Memahami pengurusan data aplikasi

Dengan semua maklumat di luar sana - 2,5 quintillion bait sehari, satu per satu - tidak menghairankan bahawa perniagaan hari ini bergelut dengan mengklasifikasikan, mengatur dan mengatur data. Sama ada mereka memerlukan data atau hanya menggunakannya (ekzos digital), mereka mesti memilikinya dengan mudah. Pengurusan data yang bijak adalah asas untuk mengubah maklumat menjadi pendapatan.

Baru-baru ini, perniagaan telah menggunakan strategi pengurusan data mereka dengan memfokuskan pada arsitektur hub data yang lebih besar . Hab data menghubungkan semua data dalam perusahaan, akhirnya memberikan semua pengguna perniagaan pandangan 360 darjah mengenai data yang mereka perlukan untuk melakukan pekerjaan mereka. Sebaik-baiknya, ini akan berlaku dalam konteks aplikasi perniagaan yang sudah mereka gunakan; menjadikan ini telus dan cekap, sambil memungkinkan pengawalan data secara kolaboratif di seluruh perusahaan.

Di ruangan terakhir saya, saya menulis tentang mengambil pusat data selangkah lebih maju untuk menjadikannya pintar. Kali ini saya ingin melakukan lebih mendalam mengenai komponen kritikal hub data: pengurusan data aplikasi (ADM).

Mendefinisikan dan menguasai pengurusan data aplikasi

Seperti yang ditunjukkan oleh penganalisis dan penyelidikan VP Andrew White di Gartner, ADM adalah sejenis subfield baru yang wujud di samping dan di dalam pengurusan data induk (MDM). Pengurusan data pengurusan aplikasi (ADM) master yang dikongsi (biasa) di antara pelbagai aplikasi, tetapi tidak semestinya keseluruhan syarikat.

Sebagai contoh, perniagaan biasa hari ini mungkin mempunyai pengurusan rantaian bekalan, sistem pengurusan hubungan pelanggan (CRM), dan perisian penagihan. Setiap sistem menjalankan bahagian perniagaan yang berbeza. Namun semua sistem ini mempunyai data yang umum di antaranya, seperti nama pelanggan, alamat, alamat penagihan dan penghantaran, dan invois.

Setiap sistem juga mempunyai data lain. Dalam sistem rantaian bekalan, terdapat maklumat logistik, perincian penghantaran, cukai, dan tugas. CRM mempunyai petunjuk dan peluang, kenalan tambahan, pesanan lalu, dan rundingan, sementara perisian perakaunan mengandungi akaun bank dan nombor perutean — maklumat yang memerlukan keselamatan yang tinggi, hanya dapat dilihat oleh beberapa anggota staf di seluruh organisasi.

Data biasa berbeza. Inilah yang sering disebut sebagai "dimensi yang perlahan berubah." Sepanjang perjalanan hidup anda, perlahan-lahan, alamat, telefon dan e-mel anda berubah, tetapi anda masih orang yang sama. Perkara yang sama berlaku jika anda bekerja di satu syarikat tetapi dinaikkan pangkat atau berpindah pejabat; beberapa nombor dan huruf yang dikaitkan dengan anda akan berubah, tetapi yang lain tidak akan berubah.

Maklumat yang perlahan-lahan mengubah dimensi dianggap sebagai data induk dan disimpan dalam pangkalan data yang berasingan dengan maklumat mengenai perubahan kecil dan perlahan ini dari masa ke masa. Data aplikasi yang lebih cepat berubah adalah transaksi - maklumat seperti pendapatan seseorang atau pendapatan perniagaan. Ia berubah sepanjang masa (seperti setiap suku tahun) dan disimpan bersama maklumat pelanggan. Walaupun bukan data master, perniagaan masih mahu menguasainya.

Pengurusan data aplikasi dalam praktiknya

Sepanjang hari bekerja, pelbagai individu dalam organisasi akan mengemas kini kumpulan maklumat ini. Bergantung pada peranan dan keizinan mereka, mereka mungkin mengemas kini, atau menyetujui atau menyerahkan untuk mendapatkan persetujuan kepada bahagian data pengawas data. Mereka akan mengemas kini dengan kelajuan yang berbeza, dengan tahap kekhususan dan ketepatan yang berbeza. Ketika perubahan diberlakukan, data yang dibagikan segera tercermin di semua aplikasi. Oleh itu, ADM melakukan semua yang dilakukan oleh MDM, tetapi akhirnya melayani kes yang berbeza: dikongsi di pelbagai aplikasi.

Apa yang menghubungkan semuanya bersama? Itulah hab data. Hab data merangkumi urus tadbir data, kualiti dan pengayaan data, serta aliran kerja (seperti kelulusan, dan proses berulang). Mereka mencerminkan bagaimana data berubah dari masa ke masa dan membawa kejelasan untuk ketertelusuran, keturunan, dan kebolehlihatan.

Kecerdasan buatan: komponen utama

Hingga baru-baru ini, kemampuan untuk menggunakan strategi hub data telah terhalang oleh kebutuhan integrasi yang membebankan dan keperluan untuk menggabungkan banyak platform dan perkhidmatan perisian ke sistem yang berfungsi. Kecerdasan buatan dan teknologi pembelajaran mesin membawa "batu terakhir" automasi dan korelasi untuk menjadikan hub data dapat dilaksanakan.

Lapisan terakhir ini adalah hab data "cerdas" - yang mempertimbangkan keupayaan data yang disebut di atas, termasuk AI dan pembelajaran mesin yang membawa kepada antara muka mesra pengguna perniagaan yang intuitif yang menjadikan proses data mudah digunakan untuk mana-mana anggota kakitangan dalam organisasi.

Pengguna akhir perniagaan adalah orang yang akhirnya harus diberi kuasa untuk membina kesetiaan pelanggan dan meneroka peluang penjualan silang dan penjualan. Data dapat membantu mereka, tetapi hanya jika disimpan di tempat yang tepat dan disimpan dari aplikasi yang betul kepada orang yang tepat pada waktu yang tepat.

Membawa bersama

Industri data telah membuat keburukan dengan memiliki banyak perisian yang dikomponen untuk bahagian yang tersegmentasi dari keperluan yang lebih besar. Ini lahir dari keinginan untuk memiliki ceruk di pasar yang ramai. Semakin banyak, cara untuk memberikan nilai yang sangat diperlukan adalah dengan menyatukannya dalam satu platform dan merampingkan kerumitan dengan reka bentuk yang intuitif. Tonton ruang ini.