Data Management:
Efficiënt gebruik van grote hoeveelheden dataOrganisaties beschikken over een enorme hoeveelheid data. Hierdoor wordt het beheren, organiseren en beschermen ervan een steeds grotere uitdaging. De sterke groei van data versterkt deze complexiteit nog verder. Als gevolg neemt de behoefte aan effectief data management fors toe.
Ontdek onze oplossingen voor data management.
Wat is Data Management?
Datamanagement is het organiseren, beheren en onderhouden van data uit verschillende bronnen voor productiviteit, efficiëntie en besluitvorming. Data speelt vandaag de dag een cruciale rol in alle moderne organisaties, ongeacht de omvang. Een strategie voor data management is dan ook een noodzaak.
Het datamanagement proces bevat talloze taken en procedures. Denk aan het verzamelen, verwerken, valideren en opslaan van data. Integratie van diverse data uit uiteenlopende bronnen, inclusief gestructureerde en ongestructureerde data, is een belangrijk onderdeel.
Andere integrale aspecten zijn het waarborgen van hoge beschikbaarheid, calamiteiten herstel, toegangsbeheer, evenals data privacy. Het geheel zorgt voor efficiënt gebruik en integriteit binnen de organisatie.
Waarom data management noodzakelijk is
Bedrijfsapplicaties, analyses en algoritmen zijn afhankelijk van naadloze toegang tot data. Maar elk stukje verzamelde data bewaren is niet altijd nodig. Daarnaast zijn overweldigende hoeveelheden onbeheerde data ook potentieel nutteloos.
Een effectief datamanagementsysteem waarborgt de veiligheid, beschikbaarheid en nauwkeurigheid van die gegevens.
Data management helpt organisaties bij het beheren en gebruiken van data. Dit zorgt voor betere besluitvorming, efficiëntere processen en continue verbetering door analyse. Di draagt bij aan het concurrentievoordeel van een onderneming.
"Wat wij proberen te realiseren voor onze klanten is om 1 loket te zijn. Normaal gesproken kwam een klant naar ons toe en zei ik heb 50TB storage nodig, en nu kwamen klanten naar ons toe: ik heb hulp nodig."
Derk-Jan
CTO, TTNL
Effectief Data Management
Het opzetten van een goed datamanagementsysteem omvat de implementatie van verschillende componenten. Deze zorgen ervoor dat data van goede kwaliteit en toegankelijk is. Ze zorgen bovendien voor het waarborgen van data-veiligheid binnen een organisatie. Datamanagementsystemen omvatten componenten zoals:
Databasemanagementsystemen (DBMS)
Databasemanagementsystemen (DBMS) vormen een belangrijk component van data management voor het organiseren, opslaan en beheren van data. Deze systemen omvatten diverse typen, zoals relationele DBMS voor gestructureerde data, en objectgeoriënteerde DBMS voor complexe structuren.
Big data beheer
Big data beheer brengt nieuwe tools voor het managen van enorme datasets. De focus ligt voornamelijk op verwerkingscapaciteit en interpretatie van diverse data.
Data-integratie
Data-integratie omvat het opslaan, transformeren en leveren van data, waar en wanneer nodig. Data integratie gebeurt zowel binnen het bedrijf als buiten het bedrijf. Bijvoorbeeld via partners of databronnen van derden. Het doel is om aan de dataverbruik vereisten van alle applicaties en bedrijfsprocessen te voldoen.
Tools en Technologieën voor Data Management
Er bestaan diverse tools en technologieën om ervoor te zorgen dat organisaties data management kunnen stroomlijnen. Diverse systemen en software, zoals databases, datawarehouses en datalakes organiseren en analyseren gegevens.
De meeste datamanagement systemen hebben basistools voor het opvragen en rapporteren van alle data. Om data modelers te kiezen die bij uw organisatie passen, kijkt u naar het type data dat u te verwerken heeft, en hoe u de data gebruikt.
