Daten management plattform

Arten von Datenmanagement-Plattformen

Eine **Datenmanagement-Plattform** ist eine zentrale Plattform zum Sammeln, Organisieren und Verwalten von Zielgruppen, Daten und Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen. Sie ermöglicht es Unternehmen, den Wert ihrer Daten zu maximieren, indem sie diese für die Ausrichtung, Messung und Optimierung von Medien- und Marketingkampagnen nutzen. Datenmanagement-Plattformen dienen als grundlegende Schicht für datengesteuerte Entscheidungsfindung und Zielgruppen-Insights. Nachfolgend finden Sie die verschiedenen Arten von Datenmanagement-Plattformen:

• On-Premise-Datenmanagement-Plattformen

  Dies sind traditionelle Datenmanagement-Plattformen, die lokal auf dem Server einer einzelnen Organisation installiert und über ein privates Netzwerk zugänglich sind. Sie bieten personalisierte Sicherheit und Datenkontrolle, was sie für Branchen mit strengen Datenschutzbestimmungen, wie z. B. Gesundheitswesen und Finanzwesen, geeignet macht. On-Premise-Datenmanagement-Plattformen erfordern hohe Wartungs- und Anschaffungskosten und sind im Vergleich zu anderen Arten weniger skalierbar.

• Cloud-Datenmanagement-Plattformen

  Cloud-Datenmanagement-Plattformen werden in der Cloud gehostet, wodurch sie über das Internet zugänglich sind. Sie sind skalierbar, haben geringere Wartungskosten und sind flexibel für die Datenverwaltung. Unternehmen können Ressourcen einfach an ihr Datenwachstum anpassen, ohne zusätzliche Kosten zu verursachen. Cloud-basierte Datenmanagement-Plattformen werden aufgrund ihrer Kollaborations- und Zugänglichkeitsfunktionen bei Unternehmen immer beliebter. Sie ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Daten zwischen verschiedenen Teams und Stakeholdern, was zu besseren Daten-Insights und Entscheidungsfindung führt.

• Unified Data Management Platforms

  Diese Plattformen bieten eine integrierte Lösung, die verschiedene Datenmanagementfunktionen wie Datenverwaltung, Datenqualität und Datenintegration in einer einzigen Oberfläche vereint. Unified Data Management Platforms vereinfachen die Datenverwaltung durch Bereitstellung einer zentralen Plattform für die Datenverwaltung. Unternehmen können Echtzeit-Insights aus ihren Daten gewinnen und so die Entscheidungsfindung und die betriebliche Effizienz verbessern.

• Aktive Datenmanagement-Plattformen

  Aktive Datenmanagement-Plattformen konzentrieren sich darauf, Echtzeitdaten aktiv zu verwalten und zu analysieren. Sie ermöglichen es Unternehmen, Echtzeit-Insights aus ihren Daten zu gewinnen und sofortige Reaktionen auf sich ändernde Daten zu ermöglichen. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Branchen, in denen zeitnahe Informationen wichtig sind, wie z. B. Finanzen und E-Commerce.

• Data Warehouse Management Platforms

  Diese Plattformen sind für die Verwaltung von Data Warehouses konzipiert, bei denen es sich um Systeme für das Reporting und die Datenanalyse handelt. Data Warehouse Management Platforms erleichtern die Organisation und Speicherung großer Datensätze, sodass Unternehmen historische Daten analysieren und Erkenntnisse gewinnen können, die strategische Entscheidungen fördern.

• Data Lake Management Platforms

  Data Lakes sind Repositorys, die große Mengen an Rohdaten in ihrem ursprünglichen Format speichern, bis sie benötigt werden. Data Lake Management Platforms verwalten und regeln Data Lakes und stellen so die Datenqualität, Sicherheit und Compliance sicher. Sie bieten Tools für die Datenfindung, Lineage und Zugriffskontrolle, sodass Unternehmen aus ihren Data Lakes Wert schöpfen können, während gleichzeitig die Datenverwaltung gewährleistet ist.

