Что такое управление данными?
Управление данными – это процесс сбора, хранения, защиты и использования данных организации. Хотя сегодня у организаций есть несколько разных источников данных, им приходится анализировать и интегрировать данные для получения бизнес-аналитики для стратегического планирования. Управление данными включает в себя все политики, инструменты и процедуры, повышающие удобство использования данных в рамках законов и нормативных актов.
Почему управление данными так важно?
Данные считаются ценным ресурсом для современных организаций. Имея доступ к большим объемам и различным типам данных, организации вкладывают значительные средства в инфраструктуру хранения и управления данными. Они используют системы управления данными для более эффективного выполнения операций бизнес-аналитики и анализа данных. Ниже мы приводим преимущества управления данными.
Увеличение дохода и прибыли
Анализ данных позволяет глубже понять все аспекты бизнеса. Вы можете использовать эти знания для оптимизации бизнес-операций и снижения затрат. Анализ данных также позволяет прогнозировать будущие последствия решений, улучшая процесс принятия решений и бизнес-планирования. Таким образом, организации получают значительный рост доходов и прибыли за счет совершенствования методов управления данными.
Уменьшение несогласованности данных
Разрозненность данных – это набор необработанных данных в организации, к которому может получить доступ только один отдел или группа. Разрозненность данных создает несоответствия, снижающие надежность результатов анализа данных. Решения по управлению данными объединяют данные и создают централизованное представление данных для улучшения совместной работы между отделами.
Соответствие нормативным требованиям
Такие законы, как Общий регламент по защите данных (GDPR) и Закон штата Калифорния о конфиденциальности потребителей (CCPA), предоставляют потребителям контроль над своими данными. Физические лица могут обратиться за помощью в суд, если они считают, что организации осуществляют:
- Захват данных без согласия
- Слабый контроль над размещением и использованием данных
- Хранение данных, несмотря на запросы об удалении
Следовательно, организациям требуется справедливая, прозрачная и конфиденциальная система управления данными, сохраняя при этом точность.
Каким областям управления данными уделяется особое внимание?
Практика управления данными охватывает сбор и распространение высококачественных данных в дополнение к управлению данными для контроля доступа к данным.
Управление качеством данных
Пользователи данных ожидают, что данные будут достаточно надежными и последовательными для каждого сценария использования.
Менеджеры по качеству данных измеряют и улучшают качество данных организации. Они проверяют как существующие, так и новые данные и проверяют их соответствие стандартам. Они также могут настроить процессы управления данными, которые блокируют попадание некачественных данных в систему. Как правило, по стандартам качества данных измеряется указанное ниже.
- Отсутствует ключевая информация или данные полные? (Например, клиент упускает ключевую контактную информацию.)
- Соответствуют ли данные основным правилам проверки данных? (Например, телефонный номер должен состоять из 10 цифр.)
- Как часто одни и те же данные появляются в системе? (Например, дубликаты записей данных одного и того же клиента.)
- Точные ли данные? (Например, клиент ввел неправильный адрес электронной почты.)
- Одинаково ли качество данных во всей системе? (Например, дата рождения имеет формат дд/мм/гггг в одном наборе данных, а формат мм/дд/гггг в другом наборе данных.)
Распределение и согласованность данных
Конечные точки для распространения данных
В большинстве организаций данные должны распространяться на различные конечные точки (или рядом с ними), где эти данные необходимы. К ним относятся операционные системы, озера данных и хранилища данных. Распределение данных необходимо из-за задержек в сети. Когда данные необходимы для оперативного использования, пропускной способности сети может быть недостаточно для их своевременной доставки. Хранение копии данных в локальной базе данных решает проблему пропускной способности сети.
Распределение данных также необходимо для консолидации данных. Хранилища данных и озера данных объединяют данные из различных источников для представления консолидированного представления информации. Хранилища данных используются для аналитики и принятия решений, в то время как озера данных представляют собой консолидированный центр, из которого можно извлекать данные для различных сценариев использования.
Механизмы репликации данных и влияние на согласованность
Механизмы распространения данных потенциально влияют на согласованность данных, и это важный фактор при управлении данными.
Синхронная репликация данных обеспечивает высокую согласованность. При таком подходе при изменении значения данных все приложения и пользователи увидят измененное значение данных. Если новое значение данных еще не реплицировано, доступ к данным блокируется до тех пор, пока не будут обновлены все копии. Синхронная репликация ставит согласованность выше производительности и доступа к данным. Синхронная репликация чаще всего используется для финансовых данных.
Конечная согласованность возникает в результате асинхронной репликации данных. При изменении данных копии в конечном итоге обновляются (обычно в течение нескольких секунд), но доступ к устаревшим копиям не блокируется. Во многих случаях это не проблема. Например, публикации в социальных сетях, лайки и комментарии не требуют высокой согласованности. Другой пример: если клиент меняет свой номер телефона в одном приложении, это изменение может быть каскадно асинхронно.
Сравнение стриминга и пакетных обновлений
Потоки данных каскадируют изменения данных по мере их возникновения. Это предпочтительный подход, если требуется доступ к данным, близким к реальному времени. Данные извлекаются, преобразуются и доставляются в место назначения сразу после их изменения.
Пакетные обновления более подходят, когда данные необходимо обрабатывать партиями перед доставкой. Примером этого является суммирование или выполнение статистического анализа данных и предоставление только результата. Пакетные обновления также могут сохранить внутреннюю согласованность данных на определенный момент времени, если все данные извлекаются в определенный момент времени. Пакетные обновления с помощью процесса извлечения, преобразования, загрузки (ETL или ELT) обычно используются для работы с озерами данных, хранения данных и аналитики.
