Daten sind für moderne Organisationen nach wie vor wichtig. Sie müssen sicher gespeichert und ordnungsgemäß verwaltet werden, während gleichzeitig sichergestellt werden muss, dass sie leicht zugänglich und nutzbar sind.
Als solche, Datenkuratierung ist ein wesentlicher Bestandteil einer erfolgreichen Datenmanagement-Strategie. Es stellt sicher, dass Ihr Unternehmen das volle Potenzial seiner Daten nutzen kann, während Minderung von Datenschutz- und Sicherheitsrisiken.
Und das Wichtigste: Es kann Ihren Datenteams, darunter Datenanalysten und -ingenieuren, dabei helfen, aus den gesammelten Informationen aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten, die strategische Entscheidungen vorantreiben.
Bedeutung der Datenkuratierung
Datenkuratierung ist der Prozess Organisieren und Verwalten von Daten um sie relevant und zugänglich zu machen. Ein Datenkurator aggregiert, strukturiert, indiziert und katalogisiert Informationen, um sie leichter auffindbar zu machen. Dies ist ein wichtiger Prozess für die Verwaltung von Unternehmensdaten, da sie dadurch für Nutzer leichter zugänglich werden.
Datenkuratierung ist nicht dasselbe wie Datensammlung. Letztere umfasst das Sammeln von Informationen und deren Speicherung in Datenbanken, Data Warehouses oder Data Lakes. Ohne Kuratierung sind diese Daten jedoch nicht wirklich einfach zu nutzen. In modernen Unternehmen ist der Datenaustausch zudem wichtig, um den größtmöglichen Nutzen aus den gesammelten Informationen zu ziehen. Datenkuratierung strukturiert Ihre Informationen so, dass alle im Unternehmen sie problemlos nutzen können.
Es ist wie das Ordnen von Büchern in einer Bibliothek. Anstatt einfach Regale voller beliebiger Bücher anzulegen, klassifiziert ein Bibliothekar sie mit Metadaten wie Autor, Genre und Thema und ordnet sie so, dass sie leicht durchsuchbar sind.
In gleicher Weise nutzt die Datenkuratierung Prozesse wie Datenbereinigung und -validierung, Metadatenverwaltung, Strukturierung, Kommentierung und Datenspeicherung, um sicherzustellen, dass die Daten so angeordnet und sequenziert werden, dass sie leicht gefunden werden können.
Die Bedeutung der Datenkuratierung im Datenmanagement
Die Datenkuratierung ist aus mehreren Gründen wichtig, unter anderem:
Verbesserung der Datenqualität
Ein Teil des Kuratierungsprozesses besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten korrekt, vollständig und konsistent sind. Ihr Unternehmen braucht hochwertige Daten Um zuverlässige Erkenntnisse aus aussagekräftigen Analysen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Bereinigung und Optimierung Ihrer Daten können Sie sicherstellen, dass diese einen Mehrwert für Ihre Prozesse schaffen.
Daten zugänglich machen
Damit Daten nützlich sind, müssen sie identifiziert und ausgewählt werden, um Ihren spezifischen Zielen zu entsprechen. Durch die Kuratierung können Sie Informationen herausfiltern und den Nutzern die für ihre Zwecke relevantesten Daten bereitstellen.
Identifizierung der Relevanz
Damit Daten nützlich sind, müssen sie identifiziert und ausgewählt werden, um Ihren spezifischen Zielen zu entsprechen. Durch die Kuratierung können Sie irrelevante oder veraltete Informationen herausfiltern und den Nutzern den für ihre Zwecke relevantesten Datensatz zur Verfügung stellen.
Verbesserung der Datensicherheit
Wenn Ihre Organisation Daten speichert (und seien wir ehrlich, jedes Unternehmen tut das), müssen Sie diese schützen vor unbefugter Zugriff, Verlust oder Beschädigung. Dies erfordert die Einrichtung robuster Sicherheitsprotokolle, Verschlüsselungstechniken und Backup-Verfahren zum Schutz sensibler Informationen. Dazu müssen Sie jedoch wissen, welche Daten sensibel sind und den größten Schutz benötigen. Datenkuratierung ermöglicht es Ihnen, Ihre Daten zu identifizieren und zu klassifizieren. Dadurch erfahren Sie, welche Daten am sensibelsten und gefährdetsten sind, sodass Sie Ihre Cybersicherheitsmaßnahmen entsprechend anpassen können. schützen Sie vertrauliche Informationen entsprechend.
