Что такое управление данными и почему это важно

В 21 веке данные — это все. Учитывая огромные объемы, генерируемые каждый день, вполне логично, что нам нужны лучшие решения по управлению данными. Любой бизнес или организация, желающая добиться успеха сегодня, должны понимать, что, почему и как относится к управлению данными.

К счастью, доступно множество ресурсов, от программного обеспечения для управления данными до лучших практик управления данными и всего, что между ними. Давайте начнем с изучения того, что такое управление данными.

Что такое управление данными?

Ассоциация управления данными (DAMA) определяет управление данными как «разработку архитектур, политик, практик и процедур для управления жизненным циклом данных».

Говоря проще, повседневными терминами, управление данными — это процесс сбора, хранения и использования данных экономически эффективным, безопасным и действенным способом. Управление данными помогает людям, организациям и подключенным вещам оптимизировать использование данных для принятия более обоснованных решений, которые приносят максимальную выгоду.

Откройте для себя путь к успеху в управлении с помощью курсов по менеджменту Simplilearn.

Количественная оценка принципов управления данными

Существует несколько руководящих принципов, связанных с управлением данными. Некоторые из них могут иметь больший вес, чем другие, в зависимости от вовлеченной организации и типа данных, с которыми она работает. Принципы таковы:

• Создание, доступ и регулярное обновление данных на различных уровнях данных
• Хранение данных как локально, так и в нескольких облаках
• Обеспечение как высокой доступности, так и быстрого восстановления после сбоев
• Использование данных во все большем количестве алгоритмов, аналитики и приложений
• Обеспечение эффективной конфиденциальности и безопасности данных
• Архивирование и уничтожение данных в соответствии с установленными графиками хранения и рекомендациями по соблюдению требований

Лучшие практики управления данными

Специалисты по данным сталкиваются со многими трудностями при создании успешной и жизнеспособной системы управления данными. Эти передовые методы предлагают способы преодоления этих препятствий и облегчают внедрение эффективной системы управления данными.

• Идентифицируйте свои данные, создав слой обнаружения. Размещение уровня обнаружения поверх уровней данных вашей организации позволяет специалистам по работе с данными и аналитикам искать и просматривать полезные наборы данных.
• Разработайте среду науки о данных для более эффективного использования ваших данных. Среды науки о данных автоматизируют значительное количество действий. Эта практика привносит инструменты, которые устраняют необходимость в ручном преобразовании данных, что упрощает проведение тестирования.
• Поддерживайте уровень производительности растущих наборов данных, используя автономные технологии. Внедрите методы ИИ и машинного обучения для постоянного мониторинга запросов к базе данных и оптимизации индексов при изменении этих запросов. Такая практика поддерживает высокую производительность и устраняет необходимость выполнять трудоемкие ручные задачи.
• Опережайте требования соответствия, используя обнаружение. Требования к соблюдению нормативных требований постоянно растут, поэтому разумно использовать новые инструменты обнаружения данных для их анализа, включая обнаружение, отслеживание и мониторинг ваших данных, где бы они ни находились.
• Управляйте и интегрируйте несколько платформ хранения данных с помощью общего уровня запросов. Используя стандартный уровень запросов, охватывающий множество типов хранилищ данных, вы можете централизованно получать доступ к данным независимо от того, где они находятся и в каком формате.

Процессы и планы управления данными

Мы также можем разбить управление данными на пять отдельных процессов. Не каждая организация использует каждый метод. Как и принципы, это зависит от рассматриваемого бизнеса или организации:

• Управление облачными данными

  Этот процесс интегрирует данные из коллекции облачных приложений организации. Определяющей характеристикой управления облачными данными является то, что все хранение, прием и обработка данных происходят в облачном носителе данных.

• Аналитика и визуализация данных
  
  

  Обрабатывает данные из нескольких источников данных и хранилищ данных, а затем выполняет расширенную аналитику данных. Это позволяет аналитикам и специалистам по данным представлять данные в визуализациях и на панелях мониторинга.

• ETL и интеграция данных
  
  

  Извлекайте, преобразуйте и загружайте данные из разных источников в централизованное хранилище данных.

• Управление основными данными
  
  

  Управляйте организационными данными (клиентами, сотрудниками и т. д.) и стандартизируйте их, чтобы предотвратить избыточность и дублирование усилий в рамках всей организации.

• Управление справочными данными
  
  

  Определите допустимое значение, которое, в свою очередь, может использоваться другими полями данных, такими как почтовые индексы, серийные номера продуктов и списки городов, регионов и стран. Справочные данные могут быть созданы внутри компании или предоставлены извне.

С другой стороны, управление данными можно понимать как комбинацию любой из следующих дисциплин:

• Бизнес-аналитика и аналитика
• Архитектура данных
• Управление данными и контроль данных
• Интеграция данных
• Моделирование данных
• Качество данных
• Безопасность данных
• Хранилище данных
• Хранение данных и большие данные
• Управление документами и контентом
• Управление основными и справочными данными
• Управление метаданными

Что такое стратегия управления данными?

Поскольку данные сегодня огромны, организациям нужна надежная стратегия управления данными, которая работает с огромными генерируемыми объемами. Три важнейших компонента хорошей стратегии управления данными включают:

• Доставка данных
  
  

  Создание последовательного и точного набора данных или идей и выводов, сделанных на основе анализа этих данных, доступных заинтересованным сторонам и клиентам как внутри организации, так и за ее пределами.

• Управление данными
  
  

  Разработка процессов и передовых практик в отношении доступности, целостности, безопасности и удобства использования данных организации.