Spezifikation und Wartung von Datenmanagement-Plattformen

• Datenquellen

  Datenmanagement-Plattformen sammeln Informationen aus verschiedenen Quellen, die wie folgt organisiert werden können:

  Online-Plattformen: Online-Plattformen, die Dateninformationen bereitstellen, umfassen soziale Medien (Facebook, Twitter, Instagram usw.), Suchmaschinen (Google, Bing usw.), E-Commerce-Websites (Amazon, Chovm usw.), Online-Werbenetzwerke und Webanalyse-Tools (Google Analytics, Adobe Analytics usw.). Diese Plattformen bieten Einblicke in das Benutzerverhalten, die Vorlieben und die Demografie.

  Offline-Quellen: Offline-Quellen, die Daten bereitstellen, umfassen Marktforschungsunternehmen (Nielsen, Kantar, GfK usw.), Medienunternehmen (Fernsehen, Radio, Print), Regierungsbehörden (Volkszählungsdaten, Wirtschaftsindikatoren), Branchenverbände (Mitgliedschaftsdaten, Berichte) und Telekommunikationsunternehmen (Mobilfunkdaten, Anrufmuster).

  Öffentliche Datenquellen: Öffentliche Datenquellen, darunter Open-Government-Datenportale (data.gov, eurostat usw.), wissenschaftliche Publikationen (Open-Access-Zeitschriften, Forschungsdatenrepositorys), Meinungsumfragen (Pew Research, Gallup usw.) und gemeinnützige Organisationen (Daten zu sozialen Themen, Advocacy-Bemühungen) sind unerlässlich, um mehr Daten bereitzustellen.

• Datentypen

  Datenmanagement-Plattformen verarbeiten verschiedene Arten von Informationen, die wie folgt kategorisiert werden können:

  Quantitative Daten: Quantitative Daten werden als statistische Daten (numerische Daten, wie z. B. Umsatzzahlen, Website-Traffic usw.), Umfrageergebnisse (quantitative Scores, Ratings usw.) und Versuchsergebnisse (gemessene Ergebnisse, z. B. Behandlungseffekte, Produktleistung) ausgedrückt. Sie liefern eine greifbare Zahl für die Analyse.

  Qualitative Daten: Qualitative Daten werden als beschreibende Daten (textuelle Daten, wie z. B. Kundenfeedback, Bewertungen usw.), offene Umfrageantworten (Freitextantworten, z. B. Vorschläge, Kommentare usw.) und Interviewtranskripte (thematische Analyse, qualitative Erkenntnisse) ausgedrückt. Sie liefern eine eingehende Analyse dessen, was passiert.

  Zeitreihen-Daten: Zeitreihen-Daten werden als historische Daten (Daten, die im Laufe der Zeit gesammelt werden, wie z. B. Aktienkurse, Wirtschaftsindikatoren usw.) und periodische Daten (Daten, die in regelmäßigen Abständen gesammelt werden, z. B. täglich, wöchentlich, monatlich) ausgedrückt. Sie folgen Trends im Laufe der Zeit.

  Geodaten: Geodaten werden als geografische Daten (Daten, die geografischen Standorten zugeordnet sind, wie z. B. Koordinaten, Adressen usw.) und Karten-Daten (Daten, die zum Visualisieren von Standorten verwendet werden, wie z. B. Karten, Layer usw.) ausgedrückt. Sie liefern Informationen über den Standort.

• Datenverwaltung

  Datenmanagement-Plattformen sind entscheidend für die Aufrechterhaltung der Datenqualität und die Sicherstellung, dass sie analysefähig sind. Die folgenden Aktivitäten gewährleisten eine effektive Datenverwaltung:

  Datenbereinigung: Datenbereinigung umfasst das Identifizieren und Korrigieren von Fehlern (Inkonsistenzen, Ungenauigkeiten, Ausreißer usw.), das Entfernen von Duplikaten (Beseitigen wiederholter Datensätze, Daten) und die Standardisierung von Formaten (einheitliche Datendarstellung, wie z. B. Datumsformate, Einheiten usw.). Dies stellt sicher, dass die Daten fehlerfrei sind, wodurch die Qualität verbessert wird.

  Datenintegration: Datenintegration umfasst das Kombinieren von Daten aus verschiedenen Quellen (Zusammenführen von Datensätzen, Zusammenführen von Datensätzen usw.), das Ausrichten von Daten (Abgleichen von Feldern, Attributen usw.) und das Auflösen von Konflikten (Diskrepanzen, Inkonsistenzen usw.), um eine einzige Version der Wahrheit zu gewährleisten.

