Korrekt datahantering kan frigöra en värld av möjligheter samtidigt som det säkerställer att ett företag följer standarder för datasekretess och integration. Branschledare använder bästa praxis för datahantering för att effektivisera dataupptäckt, kvalitet och processer som säkerställer att datahanteringsplanen överensstämmer väl med affärsmålen.
Marknaden för företagsdatahantering förväntas nå ett värde av 221.58 miljarder dollar år 2030, vilket visar en genomsnittlig årlig tillväxttakt på 12.4 % mellan 2025 och 2030. Statistik över databashanteringssystem visade också att relationsdatabashanteringstekniker stod för 72 % av marknadsandelen år 2022. Bästa praxis för datahantering är viktigare än någonsin.
Ny forskning visar också att 50 % av dataförvaltare kämpar med att organisera ostrukturerad data för hämtning och generering, medan ytterligare 52 % kämpar med att strukturera data för maskininlärningsapplikationer. Andra utmaningar inom datahantering har lett till att finansföretag har ökat sina budgetar. Följ bästa praxis för datahantering för att undvika många av de vanliga utmaningarna.
Vad är datahantering?
Datahantering är att samla in data, analysera den och använda den insamlade datan effektivt, korrekt, säkert och kostnadseffektivt. God datahantering kräver dock finess och några bästa praxis som befäster framgång inom dataintegrationslösningar, analyser och kvalitet. Att använda bästa praxis för datahantering kan öppna upp en värld av möjligheter.
Fördelarna med att följa effektiva bästa praxis för datahantering
Att säkerställa datatransparens, dataintegritet eller datastyrning är några sätt som företag kan förvandla kunddata till en konkurrensfördel. Här är dock fler fördelar som företag kan få när de använder korrekta metoder för datahantering:
- Datadrivna beslutEffektiv datainsamling och -hantering kan hjälpa företag att få tillgång till korrekta och konsekventa datamängder, vilket leder till bättre beslutsprocesser för framtida användare.
- Ökad operativ effektivitetDataforskare som implementerar bästa praxis leder ofta till en förbättring av den totala effektiviteten i datainsamling och -användning under hela datalivscykeln.
- Få tillgång till värdefulla insikterAtt samla in kunddata korrekt på sätt som säkerställer datakonsekvens kan bidra till att uppnå affärsmål och leverera kundservice på nästa nivå.
- SäkerställaHantera data enligt bästa praxis för att säkerställa korrekt dataägarskap, sömlös rapportering, datasekretess och datastyrning i varje process.
- DatakvalitetshanteringEliminera problem med datakvaliteten genom att följa bästa praxis för datahantering för att säkerställa datakvalitet som ger ovärderliga insikter.
Den kompletta guiden till bästa praxis för datahantering
De viktigaste bästa praxis som spelar en avgörande roll i en effektiv datahanteringsplan kan låsa upp alla datahanteringsfördelar som överensstämmer med dina affärsmål. Implementera våra experters bästa praxis som hjälper dig att uppnå sömlösa datahanteringsprocesser med synliga resultat.
Förstå grunderna i datahantering
Det finns många expertguider för bästa praxis (datahantering) tillgängliga från betrodda institutioner. Även dataforskare fortsätter att undersöka bästa praxis för datahantering i takt med att teknik och analys förändras snabbt. Bästa praxis för forskningsdatahantering beskrivs av Michigan State University, eller läs checklistan för bästa praxis för datahantering från Santa Barbara Library.
Definiera tydliga datahanteringsprocesser
Först måste du identifiera affärsmål för att besluta om strategisk inriktning, resursallokering samt ansvarsskyldighet och mätning av hur du hanterar data. Vad vill du i slutändan uppnå genom förbättrad datahantering? När du har besvarat frågan kan du allokera resurser, se till att företagets strategiska initiativ överensstämmer och fastställa nyckeltal (KPI:er).
Implementera ett ramverk för datastyrning
Framgången för alla planer för hantering av forskningsdata beror på ansvarsskyldighet och delat ansvar. Implementera effektiv datastyrning genom att tilldela tydliga roller och ansvarsområden för alla inblandade teammedlemmar. Upprätta också tydliga datahanteringsprocesser och policyer som alla ska följa, med fokus på specifika arbetsflöden och aktiviteter för datastyrning för varje teammedlem.
