Централизация данных – руководство по модернизации финансовой аналитики

Что такое централизация данных?

Централизация данных — это процесс консолидации данных из нескольких источников в одном централизованном месте, обычно в базе данных, облачном хранилище данных или озере данных. Централизация данных делает их более доступными, безопасными и помогает получить единый источник достоверной информации для более эффективного принятия решений.

Организации получают полное представление о своем финансовом положении путем консолидации данных из различных систем, включая бухгалтерское программное обеспечение и инструменты CRM.

Здесь тесно связана концепция распределенных данных.

В чем разница между централизованными данными и распределенными данными?

Основное отличие состоит в том, как они хранятся. В централизованном хранилище все данные находятся в одном месте, тогда как в распределенных системах данные распределены.

Некоторые характеристики обоих методов:

1. Централизованные данные:
   • Доступ к данным обычно контролируется центральным органом или сервером.
   • Примеры централизованных систем данных включают традиционные базы данных, управляемые одним сервером, или хранилища данных, где данные консолидируются для анализа.
2. Распределенные данные:
   • В распределенной системе данных данные распределяются по нескольким местам или узлам сети.
   • Не существует единого центрального органа, контролирующего все данные; вместо этого данные могут реплицироваться или распределяться по разным узлам.
   • Доступ к данным и их обработка могут осуществляться локально на каждом узле, что снижает необходимость в централизованной координации.
   • Примеры распределенных систем данных включают одноранговые сети и распределенные базы данных, такие как DynamoDB.

Ключевые отличия:

Контроль: Централизованные данные имеют одну точку контроля, тогда как распределенные данные могут иметь несколько точек контроля или вообще не иметь их.

Местонахождение: Централизованные данные хранятся в одном или нескольких местах, тогда как распределенные данные распределены по нескольким местам или узлам.

Access: Доступ к централизованным данным обычно требует взаимодействия с центральным органом власти, в то время как распределенные данные могут обеспечить более децентрализованный доступ и обработку.

Масштабируемость и отказоустойчивость: Распределенные системы данных зачастую более масштабируемы и отказоустойчивы из-за своей децентрализованной природы, тогда как централизованные системы могут сталкиваться с ограничениями в этих областях.

Сетевая зависимость: Распределенные системы данных в значительной степени полагаются на сетевую связь между узлами, в то время как централизованные системы могут меньше полагаться на производительность сети для доступа к данным.

Переход от разрозненных данных к централизованным данным

Многие организации по-прежнему работают с разрозненными данными, что ограничивает их возможности в полной мере использовать возможности аналитики. Разрозненные данные относится к информации, которая разделена или разделена внутри организации и хранится в отдельных базах данных или системах, управляемых отдельными отделами или группами. В таких случаях к данным нелегко получить доступ или совместно использовать их в организации.

Разрозненные данные часто возникают в результате сочетания факторов, включая разрозненные системы, несовместимые форматы данных, различные права доступа или отсутствие интеграции, т. е. разные отделы используют свои собственные базы данных, не интегрируя их в единую систему. В совокупности эти факторы приводят к проблемам в управлении данными.

Разрозненные проблемы с данными

Организации сталкиваются с рядом препятствий из-за децентрализации данных. Эти проблемы включают в себя:

• Устаревшие системы: Устаревшие системы затрудняют получение необходимых данных в вашу систему. информационное хранилище. Различные источники данных могут привести к появлению противоречивой информации, что подорвет ее точность и надежность.
• Трудности анализа: Данные из разнообразных и разрозненных источников требуют значительных усилий для консолидации и интерпретации, что ограничивает возможности анализа данных.
• Препятствия для принятия своевременных решений: Консолидация данных а задержки сверки мешают быстрому принятию решений, что ставит вашу компанию в невыгодное положение по сравнению с теми, кто может обрабатывать данные в режиме реального времени.

Представьте себе большую организацию со множеством отделов, каждый из которых отвечает за свои финансовые данные. Отдел маркетинга имеет собственный набор электронных таблиц, отслеживающих расходы на рекламу и эффективность кампании. В отделе продаж есть CRM-система, которая фиксирует транзакции клиентов и доходы. Финансовый отдел имеет собственное бухгалтерское программное обеспечение для управления финансовой отчетностью.

Результат? Поскольку данные разбросаны по этим хранилищам, сложно получить целостное представление о деятельности организации. Решение: Централизация данных.

