Что такое управление данными и почему это важно

В 21 веке данные решают все. Учитывая огромные объемы данных, генерируемые каждый день, само собой разумеется, что нам необходимы более эффективные решения для управления данными. Любому бизнесу или организации, которая сегодня хочет добиться успеха, необходимо понимать, что, почему и как происходит управление данными.

К счастью, существует множество доступных ресурсов: от программного обеспечения для управления данными до лучших практик управления данными и всего, что между ними. 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».

Проще говоря, управление данными — это процесс сбора, хранения и использования данных экономичным, безопасным и эффективным способом. Управление данными помогает людям, организациям и подключенным устройствам оптимизировать использование данных для принятия более обоснованных решений, приносящих максимальную выгоду.

Откройте для себя путь к успеху в менеджменте с помощью курсов управления Simplilearn.

Принципы управления количественными данными

Существует несколько руководящих принципов управления данными. Некоторые из них могут иметь больший вес, чем другие, в зависимости от задействованной организации и типа данных, с которыми они работают. Принципы:

• Создание, доступ и регулярное обновление данных на различных уровнях данных.
• Хранение данных как локально, так и в нескольких облаках.
• Обеспечивает как высокую доступность, так и быстрое аварийное восстановление.
• 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 руководящими принципами соответствия.

Лучшие практики управления данными

Ученые, работающие с данными, сталкиваются со многими проблемами при создании успешной и жизнеспособной системы управления данными. Эти лучшие практики предлагают способы устранения этих препятствий и упрощают внедрение эффективной системы управления данными.

• Идентифицируйте свои данные, создав уровень обнаружения. Размещение уровня обнаружения над уровнями данных вашей организации позволяет ученым и аналитикам данных искать и просматривать полезные наборы данных.
• Разработайте среду обработки данных для более эффективного использования ваших данных. Среды обработки данных автоматизируют значительный объем действий. Эта практика позволяет использовать инструменты, которые устраняют необходимость ручного преобразования данных, что упрощает проведение тестирования.
• Поддерживайте уровень производительности растущих наборов данных с помощью автономных технологий. Используйте методы искусственного интеллекта и машинного обучения для постоянного мониторинга запросов к базе данных и оптимизации индексов при изменении этих запросов. Такая практика обеспечивает высокую производительность и устраняет необходимость выполнения трудоемких задач вручную.
• Опережайте требования соответствия, используя обнаружение. Требования соответствия постоянно растут, поэтому разумно использовать новые инструменты обнаружения данных для проверки данных, 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 получать централизованный 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 объединяет данные из коллекции облачных приложений организации. Определяющей характеристикой управления облачными данными является то, что все хранение, прием и обработка данных происходит в облачной среде хранения.

• Аналитика и визуализация данных
  
  

  Обрабатывает данные из нескольких источников данных и хранилищ данных, а затем выполняет расширенный анализ данных. Это позволяет аналитикам и специалистам по данным представлять данные в визуализациях и информационных панелях.

• ETL и интеграция данных
  
  

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

• Управление основными данными
  
  

  Управляйте и стандартизируйте организационные данные (клиенты, сотрудники и т. д.), чтобы предотвратить избыточность и дублирование усилий во 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 собственными силами или предоставлены извне.

Альтернативно, управление данными можно понимать как комбинацию любой из этих дисциплин:

• Бизнес-аналитика и аналитика
• Архитектура данных
• Управление данными и управление данными
• 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 настолько огромны, организациям необходима надежная стратегия управления данными, которая работает с генерируемыми огромными объемами. Три важнейших компонента хорошей стратегии управления данными включают в себя:

• Доставка данных
  
  

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

• Управление данными
  
  

  Разработка процессов и лучших практик относительно доступности, целостности, безопасности и удобства использования данных организации.

• Операции с данными
  
  

  Это также называется DataOps и включает в себя реализацию гибких методов проектирования, развертывания и управления приложениями в распределенной архитектуре. Как и в случае с DevOps, это также означает устранение барьеров между группами разработки и эксплуатации для улучшения всего жизненного цикла данных.

В совокупности эти три практики приведут к повышению качества данных, более надежной безопасности данных и повышению качества аналитической информации, основанной на данных, для принятия более обоснованных бизнес-решений.

