การจัดการข้อมูลคืออะไร

การจัดการข้อมูลเป็นกระบวนการของการเก็บรวบรวม การจัดเก็บ การรักษาความปลอดภัย และการใช้ข้อมูลขององค์กร องค์กรต่าง ๆ ใช้ข้อมูลของตนเพื่อสนับสนุนกระบวนการดำเนินงาน เช่น การประมวลผลธุรกรรม และการโต้ตอบกับลูกค้า องค์กรเหล่านั้นยังจำเป็นต้องรวมข้อมูลของตนเพื่อวัตถุประสงค์ด้านข่าวกรองทางธุรกิจ การวิเคราะห์ AI และการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ การจัดการข้อมูลมีนโยบาย เครื่องมือ และขั้นตอนทั้งหมดที่ปรับปรุงการใช้งานข้อมูลภายใต้ขอบเขตของกฎหมายและข้อบังคับ

ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับองค์กรสมัยใหม่ ด้วยการเข้าถึงข้อมูลจำนวนมากและประเภทข้อมูลที่แตกต่างกัน องค์กรลงทุนอย่างมากในโครงสร้างพื้นที่เก็บข้อมูลและการจัดการ องค์กรต่าง ๆ ใช้ระบบการจัดการข้อมูลเพื่อทำให้กระบวนการทางธุรกิจที่เป็นการดำเนินงานเป็นไปแบบอัตโนมัติ และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ นี่คือประโยชน์เฉพาะด้านเพิ่มเติมบางประการของการจัดการข้อมูล

ประสิทธิภาพด้านการปฏิบัติงาน

ระบบการจัดการข้อมูลช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถประมวลผลธุรกรรมและข้อมูลการดำเนินงานจำนวนมหาศาลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ระบบเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกรรมต่าง ๆ จะถูกบันทึกอย่างถูกต้องและสม่ำเสมอ ช่วยลดข้อผิดพลาดในบันทึกทางการเงิน การอัปเดตคลังสินค้า บัญชีลูกค้า และลำดับการทำงานอื่น ๆ ในการดำเนินงานให้น้อยที่สุด นอกเหนือจากการประมวลผลธุรกรรม ระบบเหล่านี้ยังสามารถเปลี่ยนการดำเนินธุรกิจตามกิจวัตรให้เป็นแบบอัตโนมัติ และมีการจัดเก็บบันทึกที่เชื่อถือได้ ซึ่งช่วยสร้างความสม่ำเสมอที่จำเป็นสำหรับการดำเนินกิจกรรมแบบเรียลไทม์ ด้วยประโยชน์ด้านประสิทธิภาพเหล่านี้ ระบบการจัดการข้อมูลจะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถส่งมอบประสบการณ์ของลูกค้าที่ราบรื่น รักษาความไว้วางใจ และทำให้กระบวนการทำงานในแต่ละวันมีประสิทธิภาพและสามารถขยายตัวรองรับการเติบโตได้

เพิ่มรายได้และผลกำไร

การวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกในทุกแง่มุมของธุรกิจ คุณสามารถนำข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ไปปรับปรุงการดำเนินธุรกิจให้เหมาะสม เข้าถึงข้อมูลที่ช่วยส่งเสริมการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้นเพื่อเพิ่มรายได้ และลดค่าใช้จ่ายต่าง ๆ การวิเคราะห์ข้อมูลยังสามารถคาดการณ์ผลกระทบในอนาคตของการตัดสินใจเพื่อปรับปรุงการตัดสินใจและการวางแผนธุรกิจ ดังนั้น องค์กรประสบการเติบโตของรายได้อย่างก้าวกระโดดและผลกำไรโดยการปรับปรุงเทคนิคการจัดการข้อมูลของพวกเขา

