关于企业数据管理您需要了解的一切

在 2024 年的商业世界中，妥善管理、存储和使用数据非常重要。 企业数据管理 (EDM) 是一项关键策略。 它通过确保数据正确、易于获取和安全来帮助制定决策和规划。 本指南密切关注企业数据管理系统 (EDMS)。 它涵盖了主要部分、EDM 与主数据管理 (MDM) 的不同之处，以及如何选择最佳的 EDM 解决方案。 此外，它还分享了 Gartner 魔力象限报告中的见解。 这些报告展示了顶级解决方案和新趋势。 它们帮助企业在复杂的 EDM 世界中找到出路。

什么是企业数据管理？

EDM 的核心涉及建立管理数据生命周期的策略、实践和程序。 这包括数据集成、质量、治理和管理，旨在为整个企业提供单一、统一的数据视图。 有效的 EDM 使企业能够利用数据的力量，改善客户关系，优化运营并推动创新。

在营销背景下，EDM 对于深入了解客户行为、市场趋势和营销策略的有效性至关重要。 它支持有针对性的营销工作，增强客户体验，并最终促进收入增长。

企业数据管理的支柱

有效的企业数据管理 (EDM) 的核心在于维护组织数据的完整性、可访问性和安全性的基本支柱。 这些支柱对于创建支持数据驱动决策和战略业务运营的强大 EDM 框架至关重要。

数据治理

数据治理是企业数据管理框架内的关键支柱。 它涉及定义谁对数据资产拥有权限和控制权以及如何使用和维护这些资产。

数据治理的基础在于为数据使用、数据质量标准以及遵守法律和监管要求制定明确的指南。 这种结构化方法通过为利益相关者提供可靠且一致的数据，有助于降低风险、确保数据隐私并增强决策能力。

数据质量

数据质量是 EDM 的基本支柱，重点关注组织数据的准确性、一致性和可靠性。 它包含确保数据适合其预期用途、没有错误且完整的流程和策略。

在数据质量领域，我们致力于定期数据清理、验证和丰富实践。 这些活动有助于识别和纠正数据中的不准确、重复和不一致之处。

• 数据清理涉及消除错误和不一致，例如拼写错误或过时的信息，以确保数据的准确性。
• 验证过程根据一组规则或基准检查数据，以确认其可靠性和相关性，捕获清理可能遗漏的错误。
• 丰富化通过附加额外的相关信息来增强数据，提供更全面的视图。

总之，这些活动对于保障用于决策和战略规划的数据质量至关重要。

Improvado 是一个专门针对营销的 ETL 平台，可帮助品牌提高数据质量，而无需广泛的技术专业知识。 它自动执行提取和转换阶段，确保不同渠道和平台之间的数据一致性和准确性。 借助 Improvado，企业可以将多个来源的数据集成到统一视图中，从而显着减少错误和重复的可能性。

数据整合

数据集成是企业数据管理 (EDM) 的重要支柱，重点是将不同来源的数据合并到一个有凝聚力的统一系统中。 对于希望全面了解其运营、客户互动和市场趋势的组织来说，此流程至关重要。

有效的数据集成可以无缝访问和分析跨不同平台、部门和外部来源收集的数据。 它消除了孤岛，确保决策者和分析师可以依靠全面、准确的数据集来为战略决策提供信息。

ETL 工具再次成为成功数据集成的关键。 它们使整合过程自动化、最大限度地减少错误并保持数据完整性。 例如，Improvado 提供了 500 多个预构建的 API 数据连接器和平面数据源，这意味着能够从电子表格收集数据。 Improvado 通过提供数据提取模板、长达 5 年的历史数据加载和每小时数据同步，进一步促进数据集成和自动化。

数据安全

数据安全是企业数据管理的另一个关键组成部分，可确保保护数据免受未经授权的访问、破坏和其他威胁。 它包含了一套专门设计用于在数字信息的整个生命周期（从创建和存储到传输和处置）中保护数字信息的技术、政策和实践。

在当前的情况下，数据泄露可能会严重影响财务稳定性和企业声誉，因此强大的数据安全协议至关重要。 关键措施包括先进的加密技术、严格的访问控制、持续的员工安全培训以及遵守 GDPR 和 HIPAA 等监管合规标准。

元数据管理

元数据管理侧重于提供有关各种数据资产信息的数据描述符的组织和管理。 此过程涉及对数据进行分类和编目，以确保可以轻松查找、访问和有效使用数据。

有效的元数据管理可以增强数据的可发现性，简化其解释，并确保不同系统和流程之间的一致性。 它可以作为决策者和分析师的路线图，使他们能够了解战略规划和分析所依赖的数据的背景、来源和质量。

