Augmented Data Management kann wertvolle Fähigkeiten zur Unterstützung von MDM-Initiativen bieten, indem es fortschrittliche Technologien nutzt, die betriebliche Effizienz erhöht und die Entscheidungsfindung verbessert.
Es mag reißerisch klingen, aber es ist unbestreitbar wahr, dass die Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung so hoch ist wie nie zuvor. Dieses rasante Tempo des Wandels ist für Unternehmen einerseits spannend, andererseits macht es sie nervös. Da KI (künstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen) und NLP (natürliche Sprachverarbeitung) jedes Unternehmen beeinflussen, wird keine Branche je wieder dieselbe sein. Alte Methoden weichen neuen Techniken, die schneller, einfacher und viel effektiver sind. Stammdatenmanagement (MDM) ist nicht anders und unterliegt erheblichen Veränderungen. Das MDM, das in den letzten zwei Jahrzehnten existierte und als zeitaufwändig, kostspielig und zu sehr von der IT abhängig galt, ist nun vorbei. Die Ära des erweiterten Datenmanagements (ADM) ist angebrochen. Hier sehen wir uns an, wie das Stammdatenmanagement (MDM) durch ADM revolutioniert wird und welche Vorteile es den Unternehmen bietet.
Was ist Augmented Data Management (ADM)?
Augmented Data Management (ADM) ist ein Ansatz, bei dem KI, ML, Datenautomatisierung, Graphen und NLP zur Datenverwaltung und -optimierung eingesetzt werden. Es ergänzt die menschliche Intelligenz, indem es menschliche Fähigkeiten und Kognition bei der Verwaltung von Daten unterstützt, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Datenqualität zu verbessern, Verbesserung der Governance und der Entscheidungsfindung, wobei repetitive Aufgaben entfallen und in kürzerer Zeit mehr Wert geschaffen wird. Es soll IT- und Data-Engineering-Teams befähigen und Geschäftsanwender in die Lage versetzen, die Führung bei Initiativen im Zusammenhang mit Erkenntnissen und Analysen zu übernehmen. Als Cloud-Native bietet ADM Cloud-Readiness und Skalierbarkeit und damit die Möglichkeit, eine große Menge und Vielfalt von Daten zu verarbeiten.
Warum brauchen Sie Augmented Data Management?
Techniken des erweiterten Datenmanagements werden bereits eingesetzt, um zeit- und/oder arbeitsintensive Aufgaben zu bewältigen, z. B. die Profilerstellung von Daten, die Beseitigung von Datenredundanzen, die Anwendung von Richtlinienregeln, das Konfigurationsmanagement und die Änderung der Leistung. Es gibt jedoch noch mehr Gründe, sie zu implementieren.
Die erweiterte Datenverwaltung ist hervorragend in der Lage, Ausreißer und Anomalien aufzuspüren und Änderungen vorzuschlagen, z. B. Mustererkennung, automatische Erkennung und Ausblenden von personenbezogenen Daten wie Reisepass, Geburtsdatum usw. Im Gegensatz zum traditionellen Datenmanagement, bei dem es um das Sammeln, Speichern, Sichern, Kontrollieren und Ausführen von Aufgaben wie Filtern, Kopieren und Markieren geht, nimmt ADM eine ganze Menge manueller Aufgaben aus der Gleichung heraus.
Best Practices für Augmented Data Management für MDM
Einige der besten Praktiken von ADM für MDM beziehen sich auf Folgendes:
- Stammdaten-Repository: ADM hilft beim Aufbau eines Stammdatenmodells, indem es Informationen aus verschiedenen Abteilungen durch Auffinden und Analysieren von Stammdaten sammelt und ein einziges, vertrauenswürdiges Daten-Repository erstellt.
- Datenqualitätsmanagement: Durch den Einsatz fortschrittlicher Analysemethoden können Daten schnell verbessert werden. Eine der Möglichkeiten ist die Anwendung von "Zeitreihenprognosen", "SQL-Regeln für Unterscheidbarkeit, Vervollständigung" und "Konsistenz".
