Che cos'è la scoperta dei dati? Come trovare modelli e anomalie nei dati

Immagina di guidare in condizioni di scarsa visibilità.

Non puoi vedere cosa c'è davanti a te. I fari abbaglianti non aiutano. Inoltre, sta piovendo e devi mantenere una velocità costante. 

Proprio come la scarsa visibilità aumenta il rischio di incidenti sulla strada, una scarsa comprensione dei dati aumenta la probabilità di catastrofi nel tuo business. 

Tradizionalmente, le aziende si affidavano a data scientist o analisti per ordinare i formati dei dati e scoprire intuizioni. Questo lasciava i leader aziendali dipendenti dagli esperti di tecnologia dell'informazione (IT) per comprendere i propri dati.

Le organizzazioni moderne sfruttano le piattaforme di analisi per assorbire, gestire, scoprire ed esplorare i dati attraverso la rete aziendale. La scoperta dei dati li aiuta a sbloccare nuove opportunità, migliorare i quadri di governance e soddisfare i requisiti di conformità normativa.

Il processo di scoperta dei dati aiuta i leader aziendali non tecnici a comprendere set di dati complessi utilizzando strumenti visivi. Questa facilità di accesso all'intelligenza aziendale (BI) aiuta tutti gli stakeholder a migliorare l'efficienza e affinare le decisioni aziendali. La scoperta della conoscenza senza soluzione di continuità colma il divario tra coloro che preparano i dati per l'analisi e coloro che devono interpretare i dati per guidare le decisioni aziendali.

Come funziona la scoperta dei dati?

La scoperta dei dati non è uno strumento. È un processo che ti aiuta ad analizzare schemi per raggiungere obiettivi e rimanere competitivo. Si basa su metodi multipli come analisi, modellazione e output visivi. Le aziende utilizzano le seguenti categorie di scoperta dei dati per sviluppare una visione unica dei dati e ottenere intuizioni.

Preparazione dei dati

La preparazione dei dati comporta la pulizia dei dati grezzi prima dell'analisi. Le aziende utilizzano software di preparazione dei dati per pre-processare, profilare, pulire, riformattare, unire e trasformare i dati. 

La preparazione raccoglie informazioni da fonti interne ed esterne e le rende coerenti per l'analisi dei dati. Ad esempio, potresti dover rilevare valori nulli, deduplicare i dati o rilevare anomalie per garantire la qualità dei dati prima dell'analisi. 

Processo di preparazione dei dati

Il flusso di lavoro di preparazione dei dati include i seguenti passaggi:

• Raccolta dei dati raccoglie dati da data warehouse, data lake, sistemi operativi e altre fonti rilevanti. A questo punto, i data scientist esaminano anche se i dati sono adatti all'obiettivo dell'applicazione analitica.
• Profilazione dei dati comporta l'esplorazione dei dati raccolti. Durante questa fase, gli analisti cercano schemi, anomalie, relazioni, incoerenze e valori mancanti nei dati.
• Pulizia dei dati corregge gli errori per garantire l'accuratezza. Le aziende utilizzano la pulizia dei dati per riempire i valori mancanti e correggere errori e incoerenze.
• Strutturazione dei dati organizza le informazioni secondo i requisiti analitici. Ad esempio, potresti convertire file di valori separati da virgola (CSV) in formati che gli strumenti analitici possono comprendere.
• Arricchimento dei dati comporta la strutturazione dei dati in un formato unificato. Questo passaggio mira a ottimizzare ulteriormente e aumentare i set di dati.
• Validazione dei dati verifica la completezza, l'accuratezza e la coerenza dei dati. La validazione è l'ultimo passaggio della preparazione dei dati e memorizza i dati preparati in un repository per gli utenti.

La preparazione dei dati include anche la cura dei dati pronti all'uso. Le organizzazioni che curano i dati generalmente indicizzano, catalogano e mantengono set di dati e metadati. A seconda della struttura aziendale, i team IT e di gestione dei dati, gli analisti aziendali, i data scientist e i curatori dei dati partecipano al processo di cura.