通过标准化整个组织的元数据，品牌可以简化数据集成、提高数据质量并促进遵守数据治理标准。 实施强大的元数据管理策略使组织能够最大限度地利用其数据资产，培养明智决策和运营效率的文化。

数据生命周期管理

数据生命周期管理侧重于对数据从创建或获取到报废的有效管理。

它包含几个关键阶段，每个阶段都需要精确处理以确保数据完整性和有用性。 从数据创建或获取开始，此阶段涉及从各种来源准确捕获数据，包括交易、交互和传感器输出。 这里的重点是确保数据的初始质量和相关性。

下一阶段是数据存储和维护，解决数据库、数据湖或云环境中数据安全高效的存储问题。 在此阶段，数据被组织、索引并可供授权用户访问，同时防止未经授权的访问或破坏。 定期进行审核和更新，以保持数据的准确性和相关性。

数据利用涉及分析数据以获取见解并支持决策。 这包括运行查询、生成报告和应用分析模型。 在此阶段应用适当的方法以确保数据分析提供准确且可操作的见解至关重要。

最后，当数据达到其使用寿命时，数据归档和删除就会发挥作用。 基于法律、法规和业务要求的数据保留策略规定了数据应保留的时间。 在此期限之后，必须安全地存档数据以供将来参考或安全地删除，以保护敏感信息并有效管理存储成本。

有效的数据生命周期管理需要技术、流程和策略的结合。

选择企业数据管理解决方案

投资企业数据管理解决方案是一个旅程。 它简化了数据治理、质量、集成和安全性。 选择正确的 EDM 解决方案至关重要。 它确保整个企业的有效数据管理。 这有助于更好的决策和遵守法规。

以下是选择 EDM 解决方案的关键步骤。

1. 评估您的数据需求和目标

• 识别关键数据类型：了解您的组织管理的数据类型，包括客户、产品、财务和运营数据。
• 定义您的目标：您的组织希望通过 EDM 解决方案实现什么目标？ 目标可能包括提高数据质量、增强决策能力、监管合规性和运营效率。

2. 评估数据治理能力

• 数据治理框架：寻找提供强大数据治理框架的解决方案，允许定义和执行数据策略和标准。
• 用户角色和权限：确保解决方案提供对用户对不同类型数据的访问的精细控制。

3. 考虑数据集成和质量特征

• 与现有系统集成：该解决方案应与您现有的数据库和软件应用程序无缝集成，以有效地整合和管理数据。
• 数据质量工具：基本功能包括数据清理、重复数据删除、验证和丰富，以保持高数据质量。

4. 寻求可扩展性和灵活性

• 可扩展的架构：选择一个可以随着您的组织一起发展的解决方案，处理不断增加的数据和用户数量，而不会降低性能。
• 灵活的部署选项：考虑基于云、本地还是混合部署选项是否最适合您组织的需求。

5.审查安全和合规措施

• 数据安全：解决方案必须包括强大的安全功能，例如加密、访问控制和审计跟踪，以保护敏感数据。
• 合规性支持：通过数据匿名和同意管理等功能，确保其支持遵守相关法规（例如 GDPR、HIPAA）。

6. 检查分析和报告能力

• 高级分析：一些 EDM 解决方案提供内置分析工具，使组织能够直接从其托管数据中获取见解。
• 报告工具：报告功能对于监控数据质量、合规性和治理指标非常重要。

7. 评估供应商支持和社区

• 供应商支持：寻找提供全面支持的供应商，包括培训、实施帮助和持续的技术支持。
• 用户社区：充满活力的用户社区可以提供有价值的见解、最佳实践和故障排除帮助。

8.考虑总拥有成本

• 定价模型：了解定价结构，包括任何前期成本、订阅费以及额外用户或功能的费用。
• 投资回报：从长远来看，考虑该解决方案降低成本、提高效率和推动更好决策的潜力。

顶级企业数据管理工具

在选择 EDM 解决方案时，企业需要一种能够满足当前需求并随其发展的工具。 以下是一些顶级 EDM 工具及其主要功能。

阿拉廷

Alation 是企业数据管理 (EDM) 领域的领先工具，旨在增强跨组织的数据发现、治理和素养。 它作为一个全面的数据目录，允许用户查找、理解和信任他们的分析项目所需的数据。

