Wat is gegevens ontdekken?
Verken de voordelen en uitdagingen van het proces van gegevens ontdekken en ontdek hoe je hiermee de gegevensbeveiliging kunt verbeteren.
Gegevens ontdekken gedefinieerd
Stel je voor dat je in realtime trends kunt zien, kansen kunt identificeren en risico's kunt beperken. Dat is het potentieel van gegevens ontdekken en het is een gamechanger voor bedrijven die op zoek zijn naar een concurrentievoordeel. Gegevens ontdekken is het proces van het extraheren van zinvolle inzichten en patronen uit een enorme hoeveelheid gegevens. Het omvat het identificeren van verborgen trends, afwijkingen en relaties binnen de gegevens die mogelijk niet direct duidelijk zijn. Zie het als de speurtocht naar waardevolle inzichten die in je gegevensset verborgen liggen. Het draait niet om het verzamelen van meer gegevens; het gaat om het begrijpen van de gegevens die je al hebt en deze omzetten in kennis die je bedrijfsstrategie kan sturen.
Gegevens ontdekken versus traditionele gegevensanalyse
Traditionele gegevensanalyse omvat vooraf gedefinieerde query's en gestructureerde gegevens. Analisten weten wat ze zoeken en gebruiken specifieke query's om de gewenste informatie te extraheren. Gegevens ontdekken is daarentegen een verkennend proces. Analisten weten in eerste instantie niet altijd waarnaar ze zoeken. In plaats daarvan gebruiken ze hulpprogramma's voor gegevens ontdekken om de gegevens te doorzoeken en gaandeweg inzichten te ontdekken.
In een wereld waar gegevens overvloedig en inzichten kostbaar zijn, helpt gegevens ontdekken organisaties verborgen juweeltjes van kennis te ontdekken die kunnen leiden tot:
- Betere gegevensbeveiliging.
- Snellere en nauwkeurigere besluitvorming.
- Kostenbesparingen.
- Verbeterde inzichten over klanten.
De voordelen van gegevens ontdekken
-
Geïnformeerde besluitvorming
Ontdek patronen, trends en uitschieters in je gegevens zodat je keuzes kunt maken op basis van gegevens in plaats van alleen op intuïtie.
-
Verbeterde efficiëntie
Stroomlijn processen en bewerkingen door knelpunten, inefficiënties en andere gebieden te identificeren die moeten worden verbeterd. Je kunt bijvoorbeeld gegevens ontdekken gebruiken om de logistiek van de toeleveringsketen te optimaliseren, productieverspilling te verminderen of werkstromen voor klantondersteuning te stroomlijnen. Deze efficiëntieverbeteringen vertalen zich vaak in kostenbesparingen die opnieuw kunnen worden geïnvesteerd in strategische initiatieven.
-
Concurrentievoordeel
Identificeer opkomende markttrends, begrijp het gedrag van klanten en voorspel toekomstige vraag.
-
Solide beveiliging
Identificeer en beperk risico's met hulpprogramma's voor gegevens ontdekken om mogelijke risico's in een vroeg stadium te ontdekken, of ze nu te maken hebben met marktvolatiliteit, bedreigingen voor cyberbeveiliging of naleving van regelgeving.
-
Verhoogde flexibiliteit
Bewaak markttrends in realtime en reageer snel op verschuivingen in consumentengedrag, economische omstandigheden of concurrentielandschappen.
-
Innovatie
Moedig een cultuur van experimenteren en aanpassingsvermogen aan en stimuleer innovatie met inzichten die inspireren tot nieuwe productideeën, serviceaanbiedingen of bedrijfsmodellen.
Hoe gegevens ontdekken licht werpt op ongestructureerde gegevens
Niet alle gegevens passen netjes in gestructureerde databases of spreadsheets. Ongestructureerde gegevens zijn gegevens die niet voldoen aan een specifiek, vooraf gedefinieerd gegevensmodel of schema. In tegenstelling tot gestructureerde gegevens, die netjes in rijen en kolommen staan, kunnen ongestructureerde gegevens tekstdocumenten, e-mails, berichten op sociale media, afbeeldingen en video's bevatten.