• Операции с данными
  
  

  Также называется DataOps, это подразумевает внедрение гибких методов для проектирования, развертывания и управления приложениями на распределенной архитектуре. Как и DevOps, это также означает устранение барьеров между командами разработки и эксплуатации для улучшения всего жизненного цикла данных.

В совокупности эти три подхода приведут к повышению качества данных, повышению их надежности и повышению качества аналитических данных для принятия более обоснованных бизнес-решений.

Платформы и программы управления данными

Существует несколько различных систем управления данными, в том числе:

• Базы данных документов
• Базы данных моделей ER
• Графические базы данных
• Иерархические базы данных
• Сетевые базы данных
• Базы данных NoSQL
• Объектно-ориентированные базы данных
• Реляционная база данных

Платформы управления данными и программы управления данными — два незаменимых инструмента управления.

Платформы управления данными, также называемые DMP, — это платформы, на которых хранятся ценные данные, такие как данные клиентов (например, мобильные идентификаторы, идентификаторы cookie и т. д.) и данные кампаний. DMP помогают рекламодателям и специалистам по маркетингу создавать сегменты клиентов. Сегменты растут на основе демографических данных, истории просмотров, географического местоположения, типа используемого устройства и других факторов.

Вот список некоторых популярных DMP:

• Salesforce DMP
• Лотаме
• Клаудер
• Нильсен
• Управление данными SAS

Вот некоторые из лучших программ управления данными, доступных сегодня:

• Матильон: Облегчает операции облачного хранилища данных, такие как загрузка и преобразование данных
• Резервное копирование SolarWinds: Идеально подходит для резервного копирования и восстановления
• Вооружение: Облачный инструмент управления данными, который собирает, сортирует, объединяет, хранит и оптимизирует данные без необходимости кодирования или моделирования данных.
• Сегмент: Собирает данные из веб-сайтов и мобильных приложений и делает информацию легкодоступной для ваших команд.
• Таблица: Анализирует большие данные и быстро преобразует их в действенные идеи. Идеально подходит для аналитики и визуализации.
• Тараканы: Автоматизирует рабочие процессы, предоставляет удобный для пользователя код, сравнивает данные из разных частей вашего бизнеса и выполняет точное сопоставление данных.
• Делл Буми: Инструмент управления основными данными, который позволяет управлять данными, определять модели, управлять данными и развертывать модели данных.
• Данные из: Платформа преобразования данных на основе SQL, которая управляет процессами облачных хранилищ данных. Она запускает графики обновления для поддержания актуальности данных и обеспечения надежности данных путем создания тестов качества данных.
• Данные по стежкам: Облачная платформа ETL, которая предварительно интегрирована с десятками источников данных, облегчая перемещение данных. Она включает обработку ошибок и оповещения, простое планирование и автоматическое масштабирование.
• Веб-сервисы Amazon: Этот известный поставщик облачных услуг предлагает постоянно растущий набор инструментов, идеально подходящих для управления данными в облаке.
• Microsoft Azure: Еще один известный поставщик облачных услуг, предлагающий инструменты и аналитику для облачных систем управления данными.
• Таленд: Инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом, позволяющий пользователям очищать, интегрировать, маскировать и профилировать данные, дополненный функциональностью MDM и возможностью управления многими исходными системами с помощью мощного графического пользовательского интерфейса.

А как насчет моделирования данных?

Моделирование данных — это практика определения посредством обширного анализа данных того, что необходимо для согласования бизнес-целей с информационными системами, на которых работает бизнес. Специалист по моделированию данных документирует сложные программные системы в виде понятных диаграмм для удобства нетехнических людей. Эти концептуальные диаграммы представляют наборы данных и рабочие процессы в визуальной форме и сопоставляют их с соответствующими требованиями и целями бизнес-направления.

Общие методы моделирования данных включают диаграммы сущностей-связей, сопоставления данных и схемы. Обратите внимание, что модели данных должны обновляться всякий раз, когда организация вводит новые источники данных или происходят регулярные обновления, поэтому этот процесс непрерывен.

Какое отношение большие данные имеют к управлению данными?

Одним словом, все! Большие данные по своей природе требуют надежной системы управления данными. Эффективная система управления данными берет большие данные и превращает их в элементы, пригодные для действий. Это конкурентный мир, и компании, которые остаются впереди остальных, принимают лучшие решения, а правильная информация, в свою очередь, создает лучшие решения.

Приведенная выше логическая цепочка показывает важность данных в принятии решений, и лучший способ добиться этого — союз больших данных и правильной стратегии управления данными.

Выберите правильную программу

Если вы рассматриваете карьеру в области науки о данных, Simplilearn предлагает курсы, которые снабдят вас необходимыми навыками и опытом для преуспевания в этой динамичной области. Чтобы помочь вам выбрать правильный курс, мы предоставили вам подробное сравнение для справки:

Хотите пройти курс по управлению данными?

Если моделирование данных вам нравится и карьера в этой области вас интересует, то Simplilearn может помочь вам начать. Программа аспирантуры Caltech в области науки о данных, представленная в сотрудничестве с Caltech CTME, предоставляет вам обучение у отраслевого эксперта по самым современным навыкам в области науки о данных и машинного обучения. Вы получите практический опыт работы с ключевыми технологиями, включая R, SAS, Python, Tableau, Hadoop и Spark.

По данным Glassdoor, средний годовой доход специалиста по данным составляет $113 309. Цифровой мир испытывает растущую потребность в специалистах по данным, и компенсация, несомненно, является привлекательным стимулом! Проверьте Simplilearn сегодня и начните новую карьеру.