Analisi visiva

Questo processo coinvolge la manipolazione dei dati e la presentazione visiva con strumenti interattivi. La visualizzazione dei dati aiuta gli utenti non tecnici a comprendere le relazioni tra i dati con grafici, diagrammi o dashboard. 

Ad esempio, l'analisi visiva rende più facile per i marketer comprendere come i clienti utilizzano i loro prodotti in modo che possano allineare le loro strategie di conseguenza. Allo stesso modo, i team finanziari utilizzano l'analisi grafica per ottenere una visione a 360° dei costi rispetto ai ricavi. 

Analisi avanzata guidata

Questo tipo di scoperta dei dati combina tecniche visive e di reporting per offrire un quadro olistico dei dati di un'azienda. 

L'analisi avanzata guidata consente alle aziende di studiare le relazioni tra i dati provenienti da diverse fonti e valutare le implicazioni degli sforzi. Ad esempio, le aziende possono individuare nuovi schemi e connessioni per prendere decisioni migliori basate sui dati. 

È un'ottima idea per le aziende tradizionali che si spostano su piattaforme di e-commerce utilizzare l'analisi avanzata guidata per integrare le informazioni esistenti con i dati web per decisioni strategiche migliori.

Scoperta dei dati vs. business intelligence vs. esplorazione dei dati

La scoperta dei dati è il processo di raccolta dei dati e individuazione di schemi per intuizioni azionabili. Il processo combina dati da più fonti per aiutare le aziende a vedere il quadro generale e prendere decisioni migliori.

L'intelligenza aziendale analizza i dati delle attività organizzative per aiutare la gestione a prendere decisioni basate sui dati. Gli strumenti BI combinano analisi aziendale, visualizzazione dei dati, data mining, benchmarking delle prestazioni e capacità di analisi descrittiva dei dati. 

L'esplorazione dei dati è il primo passo dell'analisi dei dati. Il processo di esplorazione dei dati aiuta le aziende a esplorare schemi, caratteristiche e punti di interesse nei dati in modo non strutturato. 

Importanza della scoperta dei dati

Le aziende valutano i paesaggi di mercato prima di prendere decisioni, proprio come controlli le auto davanti e dietro mentre cambi corsia.

Le piattaforme di scoperta dei dati ti aiutano a capire come i singoli punti dati creano una visione olistica delle tue operazioni in modo da poter ottimizzare le strategie aziendali. La parte migliore è che la maggior parte dei sistemi di scoperta dei dati offre report e dashboard visivi per una visione completa dei dati attraverso sistemi disparati. 

Vediamo perché le organizzazioni stanno adottando sempre più la scoperta dei dati per identificare, catalogare e classificare i dati critici. Discuteremo anche di come questo semplifica la trasparenza e l'adesione alle politiche di governance dei dati. Utilizzando la scoperta dei dati, la tua azienda può:

• Scoprire nuove fonti di reddito. Le aziende alimentano la creazione di valore con intuizioni significative sui dati. Utilizzando l'intelligenza dei dati, possono esplorare grandi volumi di dati e trovare modi per creare nuovi prodotti, ottimizzare l'uso dei dati e mantenere i dati sicuri. Oggigiorno, le imprese si rivolgono alle piattaforme di scoperta dei dati per identificare queste opportunità e scoprire nuovi flussi di reddito.
• Potenziare gli sforzi di democratizzazione dei dati. Le organizzazioni con dati attraverso i sistemi spesso soffrono di una mancanza di trasparenza. In queste circostanze, puoi utilizzare piattaforme di scoperta dei dati, intelligenza artificiale (AI) e apprendimento automatico (ML) per creare repository di metadati. Questi repository aiutano l'intera organizzazione a familiarizzare con le posizioni dei dati e i protocolli di movimento.
• Minimizzare gli abusi nella gestione dei dati. La maggior parte delle aziende lotta con il proverbiale peso extra dei dati dei clienti che raccolgono. Puoi perdere la fiducia dei clienti quando questi dati non aderiscono alle politiche di governance. A causa di questo rischio, qualsiasi sforzo di trasformazione digitale che coinvolga più tipi di dati e carichi di lavoro applicativi dovrebbe sfruttare la scoperta dei dati per garantire l'affidabilità.

