Text: Mangesh Pimpalkhare, Vice VD och General Manager, Splunk Platform
Skenande datavolymer har gjort tillvaron mer komplex för dem som arbetar med säkerhet och observerbarhet. Samtidigt som de försöker hantera kostnaderna är de ansvariga för att företaget följer alla datalagar och regler. Det är en tuff utmaning, och nu finns tydliga indikationer på att det lett till att många företag glömmer bort det allra viktigaste: att över huvud taget arbeta med att realisera det värde som företagets data är avsedd att generera.
Vår senaste rapport, The New Rules of Data Management: Creating Value in the AI Era, belyser trender inom datahantering och visar hur verksamheter formar – och potentiellt bör omforma – sina datastrategier. Undersökningen har genomförts i samarbete med Oxford Economics och visar vilka ambitioner och utmaningar som 1 475 globala experter inom säkerhet, observerbarhet och IT står inför.
Moderna data är komplex
Företagens krav på digitalisering och AI-baserad innovation driver en exponentiell ökning av data. Undersökningen bekräftar att datavolymerna är en utmaning för 67% av de svarande, och 69% hävdar att datasäkerhet och regelefterlevnad är deras största problem.
Organisationer som brottas med stora datavolymer, regelefterlevnad och andra utmaningar inom datahantering menar att även affärerna påverkas av situationen. Sextiotvå procent hävdar att svårigheter med datahantering har lett till bristande regelefterlevnad, och 71% anser att det har resulterat i felaktiga affärsbeslut.
Ny spelplan för datahantering
Enligt undersökningen är det hanteringen av datalivscykeln (75%) och datapipelinen (73%) som främst ligger till grund för hur företagen utformar datahanteringsstrategier. Mindre utnyttjade metoder, såsom data tiering, data reuse och data federation, erbjuder nya möjligheter att hjälpa organisationer att förstå sin datamiljö och avsevärt förbättra tillgängligheten.
Otroliga fördelar inom räckhåll
Enligt undersökningen finns det saker som utmärker de företag som är ledande inom datahantering. De kombinerar metoder som fullt implementerad data federering med framgångsrik hantering av både data pipeline och datalivscykel.
De utmärker sig inte bara genom sina strategiska datainvesteringar, utan även genom de affärsfördelar de uppnår jämfört med sina konkurrenter. Dessutom har de mer effektiva dataprocesser och lägre kostnader än andra företag.
När det gäller säkerhet rapporterar en högre andel företag som är ledande inom datahantering en snabb genomsnittlig responstid (MTTR), 79% jämfört med 61%, en mer framgångsrik hantering av hot (65% jämfört med 45%) och färre dataintrång (43% jämfört med 34%).
En strategi för datahantering är ingen universallösning. Men genom att kombinera livscykelhantering, pipelinehantering och fullt implementerad datafederering i sin datahanteringsstrategi kan företag skapa ett betydande försprång inom säkerhet och observerbarhet.
AI och datahantering går hand i hand
En robust datahanteringsstrategi utgör grunden för att företag ska kunna tillgodogöra sig kvalitetsdata som förbättrar prestandan hos AI-modeller. De svarande i undersökningen är medvetna om detta, och 85% uppger att deras strategi säkerställer tillräcklig datavolym och variation. Dessutom rapporterar rapporterar 74% att strategin bidrar till att minska bias från olika dataset.
AI effektiviserar datahanteringen genom att automatisera arbetsuppgifter och öka produktiviteten. Den förbättrar även datakvaliteten genom att automatisera repetitiva uppgifter, vilket 73% av de svarande instämmer i. Det ömsesidiga värdet av datahantering och AI utgör en drivkraft för innovation som gör det möjligt för organisationer att skapa konkurrensfördelar och fatta mer välgrundade affärsbeslut.
Maximera värdet av dina data
Att maximera värdet av säkerhets- och observerbarhetsdata handlar inte bara om att samla in och lagra information. Det kräver ett helhetsperspektiv och effektiva metoder som gör det möjligt att omvandla data till en kraftfull tillgång som driver affärsframgång.
Bild: Tung Nguyen