Wissen bewahren
Sorgfältig kuratierte Daten umfassen umfassende Aufzeichnungen und Dokumentationen der Datenquellen. Sie enthalten außerdem Erkenntnisse und Methoden – alles wertvolle Erkenntnisse, die im Laufe der Zeit erhalten und weitergegeben werden können.
Compliance und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
In vielen Branchen gibt es gesetzliche und regulatorische Anforderungen an Datenmanagement und Datenschutz. Datenkuratierung gewährleistet Compliance Mit diesen Vorschriften können Sie die sensibelsten Informationen identifizieren und entsprechend schützen. So minimieren Sie die Risiken von Verstößen, wie beispielsweise Bußgelder, Klagen und Reputationsschäden, und stellen sicher, dass Ihre Daten weiterhin konform bleiben.
Herausforderungen bei der Datenkuratierung
Obwohl es ein wichtiger Teil des Datenmanagements ist, hat die Kuratierung ihre eigenen Herausforderungen, insbesondere in Datenermittlung. Der Hauptgrund liegt darin, dass moderne Systeme und Anwendungen ein sehr großes und vielfältiges Datenvolumen generieren. Von strukturierten Datenbanken bis hin zu unstrukturierten Text- und Multimedia-Inhalten werden Unternehmen mit Big Data aus verschiedenen Quellen überschwemmt. Das erschwert es Datenkuratoren, Identifizieren und klassifizieren Sie vertrauliche Informationen.
Datensilos Und unterschiedliche Systeme verschärfen das Problem zusätzlich. Sie erschweren einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft, insbesondere beim effektiven Datenaustausch. Wenn Sie nicht wissen, wo sich sensible PII-Daten befinden, können Sie diese nicht schützen, was sie anfällig für Datenschutzverletzungen und Compliance-Verstöße macht.
Der Datenkuratierungsprozess
Eine effektive Datenkuratierung hilft Ihrem Unternehmen, den maximalen Nutzen aus Ihren Daten zu ziehen, indem sie Ihnen hilft, Daten systematisch zu organisieren, zu verwalten und anzureichern, beispielsweise mit folgenden Prozessen:
- Datenerfassung und -aggregation: Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich interner Systeme, externer Datenbanken und Quellen von Drittanbietern, und verwenden Sie Datenintegrationstechniken wie APIs, ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) und Datenpipelines, um alles zusammenzufügen.
- Datenprofilierung und Qualitätsbewertung: Führen Sie umfassende Profilerstellungen durch, um die Qualität, Konsistenz und Vollständigkeit Ihrer Daten zu bewerten und so die Datenqualität sicherzustellen. Nutzen Sie automatisierte Tools und Algorithmen, um Anomalien, Fehler und Inkonsistenzen proaktiv zu identifizieren und Probleme mit der Datenqualität zu beheben.
- Datenklassifizierung und -kennzeichnung: Kategorisieren Sie Datenbestände nach Sensibilität, Relevanz und Nutzung. Nutzen Sie Metadaten-Tags und -Attribute, um Daten mit Kontextinformationen zu versehen und sie so für Datenwissenschaftler einfacher abzurufen und zu verwenden.
- Datenverwaltung und Compliance: Legen Sie klare Richtlinien, Prozesse und Kontrollen fest, um die Nutzung, den Zugriff und die Weitergabe von Daten zu regeln. Stellen Sie die Einhaltung relevanter Vorschriften sicher, wie z. B. GDPR, CCPA, HIPAAund PCI DSS durch die Implementierung starker Data-Governance-Frameworks und die Einhaltung bewährter Branchenpraktiken.
- Automatisierung und maschinelles Lernen: Nutzen Sie KI und maschinelles Lernen, um Datenkuratierungs-Workflows zu optimieren und die Effizienz in Datenspeichern zu steigern. Implementieren Sie intelligente Datenmanagement-Plattformen, die KI-gesteuerte Algorithmen nutzen, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren, Muster zu erkennen und datenbasierte Empfehlungen zu geben.
- Zusammenarbeit und Wissensaustausch: Fördern Sie eine Kultur der Datenkompetenz und Transparenz und befähigen Sie Datenteams, während des gesamten Kurationsprozesses Erkenntnisse und Feedback beizutragen.
