通过适当的数据管理,IT团队将不再需要繁琐、低ROI的活动.


数字化改造与数据管理齐头并进。随着企业以更快的速度接受现代技术,IT部门在管理不断增长的工作负载方面遇到了困难。形势已经变得严峻,IT部门正在寻找新的方法来减少他们花费在存储、分析和向用户呈现信息上的时间。为了缓解这种情况,组织也在不断地寻找创新的解决方案,以减轻其IT团队维护现有系统的负担。

数据管理自动化是提高投资回报率的秘诀

自动化数据管理的需要


一些市场供应商正在利用这一迫切需求。他们竞相发布新的解决方案或改进现有的解决方案。通过各种时效性高的自动化、人工智能和机器学习功能,组织可以改进其数据集成、元数据管理、数据库管理、分析和数据治理能力。


增强的数据管理是一种趋势,在科技行业呼应。这是一个发展最快的趋势,集中在减轻员工的负担。增强工具将帮助员工收集、准备、存储和分析数据并分享见解。Gartner预测,按照这一趋势不断升级的速度,到2022年,人工数据管理任务将减少45%。


要优化数据管理,数据治理是当务之急。有效的数据治理将促进信息共享,确保组织的数据资产准确并得到维护,而不会被滥用。元数据管理是数据治理的关键。元数据是用于将数据转换为业务见解的原始信息集。数据专业人员操纵元数据来识别和理解数据资产。虽然一些专家可能会认为数据治理是一个艰苦的过程,但IT管理市场上有大量针对特定目的的解决方案,如Informatica和Infogix,以使该过程尽可能顺利。


不断增长的数据管理解决方案市场


数据管理产品市场与任何其他IT解决方案市场一样具有竞争力。供应商意识到这样一个事实:专业人员正在寻找简单的功能,这些功能可以简单地自动化管理活动。因此,许多应用程序都具有一些特性,这些特性可以减少花费在产生低投资回报率的繁琐任务上的时间。Oracle、Microsoft和BMW软件是一些流行的自动化工具,它们可以减少管理任务所涉及的微观管理。

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