  Datenverwaltung: Datenverwaltung umfasst die Definition von Datenrichtlinien (Regeln, Richtlinien, Standards), die Festlegung von Datenbesitz (Verantwortlichkeiten, Rechenschaftspflicht) und die Sicherstellung der Datenkonformität (Einhaltung von Vorschriften, Standards usw.). Dies stellt sicher, dass die Daten gemäß den festgelegten Regeln und Standards verwaltet werden.

  Datensicherheit: Datensicherheit umfasst die Implementierung von Datenzugriffskontrollen (Berechtigungen, Einschränkungen usw.), Datenverschlüsselung (Schutz von Daten durch Codierung, Maskieren sensibler Daten (Anonymisierung, Entfernen von personenbezogenen Daten, PII), um die Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen zu schützen.

• Datenanalyse

  Datenanalyseplattformen bieten verschiedene Tools und Techniken, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Daten zu verstehen. Folgende Datenanalysetechniken sind üblich:

  Deskriptive Analyse: Deskriptive Analyse umfasst das Zusammenfassen von Daten (Durchschnittswerte, Summen, Verteilungen usw.) und das Visualisieren von Daten (Diagramme, Grafiken, Dashboards usw.), um Einblicke in das Geschehen zu geben.

  Diagnostische Analyse: Diagnostische Analyse umfasst das Erkunden von Daten (Tiefeinstieg, Slicen und Dicing usw.) und das Durchführen von Korrelationsanalysen (Beziehungen zwischen Variablen, Trends usw.), um Einblicke in das Geschehen zu geben.

  Prädiktive Analyse: Prädiktive Analyse umfasst statistische Modellierung (Regressionsanalyse, Zeitreihenprognose usw.) und maschinelles Lernen (Mustererkennung, prädiktive Modellierung usw.), um Einblicke in das zukünftige Geschehen zu geben.

  Präskriptive Analyse: Präskriptive Analyse umfasst Optimierung (Finden der besten Lösungen, Ressourcenallokation usw.) und Simulation (Modellieren von Szenarien, Testen von Annahmen usw.), um Empfehlungen zu geben, was als Nächstes zu tun ist.

• Datenvisualisierung

  Datenvisualisierungstools ermöglichen es Benutzern, interaktive Dashboards (Echtzeitdaten, Key Performance Indicators usw.), Visualisierungen (Diagramme, Grafiken, Karten usw.) und Berichte (Datenzusammenfassungen, Insights, Empfehlungen usw.) zu erstellen, um Daten und Erkenntnisse auf eine visuell ansprechende Weise darzustellen. Dies erleichtert Benutzern den Zugriff auf und die Analyse von Daten.

• Datenzugriff und Benutzerfreundlichkeit

  Datenmanagement-Plattformen bieten Benutzern Daten-APIs (Programmierschnittstellen, Datenzugriff, Integration usw.), Benutzeroberflächen (Datenexploration, Analyse, Visualisierung usw.) und Kollaborationswerkzeuge (Datenaustausch, Kommunikation usw.), um den Datenzugriff und die Benutzerfreundlichkeit zu gewährleisten. So können Stakeholder auf Daten zugreifen und daran arbeiten.

So wählen Sie eine Datenmanagement-Plattform

Die folgenden Faktoren sollten bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform berücksichtigt werden:

• Geschäftsanforderungen:

  Geschäftsanforderungen müssen bewertet und analysiert werden, bevor eine Datenmanagement-Plattform ausgewählt wird. Dazu gehört das Verständnis der Datenanforderungen des Unternehmens, wie z. B. Datenvolumen, Datenvielfalt, Datengeschwindigkeit und Datensicherheitsanforderungen. Geschäftsanforderungen dienen als Leitfaden für die Auswahl einer Plattform, die die Datenanforderungen des Unternehmens erfüllt.

• Skalierbarkeit:

  Bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform ist die Skalierbarkeit ein wichtiger Aspekt. Die Plattform sollte in der Lage sein, das Datenwachstum zu bewältigen und zukünftige Erweiterungen zu unterstützen. Dies stellt sicher, dass Unternehmen bei weiterem Datenwachstum nicht mit Herausforderungen bei der Datenverwaltung konfrontiert werden.