Un motivo significativo per cui le aziende scelgono la scoperta dei dati è la sua capacità di prevedere schemi che influenzano i risultati aziendali. Alcune organizzazioni utilizzano anche piattaforme di analisi visiva per risolvere sfide, monitorare indicatori chiave di prestazione (KPI) aziendali e creare soluzioni sostenibili.

Storia della scoperta dei dati

La scoperta dei dati era un processo manuale. Le aziende registravano i dati su carta e li cercavano a mano per recuperare informazioni. Quasi inutile dire che la scoperta dei dati è diventata più facile con l'avvento dei computer.

Uno dei primi esempi di una piattaforma di scoperta dei dati è stato il progetto SETI@home che utilizzava la potenza inattiva dei computer personali per cercare intelligenza extraterrestre, da cui il nome Search for Extraterrestrial Intelligence (SETI). Il progetto è stato rilasciato al pubblico nel 1999. 

Negli anni '60, gli analisti economici e gli statistici si riferivano alla scoperta dei dati come data fishing perché coinvolgeva il data mining senza un risultato predeterminato, come quando si pesca nella vita reale. Durante gli anni '90, la comunità dei database ha iniziato a lavorare con il data mining e le forme di analisi aperte, il che ha portato a miglioramenti nella scoperta dei dati. 

La scoperta dei dati è diventata un'importante area di ricerca accademica con la Prima Conferenza Internazionale su Data Mining e Knowledge Discovery (KDD-95) a Montreal nel 1995. I big data sono arrivati successivamente, insieme agli algoritmi di apprendimento automatico. Il processo di scoperta dei dati si è evoluto da un esercizio accademico a un processo aziendale indispensabile negli anni successivi. 

Oggi, quasi tutte le industrie utilizzano la scoperta dei dati per prendere decisioni migliori, dalle istituzioni finanziarie ai rivenditori alle aziende di gestione delle costruzioni.

Tipi di scoperta dei dati

A seconda delle tue conoscenze tecniche, puoi suddividere il processo di scoperta dei dati in due livelli: scoperta dei dati manuale e intelligente.

La scoperta dei dati manuale è il processo manuale di preparazione e pulizia dei dati. Gli analisti e i data scientist utilizzano questo metodo di scoperta dei dati per analizzare e gestire i dati in modo efficiente. 

Il processo di scoperta dei dati manuale si basa fortemente sull'apprendimento automatico e sull'esperienza tecnologica avanzata. Prima che emergessero le tecnologie moderne, gli specialisti dei dati utilizzavano metodi di scoperta dei dati manuali per mappare i dati, monitorare i metadati, categorizzare le regole dei documenti e concettualizzare le informazioni disponibili. 

La scoperta dei dati intelligente è un approccio user-friendly che utilizza ML, AI e elaborazione del linguaggio naturale (NLP)  per preparare, integrare e analizzare i dati. Le aziende utilizzano software di scoperta dei dati intelligenti per visualizzare i dati in modo interattivo, scoprire schemi nascosti e accedere alle intuizioni più velocemente.

Occasionalmente, questi strumenti non riescono a tenere il passo con la quantità di nuovi dati aggiunti al backend. È allora che le aziende si rivolgono alla scoperta dei dati governata. 

La scoperta dei dati governata (GDD) è un approccio completo che si concentra sui requisiti aziendali per semplificare la consegna dei dati, soddisfare i requisiti IT e mantenere i dati sicuri. I team IT sfruttano la GDD per garantire una rapida consegna dei dati per l'analisi mentre soddisfano i requisiti di governance dei dati. 

