Что такое управление данными? Комплексное руководство

Что такое управление данными?

Определено управление данными

Управление данными это процесс прием, сбор, хранение, организация, управление и защита данных для достижения организационных целей. Это упреждающий подход, который организации должны использовать для понимания и защиты своих данных на протяжении всего их жизненного цикла. Это также включает в себя создание и обеспечение соблюдения политик и руководящих принципов для обеспечения единообразия и согласованности методов обработки данных во всей организации.

Управление данными — это больше, чем просто их обработка и сортировка; речь идет о внедрении надежных систем или структур, которые проверяют, защищают и обеспечивают четкое понимание имеющейся информации. Однако это не означает, что это проблема всего лишь уровня предприятия — для этого у нас есть управление корпоративными данными. Даже малые предприятия могут повысить свои доходы, производительность и качество обслуживания клиентов за счет эффективного управления данными и эффективных бизнес-процессов; и именно поэтому организациям нужна эффективная стратегия управления данными.

Почему управление данными важно?

Предприятиям нужны достоверные данные для бизнес-аналитика (BI) и аналитика, обучение моделей искусственного интеллекта и машинного обучения, а также другие инициативы, основанные на данных. Полагаться на неочищенные данные для принятия бизнес-решений — это все равно, что плыть без карты (или в данном случае четко определенного плана). Подумайте об этом так: когда у вас много необработанной информации — будь то числа, текст или изображения — вы должны структурировать ее и улучшить ее качество, прежде чем сможете ее использовать. Именно в этом управление данными помогает организациям; он сохраняет бизнес-данные в порядке, чтобы их было легче найти, использовать и защитить.

Сегодня у предприятий есть несколько причин эффективно управлять данными, особенно потому, что они вынуждены иметь дело с беспрецедентным ростом объема данных, которые они создают и собирают. Именно поэтому организации прибегают к использованию платформы управления данными. Будь то повышение эффективности маркетинговых кампаний, прогнозирование спроса или раскрытие скрытых возможностей для инноваций, предприятиям необходима эффективная структура для управления данными и принятия правильных решений.

Однако если данные управляются плохо, это будет означать, что необходимая информация не только неорганизована, но также неточна и недоступна для лиц, принимающих решения. Использование этих данных приводит к напрасной трате ресурсов, разочарованию сотрудников и, в конечном итоге, к ошибочным решениям, которые препятствуют росту бизнеса.

Вот еще несколько причин, почему управление данными важно для бизнеса:

• Эффективное управление данными оптимизирует процессы и сокращает избыточность, повышая общую эффективность бизнес-операций.
• Он обеспечивает резервное копирование критически важных бизнес-данных и делает их доступными для аварийного восстановления.
• Это позволяет предприятиям соблюдать соответствующие нормативные требования, например, в отношении конфиденциальности и безопасности данных.
• Предоставляет стандартную процедуру для правильного архивирования и удаления данных, а также оптимизации затрат на хранение данных.
• Когда данные организованы и доступны, различные отделы могут работать слаженно, обмениваясь информацией и работая над достижением общих целей.

Управление данными против управления данными

Один из ключевых моментов, который следует помнить, заключается в том, что управления данными и управление данными — это не одни и те же понятия: они скорее разные, чем похожие. Тем не менее, оба эти подхода идут рука об руку, когда дело доходит до использования данных для достижения организационных целей.

В то время как управление данными включает в себя более широкий набор действий, таких как установление политик и процедур, которые направляют и контролируют то, как организация использует свои данные, управление данными полностью сводится к его реализации. По сути, это поддерживает общую структура управления данными.

В таблице ниже суммированы управление данными и управление данными:

Узнать больше о руководство и управление данными.

Кто отвечает за управление данными в организации?

Управление данными в организации — это совместная работа, включающая несколько ролей, каждая из которых имеет определенную область деятельности. Вот общая структура ключевого персонала, ответственного за управление данными в организации:

Leadership and Strategy

В более крупных организациях директор по данным (CDO) обычно отвечает за контроль всей стратегии данных. Они определяют видение, устанавливают политику управления данными и обеспечивают соответствие бизнес-целям.

Управление и контроль

Совет по управлению данными, межфункциональная группа, состоящая из представителей ИТ, бизнес-подразделений и специалистов по управлению данными, сотрудничает в определении политик, стандартов и процедур данных, обеспечивая их соответствие.