Платформы и программы управления данными

Доступно несколько различных систем управления данными, в том числе:

• Базы данных документов
• Базы данных моделей ER
• Графовые базы данных
• Иерархические базы данных
• Сетевые базы данных
• NoSQL базы данных
• 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 файлов cookie и т. д.), а также данные кампаний. DMP помогают рекламодателям и специалистам по маркетингу создавать сегменты клиентов. Сегменты растут в зависимости от демографических данных, истории просмотров, географического положения, типа используемого устройства и других факторов.

Вот список некоторых популярных DMP:

• Платформа управления данными Salesforce
• Лотаме
• Клаудера
• Нильсен
• Управление данными SAS

Вот некоторые из лучших программ управления данными, доступных сегодня:

• Матиллион: Упрощает операции облачного хранилища данных, такие как загрузка и преобразование данных.
• Резервное копирование SolarWinds: Идеально подходит для резервного копирования и восстановления
• Паноплия: Инструмент управления облачными данными, который собирает, сортирует, объединяет, хранит и оптимизирует данные без необходимости кодирования или моделирования данных.
• Сегмент: Собирает данные из Интернета и мобильных приложений и делает информацию доступной для ваших команд.
• Таблица: Анализирует большие данные и быстро преобразует их в практические 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 обеспечивает управление данными, определяет модели, управляет данными и развертывает модели данных.
• Данные от: Платформа преобразования данных на основе SQL, которая управляет процессами облачных хранилищ данных. Он запускает графики обновления, чтобы поддерживать актуальность данных и обеспечивать их надежность путем создания тестов качества данных.
• Данные строчки: Облачная платформа ETL, предварительно интегрированная с десятками источников данных, что упрощает перемещение данных. Он обеспечивает обработку ошибок и оповещение, простое планирование и автоматическое масштабирование.
• Веб-сервисы Amazon: Этот известный поставщик облачных услуг предлагает постоянно растущий набор инструментов, идеально подходящих для управления облачными данными.
• Microsoft Azure: Еще один известный поставщик облачных услуг, предлагающий инструменты и аналитику облачных систем управления данными.
• Таленд: Инструмент интеграции данных с открытым исходным кодом, который позволяет пользователям очищать, интегрировать, маскировать и профилировать данные, дополненный функциональностью MDM и возможностью управлять многими исходными системами через мощный графический интерфейс.

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. Разработчик моделей данных документирует сложные программные системы в виде понятных диаграмм для удобства нетехнических специалистов. Эти концептуальные диаграммы представляют наборы данных и рабочие процессы в визуальной форме и сопоставляют их с соответствующими бизнес-требованиями и целями.

Общие методы моделирования данных включают диаграммы сущностей-связей, сопоставления данных и схемы. Обратите внимание, что модели данных необходимо обновлять всякий раз, когда организация добавляет новые источники данных или происходят регулярные обновления, поэтому этот процесс является непрерывным.

Какое отношение большие данные имеют к управлению данными?

Одним словом все! Большие данные по самой своей природе требуют надежной системы управления данными. Эффективная система управления данными берет большие данные и превращает их в практические элементы. Это конкурентный мир, и компании, которые опережают конкурентов, принимают лучшие решения, а правильная информация, в свою очередь, создает лучшие решения.

Приведенная выше логическая линия показывает важность данных для принятия решений, и лучший способ добиться этого — это союз больших данных и правильной стратегии управления данными.

Выберите правильную программу

Если вы подумываете о карьере в области науки о данных, Simplilearn предлагает курсы, которые дадут вам необходимые навыки и опыт для преуспевания в этой динамичной области. Чтобы помочь вам выбрать правильный курс, мы предоставили вам подробное сравнение:

Хотели бы вы пройти курс управления данными?

Если вас привлекает моделирование данных и вас интересует карьера в этой области, то Simplilearn может помочь вам начать работу. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данных, представленная в сотрудничестве с Калифорнийским технологическим институтом CTME, предоставляет вам обучение у отраслевого эксперта самым современным навыкам 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, специалист по данным зарабатывает в среднем 113 309 долларов в год. В цифровом мире растет потребность в специалистах по данным, и вознаграждение, несомненно, является привлекательным стимулом! Ознакомьтесь с Simplilearn сегодня и начните новую карьеру.