Alation 的核心优势之一是其协作平台，该平台使不同部门的用户能够贡献知识、管理数据和分享见解。 这种协作方法可确保数据在企业内可访问、理解和有效利用。

Alation 在自动化数据治理方面也表现出色。 它提供了用于管理数据策略、标准和隐私法规的强大功能，使组织能够更轻松地遵守 GDPR 和 CCPA 等行业法规。

最适合：需要高级数据发现和治理功能的企业。

欧文数据建模师

Erwin Data Modeler 是企业数据管理 (EDM) 框架中的另一个流行工具，专门用于创建和管理复杂的数据架构。

Erwin Data Modeler 的一个关键特性是其强大的数据建模功能。 它允许构建逻辑、物理和概念数据模型，促进对数据结构的清晰理解和组织。 此建模过程对于确保数据完整性和一致性至关重要，特别是在涉及多个数据库和系统的复杂环境中。

此外，Erwin Data Modeler 通过定义可应用于所有模型的数据字典和标准来支持数据标准化和治理。 这可确保数据定义、规则和结构保持一致，这对于法规遵从性和数据质量管理至关重要。

最适合：寻求强大的数据建模和数据库设计工具的组织。

信息学

Informatica 以其促进跨各种来源（无论是本地还是云端）的数据无缝集成的能力而闻名，这使其成为组织应对现代数据生态系统复杂性的重要工具。

Informatica 的核心是提供强大的数据集成解决方案，包括 ETL（提取、转换、加载）流程，这些流程对于将不同来源的数据整合为统一格式至关重要。

Informatica 还提供数据质量管理功能，包括用于清理、分析和确保数据准确性的复杂工具。 对于希望将战略决策建立在可靠、无错误数据的基础上的企业来说，对质量的关注至关重要。

最适合：具有复杂数据环境和云优先策略的大型企业。

SAP 主数据治理

SAP 主数据治理 (MDG) 是企业数据管理 (EDM) 领域的关键工具，专为简化组织主数据的管理和治理而定制。 该应用程序旨在确保整个企业主数据的一致性、准确性和可解释性，使其成为寻求维持高数据质量标准的企业的重要资产。

SAP MDG 有助于对客户、产品、员工和供应商等主数据域进行集中控制和治理，从而使企业能够创建单一事实来源。 这种整合对于消除数据孤岛和不一致至关重要，从而提高运营效率和决策准确性。

SAP MDG 还配备了强大的数据治理框架和工作流程，使企业能够简化数据创建、修改和审批流程。 这些工作流程不仅提高了数据质量，还确保遵守内部和外部数据政策和法规。

最适合：使用 SAP 生态系统、需要强大的数据治理和质量管理的组织。

IBM InfoSphere 主数据管理

IBM InfoSphere Master Data Management 是一个复杂的解决方案，旨在集中、简化和增强跨复杂系统和流程的关键企业数据的管理。

该工具擅长创建统一的主数据中心，使组织能够管理、整合和同步主数据，无论主数据位于何处，无论是在基于云的系统中还是在本地系统中。 目标是消除数据孤岛，减少不一致，并确保所有部门和业务单位使用同一组准确且最新的信息进行操作。

IBM InfoSphere MDM 支持广泛的数据域，并使用高级算法来清理、匹配和删除重复数据。 此流程可确保主数据的高质量和可靠性，这对于卓越运营、合规性和明智决策至关重要。

此外，InfoSphere MDM 以其灵活的部署选项而闻名，包括本地、云和混合模型，可满足不同组织的特定需求和 IT 基础设施。 它还具有强大的治理和管理能力，使企业能够有效地定义和执行数据策略和规则。

最适合：具有跨多个数据域的复杂数据管理需求的大型企业。

即兴演奏

Improado 是一款用户友好、人工智能驱动的企业数据管理解决方案，专为营销数据集成和管理量身定制。

它因其能够自动整合来自各种营销平台、渠道和数据库的数据而脱颖而出，为营销人员和分析师提供其数据环境的统一视图，而无需 IT 人员的广泛参与。

Improvado 的一个关键优势是其广泛的连接性，支持 500 多个营销和销售平台、线下和线上资源。 此功能确保企业可以轻松地将来自不同系统（包括社交媒体、数字广告平台、CRM 系统等）的数据合并为一个可供分析的内聚数据集。

Improvado 的突出特点之一是其数据转换和规范化方面的灵活性。 该平台使用户能够自动进行数据映射和转换，确保来自不同来源的数据可以协调为一致的格式。 此过程对于准确的跨渠道分析和报告至关重要。

最适合：希望通过功能强大且易于使用的工具来改进数据管理的公司。

经常问的问题