Bedrijven genereren elke dag enorme hoeveelheden ongestructureerde gegevens die waardevolle informatie kunnen bevatten, zoals klantsentimenten, opkomende trends en marktpercepties. Helaas kan het een uitdaging zijn om bruikbare inzichten te verkrijgen uit deze enorme gegevenssets.
Het vinden van de verborgen waarde in ongestructureerde gegevens. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken helpen organisaties om gebruik te maken van hun ongestructureerde gegevens. Door natuurlijke taalverwerking, afbeeldings- en videoanalyse en documentparsering kunnen deze hulpprogramma's bruikbare inzichten halen uit bronnen die voorheen niet werden geanalyseerd.
Door deze ongestructureerde gegevenspunten vervolgens te combineren met gestructureerde gegevenspunten, kunnen detectiehulpprogramma's een meer holistische weergave van de bedrijfsomgeving bieden en kun je beslissingen nemen op basis van zowel getallen als contextuele inzichten.
Stel je een detailhandelbedrijf voor dat veel klantbeoordelingen en opmerkingen ontvangt op sociale media. Deze online interacties kunnen waardevolle feedback bevatten over productkwaliteit, klantenservice en opkomende trends. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen deze ongestructureerde gegevens analyseren, sentimentpatronen extraheren en praktische inzichten bieden voor het verbeteren van producten en services.
Het proces van gegevens ontdekken
Maar hoe doet gegevens ontdekken dit eigenlijk allemaal? Hoe helpt het om praktische inzichten te verkrijgen uit zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevenssets? Het proces bestaat uit zes stappen:
- Stap 1. Definieer je doelstellingen.
Voordat je begint met gegevens ontdekken, is het cruciaal om je doelstellingen te bepalen. Welke vragen wil je beantwoorden? Welke inzichten zoekt je? Duidelijke doelstellingen vormen de leidraad bij het onderzoeken en analyseren van gegevens. - Stap 2. Combineer je gegevensbronnen.
Gegevens ontdekken begint met het verzamelen van gegevens. Identificeer en verzamel relevante gegevenssets, zowel gestructureerd als ongestructureerd, evenals externe gegevens uit bronnen van derden. - Stap 3. Schoon de gegevens op en bereid ze voor.
Schoon je gegevens op, transformeer ze en bereid ze voor op analyse. Hierbij gaat het om het verwerken van ontbrekende waarden, het omgaan met uitschieters en het normaliseren van gegevens. De voorbewerking van gegevens zorgt ervoor dat je gegevens klaar zijn voor diepgaandere analyse. - Stap 4. Visualiseer de gegevens.
Vereenvoudig complexe gegevens door visuele weergaven te maken die gemakkelijker te begrijpen zijn en die het vergelijken van meerdere gegevenspunten vereenvoudigt. Gegevensvisualisatie maakt trends, uitschieters en interessante gebieden zichtbaar en communiceert de bevindingen effectiever. - Stap 5. Analyseren.
Formuleer hypotheses en voer statistische of analytische tests uit om relaties en patronen in je gegevens te onderzoeken. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen in deze fase helpen door verborgen correlaties of trends aan het licht te brengen.
Interpreteer de resultaten van de analyse in de context van je doelstellingen. Wat betekenen de bevindingen voor je bedrijf? Kun je deze inzichten gebruiken om processen te optimaliseren, nieuwe producten te lanceren of marketingstrategieën aan te passen? - Stap 6. Herhaal het proces.
Het gegevens ontdekken is geen eenmalige gebeurtenis, maar een iteratief proces. Naarmate je bedrijf zich ontwikkelt en er nieuwe gegevens beschikbaar komen, moet je je doelstellingen opnieuw bekijken en je onderzoek voortzetten. Het traject voor gegevens ontdekken eindigt nooit echt.