Quindi, cosa fanno esattamente i sistemi GDD? 

• Mantengono i dati al sicuro da minacce interne ed esterne.
• Offrono un self-service centralizzato integrato per aiutare gli utenti a eseguire e gestire analisi BI.
• Forniscono governance dei dati e una singola versione della verità per tenere i team aggiornati sulle ultime intuizioni aziendali e KPI.

Perché le organizzazioni si concentrano sempre più sulla GDD in questi giorni?

Considera una situazione in cui hai bisogno di un accesso illimitato ai dati per decisioni aziendali più rapide. Tuttavia, devi anche soddisfare contemporaneamente le politiche di sicurezza dei dati, integrità e governance del team IT. La GDD ti aiuta e il team IT a funzionare senza problemi con la GDD abilitata alla BI. 

Scoperta dei big data

La scoperta dei dati è facile da usare, ma limita la profondità dell'esplorazione dei dati. D'altra parte, la scienza dei dati può essere altamente complessa, ma difficile da implementare in un contesto aziendale. Queste difficoltà hanno portato all'invenzione della scoperta dei big data, che aiuta le aziende a trasformare i dati grezzi in intuizioni con uno sforzo minimo.

Gli strumenti di scoperta dei big data consentono alle aziende di manipolare molte fonti di dati in modo più efficiente rispetto ai sistemi tradizionali di scienza dei dati o analisi. 

I progetti di analisi tradizionali richiedono di preparare i dati prima di analizzarli. Ad esempio, dovresti prevedere domande aziendali, modellare i dati, raccogliere risorse di dati, manipolare i feed dei modelli e costruire pipeline utilizzando strumenti di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) prima di immergerti nell'analisi dei dati. Di conseguenza, c'è un minore focus sull'analisi dei dati. 

La scoperta dei big data affronta efficacemente questi problemi consentendo alle aziende di:

• Formare e analizzare i dati visivamente
• Consentire agli utenti di interagire con i dati
• Aggiornare o aggiungere dati a nuovi progetti
• Concentrarsi sull'analisi dei dati piuttosto che preparare i dati in anticipo

Vantaggi della scoperta dei big data

La scoperta dei big data ti aiuta a dare un senso ai dati, collaborare con stakeholder interni ed esterni e rispondere a domande complesse. Le aziende godono dei seguenti vantaggi lavorando con la scoperta dei big data.

• Miglioramento del processo decisionale: Le soluzioni di scoperta dei big data aiutano le aziende a ottimizzare il processo decisionale, migliorare l'esperienza del cliente e guidare l'innovazione basata sulle intuizioni dei dati.
• Accessibilità garantita ai dati: I sistemi software di scoperta dei big data consentono anche alle aziende senza competenze di accedere ai dati. Chiunque può interpretare i dati con l'aiuto degli strumenti necessari.
• Meno tempo e denaro sprecati: Le piattaforme di scoperta dei big data automatizzano diverse parti del processo di scoperta dei dati, aiutando le aziende a risparmiare denaro e dedicare più tempo all'ottimizzazione dei processi basata sulle intuizioni.
• Meno rischi sui dati: Le aziende impiegano la scoperta dei big data per conformarsi alle normative legali e affrontare potenziali minacce in tempo reale.

Passaggi del processo di scoperta dei dati

Mantenere un'azienda comporta una quantità massiccia di dati da clienti, fornitori e operazioni. Inoltre, le aziende ricevono dati da reti online, tradizionali e sociali. La scoperta dei dati collega tutte queste informazioni in modo che le aziende si sentano sicure delle decisioni aziendali che prendono. Il processo di scoperta dei dati include i seguenti passaggi, indipendentemente dal fatto che tu utilizzi tecniche manuali o intelligenti.