Управление большими данными
Большие данные – это большие объемы данных, которые организация собирает с высокой скоростью за короткий промежуток времени. Ленты видеоновостей в социальных сетях и потоки данных с интеллектуальных датчиков являются примерами больших данных. Масштаб и сложность операций создают проблемы в управлении большими данными. Например, система больших данных хранит такие данные, как:
- Структурированные данные, которые хорошо представлены в табличном формате
- Неструктурированные данные, такие как документы, изображения и видео
- Полуструктурированные данные, сочетающие два предыдущих типа
Инструменты управления большими данными должны обрабатывать и готовить данные для аналитики. Инструменты и методы, необходимые для больших данных, обычно выполняют следующие функции: интеграция данных, хранение и анализ данных.
Архитектура данных и моделирование данных
Архитектура данных
Архитектура данных описывает активы данных организации и предоставляет схему для создания потока данных и управления им. План управления данными включает технические детали, такие как оперативные базы данных, озера данных, хранилища данных и серверы, которые лучше всего подходят для реализации стратегии управления данными.
Моделирование данных
Моделирование данных – это процесс создания концептуальных и логических моделей данных, визуализирующих рабочие процессы и взаимосвязи между различными типами данных. Моделирование данных обычно начинается с концептуального представления данных, а затем их повторного представления в контексте выбранных технологий. Менеджеры данных создают несколько различных типов моделей данных на этапе проектирования данных.
Управление данными
Управление данными включает политики и процедуры, которые организация внедряет для управления безопасностью, целостностью и ответственной утилитой обработки данных. Он определяет стратегию управления данными и определяет, кто к каким данным может получить доступ. Политики управления данными также устанавливают подотчетность в том, как команды и отдельные лица получают доступ к данным и используют их. Функции управления данными обычно включают в себя:
Соответствие нормативным требованиям
Политики управления данными снижают риск штрафов или исков со стороны регулирующих органов. Они сосредоточены на обучении сотрудников, чтобы соблюдение законов происходило на всех уровнях. Например, организация сотрудничает с внешней командой разработчиков для улучшения своих систем данных. Менеджеры по управлению данными проверяют, что все личные данные удалены, прежде чем передавать их внешней команде для использования в целях тестирования.
Безопасность данных и контроль доступа к ним
Управление данными предотвращает несанкционированный доступ к данным и защищает их от повреждения. Это включает в себя все аспекты защиты, такие как:
- Предотвращение случайного перемещения или удаления данных
- Защита доступа к сети для снижения риска сетевых атак
- Проверка соответствия физических центров обработки данных, в которых хранятся данные, требованиям безопасности
- Обеспечение безопасности данных, даже когда сотрудники получают к ним доступ с личных устройств
- Аутентификация пользователей, авторизация, а также настройка и применение разрешений на доступ к данным
- Обеспечение соответствия хранимых данных законам страны, в которой они хранятся
Каковы проблемы управления данными?
Ниже перечислены распространенные проблемы управления данными.
Масштабирование и производительность
Организациям требуется программное обеспечение для управления данными, которое эффективно работает даже в масштабе. Им приходится постоянно отслеживать и перенастраивать инфраструктуру управления данными, чтобы поддерживать пиковое время отклика даже при экспоненциальном росте данных.
Изменение требований
Нормативные требования сложны и со временем меняются. Точно так же быстро меняются требования клиентов и бизнес-потребности. Хотя организации имеют больший выбор платформ управления данными, которые они могут использовать, им приходится постоянно оценивать инфраструктурные решения для поддержания максимальной гибкости ИТ, соответствия законодательству и снижения затрат.
Обучение сотрудников
Запуск процесса управления данными в любой организации может быть непростой задачей. Объем данных может быть огромным, а также может существовать межведомственная разрозненность. Планирование новой стратегии управления данными и привлечение сотрудников к использованию новых систем и процессов требует времени и усилий.
Каковы передовые практики управления данными?
Передовые практики управления данными составляют основу успешной стратегии управления данными. Ниже приведены распространенные передовые практики.
Совместная работа
Бизнес-пользователи и технические команды должны сотрудничать, чтобы обеспечить выполнение требований организации к данным. Вся обработка и анализ данных должны отдавать приоритет требованиям бизнес-аналитики. В противном случае собранные данные останутся неиспользованными, а ресурсы будут потрачены впустую на плохо спланированные проекты управления данными.
Автоматизация
Успешная стратегия управления данными включает автоматизацию большинства задач обработки и подготовки данных. Выполнение задач преобразования данных вручную утомительно, а также приводит к ошибкам в системе. Даже ограниченное количество задач, выполняемых вручную, таких как еженедельное выполнение пакетных заданий, может вызвать сбои в системе. Программное обеспечение для управления данными может поддерживать более быстрое и эффективное масштабирование.
Облачные вычисления
Компаниям требуются современные решения для управления данными, предоставляющие им широкий набор возможностей. Облачное решение может управлять всеми аспектами управления данными в масштабе без ущерба для производительности. Например, AWS предлагает широкий спектр функций, таких как базы данных, озера данных, аналитика, доступность данных, управление данными и безопасность, из одного аккаунта.
Как AWS может помочь с управлением данными?
AWS – это глобальная платформа управления данными, которую можно использовать для построения современной стратегии управления данными. С помощью AWS вы можете выбрать подходящую специализированную базу данных, достичь производительности в любом масштабе, запустить полностью управляемые базы данных и полагаться на высокую доступность и безопасность.
Создайте аккаунт AWS и начните работу с управлением данными в AWS уже сегодня.
Управление данными AWS: дальнейшие шаги
Получите мгновенный доступ к уровню бесплатного пользования AWS.