Техническая реализация

Архитекторы данных проектируют архитектуру для хранения, доступа и интеграции данных в различных системах. Они обеспечивают масштабируемость, безопасность и производительность инфраструктуры управления данными. Администраторы баз данных (DBA) управляют и обслуживают базы данных организации, обеспечивая бесперебойную работу при сохранении целостность данных.

Владение и использование данных

Распорядители данных — это представители бизнес-подразделений, которые владеют и несут ответственность за точность и качество конкретных наборов данных. Они понимают потребности своего отдела в данных и обеспечивают их правильное использование. Аналитики данных анализируют данные, чтобы извлечь ценную информацию и принять обоснованные бизнес-решения. Они также могут участвовать в очистке, преобразовании и управлении данными. Обладая передовыми навыками статистического анализа и машинного обучения, ученые, работающие с данными, разрабатывают модели и алгоритмы для выявления скрытых закономерностей и тенденций в данных, что позволяет принимать более сложные решения на основе данных.

Безопасность данных

Команда ИТ-безопасности реализует меры безопасности, контроль доступа и протоколы защиты данных для защиты конфиденциальной информации.

Процесс управления данными

В отличие от разового перенос данных В рамках проекта управление данными — это не разовый процесс, а постоянная работа. По мере развития бизнеса развиваются и его данные. Регулярные обновления и обслуживание необходимы для предоставления актуальных, безопасных и, что наиболее важно, данных, соответствующих постоянно меняющимся потребностям и целям организации. Наконец, когда данные устаревают и устаревают, существуют процедуры их архивирования или надлежащего удаления.

Вот как в целом выглядит процесс управления данными:

Сбор данных: Процесс начинается со сбора необработанных данных из различных источников. Это может быть взаимодействие с клиентами, транзакции или любая другая соответствующая информация. После сбора данным нужен дом, поэтому они хранятся в базах данных. хранилища данных, или другие системы хранения, что делает их легко доступными.

Хранение данных: Этот шаг включает в себя выбор и поддержку соответствующей инфраструктуры для размещения информации вашей организации. Сюда также входят решения о типах хранилищ, таких как реляционные базы данных, базы данных NoSQL или облачные хранилища данных. Учитывая объем и тип данных, с которыми работает ваша организация, вы также должны определить оптимальную емкость хранилища.

Структурирование данных: Необработанным данным часто не хватает определенной структуры, поэтому их необходимо структурировать разумным образом, обычно с помощью баз данных с определенными таблицами и связями. Этот этап также включает в себя очистку и преобразование данных чтобы оно было стандартизированным и последовательным.

Улучшение качества данных: Качество данных имеет основополагающее значение для обеспечения точной и достоверной информации. Начните с реализации надежных проверок достоверности данных на этапе ввода данных, чтобы предотвратить ошибки. Сотрудничать с владельцами и пользователями данных для установления и обеспечения соблюдения стандартов качества данных. использовать инструменты очистки данных и методы исправления неточностей и несоответствий.

Защита данных: Защита данных от несанкционированного доступа или потери — важнейший аспект управления данными, который включает в себя реализацию таких мер безопасности, как шифрование, контроль доступа и регулярные проверки. Организации также должны установить политику и процедуры, гарантирующие Качество данных и соблюдение.

Доступ к данным: Здесь вы устанавливаете элементы управления доступом, чтобы гарантировать, что отдельные лица имеют соответствующие разрешения в зависимости от их ролей в организации. Внедрение механизмов шифрования и аутентификации дополнительно помогает защитить конфиденциальные данные во время передачи и хранения.

Потребление данных: Теперь, когда данные обработаны и защищены, организации могут проводить анализ, будь то с помощью статистических методов, алгоритмов машинного обучения или других аналитических инструментов, и принимать надежные бизнес-решения.

Типы, компоненты и функции управления данными

Будучи широкой концепцией, управление данными может иметь несколько типов аспектов или функций, которые отражают различные способы управления данными в организациях. Ниже приведены различные типы функций управления данными:

Управление большими данными

Растущие объемы данных вынуждают организации инвестировать в масштабируемые решения для управления данными. Сегодня это означает, что у них должны быть необходимые ресурсы и инфраструктура, чтобы иметь возможность эффективно работать с большими данными — большими объемами структурированных и неструктурированных данных. Это также включает поддержание качества данных и облегчение доступа к необходимым данным.

