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Vor dem Aufkommen der heutigen Big-Data-Welt, die hauptsächlich auf Rechenleistung basierte, war die Datenverwaltung (nach der Erfassung und Sortierung aller Art) nicht so in Mode wie heute. Tatsächlich sagte der amerikanische Schriftsteller Mark Twain, da wir nur unser manuelles menschliches Gehirn zur Hand hatten: „Daten sind wie Müll.“ Sie sollten besser wissen, was Sie damit machen werden, bevor Sie es einsammeln.“
Auch wenn man Twains von zeitlosem Humor umhüllte Logik versteht und respektiert, sieht das heutige Szenario anders aus. Heutzutage bezeichnen Unternehmen ihre organisierten Daten als Vermögenswert, weil sie bearbeitet, zusammengestellt, organisiert, gespeichert und geschützt wurden.
Die Lehre daraus ist, dass vor der Investition von Geschäftsressourcen in die Arbeit an Daten eine Planung erforderlich ist, und dazu gehört auch eine Kosten-Nutzen-Analyse des Datenmanagements. Schließlich müssen natürlich alle Unternehmen ihre eigenen Datenmanagementpläne entwickeln und entwerfen , in denen detailliert beschrieben wird, wie Daten für ihre Zwecke der Wertschöpfung und des Kundenerlebnisses erstellt, verarbeitet, gespeichert und gepflegt werden sollen.
Ein Datenmanagementplan legt Verfahren und Richtlinien fest, denen Daten im Rahmen einer laufenden Forschung unterliegen. Dabei geht es um die Wahrung der Unverletzlichkeit der Daten, eine im Rahmen der Data Governance anerkannte Aufgabe . Als nächstes kommt es darauf an, ein angemessenes Verständnis dafür zu haben, was mit all diesen Daten geschehen wird. Es muss auch klar sein, dass die Schätzung der Kosten dieser Art der Datenverarbeitung auch in den Rahmen eines Datenmanagementplans fällt. Mit diesem umfassenden Verständnis des Datenmanagements sind Abteilungen und Teammitglieder auf einer Wellenlänge.
Dadurch wird sichergestellt, dass die auf Datenmanagement basierende Unternehmensforschung gut durchgeführt wird und Sie hervorragende Ergebnisse für alle Beteiligten erhalten.
Dieser Blog richtet sich an Datenmanager auf der ganzen Welt, die nach speziellen Vorlagen suchen, um ihre Arbeit auf wunderbare und aussagekräftige Weise vor vielen Menschen zu präsentieren. Schauen wir uns unsere Top 5 PPT-Vorlagen an, um die Datenverwaltungsplanung zu vereinfachen.
Vorlage 1: Einseitiger Datenmanagement-Aktionsplan für den Präsentationsbericht des Handelsministeriums
Hier ist das erste Beispiel einer Präsentationsvorlage, die dem Handelsministerium bei seinem Aktionsplan für das Datenmanagement dienen soll. Verwenden Sie diese PPT-Vorlage, um Veranstaltungen im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Ermittlung von Datenanforderungen, der Einrichtung von Datenverwaltung, der Bewertung von Datenverwaltungsstandards und der Erstellung eines Datenethikrahmens zu planen. Laden Sie noch heute diese bearbeitbare Präsentationsvorlage herunter, um mit der besseren Verwaltung Ihrer Daten zu beginnen.
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Vorlage 2: Vorwärtsplan für das PPT-Layout des Datenverwaltungsprozesses
Möchten Sie Ihre Teamkollegen in effektiver Datenverwaltung schulen? Hier finden Sie eine PowerPoint-Vorlage zur Strukturierung Ihrer Planung. Erfassen Sie die wichtigsten Schritte wie Datenerfassung, -eingabe, -verarbeitung und -speicherung und stellen Sie Ihre idealen Strategien vor, um diese anzugehen. Das übersichtliche Erscheinungsbild dieser PPT-Folie ermöglicht es Ihnen, die Konzepte mühelos zu vermitteln. Laden Sie es jetzt herunter.
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Vorlage 3: PPT-Vorlage für einen monatlichen Geschäftsdatennutzungs- und Managementplan
Planen Sie Ihre monatliche Geschäftsdatennutzung und -verwaltung mit dieser Zeitleistenvorlage. Planen Sie Ihren Datenmanagementplan für die nächsten sechs Monate mit diesen PPT-Designs, in denen die Datenorganisation, der Aufbau einer Infrastruktur, die Erleichterung von Deep Learning, die Befähigung von Datenanalysten und Möglichkeiten zur Monetarisierung von Daten behandelt werden. Laden Sie jetzt diese Präsentationsvorlage herunter!
