines Datenerkennungstools ist es wichtig, die folgenden Funktionen zu berücksichtigen:
Einfache Schnittstelle
Das Tool sollte über eine benutzerfreundliche Oberfläche verfügen, die es Geschäftsanwendern erleichtert, Daten ohne technisches Fachwissen zu durchsuchen und zu analysieren.
Datenintegration
Potenzial zur Integration mit einer Vielzahl von Datenquellen, einschließlich Datenbanken, Tabellenkalkulationen und mehr.
Skalierbarkeit
Die Anwendung sollte in der Lage sein, enorme Datenmengen zu verwalten und zu skalieren, um den wachsenden Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.
Datenvisualisierung
Das Tool muss mit leistungsstarken Datenvisualisierungsfunktionen ausgestattet sein, einschließlich der Fähigkeit, interaktive Diagramme, Grafiken und Dashboards zu erstellen, die zum Erkunden und Verstehen von Daten verwendet werden können.
Fähigkeiten des maschinellen Lernens
Das Tool sollte über integrierte maschinelle Lernfunktionen wie Predictive Analytics und Empfehlungs-Engines verfügen, um Organisationen dabei zu helfen, Erkenntnisse und Muster in ihren Daten aufzudecken.
Zusammenarbeit
Benutzer sollten Einblicke, Bewertungen und Infografiken mit anderen Teammitgliedern teilen können, die die Anwendung verwenden, was die Zusammenarbeit fördern sollte.
Sicherheit und Privatsphäre
Muss in der Lage sein, sensible Daten zu schützen und Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO einzuhalten.
Unterstützung und Dokumentation
Ein vollständiger Satz an Anweisungen, Schulungsmaterialien und technischem Support sollte mit dem Tool bereitgestellt werden.
Preisgestaltung
Der Preis des Tools sollte den Anforderungen und dem Budget der Organisation entsprechen.
Unter Berücksichtigung all dieser Faktoren haben wir eine Liste der besten Tools für die Durchführung von Data Discovery zusammengefasst.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (Data Loss Prevention) ist eine Softwarelösung, die Unternehmen dabei unterstützt, sensible Daten vor Diebstahl, versehentlichem Verlust oder unbefugtem Zugriff zu schützen.
Es bietet Echtzeitüberwachung und Sicherheit für Endpunktgeräte wie Laptops, Desktops und Server. Außerdem kann es Unternehmen dabei unterstützen, Datenschutzverletzungen zu verhindern und Vorschriften wie HIPAA und GDPR einzuhalten.
Es bietet Datenerkennungsfunktionen, die es Unternehmen ermöglichen, vertrauliche Informationen wie personenbezogene Daten (PII), Finanzinformationen und vertrauliche Geschäftsdaten zu identifizieren und zu schützen.
Dieses Tool scannt Endpunkte nach sensiblen Daten und klassifiziert sie anhand vordefinierter Richtlinien.
Tableau
Tableau ist eine Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Software zum Untersuchen, Analysieren und Präsentieren von Daten.
Mit seiner fortschrittlichen Drag-and-Drop-Oberfläche und einer Vielzahl von Visualisierungsoptionen macht es Tableau Unternehmen jeder Größe leicht, ihre Daten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Dieses Tool unterstützt eine Vielzahl von Diagrammtypen, darunter Balkendiagramme, Liniendiagramme und Tortendiagramme, und bietet erweiterte Analysefunktionen wie Prognosen und statistische Modellierung.
Tableau bietet auch eine Reihe von Funktionen für die Zusammenarbeit, die es Teams erleichtern, Daten und Erkenntnisse im gesamten Unternehmen auszutauschen.
Benutzer können ihre Dashboards auf Tableau Server oder Tableau Online veröffentlichen, wo andere auf die Daten zugreifen, mit ihnen interagieren und sie bereitstellen können. Darüber hinaus bietet Tableau mobile Apps für iOS und Android.
Osano
Osano ist ein weiteres hervorragendes Softwareunternehmen, das Datenschutzmanagement- und Datenschutzlösungen für Unternehmen anbietet.
Zu den Lösungen von Osano gehört eine Datenschutzverwaltungsplattform, die Organisationen einen zentralen Knotenpunkt zur Verwaltung ihrer Datenschutzrichtlinien, Cookies und Datenschutzverpflichtungen bietet.
Mit diesem Tool können Unternehmen ihre Datenschutzrichtlinien erstellen und verwalten, Einwilligungen nachverfolgen und verwalten sowie die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen überwachen und durchsetzen.
Die Datenerkennungsfunktion in Osano ermöglicht es Unternehmen, personenbezogene Daten zu identifizieren und zu klassifizieren, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind, einschließlich Datenbanken und Cloud-Anwendungen.
Diese Plattform bietet auch ein Dateninventar, mit dem personenbezogene Daten im Laufe der Zeit verfolgt und verwaltet werden können, sowie Tools, mit denen sensible Daten automatisch erkannt und gekennzeichnet werden können.
QlikSense
Qlik Sense ist eine Datenvisualisierungs- und Business-Intelligence-Plattform, die von Qlik, einem Softwareunternehmen, entwickelt wurde. Die Plattform bietet eine Reihe von Datenvisualisierungs- und Analysetools, mit denen Unternehmen Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln können.
Es bietet eine Self-Service-Datenermittlungsumgebung, mit der Geschäftsanwender interaktive Datenvisualisierungen, Dashboards und Berichte erstellen und erkunden können.
Die Plattform verwendet eine proprietäre Daten-Engine, die Daten in Echtzeit indiziert, was einen schnellen und flexiblen Zugriff auf Daten aus einer Vielzahl von Quellen ermöglicht.
Informatik
Informatica ist ein vertrauenswürdiger Anbieter von Datenmanagement- und Integrationslösungen, die Unternehmen dabei unterstützen, den Wert ihrer Daten zu maximieren. Sein Datenkatalog-Tool hilft bei der Erkennung und Verwaltung von Datenbeständen jeder Unternehmensgröße.
Unternehmen können schnell Metadaten und Profildaten scannen und indizieren und auf detaillierte Herkunftsinformationen zu zig Millionen Datensätzen zugreifen.
Ähnlich wie andere Tools bietet es auch eine intuitive Benutzeroberfläche zum Suchen und Entdecken von Datenbeständen und bietet kontextbezogene Einblicke, um Unternehmen dabei zu unterstützen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Abschluss
In der modernen digitalen Welt sind Unternehmen, die Data Discovery effektiv nutzen, besser gerüstet, um ein besseres Kundenerlebnis zu bieten, wettbewerbsfähig zu bleiben und ihre Geschäftsziele zu erreichen.
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