Gegevens ontdekken is meer dan een reeks stappen; het is een mentaliteit die nieuwsgierigheid, verkenning en toewijding aan voortdurende verbetering waardeert. Geniet van de ontdekkingsmentaliteit en je zult zien dat je gegevens een strategische aanwinst worden.
Waarom is gegevensbeheer belangrijk voor gegevens ontdekken?
Gegevensbeheer is het framework van beleid, processen en procedures die zorgen voor een hoge kwaliteit van gegevens, uniform gegevensbeheer en informatiebeveiliging binnen een organisatie. Het is de structuur die bepaalt hoe gegevens worden verzameld, opgeslagen en gebruikt, en wie toegang heeft tot welke informatie.
Governance is de onbezongen held achter succesvol gegevens ontdekken. Het verbetert de nauwkeurigheid van de gegevens van een organisatie, zodat er kwaliteitsinformatie beschikbaar is om te onderzoeken. Dit helpt het ontdekkingsproces te stroomlijnen en wekt vertrouwen in de inzichten die eruit voortkomen. Het helpt er ook voor te zorgen dat gegevens ontdekken voldoet aan de wettelijke vereisten en dat gegevens niet onjuist worden gebruikt.
Gegevens ontdekken gebruiken als hulpprogramma voor gegevensbeveiliging
Gegevens zijn een waardevolle asset, maar ook een potentieel risico. Aan bedrijven worden tegenwoordig enorme hoeveelheden informatie toevertrouwd, zoals klantgegevens, financiële gegevens en intellectueel eigendom, allemaal potentiële doelwitten voor cybercriminelen.
Met een toenemende hoeveelheid gegevensschendingen en cyberbedreigingen, is het beveiligen van gevoelige informatie van het grootste belang. Schendingen kunnen ernstige gevolgen hebben, zoals financiële verliezen, beschadigde reputaties en juridische maatregelen.
Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken,die traditioneel worden ingezet om inzichten te ontdekken, kunnen ook dienen als geduchte bondgenoten in de strijd tegen schendingen. Door gevoelige gegevens te ontdekken, kunnen organisaties proactiever hun gegevensdomeinen beschermen door kwetsbare gegevens en beveiligingshiaten te identificeren. Deze hulpprogramma's helpen bij:
- Beveiligingsproblemen identificeren.
Terwijl ze gegevensarchieven scannen en analyseren, kunnen detectiehulpprogramma's ook mogelijke beveiligingsproblemen identificeren door blootgestelde of onjuist opgeslagen gegevens aan het licht te brengen. - Bewaking in realtime.
Veel oplossingen voor gegevens ontdekken bieden realtime bewakingsmogelijkheden. Ze kunnen ongebruikelijke gegevenstoegangspatronen of ongeautoriseerde pogingen om toegang te krijgen tot gevoelige informatie detecteren en waarschuwingen activeren voor onmiddellijke reactie. - Gegevens classificeren.
Effectieve gegevensbeveiliging begint met begrip over welke gegevens je bezit en wat het gevoeligheidsniveau ervan is. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen gegevens classificeren op basis van vooraf gedefinieerde criteria, zodat gevoelige informatie voldoende wordt beveiligd. - Hulp bij naleving.
Voor bedrijven die moeten voldoen aan privacyregels, zoals de Algemene verordening gegevensbescherming van de Europese Unie, kunnen hulpprogramma's voor gegevens ontdekken helpen bij de naleving door gebieden te identificeren waar de beschermingsmaatregelen niet volstaan. - Detecteer interne bedreigingen.
Schendingen zijn niet altijd het resultaat van externe bedreigingen. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen helpen bij het detecteren van onveilige of verdachte activiteiten door werknemers, gecontracteerden of andere insiders.
Een holistische benadering van gegevensbeveiliging
Gegevensbeveiliging en gegevens ontdekken zijn onderling verbonden. Cyberbeveiliging draait tenslotte niet alleen om het bouwen van sterkere muren, maar ook om het verkrijgen van inzicht in je digitale ecosysteem. Zodra je weet waar de beveiligingsproblemen zich bevinden, kun je je assets proactief beveiligen.
