Datenmanagement-Software bewegt, verwaltet und bietet Zugriff auf Daten über verschiedene öffentliche Clouds sowie lokale und hybride Umgebungen. Datenmanagement als Praxis beinhaltet die Nutzung mehrerer Datenwerkzeuge, die eine effiziente Verwaltung der Daten einer Organisation ermöglichen.
Typischerweise verwenden Unternehmen diese Software, um Daten und Anwendungen aus verschiedenen Quellen innerhalb einer Organisation zu verbinden, darauf zuzugreifen und sie zu transformieren, während die Qualität und Sicherheit der Daten aufrechterhalten wird. Unternehmen nutzen auch zusätzliche Werkzeuge wie Datenkatalogisierung und Stammdatenmanagement (MDM), die es ihnen ermöglichen, ihre Stammdaten zu kategorisieren, zu klassifizieren und zu zentralisieren.
IT-Administratoren, Entwicklungs- und Datenteams nutzen hauptsächlich Datenmanagement-Software. Organisationen verwenden diese Software typischerweise, um Daten und Anwendungen aus einer Vielzahl interner Quellen zu integrieren, darauf zuzugreifen und sie zu modifizieren, während sie die Datenqualität und -sicherheit gewährleisten. Unternehmen können auch ergänzende Werkzeuge wie Datenkatalogisierung und Stammdatenmanagement (MDM) einsetzen, um ihre Stammdaten zu kategorisieren, zu klassifizieren und zu konsolidieren.
Um in die Kategorie Datenmanagement aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Eine 360°-Ansicht von Daten über wichtige Geschäftseinheiten wie Kunden, Lieferanten, Partner usw. aus mehreren internen und externen Datenquellensystemen bieten
Cloud-API- und Anwendungsintegration unterstützen
Vorgefertigte Konnektoren bieten, die jeden Datentyp oder jedes Muster unterstützen
Benutzern ermöglichen, Integrationen über ein Dashboard zu straffen, zu steuern und zu verwalten
Assistenten für Datenreplikation und Datensynchronisation bereitstellen
Datenqualitätsprobleme entdecken und Qualität und Governance durch Profiling, Bereinigung und Überwachung der Datensätze sicherstellen
Duplikate mit Regeln zur Eliminierung falscher Daten, die in das System gelangen, unterstützen
Integration und Datenmanagement mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernempfehlungen (ML) automatisieren und beschleunigen
Sensible Daten schnell identifizieren und schützen, um Vorschriften und Datensicherheitsrichtlinien einzuhalten
Kollaborationsfunktionen rund um Datensätze bieten, einschließlich Kategorisierung, Kommentierung und Teilen
Intelligente Empfehlungen basierend auf ML für einen schnelleren Zugriff auf relevante Daten geben