- Datenintegration (Echtzeit): ADM unterstützt die Erstellung einer einheitlichen Ansicht von Daten aus verschiedenen Quellen, um Empfehlungen zu geben und Echtzeit-Integrationen zu erleichtern. Diese Integrationen werden durch eine API für die Erstellung dynamischer Datenziele und den flexiblen Zugriff auf Daten erleichtert.
- Metadatenmanagement: ADM hilft bei der Erstellung von Metadaten-Modellen und -Regeln, einschließlich der Erfassung von technischen und geschäftlichen Metadaten. Die Organisation, Katalogisierung und Zusammenführung von strukturierten und unstrukturierten Daten erfolgt automatisch.
Vorteile von Augmented MDM
ADM fügt sich organisch in das MDM ein, indem es Unternehmen die Möglichkeit gibt, zwei ihrer primären Ziele zu erreichen, nämlich optimierte Geschäftsabläufe zu gewährleisten, um die Effizienz zu steigern und das Geschäftswachstum zu fördern. Die Einhaltung sich ändernder Vorschriften, die Fähigkeit zum Risikomanagement und die Data Governance sind weitere Bereiche, in denen ADM das Stammdatenmanagement verbessern kann. Aus einer detaillierten Perspektive sind die Hauptvorteile von erweitertem MDM folgende:
- Schnellere Datenbereitstellung: ADM automatisiert die Datenvorbereitung durch den Einsatz von KI/ML und bereitet sie so schnell vor.
- Verbesserte Datenkompetenz: ADM erleichtert das Verständnis von Daten, indem es die Erkenntnisse für Mitarbeiter und Partner vereinfacht.
- Analytik-gestützte Entscheidungsfindung: ADM beseitigt jede Art von Voreingenommenheit, indem es die Entscheidungsfindung auf harte Fakten, Statistiken und Analysen stützt.
- Smartere und schnellere Einblicke: ADM beschleunigt das Aufspüren von Segmenten und Clustern von Interesse, findet Korrelationen und entdeckt Ausreißer schnell.
- Bessere Umsätze: ADM wirkt sich direkt auf den Umsatz aus, indem es eine bessere Datentransparenz bietet, Prozesse beschleunigt und die Personalisierung und Automatisierung vorantreibt.
Zukünftige Trends im Augmented Master Data Management
Der Einsatz von ADM im MDM wächst mit enormer Geschwindigkeit. Einige der Trends, die sich bereits durchgesetzt haben und sich auch in Zukunft durchsetzen werden, sind:
- Predictive Analytics: ADM wird durch ML-basierte Algorithmen, die Datenmuster untersuchen und präzise Erkenntnisse liefern können, weiter ausgebaut.
- NLP: Diese Technologie, die bereits auf großes Interesse stößt, wird MDM noch mehr unterstützen, indem sie die Effizienz, Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit verbessert.
- Sentiment Assessment: Durch das Erkennen von Gefühlen in Daten kann MDM Änderungen vornehmen, um sie für seine Partner und Kunden wertvoller und akzeptabler zu machen.
- Erkennung (Bild und Video): Die Erkennung von Bildern, Barcodes oder QR-Codes auf Bildern und Videos hilft dabei, Assets und Produkte schneller zu erkennen.
- Inkonsistenzerkennung: Unregelmäßigkeiten oder Inkonsistenzen richtig und sofort zu erkennen, hilft, Fehler zu vermeiden und eine ausfallsichere MDM-Grundlage zu schaffen.
Abschluss
Augmented Data Management hilft bei der Identifizierung von Assoziationen zwischen großen Datenbeständen und erweitert damit die Möglichkeiten von MDM, vor allem in Bezug auf Daten und Analysen. MDM-Anbieter haben damit begonnen, Augmented MDM in ihre Lösungen zu integrieren, um Assoziationen zwischen zuvor unbekannten Daten zu erkennen und sie mit Stammdatenobjekten zu verknüpfen. Dies hat eine völlig neue Welt des kontextbezogenen Stammdatenmanagements eröffnet, in der Datenobjekte in einem bestimmten Kontext oder Geschäftsprozess dargestellt werden.
Mit der Unterstützung von Graphen, KI/ML-Fähigkeiten und erweitertem MDM können Datenmanagement-Verantwortliche sicherstellen, dass sie ihre Stammdaten optimal nutzen und effizienter und schneller kontextbezogene Erkenntnisse gewinnen können.
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