ลดความไม่สอดคล้องกันของข้อมูล

ความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลในการประมวลผลธุรกรรมอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดต่าง ๆ เช่น การบันทึกข้อมูลซ้ำซ้อน ยอดคงเหลือในบัญชีที่ไม่ถูกต้อง และข้อมูลคลังสินค้าที่ไม่ตรงกัน ซึ่งจะส่งผลกระทบต่อการดำเนินงาน ทำลายความเชื่อมั่นของลูกค้า และเพิ่มค่าใช้จ่ายในการแก้ไขข้อมูลให้ถูกต้อง ความไม่สอดคล้องในการวิเคราะห์ข้อมูลอาจเกิดจาก Data Silo

Data Silo คือการเก็บรวบรวมข้อมูลดิบภายในองค์กรที่มีเพียงแผนกหรือกลุ่มเดียวสามารถเข้าถึงได้ Data Silo สร้างความไม่สอดคล้องกันที่ลดความเสถียรของผลการวิเคราะห์ข้อมูล โซลูชันการจัดการข้อมูลจะรวมข้อมูลและสร้างมุมมองข้อมูลแบบรวมศูนย์เพื่อการตัดสินใจที่ดีกว่าและเพื่อการทำงานร่วมกันระหว่างแผนกที่ดีขึ้น

การปฏิบัติตามกฎระเบียบ

กฎหมายต่าง ๆ เช่น กฎ General Data Protection Regulation (GDPR) และ California Consumer Privacy Act (CCPA) ถูกออกแบบมาเพื่อปกป้องข้อมูลของลูกค้า กฎหมายคุ้มครองข้อมูลเหล่านี้รวมถึงคำสั่งที่ต้อง:

• ยินยอมในการบันทึกข้อมูล
• การควบคุมตำแหน่งและการใช้งานของข้อมูลอย่างเข้มงวด
• พื้นที่เก็บข้อมูลและการลบอย่างปลอดภัยตามคำขอ

ดังนั้น องค์กรต่าง ๆ จึงจำเป็นต้องมีระบบการจัดการข้อมูลที่ถูกต้องแม่นยำและเป็นความลับ เพื่อช่วยปกป้องข้อมูลและยังคงรักษาความถูกต้องของข้อมูลเอาไว้ได้

สถาปัตยกรรมข้อมูลและการสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ

สถาปัตยกรรมข้อมูล

สถาปัตยกรรมข้อมูลเป็นเฟรมเวิร์กที่ครอบคลุมที่อธิบายและควบคุมการรวบรวม การจัดการ และการใช้งานข้อมูลขององค์กร แผนการจัดการข้อมูลรวมถึงรายละเอียดทางเทคนิคเช่นฐานข้อมูลการดำเนินงาน Data Lake คลังข้อมูลและเซิร์ฟเวอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้กลยุทธ์การจัดการข้อมูล

การทำแบบจำลองข้อมูล

การสร้างแบบจำลองข้อมูลเป็นกระบวนการของการสร้างแบบจำลองข้อมูลแนวคิดและตรรกะที่เห็นภาพขั้นตอนการทำงานและความสัมพันธ์ระหว่างชนิดที่แตกต่างกันของข้อมูล โดยปกติแล้วการทำโมเดลข้อมูลเริ่มต้นด้วยการนำเสนอข้อมูลเชิงแนวคิด จากนั้นจึงแทนข้อมูลอีกครั้งในบริบทของเทคโนโลยีที่เลือก มืออาชีพด้านข้อมูลสร้างโมเดลข้อมูลแตกต่างหลายชนิดในระหว่างระยะการออกแบบข้อมูล

การปฏิบัติของการจัดการข้อมูลครอบคลุมการเก็บรวบรวมและการกระจายข้อมูลที่มีคุณภาพสูงนอกเหนือจากการกำกับดูแลข้อมูลเพื่อควบคุมข้อมูลที่เข้าถึง

การกำกับดูแลข้อมูลประกอบด้วยนโยบายและขั้นตอนที่องค์กรดำเนินการเพื่อจัดการความปลอดภัยของข้อมูล ความซื่อสัตย์ และการใช้ข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบ กำหนดกลยุทธ์การจัดการข้อมูลและกำหนดผู้ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลใดได้ นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลยังสร้างความรับผิดชอบในลักษณะที่ทีมและบุคคลสามารถเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้ หน้าที่การกำกับดูแลข้อมูลโดยทั่วไปจะประกอบด้วย

