So verbessern Sie Ihre Datenstrategie, um Ihr Unternehmen zu transformieren

By | January 16, 2024

Direktor für Marketing und Produkt, verantwortlich für alle Aspekte des globalen Marketings, des Produktmanagements und der Allianzen für StorMagic.

Daten sind die Grundlage moderner Unternehmen und ihre ordnungsgemäße Verwaltung ist entscheidend für die Optimierung von Wert und Leistung. Bis vor Kurzem waren sowohl die Datenanalyse am Edge als auch die Datenübertragung in die Cloud teuer und zeitaufwändig. Daten werden zunehmend dezentralisiert, da die meisten Daten außerhalb des Rechenzentrums und der Cloud erstellt werden.

Viele Führungskräfte bereuen die Cloud und möchten ihre Abhängigkeit von dieser Speichermethode verringern, kämpfen jedoch mit einer Alternative, die die Leistung aufrechterhalten oder verbessern und die Kosten senken kann, insbesondere in Umgebungen mit mehreren Standorten. Da Datensilos immer größer werden und die Schwierigkeiten bei der Datenverwaltung zunehmen, benötigt die Branche heute mehr denn je eine standardisierte, reproduzierbare und effiziente Möglichkeit, all diese Daten zu verwalten.

Datenverwaltungskonzepte wie Datenreduzierung und -filterung können dazu beitragen, Datensilos am Edge effizient zu navigieren und sicherzustellen, dass die benötigten Daten für die Analyse und einen schnelleren Weg zum Geschäftswert sofort verfügbar sind.

Während die Datenerzeugung am Edge seit mehreren Jahren exponentiell zunimmt, sind am Edge dringend neue Datenmanagementansätze erforderlich, um dieses anhaltende Datenvolumen zu bewältigen, das außerhalb des Rechenzentrums und der Cloud generiert wird und laut Gartner 75 % ausmachen wird. aller Daten bis 2025.

In der Branche gibt es eine große Tendenz, maschinelles Lernen (ML) und Analysen (sowohl traditionell als auch generativ) am selben Ort zu implementieren, an dem Daten erstellt werden. Bei immer mehr Anwendungsfällen bleibt einfach nicht genug Zeit, um darauf zu warten, dass die Daten in eine Cloud (oder ein Rechenzentrum) verschoben, dort verarbeitet und in Echtzeit analysiert werden. Erkenntnisse müssen gleichzeitig gewonnen werden, um den geschäftlichen Nutzen zu steigern oder, was noch wichtiger ist, aus Sicherheitsgründen.

Nehmen wir zum Beispiel autonome Fahrzeuge. Diese Fahrzeuge verfügen über viele Sensoren und Videokameras, die Daten in Echtzeit verarbeiten können, auch wenn nicht alle davon kritische Informationen sind, wie etwa die Datenmenge, die man erhält, wenn man einfach an einer Ampel sitzt. Wenn sich ein Fahrzeug mit 50 Meilen pro Stunde bewegt und versucht zu erkennen, ob es sich bei einem 100 Fuß entfernten Objekt um eine Person, ein Tier oder ein Straßenschild handelt, können die Bordsysteme es kaum erwarten, Daten an die Cloud zu senden und Antworten zu erhalten Zeit, den nächsten Schritt zu machen.

Darüber hinaus sammeln Einzelhändler am Edge mehr Daten als je zuvor. Es werden Daten von Point-of-Sale-Systemen (persönliche Finanzinformationen der Kunden) und IoT-Geräten (Sensoren, die die Temperaturen von Lebensmittelkisten verfolgen, den Fußgängerverkehr, den Lagerbestand, Videodaten von Aktivitäten im Geschäft usw. überwachen) erfasst. In einigen Fällen können Einzelhändler Kunden bei ihrer Ankunft identifizieren und Produkte bewerben, die sie in der Vergangenheit gekauft haben, um den Bestellwert zu erhöhen.

Laut Indeed ist Datenfilterung oder Datenreduzierung „der Prozess der Untersuchung eines Datensatzes, um Daten nach bestimmten Kriterien zu löschen, neu zu organisieren oder zu verteilen“. Diese Datenverwaltungstechnik wird für Edge-Computing-Lösungen immer wichtiger, um den vollen Wert dessen zu ermöglichen, was Unternehmen am Edge erreichen möchten.

Hier sind die drei wichtigsten Vorteile der Implementierung von Datenfilterung als dezentrale Datenverwaltungsstrategie zur Wertsteigerung und Erreichung von Geschäftszielen.

1. Verbessert die Qualitätskontrolle

Es gibt drei Ebenen der Datenspeicherung: 1) vollständige Löschung irrelevanter Daten; 2) Daten lokal halten, um Trends und Benchmarks in Echtzeit zu analysieren und so die Geschäftsflexibilität zu erhöhen; und 3) Archivieren von Daten in der Cloud oder im Rechenzentrum zur Langzeitspeicherung, was Unternehmen dabei hilft, regulatorische Anforderungen für bestimmte Datentypen zu erfüllen.

Das Herausfiltern irrelevanter Daten trägt dazu bei, die Qualität des Datensatzes einer Organisation zu verbessern. Das Vorhandensein derselben Daten an mehr als einem Ort führt nicht nur zu Dateninkonsistenzen für Unternehmen, sondern kann auch die Datenanalyse erheblich verzerren und wirkungsvolle Geschäftsentscheidungen behindern.

2. Vereinfacht IT-Prozesse

Unternehmen können den IT-Betrieb optimieren, indem sie Datenprobleme (z. B. das Ändern von Werten oder das Ersetzen durch neue Werte) in Echtzeit beheben, um zukünftige Vorteile zu erzielen. Durch das regelmäßige Scannen und Bereinigen vorhandener Datensätze werden relevante Daten leichter zugänglich, was dazu beiträgt, den gesamten IT-Management-Workflow zu rationalisieren und Kosten zu senken.

3. Erzeugt kommerziellen Wert

Die Datenfilterung bietet dem Managementteam einer Organisation bessere Einblicke und einen Mehrwert. Täglich entsteht eine Fülle an Unternehmensdaten; Durch die Ausdünnung können Unternehmen eine Teilmenge anhand von Kriterien analysieren, um viel schneller mehr Wert aus dem Datensatz zu ziehen.

Nach Schätzungen von IDC werden bis 2025 55,7 Milliarden Geräte mit dem Internet der Dinge (IoT) verbunden sein und am Edge fast 80 Milliarden Zettabytes an Daten erzeugen. Da die Verbreitung von Daten am Edge immer schneller wird, müssen Unternehmen eine solide Strategie entwickeln, um alles kosteneffizient zu verwalten. Dies wird Kosten und Zeit reduzieren und den Geschäftsbetrieb transformieren.


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