Управление основными данными

Другая широко используемая стратегия управления данными — управление основными данными (MDM). Основное внимание уделяется поддержанию согласованной и точной версии основных данных, таких как информация о клиентах или сведения о продуктах, во всей организации. MDM приводит к получению данных, которые остаются надежным и заслуживающим доверия активом для организации.

Управление базами данных

Включает в себя организацию, хранение и извлечение данных с использованием системы управления базами данных (СУБД). Управление базами данных — это процесс создания и обслуживания баз данных. Он позволяет пользователям управлять данными, поддерживать их целостность и оптимизировать производительность. Существует несколько типов СУБД, два из которых являются наиболее распространенными: реляционные базы данных (также называемые базами данных SQL) и нереляционные базы данных (также называемые базами данных NoSQL). Другие СУБД включают объектно-ориентированные системы управления базами данных, столбчатые базы данных, графовые базы данных и т. д.

Узнайте больше о типы баз данных.

Data Integration

Цель с Интеграция данных заключается в объединении данных в централизованное хранилище. Организации полагаются на масштабируемые конвейеры данных интегрировать свои данные для принятия надежных решений и стимулирования роста. Два наиболее широко используемых метода интеграции данных: извлечение, преобразование и загрузка (ETL) и извлечение, загрузка и преобразование (ELT).

Хранилище данных и озера данных

Хранилища данных и озера данных служат важными компонентами современной архитектуры управления данными.

Хранилище данных все дело в консолидации данных в центральном хранилище данных или корпоративное хранилище данных в случае крупной организации — для различных инициатив в области BI и аналитики. Хотя организации широко используют Трубопроводы ETL с этой целью ELT в последнее время приобрел значительную популярность. Хранилища данных особенно важны при управлении данными с определенной структурой для упрощения поиска данных.

A озеро данных, с другой стороны, использует неструктурированный подход к хранению данных. В отличие от реляционных баз данных с предопределенными схемами, озера данных могут хранить огромные объемы данных в исходном формате, независимо от структуры. Сюда входят текстовые документы, изображения, данные датчиков, каналы социальных сетей и многое другое. Озера данных все чаще используются для управления большими данными.

Управление качеством данных

Управление данными уделяет большое внимание управление качеством данных. Цель — предоставить бизнес-лидерам легкий доступ к точным данным для принятия надежных решений. Разрушение разрозненные хранилища данных и создание единый источник истины (SSOT) Вот некоторые предварительные условия, которые организации должны делать правильно, чтобы обеспечить точность данных.

Управление данными

Управление данными обеспечивает стратегический надзор и основу для сохранения данных как ценного актива, управляя ими таким образом, чтобы это соответствовало целям организации и передовым отраслевым практикам. Он обеспечивает качество данных, их согласованность и соответствие нормативным требованиям.

Моделирование данных

Моделирование данных Речь идет о создании абстрактных представлений о том, как данные должны быть организованы, структурированы и связаны между собой в базе данных или информационной системе. Он служит основой для проектирования и внедрения баз данных и облегчает хранение и извлечение данных логичным и эффективным способом. 

Бизнес-аналитика и аналитика

Современные системы управления данными оснащены функциями и компонентами, которые позволяют анализировать данные, генерировать ценную информацию и делать прогнозы. В частности, BI предлагает комплексный обзор исторических данных и данных в реальном времени. Он преобразует необработанные данные в полезную информацию, позволяя вам принимать обоснованные решения с дальновидной перспективой.

С другой стороны, аналитика позволяет вам анализировать информацию, выявлять закономерности и извлекать ценные детали, которые способствуют более детальному пониманию вашего бизнес-ландшафта. Вместе BI и аналитика образуют ключевой компонент вашей стратегии управления данными, способствующий повышению эффективности принятия решений.

Преимущества управления данными

Чтобы оставаться конкурентоспособными в динамичной бизнес-среде, организации должны основывать свои решения на достоверных данных. Эффективное управление данными помогает организациям добиться успеха. Вот как:

Улучшенное принятие решений

Эффективное управление данными позволяет организациям отслеживать и контролировать различные аспекты своей деятельности. Имея доступ к хорошо управляемому и интегрированному хранилище данных, руководители принимают более обоснованные и своевременные решения. Следовательно, повышенная прозрачность соответствующих данных позволяет лучше понять тенденции рынка, поведение клиентов и внутреннюю производительность, облегчая принятие стратегических решений на основе данных.

