Datamanagement Was ist Datamanagement?
Beim Datamanagement geht es darum, Daten effizient und kostengünstig zu erfassen, zu speichern, zu organisieren, zu pflegen und zu sichern. Dazu gehören die Daten-Governance, Datenarchitektur, Datenqualität, Datenintegration, Datensicherheit, der Datenschutz und das Lifecycle Management. Ziel ist es, die Genauigkeit, Verfügbarkeit und Zugänglichkeit der Daten für autorisierte Benutzer sicherzustellen und so eine effektive Entscheidungsfindung und strategische Planung zu ermöglichen.
Moderne Unternehmen verlassen sich auf Datamanagement, um die Entscheidungsfindung, die Betriebseffizienz, die Einhaltung der gesetzlichen Compliance und Innovationen zu verbessern.
Welche Aspekte gehören zum Datamanagement?
- Bedeutung des Datamanagements
- Wie kann HPE bei Ihren Herausforderungen rund um das Datamanagement helfen?
- So ergänzen sich KI und Datamanagement
Warum ist Datamanagement heute so wichtig?
Datamanagement kann Unternehmen dabei helfen, Folgendes zu verbessern:
- Entscheidungsfindung – Qualitativ hochwertige Daten, unterstützt durch Analyse- und Visualisierungstools, ermöglichen präzise und zeitnahe Entscheidungen.
- Datenqualität – Gewährleistet die Genauigkeit, Konsistenz und Vollständigkeit der Daten, die für Effizienz, Zufriedenheit und Compliance wesentlich sind.
- Datensicherheit und Datenschutz – Schützt vertrauliche Daten vor Verstößen und gewährleistet die Einhaltung der Compliance.
- Betriebseffizienz – Reduziert Redundanz und Fehler, optimiert die Ressourcennutzung und verbessert den Datenfluss.
- Einhaltung der gesetzlichen Compliance – Erfüllt gesetzliche Anforderungen und verringert das Risiko von Strafen im Zusammenhang mit Datenschutzgesetzen.
- Kosteneinsparungen – Senkt die Speicherkosten, minimiert Duplikate und verhindert Kosten durch Verstöße und Nichteinhaltung von Vorschriften.
- Innovation und Wettbewerbsvorteil – Zuverlässige Daten fördern Innovation, Marktvorteile und die Erkennung neuer Möglichkeiten.
- Skalierbarkeit und Flexibilität – Unterstützt anpassbare Datensysteme für sich entwickelnde Geschäftsanforderungen und technologische Veränderungen.
Wie kann HPE bei Ihren Herausforderungen rund um das Datamanagement helfen?
HPE beschleunigt die geschäftliche Transformation durch eine radikale Vereinfachung des Datamanagements über HPE GreenLake. Unternehmen können die Kosten, Risiken und Latenzzeiten vermeiden, die mit der Übertragung von Daten in die und aus der Public Cloud verbunden sind, und gleichzeitig die Compliance-Anforderungen und die gesetzlichen Bestimmungen zum Datenschutz und zur Datensouveränität erfüllen. Eine revolutionäre Suite von Cloud Data Services hilft Geschäftsbereichs- und Anwendungsadministratoren, die Bereitstellung von Anwendungen zu beschleunigen, indem sie Datenspeicher direkt selbst implementieren und Anwendungen und Daten mühelos schützen. Mit den Datamanagement-Produkten und -Lösungen von HPE können IT-Teams von Storage-as-a-Service und einem Cloud-Betriebserlebnis für jeden Workload profitieren, um sich auf Innovationen zu konzentrieren. Sie kümmern sich nicht mehr nur um den Betrieb, sondern werden zu Serviceprovidern und beschleunigen Geschäftsergebnisse, anstatt nur die Infrastruktur zu verwalten.