Definire i requisiti dei dati

Il primo passo è raccogliere i dati, le misurazioni e le metriche necessarie per un'analisi efficace. Prima dell'analisi, tutti questi dati vengono archiviati in un data warehouse. 

Le aziende utilizzano software di integrazione dei dati per raccogliere e collegare set di dati complessi da fonti disparate. Questo flusso libero tra le fonti di dati semplifica la standardizzazione di diversi formati di dati e integra le fonti di dati in modo efficiente. 

Standardizzare, pulire e preparare i dati

Le aziende non possono interpretare i dati grezzi senza pulirli e standardizzarli. La pulizia dei dati aiuta le aziende a individuare problemi come errori, distorsioni o corruzioni. Rimuovere informazioni errate apre la strada a un database pulito, accurato e affidabile.

Per prevenire risultati distorti, le aziende controllano anche l'unità di misura in questa fase. Alcune aziende rielaborano manualmente i dati per trovare duplicati o riempire dati incompleti.

Condividere i dati

In questa fase, condividi i dati puliti con persone autorizzate all'interno del tuo team e dell'organizzazione. Riportano con le loro prospettive uniche dopo una valutazione approfondita dei dati. La collaborazione aiuta le aziende a ottenere interpretazioni diverse e studiare diversi aspetti dei dati. 

Analizzare, sviluppare e visualizzare le intuizioni dei dati

Una volta raccolte diverse prospettive e ottenuto un set di dati pulito, sei pronto per entrare nella fase di visualizzazione. Gli analisti dei dati utilizzano vari strumenti per l'analisi durante questa fase. 

Le aziende trasformano questa analisi in grafici, mappe e grafici in modo che gli stakeholder non tecnici possano facilmente comprendere le tendenze dei dati.  Possono quindi definire accuratamente i loro obiettivi aziendali e i passaggi da intraprendere per raggiungerli.

Migliorare le decisioni strategiche con le intuizioni

Ora sei pronto per agire sulle intuizioni che hai estratto. Affronti schemi e tendenze per ottimizzare i processi aziendali e migliorare le decisioni operative. La conoscenza che ottieni dalla scoperta dei dati ti dà un vantaggio competitivo in modo da rimanere avanti nel tuo settore.

Cosa sono gli strumenti di scoperta dei dati?

Il successo della scoperta dei dati dipende spesso dagli strumenti che utilizzi. Tuttavia, non esiste una piattaforma unica per tutti. 

La maggior parte degli strumenti di scoperta dei dati è progettata per eseguire la preparazione dei dati, l'analisi visiva e l'analisi avanzata guidata. In tutti i settori, ci sono modi illimitati per i leader aziendali di utilizzarli per comprendere dati complessi. 

Gli strumenti di scoperta dei dati basati su cloud ti aiutano a raccogliere informazioni da una varietà di fonti, scoprire intuizioni e condividerle con il resto dell'organizzazione. 

Soluzioni software di analisi

Piattaforme di analisi o soluzioni BI consentono alle aziende di prendere decisioni migliori con intuizioni azionabili. Puoi utilizzare questi strumenti per collegare le fonti di dati, preparare l'ambiente analitico e consentire agli utenti non esperti di trovare intuizioni più velocemente. Gli analisti e i data scientist utilizzano questi sistemi software per approfondire le attività aziendali quotidiane di un'azienda.

Soluzioni software di preparazione dei dati

Software di preparazione dei dati aiutano le aziende a integrare, combinare e analizzare dati da più fonti. Gli analisti dei dati e gli utenti aziendali sfruttano queste piattaforme per combinare dati da fonti disparate ed estrarre intuizioni azionabili in modo efficiente.

Alcune organizzazioni combinano software di scambio dati con soluzioni di analisi e strumenti di preparazione dei dati per procurarsi dati di terze parti senza cambiarne il significato. Le piattaforme di scambio dati utilizzano modelli di data-as-a-service (DaaS) per aiutare le aziende ad acquisire dati rilevanti del settore e alimentare decisioni basate sui dati.