Повышенная операционная эффективность

Эффективная стратегия управления данными становится основой для надежной и связной информации за счет оптимизации процессов и рабочих процессов. Таким образом, каждый работает с самыми актуальными и точными данными. В результате не только повышается операционная эффективность, но и вся команда может более оперативно реагировать на проблемы и возможности, способствуя созданию гибкой и оперативно реагирующей рабочей среды.

Улучшенная безопасность данных

Последствия потери данных и киберугроз продолжают держать организации в напряжении. Вот почему управление данными также распространяется на защиту конфиденциальной информации. Поскольку безопасность данных является ключевым компонентом управления данными, она включает в себя настройку механизмов контроля доступа, шифрования и аутентификации, позволяющих только авторизованным лицам получать доступ к данным и изменять их. Регулярный мониторинг и аудит действий с данными еще больше повышают безопасность данных за счет активного обнаружения и устранения потенциальных угроз.

Лучшее соответствие

Управление данными – это не просто их организация; это в равной степени и соблюдение правил. Отраслевые стандарты и правила устанавливают четкие правила обработки данных, следование которым помогает организациям избежать крупных штрафов. Но это не все. Ответственно относясь к данным, организации демонстрируют, что серьезно относятся к защите конфиденциальной информации. Это укрепляет доверие со стороны заинтересованных сторон и укрепляет репутацию организации как этичной и ответственной практики.

Низкие затраты

Организации с эффективными процессами управления данными видят значительное снижение затрат благодаря оптимизированному использованию ресурсов. Например, предприятия могут существенно сократить расходы на хранение за счет устранения избыточных и устаревших данных, благодаря чему будет храниться только актуальная и ценная информация. Кроме того, эффективные механизмы обработки и поиска данных оптимизируют рабочие процессы, что, в свою очередь, приводит к повышению производительности и снижению затрат на рабочую силу.

Проблемы управления данными

Несмотря на множество преимуществ управления данными, его реализация может оказаться сложной задачей. Вот некоторые проблемы, которые становятся препятствиями при управлении данными в организации:

Доступ к организационным данным

Важным аспектом управления данными является знание источников данных вашей организации и места хранения бизнес-данных. Однако многие компании испытывают трудности с определением наиболее важных элементов данных. Более 42% опрошенных технических специалистов сталкиваются с трудностями при поиске организационных данных.

Решение заключается в том, чтобы сначала определить цели аналитики и отчетности. Основываясь на этих целях, разработайте комплексную стратегию управления данными для эффективного сбора, подготовки, хранения и использования данных. Цель должна состоять в том, чтобы сделать организационные данные доступными для всей организации.

Рост объемов данных

Сбор данных значительно увеличился из-за растущей оцифровки информации. Этому способствует растущее использование социальных сетей и смартфонов, а системы Интернета вещей являются еще одним важным драйвером больших данных. Однако ограниченная емкость локальных систем является большим препятствием в управлении данными, особенно когда речь идет о больших данных. Постоянно растущие объемы данных требуют дополнительного места для хранения и современных систем хранения, что приводит к увеличению затрат.

Многие предприятия переместить свои данные в облако, чтобы получить более дешевое хранилище. Следовательно, облачные хранилища данных стали необходимостью для хранения больших объемов данных.

Консолидация данных в разных системах

Технологические компании используют несколько информационных систем, включая бухгалтерское программное обеспечение, системы CRM и ERP. Каждый отдел обычно имеет собственное хранилище данных, что приводит к разрозненности систем. Контрастирующие системы могут привести к дублированию данных и отсутствию синергии, что влияет на анализ данных.

Наконечник: a платформа интеграции данных без кода — лучший вариант для подготовки централизованного хранилища данных.

Управление неструктурированными данными

Более 80% бизнес-данных доступно в неструктурированный формат. Эти данные содержат ценную информацию, которая может способствовать эффективному принятию решений. Например, электронные письма от потенциальных клиентов содержат информацию, включая их местоположение, бюджет и вариант использования, что помогает продавцам разрабатывать более персонализированные и релевантные демо-версии.

Однако неструктурированные данные не являются машиночитаемыми и должны быть структурированы, т. е. разбиты по столбцам и строкам для отчетности и анализа. Чтобы использовать неструктурированные данные в своих целях, компании должны использовать инструменты и технологии, которые позволяют им собирать и управлять данными, как структурированными, так и неструктурированными.

