× Close
Home » Posts tagged "Data management" (Pagina 2)

Data management

Data management: in dit korte artikel wordt data management praktisch uitgelegd. Naast wat het is, belicht dit artikel ook de waarom het belangrijk is, databases, data modelleren en tips. Veel plezier met lezen!

Data management: in dit korte artikel wordt data management praktisch uitgelegd. Naast wat het is, belicht dit artikel ook de waarom het belangrijk is, databases, data modelleren en tips. Veel plezier met lezen!

Wat is data management?

Data management, of gegevensbeheer, is het proces van het verzamelen, opslaan, organiseren en onderhouden van gegevens die worden geproduceerd en verzameld door een organisatie. Effectief datamanagement is van cruciaal belang voor de implementatie van IT-systemen die bedrijfsapplicaties mogelijk maken en analytische inzichten leveren om de besluitvorming en strategische planning door leiders te ondersteunen. Datamanagement gaat verder dan documentmanagement, dat er puur op gericht is om elektronische documenten op te slaan en te beheren.

Data management omvat een combinatie van verschillende functies die er samen op gericht zijn dat alle gegevens in bedrijfssystemen zo nauwkeurig mogelijk beschikbaar zijn voor iedereen die daar toegang zou moeten hebben.

Samengevat omvat data management:

  • Het maken, verlenen van toegang en bijwerken van verschillende soorten gegevens en gegevensopslag
  • Zorgen voor hoge mate van beschikbaarheid en betrouwbaarheid van gegevens en IT-applicaties
  • Waarborgen van privacy van gegevens en beveiliging
  • Archiveren en vernietigen van gegevens in overeenstemming met wetten en voorschriften

Waarom is data management belangrijk?

Gegevens worden steeds meer gezien als een middel dat het verschil kan maken. Belangrijke beslissingen worden gemaakt op basis van gegevens, bijvoorbeeld in het managen van marketingcampagnes, kosten en bedrijfsprocessen. Vaak hebben deze beslissingen het doel om kosten te verlagen en de winst te verhogen.

Een gebrek aan effectief data management kan ervoor zorgen dat bedrijven worden geconfronteerd met inconsistente gegevenssets en problemen met de kwaliteit van gegevens die kunnen leiden tot foutieve bevindingen en het nemen van verkeerde beslissingen.
Datamanagement is in de laatste jaren ook belangrijker geworden omdat organisaties steeds meer worden onderworpen aan strenge nalevingsvereisten die zijn vastgelegd in wetten, waaronder gegevensprivacy- en beschermingswetten. Een voorbeeld hiervan is de AVG en de California Consumer Privacy Act.

Bovendien leggen bedrijven steeds vaker grote hoeveelheden informatie vast, bijvoorbeeld door Big Data systemen. Zonder effectief beheer kan het onpraktisch en moeilijk worden om in deze omgevingen te navigeren.

Databases

Data management omvat een reeks stappen van gegevensverwerking en opslag tot beheer van gegevens en hoe deze geformatteerd worden en gebruikt in systemen. Het ontwikkelen van een architectuur is de eerste stap in het data management proces, zeker in grote organisaties die veel data produceren. Een architectuur kan gezien worden als een soort blauwdruk voor de databases die worden ingezet, inclusief technologische technieken die daarvan deel uitmaken.

Databases zijn de meest gebruikte platforms om data op te slaan. Ze bevatten een groot aantal gegevens die georganiseerd is op een manier dat ze toegankelijk zijn, bijgewerkt en beheerd kunnen worden. Databases worden gebruikt voor zeer veel zaken, zoals transactieverwerkingssystemen, klantrecords, verkooporders, etc.

Databasebeheer is dan ook een kernfunctie in datamanagement. Het monitoren van prestaties en acceptabele reactietijden zijn enkele van de belangrijkste zaken als het gaat om databasebeheer. Andere taken omvatten het initiële databaseontwerp, configuratie, installatie en updates, veiligheidsbeleid, privacy en herstel van databases.