การสร้างโปรไฟล์ข้อมูล

การสร้างโปรไฟล์ข้อมูล เป็นกระบวนการวินิจฉัยในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อกำหนดโครงสร้าง คุณภาพ และลักษณะเฉพาะ นี่เป็นขั้นตอนแรกในการทำความเข้าใจชุดข้อมูลที่มีอยู่เพื่อตัดสินใจว่าจำเป็นต้องรีแฟคเตอร์ก่อนใช้งานหรือไม่

Data Lineage

Data Lineage ติดตามการไหลของข้อมูลข้ามองค์กร Data Lineage ที่มีตราประทับเวลาใช้เพื่อกำหนดว่าข้อมูลส่วนหนึ่งมีต้นกำเนิดมาจากไหน มีการใช้อย่างไร และใช้เมื่อใดและใช้อย่างไร กระบวนการจัดการข้อมูลนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในกระบวนการตรวจสอบ

แคตตาล็อกข้อมูล

แคตตาล็อกข้อมูลคือการรวบรวมของเนื้อหาข้อมูลขององค์กรและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง โดยการจัดเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดในแคตตาล็อกส่วนกลางจะกลายเป็นรีจิสทรีข้อมูลหลักภายในองค์กร ผู้ใช้สามารถคาดหวังว่าแคตตาล็อกข้อมูลดังกล่าวจะมีข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับเนื้อหาข้อมูลทั้งหมด

การรักษาความปลอดภัยและการควบคุมการเข้าถึง

การกำกับดูแลข้อมูลช่วยป้องกันการเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ได้รับอนุญาต และช่วยปกป้องข้อมูลจากความเสียหาย ความปลอดภัยของข้อมูลและการควบคุมการเข้าถึงครอบคลุมทุกด้านของการปกป้องข้อมูล ดังตัวอย่างต่อไปนี้:

• การป้องกันการเคลื่อนย้ายหรือการลบข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ
• การรักษาความปลอดภัยในการเข้าถึงเครือข่ายเพื่อลดความเสี่ยงของการโจมตีเครือข่าย
• การตรวจสอบว่าศูนย์ข้อมูลทางกายภาพที่จัดเก็บข้อมูลตรงตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัย
• การเก็บรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยแม้พนักงานจะเข้าถึงข้อมูลได้จากอุปกรณ์ส่วนบุคคล
• การรับรองความถูกต้องของผู้ใช้ การอนุญาต และการตั้งค่าและการบังคับใช้สิทธิ์การเข้าถึงข้อมูล
• ช่วยทำให้มั่นใจว่าข้อมูลที่เก็บไว้นั้นเป็นไปตามกฎหมายในประเทศที่จัดเก็บข้อมูล
• การเพิ่มเลเยอร์การควบคุมพิเศษสำหรับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านข้อมูล

นโยบายการกำกับข้อมูลช่วยลดความเสี่ยงของค่าปรับหรือการกระทำตามระเบียบข้อบังคับ การปฏิบัติตามกฎหมายการปฏิบัติตามข้อกำหนด เช่น GDPR และ CCPA เป็นสิ่งสำคัญในการดำเนินงาน

กิจกรรมการปฏิบัติตามข้อกำหนดจะมุ่งเน้นไปที่การจำลองข้อมูล การควบคุมซอฟต์แวร์ และการฝึกอบรมพนักงาน เพื่อให้เกิดการปฏิบัติตามกฎหมายในทุกระดับ ยกตัวอย่างเช่น องค์กรร่วมมือกับทีมพัฒนาภายนอกเพื่อปรับปรุงระบบข้อมูล ผู้จัดการการกำกับดูแลข้อมูลยืนยันว่าข้อมูลส่วนบุคคลทั้งหมดถูกลบออกก่อนจะส่งต่อไปยังทีมภายนอกเพื่อการทดสอบ

