- Corporate Performance Management (CPM) ist eine Plattform, die Prozesse und Methoden enthält, die einen integrierten Ansatz für Geschäftsplanung, Budgetierung und Prognose für Finanzen, Vertrieb, Marketing, Betrieb und HR bieten. Einmal implementiert, verknüpft es die Strategien einer Organisation mit ihren Plänen und ihrer Ausführung und hilft so Organisationen, erfolgreich zu sein. Mit anderen Worten, CPM hilft Unternehmen, bewährte und getestete Methoden und Prozesse zu verwenden, um ihre Geschäftsführung zu verbessern.
- Data Governance ist ein System, mit dem definiert wird, wer innerhalb einer Organisation Autorität und Kontrolle über Datenbestände hat und wie diese Datenbestände verwendet werden können. Im Allgemeinen ist es die Definition von Organisationsstrukturen, Dateneigentümern, Richtlinien, Regeln, Prozessen, Geschäftsbegriffen und Metriken für den End-to-End-Lebenszyklus von Daten (Sammlung, Speicherung, Verwendung, Schutz, Archivierung und Löschung). Es umfasst die Personen, Prozesse und Technologien, die zur Verwaltung und zum Schutz von Datenbeständen erforderlich sind.
- Der Datenmanagementplan (DMP) ist ein schriftliches Dokument, das die Daten beschreibt, die Sie während eines Projekts erfassen oder generieren möchten, wie Sie diese Daten verwalten, beschreiben, analysieren und speichern und welche Mechanismen Sie am Ende Ihres Projekts verwenden werden Projekt, um Ihre Daten zu teilen und zu bewahren.
- Data Warehousing (DW) ist ein Prozess zum Sammeln und Verwalten von Daten aus verschiedenen Quellen, um aussagekräftige Geschäftseinblicke zu liefern. Ein Data Warehouse wird in der Regel verwendet, um Geschäftsdaten aus heterogenen Quellen zu verbinden und zu analysieren. Das Data Warehouse ist das Herzstück des BI-Systems, das für die Datenanalyse und das Reporting entwickelt wurde, Abfragen und Analysen durchführen soll und oft große Mengen an historischen Daten enthält.
- Content Collaboration ist ein Prozess des Teilens, Verteilens und Konsumierens von Unternehmensinhalten innerhalb einer verwalteten und gesicherten Unternehmensumgebung, um die produktive Zusammenarbeit von Mitarbeitern und Entscheidungsträgern in einem Unternehmen zu fördern. Im Allgemeinen bezieht es sich darauf, wann Mitarbeiter auf Dateien zugreifen, sie freigeben, synchronisieren und mit jedem Gerät zusammenarbeiten können - sowohl mobil als auch desktops. Diese Zusammenarbeit und der Austausch von Dateien sind für die täglichen Aktivitäten in vielen Organisationen unerlässlich.
- Business Intelligence (BI) bezieht sich auf eine technische Infrastruktur oder ein Tool, das die durch die Aktivitäten eines Unternehmens erzeugten Daten sammelt, speichert und analysiert. Diese Plattform umfasst die Strategien und Technologien, die von Unternehmen zur Datenanalyse von Geschäftsinformationen verwendet werden. BI-Technologien bieten historische, aktuelle und vorausschauende Ansichten der Geschäftsabläufe. Allgemein gesprochen ist BI ein weit gefasster Begriff, der Data Mining, Prozessanalyse, Performance-Benchmarking und deskriptive Analysen umfasst.
- Big Data ist ein Begriff, der große, schwer zu verwaltenden Datenmengen – sowohl strukturierte als auch unstrukturierte – beschreibt, die Unternehmen täglich überfluten. Entscheidend ist, was Unternehmen mit den Daten machen. Big Data kann auf Erkenntnisse analysiert werden, die zu besseren Entscheidungen und strategischen Geschäftsschritten führen. Im Allgemeinen sind es die Datensätze, deren Größe oder Typ die Fähigkeit herkömmlicher relationaler Datenbanken übersteigt, die Daten mit geringer Latenz zu erfassen, zu verwalten und zu verarbeiten. Zu den Merkmalen von Big Data gehören ein hohes Volumen, eine hohe Geschwindigkeit und eine hohe Vielfalt. Datenquellen werden komplexer als die für traditionelle Daten, da sie von künstlicher Intelligenz (KI), mobilen Geräten, sozialen Medien und dem Internet of Things (IoT) gesteuert werden.
- Big Data Analytics ist der Einsatz fortschrittlicher Analysetechniken gegen sehr große, vielfältige Datensätze, die strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen und in verschiedenen Größen von Terabyte bis Zettabyte enthalten. Big Data Analytics ist der oft komplexe Prozess der Betrachtung von Big Data, um Informationen wie versteckte Muster, Korrelationen, Markttrends und Kundenpräferenzen aufzudecken, die Unternehmen helfen können, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.