Cosa cercare in uno strumento di scoperta dei dati?

Cosa dovrebbero fare per te gli strumenti di scoperta dei dati? Continua a leggere per scoprirlo.

• Richiedere un supporto IT limitato. L'obiettivo principale della scoperta dei dati è rendere i dati accessibili ai non esperti IT. Il tuo strumento di scoperta dei dati dovrebbe essere in grado di raccogliere, ordinare e visualizzare i dati automaticamente, utilizzando un'interfaccia user-friendly.
• Offrire un'ampia personalizzazione. Uno strumento di scoperta dei dati efficiente dovrebbe essere in grado di visualizzare parametri selezionati e fornire personalizzazione in base ai requisiti aziendali. Personalizzare ciò che vedi consente ai leader aziendali di ottenere rapidamente le informazioni di cui hanno bisogno.
• Garantire un facile accesso. La scoperta dei dati è un processo cooperativo e continuo. Pertanto, il software di scoperta dei dati cloud che promuove la collaborazione interdipartimentale e consente l'accesso da qualsiasi dispositivo è essenziale.
• Caratteristiche avanzate. Gli strumenti di scoperta dei dati efficienti possono estrarre dati da più fonti e presentarli in formati digeribili utilizzando capacità avanzate di raccolta e raffinamento dei dati.
• Fornire una visualizzazione dei dati intuitiva. Considera la possibilità di scegliere uno strumento di scoperta dei dati che offra un quadro completo dei dati senza compromessi.

Casi d'uso della scoperta dei dati

La scoperta dei dati aiuta le aziende in molti settori a interpretare le informazioni che ottengono da dati complessi. Utilizzando AI e apprendimento automatico, la scoperta dei dati scopre schemi e tendenze che le aziende possono utilizzare per prendere decisioni migliori. Di seguito sono riportati alcuni esempi di come diverse aree aziendali sfruttano la scoperta dei dati.

• Pianificazione aziendale: La scoperta dei dati è cruciale per le aziende che cercano di prendere decisioni basate sui dati provenienti da diverse unità aziendali. Ad esempio, il direttore finanziario (CFO) può approfondire i dati storici di ciascun dipartimento per valutare le prestazioni passate e allocare un budget migliore per l'anno fiscale successivo.
• Prospezione dei clienti: Per persuadere il tuo pubblico di riferimento, devi comprendere le loro esigenze, problemi e aspirazioni. Questo è quando uno strumento di scoperta dei dati efficiente torna utile. Il team di vendita può, ad esempio, utilizzare una piattaforma di scoperta dei dati per raccogliere e profilare i dati rilevanti e disponibili prima di contattare i potenziali clienti.
• Analisi dei social media: Le aziende utilizzano diverse piattaforme di social media per rispondere alle domande e aumentare la fedeltà dei clienti. La scoperta dei dati in tempo reale indirizza queste organizzazioni verso le tendenze del comportamento dei clienti, risolve i problemi dei clienti e affronta i reclami.
• Prevenzione delle frodi: Le aziende online affrontano minacce IT e attività fraudolente come problemi interni, tentativi di phishing e attacchi ai dati tutto il tempo. I sistemi di scoperta dei dati efficienti aiutano quelle aziende a individuare anomalie nei dati e affrontare attività sospette prima che si verifichino danni.
• Richieste di assicurazione: L'industria assicurativa elabora migliaia di richieste ogni giorno. L'elaborazione manuale porta a tempi di attesa più lunghi per i pazienti e a un rischio maggiore di errori. Le compagnie assicurative sfruttano le piattaforme di scoperta dei dati per raccogliere ed elaborare i dati delle richieste di assicurazione, valutare le richieste sospette e individuare potenziali frodi.

Quasi ogni settore può utilizzare la scoperta dei dati per interpretare dati complessi da diverse fonti, scoprire intuizioni azionabili e condividerle con il resto dell'organizzazione.