การจัดการรอบการใช้งานข้อมูล

การจัดการวงจรชีวิตข้อมูลหมายถึงกระบวนการจัดการข้อมูลตลอดวงจรชีวิต 

ตัวอย่างเช่น:

• ต้องตรวจสอบข้อมูลเมื่อนำข้อมูลเข้าและตรวจสอบเป็นระยะ ๆ
• ข้อมูลจะต้องเก็บไว้ในช่วงเวลาที่เฉพาะเจาะจงเพื่อวัตถุประสงค์ในการตรวจสอบ
• ข้อมูลจะต้องถูกลบเมื่อไม่จำเป็นอีกต่อไป

การจัดการคุณภาพ

ผู้ใช้ข้อมูลคาดว่าข้อมูลจะมีความน่าเชื่อถือเพียงพอและสอดคล้องกันสำหรับแต่ละกรณีการใช้งาน

ผู้จัดการคุณภาพข้อมูลวัดและปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลขององค์กร พวกเขาตรวจสอบทั้งข้อมูลที่มีอยู่และข้อมูลใหม่ และตรวจสอบว่าเป็นไปตามมาตรฐาน นอกจากนี้ยังอาจตั้งค่ากระบวนการจัดการข้อมูลที่บล็อกข้อมูลที่มีคุณภาพต่ำไม่ให้เข้าสู่ระบบ มาตรฐานคุณภาพข้อมูลโดยทั่วไปจะวัดต่อไปนี้

• ข้อมูลสำคัญหายไปหรือข้อมูลเสร็จสมบูรณ์หรือไม่ (ตัวอย่างเช่นลูกค้าออกจากข้อมูลการติดต่อที่สำคัญ)
• ข้อมูลเป็นไปตามกฎการตรวจสอบข้อมูลพื้นฐานหรือไม่ (ตัวอย่างเช่นหมายเลขโทรศัพท์ควรเป็นจำนวนหลักที่แน่นอน)
• ข้อมูลเดียวกันปรากฏในระบบบ่อยแค่ไหน (ตัวอย่างเช่น รายการข้อมูลที่ซ้ำกันของลูกค้ารายเดียวกัน)
• ข้อมูลถูกต้องหรือไม่ (ตัวอย่างเช่น ลูกค้าป้อนที่อยู่อีเมลที่ไม่ถูกต้อง)
• คุณภาพของข้อมูลมีความสอดคล้องกันทั่วทั้งระบบหรือไม่ (ตัวอย่างเช่นวันเดือนปีเกิดเป็นรูปแบบ วว/ดด/ปปปป ในชุดข้อมูลหนึ่ง แต่ ดด/วว/ปปปป รูปแบบในชุดข้อมูลอื่น)

การเผยแพร่ข้อมูล

ตำแหน่งข้อมูลสำหรับการกระจายข้อมูล

สำหรับองค์กรส่วนใหญ่ ข้อมูลจะต้องมีการกระจายไปยัง (หรือใกล้) ตำแหน่งข้อมูลต่างๆ ที่ต้องการข้อมูล เหล่านี้รวมถึงระบบการดำเนินงาน Data Lake และคลังข้อมูล การกระจายข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากเวลาเครือข่ายแฝง เมื่อจำเป็นต้องใช้ข้อมูลสำหรับการใช้งานในการดำเนินงาน เวลาแฝงของเครือข่ายอาจไม่เพียงพอที่จะส่งข้อมูลอย่างทันท่วงที การจัดเก็บสำเนาของข้อมูลในฐานข้อมูลภายในเครื่องช่วยแก้ไขปัญหาเวลาแฝงของเครือข่าย

การกระจายข้อมูลยังเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการรวมข้อมูล คลังข้อมูลและ Data Lake นำข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อนำเสนอมุมมองโดยรวมของข้อมูล คลังข้อมูลถูกใช้งานเพื่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจ ในขณะที่ Data Lake ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางรวบรวมข้อมูลซึ่งสามารถดึงข้อมูลออกไปใช้ในกรณีการใช้งานต่าง ๆ ได้หลากหลาย พร้อมทั้งยังรองรับการวิเคราะห์ข้อมูลโดยตรงจากข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ภายในได้มากขึ้นเรื่อย ๆ ในปัจจุบัน