Uitdagingen op het gebied van gegevens ontdekken overwinnen
Problemen met gegevenskwaliteit
De uitdaging: Onnauwkeurige, onvolledige of inconsistente gegevens kunnen leiden tot onbetrouwbare inzichten.
De oplossing: Geef prioriteit aan het opschonen en voorbewerken van gegevens, implementeer controles op gegevenskwaliteit en stel praktijken voor gegevensbeheer in voordat je begint met het detectieproces.
Gegevensoverbelasting
De uitdaging: De schaal en complexiteit van gegevensecosystemen kan overweldigend zijn. Het is gemakkelijk om te verdwalen in de zee van informatie en zo belangrijke inzichten te missen.
De oplossing: Definieer duidelijke doelstellingen en richt je op specifieke vragen of interessegebieden. Gebruik vervolgens hulpprogramma's voor gegevens ontdekken om alleen relevante gegevens te filteren en te analyseren.
Meerdere gegevensbronnen
De uitdaging: Gegevens zijn vaak verspreid over verschillende systemen en indelingen, waardoor integratie een uitdaging vormt, maar gegevens in silo's kunnen het bereik van gegevens ontdekken beperken.
De oplossing: Investeer in oplossingen voor gegevensintegratie die verschillende gegevensbronnen met elkaar verbinden, zoals een centrale gegevensopslagplaats of data lake.
Hiaten in vaardigheden en resources
De uitdaging: Voor gegevens ontdekken zijn vaak gespecialiseerde vaardigheden en resources nodig, zoals gegevensanalisten en gegevenswetenschappers. Niet alle organisaties hebben echter toegang tot personen met deze vaardigheden.
De oplossing: Investeer in hulpprogramma's voor gegevens ontdekken met gebruiksvriendelijke interfaces en robuuste visualisatiemogelijkheden waarvoor minimale technische expertise is vereist.
Niet-toereikende hulpprogramma's en technologie
De uitdaging: Het gebruik van verouderde of niet-toereikende hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kan de analysediepte beperken en de effectiviteit van detectie-inspanningen verhinderen.
De oplossing: Investeer in moderne platformen voor gegevens ontdekken die geavanceerde analyses, visualisatiemogelijkheden en schaalbaarheid bieden.
Culturele barrières
De uitdaging: Sommige organisaties kunnen weerstand ondervinden tegen meer gegevensgestuurde besluitvorming.
De oplossing: Bevorder een gegevensgestuurde cultuur door training te bieden, succesverhalen te laten zien en werknemers te betrekken bij gegevens ontdekken. Laat zien hoe gegevensgestuurde beslissingen werknemers, hun teams en de organisatie ten goede komen.
Gebrek aan governance
De uitdaging: Zonder een gestructureerd framework voor gegevensbeheer kunnen inspanningen voor gegevens ontdekken te weinig richting en consistentie hebben, waardoor het risico op niet-naleving wordt vergroot.
De oplossing: Geef voordat je begint met het ontdekkingsproces prioriteit aan het opstellen van een duidelijk beleid voor gegevensbeheer en wijs rollen en verantwoordelijkheden toe voor gegevensbeheer.
Voorbereiding is van het grootste belang
Houd er rekening mee dat er verschillende belangrijke stappen in het proces moeten worden doorlopen voordat je de gevonden gegevens kunt analyseren. Zorg ervoor dat je initiatieven op het gebied van gegevens ontdekken effectief zijn en maximaliseer de waarde die je uit je gegevens haalt door:
- Kies een hulpprogramma voor gegevens ontdekken dat gebruiksvriendelijk is en geavanceerde analyse- en beveiligingsmogelijkheden biedt.
- Een framework voor gegevensbeheer opzetten.
- Het opschonen, valideren en voorbereiden van je gegevens om nauwkeurige resultaten te garanderen.
- Verschillende gegevensbronnen consolideren.