Lägg till datakvalitetshantering i datalivscykeln
En nyligen genomförd undersökning om datakvalitet visade att 50 % av dataansvariga anser att kvaliteten kommer från data engineering. En del av den ultimata bästa praxisen för datahantering är att säkerställa datakvalitet under hela datalivscykeln, oavsett om det gäller åtkomst till kund- eller forskningsdata. Bedöm aktuell datakvalitet, implementera dataprofilering, automatisera kvalitetskontroller och säkerställ datahärdning och spårbarhet.
Integrera robusta datasäkerhetsåtgärder
Datasekretess och etiska frågor utmanar ofta en smidig datahantering. Det är viktigt att fokusera på robusta datasäkerhetsåtgärder som säkerställer datasäkerhet och integritet. Följ riktlinjer för datasäkerhet och integritet som är specifika för din bransch. Du skulle till exempel implementera HIPAA-lagar och förordningar inom hälso- och sjukvård, PCI DSS-säkerhetsstandarder inom banksektorn eller GDPR-förordningar för informationsteknik.
Säkerställ datatransparens och centraliserad lagring
Transparens är en hörnsten för att garantera efterlevnad och utgör en av de viktigaste bästa praxisen för datahantering. Förstå lagarna om hantering av forskningsdata som fastställts av Digital Curation Center (DCC) innan du samlar in, lagrar, analyserar eller delar datatillgångarna.
Enligt DCC behöver du också veta var du ska förvara forskningsdata. Använd ett centraliserat arkiv för datalagring. Användare måste säkert lagra datafiler och andra resurser relaterade till metadata på en säker plats med strikta åtkomstkontroller för att respektera dataskyddslagar och upprätthålla transparens.
Effektivisera dataintegrationsprocessen
Forskningsdata eller kunddata ligger ofta i organisatoriska silos, vilket helt enkelt slösar resurser och utmanar olika aspekter av styrning och efterlevnad. En annan bästa praxis för datahantering är att effektivisera dataintegrationsprocessen med automatiseringsverktyg som förbättrar dataflödena. Eliminera behovet av manuell datainmatning med hjälp av avancerad teknik och olika typer av AI.
Samla in och beskriv data utförligt
Bästa praxis för datahantering föreslår att användare måste samla in data i stor utsträckning, hålla rådata i råformat för att bevara dem, använda lämpliga fältavgränsare och tillämpa konsekventa koder. Sedan måste användarna beskriva data korrekt genom att tilldela beskrivande namn, använda standardterminologi för att göra dem synliga, skapa en dataordbok, definiera datamodellen och beskriva formatet.
Utnyttja korrekt datadokumentation och metadatahantering
Följ bästa praxis för datadokumentation och metadatahantering för förbättrad datahantering. Datadokumentationen bör inkludera namngivningskonventioner inom alla datafiler, beskrivningar av datahärkomst, resonemangskoder och orsaker till saknade värden. Du bör dokumentera alla datatillgångar och datafiler som metadata, vilket innebär att den ska ange ursprung, tid, plats, process, skapare och åtkomst.
Använd masterdatahantering
Implementera bästa praxis för masterdatahantering inom era interna processer för att hantera data i hela företaget med hjälp av verktyg, teknik och enhetliga masterdataprocesser som konsoliderar viktiga datatillgångar för hela företaget. Viktiga datatillgångar inkluderar forsknings-, kund- och platsdata samt produktinformation. Masterdatahantering eliminerar dubbletter av data i alla avdelningar.
Förbered metadata med hjälp av flexibla manipulationstekniker
Använd flexibla manipulationstekniker för att förbereda data för analys. Utforska till exempel icke-parametriska metoder för dataanalys som inte tvingar dig att strukturera data i traditionella parametrar. Använd olika filformat och datastrukturer för att förbereda metadata med hjälp av gammaldags statistiska metoder. Ett exempel är att aggregera källdata från flera källor till en analytisk bastabell (ABT).
Inkludera dataanalys och rapportering
Lär hur man använder AI i mjukvaruutveckling för att automatisera rapportering och analys för förbättrad datahantering över hela linjen. Om du redan har dataanalys, prata med en expert om att integrera automatiseringsverktyg och andra tekniker som spelar en avgörande roll i effektiviserad rapportering och analys.