กลไกการจำลองแบบข้อมูลและผลกระทบต่อความสอดคล้อง

กลไกการกระจายข้อมูลมีผลที่อาจเกิดขึ้นกับความสอดคล้องกันของข้อมูลและนี่คือข้อพิจารณาที่สำคัญในการจัดการข้อมูล

ผลความสอดคล้องที่แข็งแกร่งจากการจำลองแบบเวลาเดียวกันของข้อมูล ในวิธีการนี้ เมื่อค่าข้อมูลที่มีการเปลี่ยนแปลง แอปพลิเคชันทั้งหมดและผู้ใช้สามารถเห็นค่าที่เปลี่ยนแปลงของข้อมูล ถ้าค่าใหม่ของข้อมูลยังไม่ถูกจำลองแบบเป็นยัง การเข้าถึงข้อมูลถูกบล็อคจนกว่าสำเนาทั้งหมดจะถูกปรับปรุง การจำลองแบบเวลาเดียวกันจัดลำดับความสำคัญความสอดคล้องมากกว่าประสิทธิภาพและการเข้าถึงข้อมูล การจำลองแบบเวลาเดียวกันบ่อยครั้งจะใช้สำหรับข้อมูลทางการเงิน

ผลความสอดคล้องในที่สุดจากการจำลองแบบไม่ตรงกันของข้อมูล เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลสำเนาจะได้รับการอัปเดตในที่สุด (โดยปกติจะภายในไม่กี่วินาที) แต่การเข้าถึงสำเนาที่ล้าสมัยจะไม่ถูกบล็อก สำหรับกรณีการใช้งานจำนวนมาก นี่ไม่ใช่ปัญหา ยกตัวอย่างเช่น การโพสต์ ชอบ และแสดงความคิดเห็นบนสื่อสังคมไม่จำเป็นต้องมีความสอดคล้องสูง เป็นอีกตัวอย่างหนึ่ง ถ้าลูกค้าเปลี่ยนหมายเลขโทรศัพท์ของพวกเขาในโปรแกรมหนึ่ง การเปลี่ยนแปลงนี้สามารถลดหลั่นกันได้แบบไม่เป็นเวลาเดียวกัน

การเปรียบเทียบการสตรีมกับการอัปเดตแบบกลุ่ม

Data Stream ภายนอกเปลี่ยนแปลงเมื่อเกิดขึ้น นี่คือวิธีการที่ต้องการถ้าการเข้าถึงข้อมูลใกล้เวลาจริงเป็นสิ่งจำเป็น ข้อมูลจะถูกดึง เปลี่ยน และส่งไปยังปลายทางโดยเร็วที่สุดเท่าที่มีการเปลี่ยนแปลง

การปรับปรุงชุดงานมีความเหมาะสมมากขึ้นเมื่อข้อมูลจะต้องมีการประมวลผลในชุดงานก่อนส่งมอบ สรุปหรือดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติของข้อมูลและการส่งมอบเพียงผลเป็นตัวอย่างของการนี้ การปรับปรุงชุดยังสามารถรักษาความสอดคล้องภายในจุดในเวลาของข้อมูลถ้าข้อมูลทั้งหมดถูกแยกที่จุดเฉพาะในเวลา การอัปเดตชุดผ่าน กระบวนการดึง แปลง โหลด (ETL หรือ ELT) โดยทั่วไปจะใช้สำหรับกลุ่มข้อมูล Data Lake และการวิเคราะห์

