TimeXtender
Wechsel von einem Pool von Tools zu einer kompletten Datenmanagement-Plattform
TimeXtender Discovery Hub ist eine Datenmanagement-Plattform, die bei der Vorbereitung und Verwaltung von Daten für Analytik und KI hilft – ohne Code schreiben zu müssen – und den Prozess der Bereitstellung dokumentierter Daten an der richtigen Stelle, in der richtigen Form und bereit für die Analyse automatisiert.
Ein gängiges Axiom in der Datenwissenschaft ist, dass 80 Prozent der Zeit eines Datenwissenschaftlers damit verbracht wird, große Datenmengen zu finden, zu bereinigen und zu reorganisieren. In einer Studie des TDWI aus dem Jahr 2018 gaben 48% der Befragten an, dass sie über 60% ihrer Zeit damit verbringen, Daten für Daten- und Analyseprojekte zu finden und aufzubereiten.
Der Discovery Hub beschleunigt die Zeit bis zur Datenerhebung um das 10-fache.
5 Data Management Schritte
Was können Unternehmen tun, um den Zeitaufwand für die Suche und Aufbereitung von Daten für Analytik und KI' zu reduzieren?
1. Prüfen Sie, ob Sie Ihre Daten in die Cloud stellen wollen:
Unternehmen müssen heute die Entscheidungen mit Blick auf die Zukunft treffen. Viel zu lange haben Unternehmen IT-Rollouts durchgeführt, um ihre neuen Entwicklungen am nächsten Tag als veraltet vorzufinden. Die Idee des Future Proofing und die Unsicherheit, den Bedarf an Datenvolumen und den Technologie-fortschritt vorhersagen zu können, bringen Unternehmen in die Cloud. Der Wechsel in die Cloud hilft Unternehmen auch, ihr Toolset auf ihre Strategie abzustimmen.
2. Erwägen Sie einen mehrschichtigen Ansatz:
Verschiedene Arten von Benutzern machen es erforderlich, dass Daten für Analytik und KI in verschiedenen Modi zur Verfügung gestellt werden. Beispielsweise benötigen Datenwissenschaftler typischerweise Rohdaten, die nicht bereinigt wurden. Datenanalysten hingegen wollen mit Daten arbeiten, die konsolidiert, rationalisiert und bereinigt wurden. Anwender von Visualisierungs-Tools benötigen geregelte semantische Modelle mit dokumentierten Datensätzen.
3. Verwendung eines metadatengesteuerten Verfahrens:
In einem Bericht von Gartner - "Predicts 2019: Data Management Solutions" - ermutigen die Autoren die Leser, bei der strategischen Planung davon auszugehen, dass "Unternehmen, die aktive Metadaten nutzen, um Datenintegrationsprozesse dynamisch zu verbinden, zu optimieren und zu automatisieren, die Zeit bis zur Datenlieferung um 30% verkürzen". Gartner sagt: "Die meisten Unternehmen kämpfen weiterhin damit, integrierte und kuratierte Daten aus heterogenen Datenquellen an Datenkonsumenten bereitzustellen, um ihre Daten- und Analyse-Verwender zu unterstützen".
4. Automatisierung fortsetzen:
Unternehmen erkennen die Vorteile der Datenautomation und nutzen diese für Daten bei allem, was innerhalb des Daten-Lebenszyklus automatisiert werden kann. Es gibt eine Diskrepanz zwischen den verfügbaren Ressourcen und der Anzahl der Projekte. Hinzu kommt, dass Projekte, insbesondere Datenprojekte, immer komplexer werden. Automatisierung hilft, die Einschränkungen, die durch Ressourcenmangel entstehen, zu überwinden.
5. Einhaltung der Vorschriften:
Wenn Sie keine Angst haben (vor Compliance-Problemen für Ihre Daten) - dann sollten Sie sie haben. Die GDPR ist in der Europäischen Union seit Mai 2018 in Kraft und bis Ende 2018 glauben viele, dass 50% oder mehr der in der EU ansässigen Unternehmen noch nicht datenschutzkonform sind. Datenschutz- und Sicherheitsregeln wie HIPAA oder PCI können sich je nach Branche auch auf Ihre Daten auswirken, und es wird erwartet, dass GDPR-ähnliche Regeln weltweit umgesetzt werden.
Überzeugen Sie sich selbst, warum mehr als 3.000 Kunden aus 94 Ländern auf den Discovery Hub® von TimeXtender vertrauen, um die Zeit bis zur Erkenntnis um das 10-fache zu verkürzen.
Discovery Hub® ist alles, was Sie für die Verbindung zu verschiedenen Datensilos, Katalogen, Modellen, Verschiebungen und Dokumenten für Analytik und KI benötigen.
Mit Discovery Hub® können Sie … :
- Sammeln Sie Daten in Rohform und Struktur für die Verwendung in der erweiterten Analytik und KI
- Aufbau eines modernen Data Warehouse mit Zugriff auf Daten, die verbessert, angereichert und konsolidiert werden
- Erstellung semantischer Modelle für Self-Service-Analytik