Преимущества централизации данных

Важность централизации данных растет, и это правильно, учитывая ряд преимуществ, которые она предлагает:

• Улучшенное принятие решений: Централизация данных позволяет каждому участнику команды получить целостное представление о данных, над которыми он работает. Например, финансовые команды получают полное представление о движении денежных средств, потоках доходов и финансовых показателях. Наличие самой актуальной информации и полного представления всех ваших данных позволяет более точно прогнозировать и принимать стратегические решения.

• Повышенная эффективность: Централизация данных оптимизирует бизнес-операции, устраняя ручной сбор данных из разрозненных источников. В финансах это означало бы экспоненциальное ускорение ежемесячной и квартальной отчетности. Таким образом, централизация данных повышает эффективность и производительность, позволяя профессионалам сосредоточиться на стратегическом анализе.
• Целостность и соответствие данных: Централизация данных приводит к улучшению целостность данных. Это достигается за счет обеспечения согласованности данных и сведения к минимуму ошибок и расхождений в наборах данных. Кроме того, соблюдать нормативные требования намного проще, если ваши данные организованы и доступны.
• Упрощенный анализ данных и отчетность: Централизация данных закладывает основу для расширенной аналитики. Имея все необходимые данные в одном месте, организации могут использовать передовые методы аналитики, такие как прогнозное моделирование и машинное обучение, для получения ценной информации. Легче выполнять анализ данных и создавать содержательные отчеты, собрав все данные в одном месте. Аналитики могут получить доступ к единому набору данных без необходимости сложных процессов интеграции или согласования данных.
• Масштабируемость и гибкость: По мере роста организаций централизация обеспечивает масштабируемость и гибкость, необходимые для удовлетворения растущих объемов данных и меняющихся бизнес-требований. Централизованное хранилище можно легко расширить или изменить для адаптации к новым источникам данных и аналитическим потребностям.
• Повышенная безопасность данных: Централизация данных облегчает меры безопасности и контроля доступа, поскольку единым централизованным хранилищем легче управлять. Организации могут внедрять централизованные политики безопасности, стандарты шифрования и механизмы аутентификации для защиты конфиденциальных данных от несанкционированного доступа.
• Улучшенное качество данных: Централизация данных повышает их качество. В процессе централизации данные очищаются и стандартизируются на основе строгих стандартов компании. Это помогает создать единое хранилище точных и своевременных данных, гарантируя, что команды и руководство будут иметь более надежные данные для анализа, что потенциально сэкономит им сотни тысяч долларов на ошибочных отчетах и ​​прогнозах.
• Повышенная экономия средств: Централизация данных увеличивает экономию средств за счет уменьшения дублирования усилий, поскольку все данные находятся в одном месте. Такая дедупликация также сводит к минимуму потребность в избыточной инфраструктуре и оптимизирует процессы управления данными.

Шаги по централизации организационных данных

Централизация данных требует тщательного планирования и исполнения. Давайте рассмотрим ключевые шаги, которые следует учитывать организациям:

1. Оценка вашей текущей инфраструктуры данных: Прежде чем централизовать данные, оцените существующую инфраструктуру данных. Определить и задокументировать существующие системы и инструменты, оценить Качество данныхи выявить любые пробелы или дублирования. Например, в ходе оценки вы можете обнаружить, что разные отделы вашей организации используют несколько источников данных, что приводит к дублированию и несогласованности данных.
2. Определите цели централизации данных: Четко определить цели и задачи централизации организационных данных. Определите, каких преимуществ вы хотите достичь и как централизация согласуется с более широкими целями вашей организации. Вы надеетесь добиться улучшения качества данных? Или вашему бизнесу требуется упрощенное соблюдение требований? Вот некоторые вопросы, на которые ваш план централизации данных должен иметь ответы.
3. Разработайте структуру управления данными: Создать структуру для эффективного управления централизованными данными. Определите владение данными, обязанности, контроль доступа и политики безопасности. Внедряйте стандарты качества данных, методы управления метаданными и процессы управления жизненным циклом данных. Структура управления данными действует как руководство по управлению данными.
4. Выберите централизованную архитектуру данных: выберите подходящую централизованную архитектуру данных в соответствии с потребностями вашей организации. Рассмотрите такие варианты, как облачные хранилища данных, озера данных, системы управления основными данными (MDM) или централизованные базы данных. Кроме того, оцените такие факторы, как объем данных, скорость, разнообразие и сложность аналитических требований.
5. Интеграция и миграция данных: Разработать стратегию интеграции и миграции данных. Внедрите инструменты интеграции данных, процессы ETL или предпочитаемый вами метод эффективного перемещения данных.
6. Выбор правильных инструментов централизации: Выбор подходящих инструментов и технологий имеет решающее значение для успешной централизации данных. Рассмотрите решения, соответствующие конкретным потребностям вашей организации, такие как хранилища данных, платформы интеграции данныхили облачные аналитические платформы. Сотрудничайте с ИТ- и финансовыми командами, чтобы определить наиболее подходящие инструменты, которые легко интегрируются с существующими системами. Хорошо спланированный процесс выбора обеспечивает совместимость, масштабируемость и безопасность. Например, если ваша организация хочет отслеживать большие объемы исторических данных, вы можете выбрать инструмент хранилища данных, который может эффективно обрабатывать требования к хранению и сложным запросам.
7. Обеспечьте безопасность данных и соответствие требованиям: Внедрите надежные меры безопасности и средства контроля соответствия для защиты централизованных данных от несанкционированного доступа, нарушений или неправильного использования. Это особенно важно, поскольку единый централизованный репозиторий вполне может превратиться в единую точку отказа. Шифрование конфиденциальных данных, внедрение контроля доступа, контрольных журналов и механизмов мониторинга.
8. Установление стандартов данных и управление метаданными: Затем определите стандарты данных, соглашения об именах и методы управления метаданными, чтобы обеспечить согласованность и удобство использования централизованных данных. Документируйте определения данных, происхождение и связи, чтобы обеспечить контекст и облегчить обнаружение и понимание данных.
9. Обеспечить доступ к данным и возможности аналитики: Обеспечьте легкий доступ к централизованным данным для пользователей всей организации. Внедряйте инструменты самообслуживания для аналитики, платформы визуализации данных или решения BI (бизнес-аналитики), чтобы предоставить пользователям возможность получать ценную информацию и принимать решения на основе данных.
10. Мониторинг и обслуживание централизованной инфраструктуры данных: Непрерывный мониторинг и обслуживание централизованной инфраструктуры данных для обеспечения производительности, надежности и масштабируемости. Отслеживайте качество данных и оперативно устраняйте проблемы, чтобы оптимизировать использование ресурсов.
11. Итерации и улучшения: Регулярно пересматривайте и совершенствуйте свою стратегию централизованного управления данными с учетом меняющихся бизнес-требований и технологических достижений. Постоянно улучшайте процессы, инструменты и методы управления, чтобы максимизировать ценность, получаемую от централизованных данных.

Будущее финансовой аналитики: централизованный подход

Финансовые учреждения традиционно полагались на фрагментированные источники данных и разрозненные аналитические системы. Однако в сегодняшней быстро меняющейся и управляемой данными среде централизация и интеграция данных из различных источников, таких как внутренние системы, внешние поставщики рыночных данных и даже неструктурированные данные, Такие, как отчеты о прибылях и убытках, отчеты о движении денежных средств и балансовые отчеты — имеют решающее значение для комплексного представления о финансовой ситуации.

Переход от разрозненной финансовой аналитики к централизованной необходим для организаций, стремящихся преуспеть в современном бизнес-среде. Централизация данных в сочетании с современными технологиями позволяет предприятиям получать доступ к комплексной информации, которая способствует принятию стратегических решений, улучшает финансовые показатели и извлекает выгоду из новых возможностей. Использование централизованного подхода к финансовой аналитике — это не просто разумная инвестиция, это необходимый шаг на пути к построению устойчивого и конкурентоспособного будущего.

Astera предлагает решение корпоративного уровня без кода для создания и управления автоматизированными конвейерами данных. Возможности платформы охватывают широкий диапазон: от чтения различных источников файлов и поставщиков баз данных до поддержки различных форматов файлов и протоколов передачи. Благодаря более чем 50 коннекторам интеграция с популярными базами данных, такими как Oracle, SQL Server, и облачными платформами, такими как AWS S3, Google Cloud и Azure, становится беспрепятственной.

Пользователи могут доверять Astera для загрузки данных в различные места назначения, включая неструктурированные файлы, облачные хранилища данных и места назначения баз данных. Проектирование и планирование потоков данных для автоматического выполнения становится простым благодаря нашему встроенному планировщику заданий, который позволяет легко визуализировать и реализовать сложные последовательности задач.

Готовы увидеть это в действии? Зарегистрируйтесь на демонстрация или скачать 14-дневная бесплатная пробная версия сейчас!