Vantaggi della scoperta dei dati

La scoperta dei dati è di fondamentale importanza per le imprese con dati su dispositivi e software di archiviazione cloud. Per consentire a clienti, dipendenti e partner commerciali di ottenere intuizioni e prendere decisioni aziendali critiche, è necessario identificare, localizzare e classificare questi dati. 

La scoperta dei dati intende prevenire la perdita di dati sensibili e implementare misure di sicurezza robuste mentre l'organizzazione si immerge in questi dati. Di seguito sono riportati altri vantaggi che puoi aspettarti dalle soluzioni di scoperta dei dati. 

• Tutti possono comprendere i dati. Tradizionalmente, i leader aziendali avevano bisogno di esperti IT e di dati per capire le intuizioni sui dati. Indipendentemente dal loro livello di alfabetizzazione dei dati, tutti gli stakeholder possono facilmente interpretare l'analisi dei dati con strumenti di scoperta dei dati. Questa facilità di comprensione delle intuizioni aiuta ogni team aziendale a soddisfare le proprie esigenze di dati.
• Offre una visione a 360° dei dati aziendali. Il software di scoperta dei dati ti consente di visualizzare diversi flussi di dati attraverso l'organizzazione per un'analisi approfondita e intuizioni. Un'azienda orientata al cliente può raccogliere dati dal proprio sito web, canali social media, applicazione mobile e partner per affrontare il comportamento dei clienti.
• Migliora la gestione del rischio e la conformità. I volumi di dati in crescita costringono le organizzazioni a essere proattive nell'identificare potenziali rischi. Le soluzioni software di scoperta dei dati consentono alle aziende di individuare anomalie, testare le pratiche di gestione dei dati e conformarsi a regolamenti come il California Consumer Privacy Act (CCPA) e il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR).
• Puoi classificare i dati con precisione. Le aziende non possono scoprire intuizioni senza ordinare i dati che raccolgono. La scoperta dei dati le aiuta a eseguire la classificazione dei dati in base a condizioni, contesto e canale. Possono segregare i dati di vendita e marketing per trovare intuizioni uniche sull'esperienza del cliente.
• Aumenta i vantaggi competitivi. Le aziende che cercano di migliorare le prestazioni si affidano a un approccio basato sui dati per valutare il panorama aziendale e prendere decisioni. Ecco perché le imprese con alti volumi e velocità di dati devono controllare gli input errati. Quando non lo fanno, sperimentano il "garbage in, garbage out" (GIGO), il più antico adagio della tecnologia informatica che significa risultati errati derivanti da dati errati. È qui che la scoperta dei dati interviene per aiutare le aziende a ridurre i silos di dati attraverso strumenti di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), database locali, sistemi basati su cloud e fogli di calcolo.
• Il controllo dei dati avviene in tempo reale. Attraverso la scoperta dei dati, le aziende possono intraprendere azioni specifiche sui dati in base a controlli e contesti predefiniti. Questo controllo dei dati in tempo reale è cruciale per pratiche di dati sicure e conformi.
• Facilita lo sviluppo di piani azionabili e il riciclo dei dati. I dati grezzi non hanno valore a meno che tu non possa estrarre intuizioni da essi. Le aziende generalmente utilizzano analisi incorporate e strumenti BI per comprendere meglio i modelli di dati e scoprire intuizioni per decisioni aziendali. Inoltre, la scoperta dei dati ti aiuta anche a riutilizzare vecchie informazioni per valutazioni future.

Le sfide della scoperta dei dati

La scoperta dei dati non è priva di sfide, quindi discutiamo dei problemi comuni che impediscono risultati di analisi dei dati approfonditi.

