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Was ist Datenmanagement? Definition des Datenmanagements
Datenmanagement ist die Praxis, die Daten einer Organisation zu sammeln, zu organisieren, zu schützen und zu speichern, damit sie später analysiert werden können, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Sie umfasst eine Reihe von Prozessen und Technologien, um die Datenqualität, Sicherheit und Zugänglichkeit sicherzustellen.
Datenverwaltung vs. Datenmanagement: Hauptunterschiede
Die Datenverwaltung legt die Regeln und Standards für Daten fest, während das Datenmanagement diese Regeln und Standards umsetzt. Beide sind für die langfristige Datenstrategie eines Unternehmens unerlässlich, um die Datenqualität und -sicherheit zu gewährleisten. Erfahren Sie mehr über diese beiden wichtigen Datenthemen.
Datenmanagement-Tools
Effektives Datenmanagement erfordert die richtigen Werkzeuge, um Informationen in einer Organisation zu speichern, zu verarbeiten und zu sichern. Von Datenbankmanagementsystemen (DBMS) bis hin zu Datenintegrationsplattformen verlassen sich Unternehmen auf eine Vielzahl von Lösungen, um Zugänglichkeit, Genauigkeit und Einhaltung sicherzustellen. Diese Tools helfen dabei, Arbeitsabläufe zu automatisieren, die Datenverwaltung zu verbessern und Echtzeit-Einblicke für bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Datenmanagement-Lösungen & Systeme
Moderne Unternehmen haben mehr Zugang zu Daten als je zuvor, aber diese Daten zu verstehen, kann eine echte Herausforderung darstellen. Entdecken Sie die Datenmanagementlösungen und Systeme, die Ihnen helfen können, Ordnung aus dem Chaos zu schaffen.
Was ist eine DMP (Data Management Platform)?
Eine Datenmanagementplattform ermöglicht es Unternehmen, Daten von Kunden zu sammeln, zu organisieren und für Online-Kampagnen bereitzustellen. DMPs werden in einer Organisation weit verbreitet verwendet, werden aber häufig zur Zielgruppenansprache und Personalisierung eingesetzt. Erfahren Sie mehr über die vier Arten des Datenmanagements und den Unterschied zwischen einem DMP und einer CDP (Customer Data Platform).
Maschinelles Lernen für Datenmanagement
Maschinelles Lernen ist ein nützliches Werkzeug, das zur Verbesserung des Datenmanagements eingesetzt werden kann. Verstehen Sie, wie maschinelles Lernen durch Optimierung, Kapazitätsmanagement und Automatisierung bei der Datenverwaltung helfen kann. Entfalten Sie die Kraft des maschinellen Lernens für Ihre Organisation.
Eine Lösung für das Management von Testdaten
Das Testdatenmanagement (TDM) kann sicherlich unvorhergesehene Herausforderungen mit sich bringen, aber die Vorteile einer erfolgreichen TDM-Strategie sind enorm. Idealerweise sollte TDM Ihrer Organisation eine sichere Datenumgebung, effiziente Datennutzung und Bereitstellung unter produktionsähnlichen Bedingungen bieten. Erfahren Sie, wie Sie den Testdatenmanagementprozess Ihres Unternehmens transformieren können.
Verbesserung des Datenmanagements und -schutzes mit Hybrid Cloud
Großrechnerdaten spielen im modernen Geschäft eine wichtige Rolle und benötigen daher moderne Datenmanagementlösungen. Entdecken Sie, wie Sie Kosten senken, die Sicherheit verbessern und das Datenmanagement zentralisieren können.
UBM: Transformation des Db2-Datenmanagements
Im heutigen modernen Zeitalter ist effektives Datenmanagement unerlässlich. IT- und Mainframe-Datenbankadministratoren (DBAs) sind ins Rampenlicht getreten. Leider nutzten DBAs veraltete Werkzeuge, um ein neues Altersproblem zu lösen. Aber das muss nicht so sein. Lernen Sie, wie Sie DBAs mit den Werkzeugen ausstatten, die sie benötigen.
Nedbank erreicht Mainframe-Innovation in der Cloud
Die Nedbank Group ist eine der größten Banken Südafrikas. Mit der fortlaufenden Expansion entschied sich die Bank, in die Cloud umzusteigen, um ihre Kernkompetenzen, einschließlich Datenmanagement, zu unterstützen. Sehen Sie sich an, wie Nedbank in nur 8 Monaten in die Cloud umsteigen konnte und die Backup-Zeit von 48 auf 36 Minuten verkürzte, was enorme Kosteneinsparungen bedeutete.