Data modelleren

Naast het beheren van databases en gegevens is het ook belangrijk dat de data inzichtelijk gemaakt wordt. Een grote verzameling aan willekeurige data zegt niet zoveel voor de meeste gebruikers. Daarom wordt gegevensmodellering toegepast. Gegevensmodellering gebruikt abstractie om de aard van gegevens weer te geven door middel van visuele representatie. Het doel is om de relatie tussen gegevens te illustreren door de gegevens te groeperen, organiseren en formatteren.

De modellen worden gebouwd op basis van de behoefte ernaar. De zakelijke belanghebbenden, zoals het management die besluitvorming baseert op de modellen van de data management afdeling, geeft feedback waarop de regels en vereisten van een model worden gedefinieerd.

Het proces begint daarom met het verzamelen van de feedback over de vereisten van de eindgebruiker. Deze worden vertaald in datastructuren om een databaseontwerp te creëren. Een databasestructuur, of road map, is een formeel diagram dat inzichtelijk maakt wat er precies wordt ontworpen.
Tijdens het modelleren van gegevens wordt gebruikt gemaakt van gestandaardiseerde schema’s, tekens en technieken. Dat zorgt ervoor dat er gemeenschappelijke, consistente en voorspelbare manier ontstaan is om gegevens te modelleren.

Conceptuele datamodellen

Conceptuele datamodellen worden ook wel domeinmodellen genoemd en visualiseren een totaalbeeld van wat er zich in een systeem bevindt aan data. Deze modellen zijn onafhankelijk van eventuele onderliggende bedrijfsapplicaties. Het stelt verkopers en verkoopmanagers bijvoorbeeld in staat om verkoopgegevens, onkostencijfers, producten en klanten te bekijken.

Logische datamodellen (logical data models)

Deze modellen zijn minder abstract dan de conceptuele modellen en geven meer details over de concepten en relaties binnen een domein. Het legt de structuur van data-elementen en onderliggende relaties vast en is onafhankelijk van een database. Het logische datamodel gaat een stap verder dan het conceptuele datamodel door er meer informatie aan toe te voegen.

Fysieke datamodellen

Fysieke datamodellen bieden een schema voor hoe gegevens fysiek in een database worden opgeslagen. Deze modellen zijn het minst abstract van allemaal en bestaan vaak uit tabellen, kolommen en de relaties tussen gegevens uit die gegevensobjecten.

Word lid van Toolshero

Tips en tricks

De artikelen die gelinkt zijn aan de tag data management omvatten theorieën, modellen en technieken die gebruikt worden voor het effectief beheren van data binnen organisaties. Mis je een onderwerp gelinkt aan data management? Laat het weten in de opmerkingen onder een artikel of neem contact op via ons contactformulier.

Data analyse methode

augustus 11th, 2023

Data analyse methode: in dit artikel wordt de Data analyse methode praktisch uitgelegd. Het artikel begint met de algemene betekenis van data analyse, de relatie met business intelligence en informatie over de rol van een data-analist. In het artikel worden …

Marketing analytics: de uitleg

april 17th, 2023

Marketing analytics: in dit artikel wordt marketing analytics praktisch uitgelegd. Naast de uitleg wat dit concept is, wordt ook toegelicht hoe dit online werkt, de verbinding met machine learning, software / tools en wie deze software gebruiken en waarvoor. …

Casemanagement: de betekenis en uitleg

maart 12th, 2023

Casemanagement: in dit artikel wordt casemanagement praktisch uitgelegd. Het artikel begint met de algemene betekenis van casemanagement, waarna een aantal voorbeelden wordt gegeven over case managers in de zorg en andere sectoren. Vervolgens vind je informatie over het verloop van …

Crisis management model (Gonzalez-Herrero & Pratt)

november 25th, 2022

Crisis management model: in dit artikel wordt praktische uitleg gegeven over het crisis management model dat is ontwikkeld door Alfonso Gonzalez-Herrero en Cornelius Pratt. Na het lezen begrijp je de basisgedachte van deze organisatorische management tool.

Wat is een

© Copyright 2013-2024 Toolshero | Privacy | Toolshero.com (English) | Toolshero.es (Spanish) | SEO bureau: Webprogress