• Mancanza di una politica di gestione dei dati risulta in una debole implementazione della governance dei dati e rischi a lungo termine come l'incapacità di comprendere il panorama aziendale. Le aziende devono creare quadri di governance dei dati adeguati per mantenere l'accuratezza e la coerenza dei dati.
• Il volume dei dati o la dimensione possono influenzare i risultati dell'analisi e persino portare a risultati distorti se la tua organizzazione non ha implementato una politica di governance dei dati robusta.
• Incoerenza dei dati si verifica quando due team non lavorano con una singola fonte di verità. Di conseguenza, i team soffrono di silos di dati e risultati di dati variabili.
• Diversità dei dati può essere altrettanto impegnativa quando le aziende non utilizzano lo stesso formato di dati per catturare o integrare dati da diverse fonti. Ecco perché una scoperta dei dati efficiente richiede alle aziende di seguire punti dati ridefiniti mentre introducono nuovi punti dati.

Migliori pratiche per la scoperta dei dati

Quando i dati crescono a una velocità senza precedenti, devi tenere il passo. Seguire queste migliori pratiche per la scoperta dei dati ti aiuta a proteggere i dati nel contesto del panorama della sicurezza informatica in evoluzione e a mantenere i dati sensibili sicuri.

• Costruire un catalogo centrale dei dati: Traccia i dati e proteggi le informazioni sensibili da attacchi dannosi scoprendo e centralizzando le risorse di dati. Considera di monitorare le risorse di dati sanzionate e ombra attraverso infrastrutture on-premise e ambienti multicloud.
• Estrarre metadati e identificare dati sensibili: Puoi utilizzare connettori nativi e API di trasferimento di stato rappresentazionale (REST) per estrarre metadati dai dati attraverso data warehouse, archivi di dati non relazionali e archivi di dati cloud. Una volta scoperta l'informazione sensibile da tutte le risorse, sarai in grado di analizzare il suo impatto aziendale.

• Catalogare i dati sensibili e valutare il rischio: Crea un catalogo di dati sensibili e considera l'utilizzo di piattaforme di scoperta dei dati con capacità di catalogazione. Raccogliere l'intelligenza dei dati sensibili ti aiuta a valutare i rischi dei dati, la concentrazione e i trasferimenti transfrontalieri. Le piattaforme di scoperta dei dati ti aiutano a valutare e mitigare il rischio dei dati con punteggi di rischio complessivi.
• Collegare i dati a proprietari, conformità e regolamenti: Collegare i dati personali sensibili agli utenti ti aiuta a soddisfare le richieste dei soggetti dei dati (DSR) con uno sforzo minimo. Dovresti anche utilizzare meccanismi di scoperta dei dati automatizzati per conformarti al GDPR, al CCPA e presentare le attività di elaborazione dei dati quando necessario.
• Automatizzare quando puoi: La scoperta dei dati non è un progetto una tantum. Gli utenti nelle grandi aziende condividono e spostano costantemente i dati perché aggiungono continuamente nuove fonti di dati. Inoltre, i dati insensibili di ieri potrebbero diventare sensibili oggi. Pertanto, dovresti considerare di automatizzare la scoperta e la classificazione dei dati per rendere l'intero processo più scalabile.
• Agire rapidamente: La scoperta dei dati ti aiuta a guidare la strategia di sicurezza con valutazione del rischio e prioritizzazione della remediation. Distribuisci il controllo non appena rilevi anomalie o comportamenti sospetti. Come risultato di questa risposta rapida, sarai in grado di aumentare l'agilità, prevenire attacchi informatici e rispettare le normative sulla conformità dei dati.

Implementa una strategia di sicurezza e conformità dei dati di successo nella tua organizzazione combinando automazione intelligente, pianificazione strategica ed esecuzione rapida.

Prendi il volante con la scoperta dei dati

Puoi aprire la strada ai tuoi dipendenti per decodificare i dati e trovare intuizioni se utilizzi gli strumenti giusti per la scoperta dei dati. Vuoi rendere la scoperta delle intuizioni sui dati ancora più facile per gli esperti non IT della tua organizzazione?

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Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2022. Il contenuto è stato aggiornato con nuove informazioni.