HPE GreenLake ermöglicht:
Storage-as-a-Service: Beschleunigen Sie die Transformation mit einer SaaS-basierten Konsole, die Datenworkflows über den gesamten Lebenszyklus der Daten hinweg vereinfacht, automatisiert und orchestriert und gleichzeitig die betriebliche Agilität der Cloud für die Dateninfrastruktur bietet. HPE GreenLake bietet eine Reihe von Cloud-Services für Edge, Kern und Cloud für schnellere Datenzugriffe und Innovationen und mehr Agilität – für alle, vom Datenmanager bis zum Dateninnovator.
Moderner Datenschutz: Sichern Sie Ihre Daten mit modernem Datenschutz, der Sie zuverlässig vor Verlust und Bedrohungen wie Ransomware schützt und gleichzeitig alle Backup-SLAs erfüllt – ohne Investitionskosten oder das Risiko einer Überbereitstellung. Cloud-native On-Demand-Services für Sicherung und Wiederherstellung sorgen für Flexibilität, während vorkonfigurierte On-Premises-Lösungen Ihnen weitere Möglichkeiten bieten.
Basierend auf einer Cloud-nativen Dateninfrastruktur und KI-gestützten Einblicken bietet HPE GreenLake die Agilität einer flexiblen Skalierung und eine nutzungsabhängige Bezahlung, die den Geschäftswert mit der Nutzung verknüpft.
HPE Software – Gewinnen Sie Dateneinblicke durch eine moderne Datenanalyse im großen Maßstab. Nutzen Sie eine vollständige, orchestrierte Kubernetes Container Platform in Verbindung mit einer integrierten persistenten Datenspeicherebene sowie ML Ops, um Ihre Data-Science-Workflows zu beschleunigen.
HPE Alletra: Profitieren Sie von einem einheitlichen Cloud-übergreifenden Erlebnis – auf As-a-Service-Basis und mit unbegrenzter Skalierbarkeit – mit Cloud-nativem Management Ihrer gesamten Umgebung über eine zentrale SaaS-basierte Konsole. Die Cloud-native Lösung HPE Alletra bietet hohe Leistung und unterbrechungsfreie Skalierung, abgesichert durch eine 100%-ige Verfügbarkeitsgarantie für Ihre geschäftskritischen Workloads.
HPE ProLiant – Computing für Ihre hybride Welt, um mehr Wert aus Ihren Daten zu schöpfen, Einblicke zu gewinnen und Innovationen zu fördern – vom Edge bis zur Cloud. Beschleunigen Sie Einblicke, wo auch immer Ihre Daten liegen, mit der Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit, die Ihre Datenteams benötigen.
HPE InfoSight: Definieren Sie das Daten-, Anwendungs- und Infrastrukturmanagement neu – und machen Sie die Infrastruktur unsichtbar – mit den autonomen Prozessen der branchenweit fortschrittlichsten künstlichen Intelligenz für Infrastruktur. HPE InfoSight sammelt und analysiert jede Sekunde Daten von mehr als 100.000 Systemen weltweit und nutzt diese Informationen, um 86 % der Kundenprobleme vorherzusagen und automatisch zu lösen.
Wie ergänzen sich KI und Datamanagement?
In Kombination verbessern KI und Datamanagement ihre Funktionalitäten gegenseitig. Zusammen ermöglichen sie es Unternehmen, Daten effizienter zu nutzen, tiefere Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie sich KI und Datamanagement ergänzen:
KI und Datamanagement ergänzen sich synergetisch und steigern gegenseitig ihre Leistungsfähigkeit. Effektives Datamanagement bildet die Grundlage für qualitativ hochwertige, sichere und gut organisierte Daten, die KI benötigt, um genaue und aussagekräftige Einblicke zu liefern. Umgekehrt verbessert KI das Datamanagement, indem sie Prozesse automatisiert, die Datenqualität verbessert und erweiterte Analysefunktionen bereitstellt. Gemeinsam treiben sie Innovation, Effizienz und strategische Entscheidungsfindung in Unternehmen voran.