- Elke werknemer de training en resources bieden voor de processen en hulpprogramma's.
- Duidelijke doelstellingen definiëren.
De juiste hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kiezen
De juiste hulpprogramma's voor gegevens ontdekken selecteren is van cruciaal belang om inzicht te krijgen in een enorme hoeveelheid gegevens. Het is belangrijk om rekening te houden met de specifieke behoeften, doelstellingen en vereisten van je organisatie. Houd ook rekening met factoren zoals de grootte en locaties van je verschillende gegevenssets, de complexiteit van je beoogde analyses en het vaardigheidsniveau van je gebruikers.
Gegevens ontdekken is een voortdurende uitdaging en de gekozen hulpprogramma's moeten schaalbaar en aanpasbaar zijn bij veranderende gegevenslandschappen en bedrijfsdoelen. Als je een weloverwogen beslissing wilt nemen, moet je belangrijke belanghebbenden betrekken, grondige evaluaties uitvoeren en aanbevelingen van vertrouwde bronnen of branchepeers zoeken.
Belangrijkste mogelijkheden
- Gegevensintegratie en -connectiviteit
De hulpprogramma's die je kiest voor gegevens ontdekken moeten al je gegevens met elkaar verbinden, ongeacht de locatie, zodat je uitgebreide inzichten kunt vinden. - Gegevensvisualisatie
Een visuele front-end transformeert complexe gegevens in grafieken, diagrammen en dashboards, zodat gebruikers sneller trends en uitschieters, patronen en relaties in de gegevens kunnen identificeren. - Geavanceerde analyse
Met functies voor geavanceerde analyse, zoals predictieve modelering, machine learning en statistische analyse, kun je diepere inzichten ontdekken en toekomstige trends voorspellen. - Gegevensopschoning en voorbewerken
Schone en nauwkeurige gegevens zijn essentieel voor zinvolle analyse. Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken moeten mogelijkheden bieden om je gegevens voor te bereiden, zodat je betrouwbare analyses kunt maken. - Samenwerking en delen
Met deze functies kunnen teams inzichten en rapporten delen en samenwerken aan gegevensanalyseprojecten, wat leidt tot meer impactvolle initiatieven voor gegevens ontdekken en het bevorderen van een cultuur van het nemen van gegevensgestuurde beslissingen. - Schaalbaarheid
Naarmate je organisatie groeit, groeien ook je gegevens. Schaalbare hulpprogramma's kunnen steeds grotere en complexe gegevenssets verwerken, zodat je detectiemogelijkheden meegroeien met je bedrijf. - Gebruiksgemak
Met intuïtieve interfaces en gebruiksvriendelijke functies kunnen gebruikers met verschillende niveaus van technische expertise optimaal profiteren van hulpprogramma's voor gegevens ontdekken. - Beveiligingsfuncties
Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken moeten robuuste beveiligingsfuncties bieden, waaronder besturingselementen voor gegevenstoegang, versleuteling en nalevingsondersteuning om gevoelige informatie te beschermen en te helpen bij naleving van regelgeving.
Ontdek, classificeer en beveilig je gegevens waar ze zich ook bevinden met Microsoft Purview Informatiebeveiliging. Met de robuuste mogelijkheden van deze oplossing en de rest van de Microsoft 365 E5 Compliance-suite, kun je gevoelige gegevens beveiligen en beheren, risico's beheren en reageren op wettelijke vereisten.
Krijg meer informatie over Microsoft Beveiliging
Informatiebescherming en governance
Bescherm gevoelige gegevens op verschillende apparaten, clouds en apps met ingebouwde, intelligente oplossingen.
Microsoft Purview-oplossingen
Ga verder dan governance. Profiteer van de zichtbaarheid van gegevens op verschillende platforms en beheer ze op een veilige manier.
Microsoft Purview-preventie van gegevensverlies
Help voorkomen dat onbevoegden gevoelige informatie delen, gebruiken of overdragen.
Microsoft Purview-levenscyclusbeheer
Help je wettelijke, zakelijke, privacy- en regelgevingsverplichtingen na te komen met intelligent gegevensbeheer.