Voor gestructureerde gegevens zijn relationele databases zoals MySQL vaak geschikt. NoSQL-databases passen beter bij ongestructureerde data. Cloudgebaseerde oplossingen, zoals AWS Redshift of Azure Synapse Analytics, bieden schaalbaarheid en flexibiliteit.
Een data management plan
Veel organisaties nemen een passieve houding aan als het om datastrategie gaat. Ze vertrouwen op de ingebouwde functies van hun leveranciers. Echter, de groeiende hoeveelheden data, en het belang van data voor bedrijfsvoering zorgt ervoor dat een proactieve aanpak noodzakelijk is.
Organisaties moeten zich voorbereiden door een doordacht data management plan (DMP) op te stellen. Dit plan vereist een stapsgewijze aanpak:
- Identificeren van de soorten gegevens
- Bepalen van opslag behoeften (data storage)
- Vaststellen van toegangscontroles
- Selecteren van geschikte data management tools
- Definiëren van verantwoordelijkheden voor gegevensbeheer
- Naleving van regelgeving zoals privacywetgeving
Een Data Management Partner kiezen
Een geschikte partner moet in staat zijn om data management processen effectief te ondersteunen en voldoen aan regelgeving. Een succesvol partnerschap draagt bij aan het realiseren van doelstellingen voor gegevensbeheer. Dit omvat data inzichten, technologische ondersteuning en strategische begeleiding. Een betrouwbare partner versterkt niet alleen de operationele aspecten van datamanagement maar bevordert ook innovatie en concurrentievoordeel binnen de organisatie.
Een Data Management Partner kiezen
Een geschikte partner moet in staat zijn om data management processen effectief te ondersteunen en voldoen aan regelgeving. Een succesvol partnerschap draagt bij aan het realiseren van doelstellingen voor gegevensbeheer. Dit omvat data inzichten, technologische ondersteuning en strategische begeleiding. Een betrouwbare partner versterkt niet alleen de operationele aspecten van datamanagement maar bevordert ook innovatie en concurrentievoordeel binnen de organisatie.
Data Governance en compliance
Data governance speelt een essentiële rol in het beheer van gegevens binnen een organisatie door een gestructureerd kader te bieden. Terwijl datamanagement zich richt op het opslaan, organiseren, beheren, analyseren van data, waarborgt data governance een gecontroleerde, consistente en veilige uitvoering van deze processen. Het helpt risico's op datalekken te minimaliseren en wettelijke vereisten na te leven.
Organisaties moeten voldoen aan diverse wet- en regelgeving (compliance requirements) omtrent data management, waaronder de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), en de Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS).
Bovendien kunnen specifieke sectoren additionele vereisten stellen. Organisaties dienen zorgvuldig te voldoen aan deze regelgeving om compliance en bescherming van gevoelige informatie te waarborgen.
Trends in data management
Een van de nieuwere trends, als genoemd door Gartner (2022), is augmented datamanagement. Leveranciers bieden steeds vaker nieuwe producten met machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om data management processen zelfconfigurerend te maken. Zo kan technisch personeel zich richten op belangrijkere taken. Deze trend beïnvloedt alle categorieën van data management, waaronder datakwaliteit, metadatabeheer, master data management, en data-integratie.
Data management oplossingen van TTNL
Als waardevolle inzichten uit data de kracht is van ondernemingen, dan is het effectief beheer op het gebied van datamanagement een integraal aspect. Met de grote hoeveelheid data groeit het belang van data management plan steeds verder. Organisaties zien in dat een adequaat data management plan helpt data inzichten, trends en technologieën te benutten.
Het beheer van uw data architectuur optimaliseren voor waardevolle resultaten? Ontdek de data management oplossingen van TTNL.
Hoe kunnen we helpen? 💬
Wil je de kosten van je IT-infrastructuur verlagen? Heb je behoefte aan verbeterde gegevensbeveiliging? Laten we praten.
Hoe kunnen we helpen? 💬
Wil je de kosten van je IT-infrastructuur verlagen? Heb je behoefte aan verbeterde gegevensbeveiliging? Laten we praten.