Поддержание качества данных

В соответствии с опрос Форрестера80% ИТ-специалистов называют некачественные данные основной проблемой управления данными. Поскольку предприятия сталкиваются с потоком данных со всех сторон, многие наборы данных неизбежно содержат недостающую или неверную информацию. Если оставить эти проблемы без внимания, это приведет к ошибочным представлениям и принятию неверных решений. Использование соответствующих показатели качества данных помогает измерить работоспособность данных путем выявления повторяющихся значений, отсутствующих полей и нулевых значений.

Обеспечение безопасности данных

Увеличение объемов хранения данных увеличивает риск кибератак и утечек данных. Большие объемы данных нуждаются в защите как во время хранения, так и при передаче. Обычно ответом является структура управления данными, однако разработка и внедрение комплексных политик и процедур управления данными требует значительных ресурсов. Поддержание согласованности и соблюдения этих политик в различных источниках данных и системах требует от организаций определения конфиденциальности и нормативных требований к данным, управления контролем доступа и внедрения методов шифрования, при этом обеспечивая согласованность методов управления данными в разных подразделениях.

Обработка нескольких решений для обработки данных

Многие организации используют отдельные инструменты для разных процессов управления данными, таких как извлечение, интеграция, складирование и т. д. Использование различных решений для обработки данных приводит к разрознению данных и неэффективному управлению данными. Кроме того, использование нескольких программ имеет следующие недостатки:

• Отсутствие связи между системами.
• Более высокие общие затраты, связанные с использованием нескольких инструментов
• Каждый инструмент имеет разные уровни соответствия.
• Отсутствие единообразного пользовательского интерфейса

унифицированный решения для управления данными помочь решить и преодолеть эти проблемы.

Лучшие практики управления данными

Организации могут эффективно решать проблемы управления данными, обсуждавшиеся выше, если они внедрят некоторые передовые методы в свою общую стратегию обработки данных. Вот некоторые рекомендации по управлению данными:

• Внедрите стратегию централизованного доступа к данным с четкими протоколами для получения данных, контроля доступа и обнаружения для оптимизации потока информации.
• Внедрите многоуровневый подход к безопасности с шифрованием, контролем доступа и регулярными проверками для защиты конфиденциальных данных.
• Инвестируйте в масштабируемые решения для хранения данных, чтобы эффективно управлять растущими объемами данных.
• Внедрите эффективные инструменты и процессы интеграции данных, которые оптимизируют поток данных и улучшат функциональную совместимость.
• Использовать инструменты управления данными который может обрабатывать большие объемы неструктурированных данных.
• Создайте надежную систему и процессы управления качеством данных, чтобы контролировать состояние данных.
• Создайте комплексную структуру управления данными, чтобы обеспечить согласованное и безопасное управление данными во всей организации.

Использование инструментов управления данными для достижения успеха

Учитывая распространение данных и растущую потребность организаций в демократизация данных, использование инструментов управления данными больше не является обязательным; это важно для успеха. А современный инструмент управления данными дает организациям возможность:

• Укротите поток данных, организуя, очищая и интегрируя данные из различных источников, обеспечивая при этом их точность, последовательность и доступность.
• Разрушьте разрозненность данных, чтобы устранить информационные барьеры и обеспечить аналитику самообслуживания.
• Улучшите процесс принятия решений на основе данных на всех уровнях, предложив удобные интерфейсы, которые упрощают изучение и анализ данных всем, независимо от технических знаний.
• Обеспечьте безопасность данных и соответствие встроенным функциям управления данными, которые защищают конфиденциальную информацию и гарантируют соблюдение правил конфиденциальности данных.

Как Astera Помогает бизнесу с помощью платформы управления данными

Astera предоставляет унифицированную платформу управления данными с единообразным пользовательским интерфейсом и возможностями.

Будь то управление неструктурированными данными, интеграция данных из нескольких источников через ETL, ELT или CDC, создание собственного хранилища данных с нуля, создавая и публикуя API или управление EDI, Astera дает своим пользователям возможность выполнить все, не написав ни единой строки кода.

Благодаря возможности подключения к широкому спектру исходных и целевых систем, независимо от того, находятся ли они локально или в облаке, пользователи получают по-настоящему беспрепятственный опыт перемещения и интеграции данных между системами.

Оптимизируйте свои инициативы по управлению данными с помощью надежного партнера. Свяжитесь с одним из наших экспертов по решениям для обработки данных по адресу +1 888-77-ASTERA чтобы обсудить ваш вариант использования. Альтернативно, вы можете скачать 14-дневная бесплатная пробная версия чтобы протестировать наш пакет управления данными и посмотреть, соответствует ли он вашим требованиям.