Wie ergänzen sich KI und Datamanagement?
| Funktionalität | KI | Datamanagement |
|---|---|---|
| Verbesserte Datenqualität und -genauigkeit | KI wird verwendet, um Datenbereinigungs- und Validierungsprozesse zu automatisieren und Fehler, Inkonsistenzen und fehlende Werte zu identifizieren und zu korrigieren. Modelle für maschinelles Lernen werden anhand historischer Daten trainiert, um die Datenqualität im Laufe der Zeit zu verbessern. | Das Datamanagement legt Richtlinien für das Sammeln, Speichern und Verwalten von Daten fest. Für das Training zuverlässiger KI-Modelle sind qualitativ hochwertige Daten äußerst wichtig. |
| Verbesserte Datenintegration und Zugänglichkeit | KI vereinfacht die Datenintegration aus verschiedenen Quellen und kombiniert sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. NLP konvertiert unstrukturierte Daten in ein nutzbares Format. | Das Datamanagement harmonisiert Daten aus verschiedenen Quellen und macht sie über Warehouses, Lakes und Lakehouses zugänglich. Diese strukturierte Methode unterstützt die nahtlose KI-Datenintegration. |
| Höhere betriebliche Effizienz | KI kann Datamanagementaufgaben wie Dateneingabe, Validierung und Berichterstellung automatisieren, was Zeit sparen und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler verringern kann. Dadurch kann sich die Personalabteilung stattdessen auf strategische Aktivitäten konzentrieren. | Durch effizientes Datamanagement werden zuverlässige und zugängliche Daten für KI-Systeme sichergestellt, was den gesamten Datenbetrieb verbessert. |
| Verbesserte Sicherheit und Compliance | KI kann den Datenzugriff in Echtzeit überwachen, um Sicherheitsbedrohungen zu erkennen. Modelle für maschinelles Lernen sagen Schwachstellen voraus und automatisieren Reaktionen auf Risiken. | Das Datamanagement legt Sicherheitsprotokolle fest und gewährleistet die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen. Das trägt dazu bei, eine sichere Umgebung für die Funktionsweise der KI zu schaffen und vertrauliche Daten vor Verstößen zu schützen. |
| Tiefere Einblicke und prädiktive Analysen | KI-Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning analysieren große Datensätze, um verborgene Muster und Zusammenhänge zu finden. KI bietet auch prädiktive Analysen zur Prognose zukünftiger Trends und Verhaltensweisen. | Durch effektives Datamanagement wird sichergestellt, dass die für die Analyse verwendeten Daten genau, aktuell und umfassend sind. Dadurch erhält die KI eine solide Grundlage, um aussagekräftige und umsetzbare Einblicke zu generieren. |
| Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit | KI kann große Datenmengen verarbeiten und in Echtzeit verarbeiten, weshalb sie sich für Big Data-Umgebungen eignet. KI-Systeme können sich außerdem an veränderte Daten- und Geschäftsanforderungen anpassen und bieten so Skalierbarkeit. | Das Datamanagement bietet die erforderliche Infrastruktur und Architektur zur Unterstützung skalierbarer KI-Anwendungen. Dazu gehört die Verwaltung der Datenspeicherung, der Verarbeitungsleistung und die Gewährleistung der Dateninteroperabilität. |
| Verbesserte Entscheidungsfindung und strategische Planung | KI-gestützte Entscheidungsunterstützungssysteme können umsetzbare Einblicke, Empfehlungen und automatisierte Entscheidungsfindungsfunktionen bieten. KI kann verschiedene Szenarien simulieren, um mögliche Ergebnisse zu bewerten und die strategische Planung zu unterstützen. | Das Datamanagement liefert hochwertige, zuverlässige Daten für fundierte Entscheidungen und strategische Planung, unterstützt durch die Informationen der KI. |
| Lebenszyklusmanagement und -optimierung | KI kann alle Phasen des Datenlebenszyklus automatisieren, einschließlich der Erstellung, Erfassung, Speicherung, Analyse und Löschung. Modelle für maschinelles Lernen können Strategien zur Datenaufbewahrung und -archivierung verbessern. | Zum Datamanagement gehört das Festlegen von Richtlinien für die Datenaufbewahrung, -archivierung und -löschung, um die Einhaltung der Compliance sicherzustellen und die Speicherkosten zu optimieren. |