Hier finden Sie detaillierte Informationen zu einer Vielzahl von Datenverwaltungs-Themen, von Daten- und Datenbankgrundlagen bis hin zu Datenarchitekturen, Data Governance und vielem mehr.
Datenverwaltung ist die organisatorische Praxis der sicheren und effektiven Erfassung, Organisation, Architektur, Verwaltung, Verarbeitung und Pflege von Daten, sodass sie für Analyse und Entscheidungsfindung verwendet werden können.
In der Datenverwaltung geht es zunehmend darum, Daten „KI-fähig“ zu machen – also von hoher Qualität, zugänglich und vertrauenswürdig für das Training von künstlicher Intelligenz (KI)-Modellen. Eine aktuelle Umfrage des Branchenanalysten Gartner ergab, dass 63 Prozent der Unternehmen der Meinung sind, dass sie nicht über die richtigen Datenverwaltungs-Praktiken für KI verfügen oder sich nicht sicher sind, ob sie diese haben.1
Dieser umfassende Leitfaden behandelt alles von den Grundlagen der Datenverwaltung bis hin zur Abdeckung von Datenplattformen, Datenarchitektur, Data Engineering, Data Governance und mehr.
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Eine Strategie der Datenverwaltung hilft Unternehmen sicherzustellen, dass Daten immer verfügbar, integriert, verwaltet, sicher und genau sind. Sie bildet die Grundlage für digitale Transformation, KI-Initiativen und bessere Geschäftsergebnisse.
Im Wesentlichen sind Daten eine Sammlung von Fakten, Zahlen, Wörtern, Beobachtungen oder anderen nützlichen Informationen. Daten liegen jedoch in vielen verschiedenen Formen vor, die jeweils durch ihre einzigartigen Merkmale, Quellen und Formate definiert sind.
Für praktisch jede Datenverwaltungs- oder Datenverarbeitungsanwendung gibt es eine Datenbank. Entdecken Sie relationale Datenbanken, Vektordatenbanken, verteilte Datenbanken, Abfrage-Engines – alles ist hier verfügbar.
Datenplattformen – darunter Data Warehouse, Transformation, Data Lake und Data Lakehouses – ermöglichen die Erfassung, Transformation, Analyse und Verwaltung von Daten für spezifische Aufgaben.
Datenarchitekturen beschreiben, wie Daten verwaltet werden – von der Erfassung bis zur Nutzung – und legen den Blueprint für ihren Datenfluss innerhalb des Unternehmens fest. Sie sind auch die Grundlage für Datenverarbeitung und künstliche Intelligenz (KI) Anwendungen.
Dateningenieure entwickeln Systeme für die Aggregation, Speicherung und Analyse von Daten in großem Umfang und ermöglichen es Unternehmen, aus umfangreichen Datensätzen in Echtzeit Erkenntnisse zu gewinnen.
Erkunden Sie Möglichkeiten, digitale Informationen zwischen Systemen, Geräten und Orten zu verschieben, einschließlich Dateiübertragung, Datenstreaming und Datenmigration.
Die Integration bringt verteilte Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, wandelt sie in eine konsistente Struktur um und macht sie für Verarbeitung, Analyse und Entscheidungsfindung zugänglich.
Datenverarbeitung ist die Umwandlung von Rohdaten in nutzbare Informationen durch strukturierte Schritte wie Datenerfassung, -aufbereitung, -analyse und -speicherung. Heute ermöglichen maschinelles Lernen (ML), KI und parallele Verarbeitung – oder paralleles Rechnen – die Datenverarbeitung.
Big Data umfasst riesige, komplexe Datensätze in verschiedenen Formaten, darunter strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten, die fortschrittliche Analyseansätze erfordern, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
Enterprise Data Management (EDM) ist Datenmanagement im großen Maßstab – es umfasst die Organisation, Steuerung und Optimierung von Unternehmensdaten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg, von der Erstellung und Erfassung über die Speicherung und Integration bis hin zur Nutzung und schließlich zur Archivierung oder Entsorgung.
Die Datenqualität misst, wie gut ein Datensatz die Kriterien für Genauigkeit, Vollständigkeit, Gültigkeit, Konsistenz, Eindeutigkeit, Aktualität und Eignung für den Zweck erfüllt. Es ist entscheidend für alle Data-Governance-Initiativen innerhalb einer Organisation.
Data Governance trägt dazu bei, die Verfügbarkeit, Sicherheit und Integrität von Daten zu gewährleisten, indem Richtlinien, Standards und Verfahren für die Erfassung, das Eigentum, die Speicherung, die Verarbeitung und die Verwendung von Daten definiert und umgesetzt werden.
Ressourcen
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Fußnoten
1 Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk. Gartner.com, 26. Februar 2025