Microsoft Purview Informatiebeveiliging
Beveilig gegevens waar deze zich ook bevinden met mogelijkheden voor gegevens ontdekken en classificatie.
Veelgestelde vragen
-
Gegevens ontdekken is essentieel voor bedrijven omdat ze hiermee weloverwogen beslissingen kunnen nemen. In de huidige gegevensgestuurde wereld genereren en verzamelen organisaties enorme hoeveelheden gegevens. Gegevens ontdekken helpt bedrijven waardevolle inzichten uit deze gegevens te halen, verborgen patronen en trends te ontdekken, kansen te identificeren en risico's te beperken. Door gebruik te maken van de kracht van gegevens ontdekken kunnen bedrijven hun efficiëntie verhogen, hun klantervaring verbeteren, een concurrentievoordeel behalen en uiteindelijk hun succes vergroten.
-
Een hulpprogramma voor gegevens ontdekken is software of een platform dat organisaties helpt bij het verkennen en analyseren van hun gegevens om waardevolle inzichten te verkrijgen. Ze bieden vaak functies zoals gegevensvisualisatie, opschoning, integratie, verkenning en predictive analytics. Met hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen gebruikers op een intuïtieve en gebruiksvriendelijke manier met gegevens werken, waardoor het gemakkelijker is om zinvolle informatie uit complexe gegevenssets te extraheren.
-
Gevoelige gegevens ontdekken is een gespecialiseerd aspect van gegevens ontdekken dat is gericht op het identificeren en beveiligen van gevoelige of vertrouwelijke informatie in de gegevensopslagplaatsen van een organisatie. Dit proces omvat het scannen van gegevensbronnen om gevoelige gegevens te vinden, zoals persoonlijke gegevens (PII), financiële gegevens of intellectueel eigendom. Gevoelige gegevens ontdekken is van cruciaal belang voor de beveiliging en naleving van gegevens, om ervoor te zorgen dat gevoelige informatie op de juiste manier wordt verwerkt en beveiligd.
-
Gegevensverkenning is de voorbereidende fase in gegevens ontdekken. Hoewel gegevens ontdekken meer is gericht op het extraheren van bruikbare inzichten, is gegevensverkenning de eerste analyse van gegevens om inzicht te krijgen in de structuur, relaties en mogelijke inzichten. Gegevensverkenning omvat vaak het maken van voorlopige visualisaties en het identificeren van uitschieters of patronen. Het dient als een fundamentele stap in het proces van gegevens ontdekken.
-
Gegevens ontdekken speelt een kritieke rol bij het verbeteren van de gegevensbeveiliging door beveiligingsproblemen en bedreigingen te identificeren. Enkele praktijkvoorbeelden van gegevens ontdekken voor gegevensbeveiliging zijn:
- Scannen op beveiligingsproblemen: Hulpprogramma's voor gegevens ontdekken kunnen gegevensopslagplaatsen scannen om mogelijke beveiligingsproblemen te identificeren, zodat gevoelige gegevens beschermd blijven.
- Realtime bewaking: Dankzij realtime bewakingsmogelijkheden kunnen organisaties snel verdachte patronen voor gegevenstoegang detecteren en erop reageren om beveiligingsrisico's te beperken.
- Gegevensclassificatie: Gegevens ontdekken kan helpen bij het classificeren van gegevens op basis van vertrouwelijkheidsniveaus, waardoor het eenvoudiger is om de juiste beveiligingsmaatregelen te implementeren.
- Insider-risicodetectie: Gegevens ontdekken helpt bij het proactief identificeren en beperken van interne risico's door gegevenstoegang en gebruikspatronen te bewaken.
- Nalevingsgarantie: Inspanningen voor gegevens ontdekken zorgen ervoor dat gegevensprocedures overeenkomen met de regelgeving en standaarden in de branche, waardoor nalevingsrisico's worden geminimaliseerd.
Microsoft 365 volgen