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Vorlage 4: Data Change Management Plan mit Value Chain Analysis Business Analytics Transformation Toolkit
Planung mit Wertschöpfungskettenanalyse ist das Thema dieses PPT-Layouts. Ermitteln Sie neben der Ausarbeitung eines Datenmanagementplans auch Möglichkeiten bei der Datenerfassung, -veröffentlichung, -aufnahme und -auswirkung. Verwenden Sie diese Wellendiagrammstruktur, um einen idealen Ansatz für die Datenverwaltung zu strukturieren und zu identifizieren. Schnapp dir das jetzt!
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Vorlage 5: Aktivieren eines Aktionsplans für das Datensicherheits-Risikomanagement zum Aufbau einer Business Analytics-Architektur
Planung ohne Risikomanagement ist eine gescheiterte Odyssee. Eine präzise Planung des Datenmanagements sollte mit der Risikominderung einhergehen, was Datenmanager mit diesem PPT-Layout erreichen können. Kategorisieren Sie Risiken nach Art, Schweregrad, Risikominderungstechnik und Lösungszeit. Laden Sie dieses PPT-Blatt jetzt herunter, um Ihren Risikomanagementplan im Voraus vorzubereiten und ihn im Verlauf des Projekts in Echtzeit zu aktualisieren.
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Vereinfachen Sie die Datenverwaltung in Ihrem Unternehmen, indem Sie mit unseren speziellen PPT-Vorlagen bei der Planung, Terminierung und Überwachung auf dem Laufenden bleiben.
PS: Da alle unsere Daten online hochgeladen werden, müssen Organisationen deren Unverletzlichkeit schützen und eine sichere Datenübertragung gewährleisten. Planen Sie Ihre diesbezüglichen Strategien mit diesem Leitfaden mit den 17 besten Vorlagen für das Sicherheitsmanagement für Unternehmen.
FAQs zum Datenmanagementplan
Was fällt alles unter die Datenmanagementplanung?
Ein Datenmanagementplan definiert den Fahrplan für die effektive und zielgerichtete Nutzung von Daten, der von der bedarfsgerechten Erfassung bis hin zur Verarbeitung, Verbreitung, Speicherung und Nutzung beginnt, wobei für jeden Schritt Richtlinien gelten. Da die Verwaltung von Daten ein aufwändiger Prozess ist, erfordert sie die Koordination zwischen Datenanalysten, Dateneigentümern, Datenverwaltern und Datenverwaltern. Eine entscheidende Aktivität im Datenmanagement ist die Wahrung der Qualität, da diese verarbeiteten und organisierten Daten nun zu einem Vermögenswert für die Organisation werden, auf den von Zeit zu Zeit zurückgegriffen werden kann.
Wer ist am Datenmanagement beteiligt?
An der Entwicklung eines Datenmanagementplans sind Experten wie Datenanalysten, Dateneigentümer, Datenverwalter und Datenverwalter beteiligt. Ein Datenanalyst sammelt die gesammelten Daten und interpretiert sie. Dateneigentümer sind diejenigen, die befugt sind, den Zugriff auf die Daten, deren Eigentümer sie sind (oder die sie gesammelt haben), zu erlauben oder zu verbieten. Dann gibt es Datenverwalter, die für die Aufrechterhaltung der Qualität der ihnen übermittelten Daten verantwortlich sind. Schließlich kümmern sich Datenverwahrer um die Sicherheit, Wartung, Wiederherstellung und Archivierung der ihnen zugewiesenen Daten.
Was ist Big Data im Datenmanagement?
Jedes Unterfangen stützt sich auf vorab festgelegte Fakten und Informationen, die vom Benutzer gesammelt und gespeichert werden. Auf der Grundlage dieser Informationen werden Entscheidungen getroffen, Prozesse und Richtlinien verbessert und kundenorientierte Services, Designs und Erlebnisse generiert. Diese Informationsmenge, die jeden neuen Fortschritt vorantreibt, wird als Big Data bezeichnet. Im Datenmanagement werden im Laufe der Zeit große Datenmengen gesammelt, und diese Informationen bestimmen dann Projekte und Ziele. Das Präfix „groß“ rechtfertigt den Umfang und die Komplexität seiner Beschaffenheit, die für mehrere Zwecke verwendet werden soll.
Was sind Metadaten im Datenmanagement?
Durch die Verknüpfung des Präfix-Meta mit Daten werden bestimmte Merkmale bereitgestellt, die es von Daten unterscheiden. Insbesondere im Datenmanagement bezeichnet der Begriff Daten den erhobenen, verarbeiteten, zugeordneten und gespeicherten Wert. In jedem Schritt werden Daten mit ihren Metadaten verknüpft, die den Benutzern helfen, die Art und Herkunft bestimmter Daten, die Verarbeitung, die sie durchlaufen haben, und den Zweck, den sie verfolgen, zu identifizieren. Metadaten erhöhen den Wert von Daten und erfordern daher, dass Unternehmen ihnen bei der Planung des Datenmanagements besondere Aufmerksamkeit schenken.