• Integration:

  Integration ist ein entscheidender Faktor bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform. Die Plattform sollte sich in die vorhandenen Datensysteme und -tools des Unternehmens integrieren lassen. Dies gewährleistet einen nahtlosen Datenfluss und die Kommunikation zwischen verschiedenen Systemen und verbessert so die Effizienz der Datenverwaltung.

• Datenverwaltung:

  Datenverwaltung ist ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform. Die Plattform sollte Datenverwaltungsfunktionen unterstützen, wie z. B. Datenqualitätsmanagement, Datensicherheitsmanagement und Datenkonformitätsmanagement. So können Unternehmen ihre Daten verwalten und kontrollieren, wodurch die Datenqualität und -sicherheit verbessert werden.

• Kosten:

  Die Kosten sind ein wichtiger Aspekt bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform. Unternehmen sollten eine Plattform wählen, die zu ihrem Budget passt. Außerdem sollten Unternehmen die Kosten der Plattform berücksichtigen, einschließlich Installations-, Wartungs- und Betriebskosten.

• Benutzerfreundlichkeit:

  Benutzerfreundlichkeit ist ein wichtiger Faktor bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform. Die Plattform sollte einfach zu bedienen sein und eine intuitive Oberfläche haben. So können die Mitarbeiter des Unternehmens die Plattform schnell erlernen und einsetzen, wodurch die Effizienz der Datenverwaltung verbessert wird.

• Anbieter-Support:

  Anbieter-Support ist ein wichtiger Faktor bei der Auswahl einer Datenmanagement-Plattform. Unternehmen sollten eine Plattform wählen, die von zuverlässigen Anbietern unterstützt wird. So erhalten Unternehmen technischen Support, Wartung und Updates von Anbietern.

So bauen und ersetzen Sie eine Datenmanagement-Plattform

Unternehmen können die folgenden Schritte implementieren, wenn sie ihre bestehenden Datenmanagementsysteme durch ein neues ersetzen.

• Bewertung

  Die aktuellen Datenmanagementpraktiken werden bewertet, um die Stärken und Schwächen des bestehenden Systems zu identifizieren. Die Bewertung umfasst auch das Verständnis der organisatorischen Datenanforderungen.

• Planung

  Eine Ersatzstrategie wird unter Berücksichtigung der Organisationsziele, des Budgets und des Zeitplans entwickelt. Das neue Datenmanagementsystem wird auf der Grundlage der Datenanforderungen und der Systemfunktionen ausgewählt.

• Datenintegrität

  Die Datenkonsistenz und -genauigkeit werden während des Übergangsprozesses gewährleistet. Datenvalidierungs- und -Abgleichsprozesse werden implementiert, um die Datenintegrität zu überprüfen.

• Datensicherheit

  Datensicherheitsmaßnahmen werden implementiert, um Daten während des Übergangsprozesses vor unbefugtem Zugriff oder Verlust zu schützen. Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen wird gewährleistet.

• Benutzertraining

  Benutzer werden auf der neuen Datenmanagement-Plattform geschult, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und die Vorteile des neuen Systems zu maximieren.

• Überwachung und Optimierung

  Die neue Datenmanagement-Plattform wird überwacht, um eine optimale Leistung und Datenqualität sicherzustellen. Feedback wird von Benutzern eingeholt, und notwendige Anpassungen werden vorgenommen.

Fragen und Antworten

F1: Was ist der Zweck einer Datenmanagement-Plattform?

A1: Eine Datenmanagement-Plattform wird verwendet, um große Datensätze aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu organisieren und zu analysieren.

F2: Wer kann eine Datenmanagement-Plattform nutzen?

A2: Datenmanagement-Plattformen werden von Unternehmen, Organisationen und Einzelpersonen verwendet, die große Datenmengen verwalten und analysieren müssen.

F3: Ist eine Datenmanagement-Plattform einfach zu bedienen?

A3: Datenmanagement-Plattformen sind so konzipiert, dass sie benutzerfreundlich sind, mit intuitiven Oberflächen und Tools zum Verwalten und Analysieren von Daten. Einige Plattformen erfordern jedoch möglicherweise technisches Fachwissen, um effektiv genutzt werden zu können.