Beispiele für Datenkuratierung
Ein Finanzinstitut, das große Mengen an Kundendaten verarbeitet, darunter Kreditkartennummern und Finanztransaktionen, könnte eine umfassende Datenkuratierungsstrategie implementieren, einschließlich Verschlüsselung, Datenklassifizierung und RBAC, um sensible PII-Daten zu schützen und gesetzliche Anforderungen wie PCI DSS zu erfüllen.
Datenkuratierung im maschinellen Lernen liefert hochwertige und relevante Daten in organisierter Form. Saubere, strukturierte und kommentierte Daten verbessern die Modellgenauigkeit und reduzieren Verzerrungen durch die Wahrung der Datenintegrität.
Ebenso können Gesundheitsorganisationen, die mit elektronischen Patientenakten (EHRs) arbeiten, Datenkuratierungspraktiken nutzen, um sensible medizinische Patienteninformationen zu schützen. Durch den Einsatz von Datenermittlungstools und Verschlüsselungstechnologien können Gesundheitsdienstleister die Vertraulichkeit und Integrität von Patientendaten gewährleisten und gleichzeitig die HIPAA-Vorschriften.
Die Rolle von Datenkuratoren bei der Organisation von Datensystemen
Die Rolle eines Datenkurators ist sehr wichtig. Sie bereinigen die Rohdaten, validieren ihre Quellen und erstellen strukturierte DatenkatalogeKurz gesagt, sie stellen sicher, dass die Informationen genau und gut organisiert sind und bei Bedarf leicht abgerufen werden können.
Allerdings existiert die Datenkuratierung nicht isoliert, sondern ist Bestandteil eines größeren DatenökosystemEs arbeitet mit Datenmanagement-, Governance- und Visualisierungstools zusammen und stellt sicher, dass die Daten ordnungsgemäß gespeichert werden. Darüber hinaus sorgt es dafür, dass die Daten verwaltet, analysiert und durch effektive Kuratierungsaktivitäten für die Entscheidungsfindung und Nutzung durch Dateningenieure vorbereitet werden.
Datenkuratierung vs. Datenverwaltung
Während sich Data Governance auf die Festlegung von Richtlinien, Standards und Rahmenbedingungen für die Datennutzung konzentriert, ist Data Curation praxisorientierter. Sie organisiert, bereichert und pflegt Daten aktiv über ihre gesamte LebenszyklusGovernance definiert die Regeln und Compliance-Anforderungen, während Kuration dafür sorgt, dass die Daten sauber, strukturiert und praxistauglich sind. Gemeinsam helfen sie Ihrem Unternehmen, den Wert, die Zuverlässigkeit und die Sicherheit Ihrer Datenbestände zu maximieren.
Regulatorische Auswirkungen und Compliance-Überlegungen
Effektive Datenkuratierung umfasst die Verbesserung der Datenverwaltungsfunktionen und die Sicherstellung der Einhaltung verschiedener gesetzlicher Rahmenbedingungen für Datenschutz und -sicherheit. Vorschriften wie DSGVO, CCPA, HIPAA und PCI DSS stellen strenge Anforderungen an Unternehmen hinsichtlich der Erhebung, Speicherung und Verarbeitung sensibler Daten. Durch die Einhaltung dieser Vorschriften und die Implementierung robuster Datenkuratierungspraktiken können Unternehmen hohe Bußgelder und Reputationsschäden durch Nichteinhaltung vermeiden.
Nutzung von BigID in Ihrer Datenkuratierungsstrategie
Die richtige Datenkuratierung beginnt mit Sichtbarkeit und Kontext – zwei Dinge, die branchenführend sind DSPM-Plattform BigID hat es gemeistert. Traditionelle Datenverwalter verschwenden viel Zeit mit manuellen Aufgaben, stattdessen bietet BigIDs intuitive Plattform für Datenschutz, Sicherheit und Steuerung Hebelwirkungen fortgeschrittene KI und maschinelles Lernen für umfassende Datenermittlung im großen Maßstab – sowohl in der Cloud und vor Ort.
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- Transformieren Sie die Datenverwaltung von der manuellen Dokumentation bis zur Validierung von ML-Ergebnissen
- Nutzen Sie die Macht der Datenerkenntnisse und Beziehungen zur Leitung der Datenverwaltung
- Kontext hinzufügen zum Verständnis der Daten und zur Verbesserung des Datenvertrauens, zur Verbesserung der Klassifizierungsgenauigkeit und zur Beseitigung von Fehlalarmen
- Verwalten der Datenqualität Bereitstellung vertrauenswürdiger Daten für hochwertige Datenmodelle und Entscheidungsfindung
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