Du kan också utvinna användbara insikter från dataanalys för att förbättra beslutsfattandet. Att säkerställa att data är väl analyserade handlar om att beskriva de metoder som används för att härleda dataprodukter, se till att informationen är återanvändbar, dokumentera varje steg i databearbetningen och identifiera extremvärden.
Lita på flera datamängder från flera källor
Att definiera dina metadata kräver att du samlar in information från olika källor för att beskriva dina olika datamängder. Konsekvent data uppnås genom att använda olika källor för att förbättra den övergripande effektiviteten och noggrannheten hos insamlad data. Att samla in, lagra, analysera och dela data från olika källor hjälper också ditt företag att förstå de geospatiala dataparametrarna för att bättre beskriva och dela dem.
Publicera och dela data säkert
Lär dig hur du delar filer säkert, oavsett om det gäller datafiler eller själva data. Använd alltid end-to-end-kryptering med åtkomstkontroller och granskningsloggar med säkra filöverföringsprotokoll. Kom också ihåg att hantera dina slutpunkter säkert när du delar data. Det finns dock också riktlinjer för datadelning att följa.
Följ sedan University of Cambridges riktlinjer för att dela dina data, vilket börjar med att du vet vilka data du ska dela och uppfyller FAIR-principerna, vilket är särskilt viktigt för att dela forskningsdata. FAIR-förkortningen betyder att data måste vara sökbara, tillgängliga, interoperabla och återanvändbara.
Andra bästa praxis för datahantering gäller hur du publicerar datatillgångarna. Börja med att lägga till beskrivande namn och använda datacasting-verktyg som effektiviserar processen. Kontrollera även datautdata för att säkerställa tillgänglighet för webb och tryck, och granska om informationen kan återanvändas för publicering.
Utför regelbundna revisioner för att säkerställa efterlevnad
Slutligen är det bra att genomföra regelbundna revisioner som säkerställer att du fortfarande följer GDPR. Det är lätt att undvika de riktlinjer som olika tillsynsmyndigheter har fastställt för specifika branscher. Se dock till att hantera data samtidigt som du genomför regelbundna revisioner som säkerställer att dataintegration, lagring och distribution förblir kompatibla. Till exempel kan böter och straffavgifter ensamma överstiga 23 miljoner dollar.
Sammanfattning av bästa praxis för datahantering
Genom att följa bästa praxis (datahantering) säkerställs att alla dataanvändare korrekt och konsekvent använder dataprofilering och insamlingstekniker till sin fulla fördel. De viktigaste bästa praxisen vägleder hur datatillgångar ska lagras, samlas in och analyseras från olika källor samt dess framtida användning.
Följ våra bästa praxis för datahantering för att säkerställa att du uppfyller alla aspekter av effektiv hantering, oavsett om det gäller namngivningskonventioner, delning av metadata, allokering av resurser, identifiering av saknade värden eller helt enkelt tilldelning av åtkomstkontroller. Eliminera dubbletter av data och säkerställ effektiva dataflöden idag.
Bästa praxis inom datahantering – vanliga frågor
Varför är datahantering viktigt?
Effektiv datahantering är avgörande i dagens affärsvärld eftersom den ger organisationen möjlighet att använda data till sin fulla potential. God datahantering kan säkerställa efterlevnad och beskriver korrekta, tillgängliga och konsekventa datahanteringsprocesser. På så sätt kan organisationer få en konkurrensfördel gentemot andra genom att använda data för välgrundade beslut.
Vilka är de 5 stegen i datahantering?
De fem stegen i datahantering innehåller också några av de bästa metoderna. En datahanteringsplan i fem steg eller en enkel datalivscykel bör inkludera en process för att samla in, förbereda, lagra, analysera och distribuera data. Du kan också använda Digital Curation Centers fem steg för att bestämma vilka data som ska sparas för framtida bruk, vilket ytterligare vägleder hur du kan använda datatillgångarna kontinuerligt.
Vilka är de fyra C:na inom datahantering?
De fyra C:na inom datahantering kan också vägleda bästa praxis för datahantering. Se alltid till att data är tillräckligt tydliga för att vara noggranna, tillräckligt sammanställda för att vara välorganiserade, tillräckligt sammankopplade för att vara enhetliga mellan olika system och tillräckligt kontrollerade för att vara säkra och förbli kompatibla med branschstandarder. Om data uppfyller dessa kriterier har du etablerat goda bästa praxis för datahantering.