การจัดการข้อมูลหลัก

การจัดการข้อมูลหลักคือกระบวนการจัดการความสอดคล้องและการซิงโครไนซ์ของข้อมูลธุรกิจที่จำเป็น ตัวอย่างข้อมูลหลักประกอบด้วยข้อมูลลูกค้า ข้อมูลพาร์ทเนอร์ และข้อมูลผลิตภัณฑ์ ข้อมูลที่เป็นพื้นฐานเหล่านี้ส่วนใหญ่คงอยู่และไม่เปลี่ยนแปลงบ่อย ตัวอย่างการใช้งานข้อมูลประเภทนี้ประกอบด้วยซอฟต์แวร์การบริหารจัดการความสัมพันธ์ลูกค้า (CRM) และซอฟต์แวร์การวางแผนทรัพยากรทางธุรกิจขององค์กร (ERP)

การจัดการข้อมูลหลักเป็นสิ่งสำคัญเพื่อช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลนี้มีความแม่นยำในระบบรวมถึงการซิงโครไนซ์และการผสานรวมข้อมูลในการอัปเดต

Big Data เป็นโวลุ่มของข้อมูลขนาดใหญ่ที่องค์กรเก็บรวบรวมด้วยความเร็วสูงในช่วงเวลาสั้น ๆ ฟีดข่าววิดีโอบนโซเชียลมีเดียและ Data Stream จากเซ็นเซอร์อัจฉริยะเป็นตัวอย่างของ Big Data ขนาด ความหลากหลาย และความซับซ้อนของการดำเนินงานสร้างความท้าทายในการจัดการ Big Data ยกตัวอย่างเช่น ระบบเก็บข้อมูล Big Data เช่น

• ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่แสดงอย่างดีในรูปแบบตาราง
• ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น เอกสาร รูปภาพ และวิดีโอ
• ข้อมูลกึ่งโครงสร้างที่รวมก่อนหน้านี้สองประเภท

เครื่องมือการจัดการ Big Data ต้องประมวลผลและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ เครื่องมือและเทคนิคที่จำเป็นสำหรับ Big Data มักจะทำหน้าที่ต่อไปนี้ บูรณาการข้อมูล พื้นที่เก็บข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูล

การจัดการข้อมูลคลาวด์ (CDM) คือการจัดการข้อมูลองค์กรบนระบบคลาวด์เมื่อข้อมูลอยู่ในพื้นที่จัดเก็บ อยู่ระหว่างการประมวลผล และระหว่างการโอนย้าย แนวทางปฏิบัติเดียวกันหลายประการของการจัดการข้อมูลแบบดั้งเดิมใช้กับการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์

เนื่องจากสภาพแวดล้อมบนระบบคลาวด์แตกต่างจากสภาพแวดล้อมในองค์กรมาตรฐาน วิธีจัดการข้อมูลจึงแตกต่างกันเล็กน้อย พื้นที่เก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์ การประมวลผลบนระบบคลาวด์ และเครือข่ายบนระบบคลาวด์ทำงานร่วมกันควบคู่ไปกับบริการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่ทันสมัย เพื่อตอบสนองความคาดหวังในการจัดการข้อมูล

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์

ผู้ให้บริการคลาวด์นำเสนอพื้นที่เก็บข้อมูลในผลิตภัณฑ์และบริการต่าง ๆ เช่น ฐานข้อมูลการดำเนินงาน, Data Lake และคลังข้อมูลบนคลาวด์ โซลูชันพื้นที่เก็บข้อมูลเหล่านี้เป็นแบบ Cloud-Native, ทำงานบนอินสแตนซ์คลาวด์ และนำเสนอการกำหนดค่าเก็บข้อมูลเสมือนเพื่อให้เหมาะกับทุกกรณีการใช้งาน อินสแตนซ์ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์จะต้องได้รับการกำหนดค่าให้เป็นไปตามมาตรฐานข้อมูล

การประมวลผลบนคลาวด์

อินสแตนซ์การประมวลผลบนคลาวด์ได้รับการออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่เก็บบนคลาวด์ อินสแตนซ์การประมวลผลเหล่านี้ยังมีการกำหนดค่าที่แตกต่างกันมากมาย แต่ละรายการสำหรับเวิร์กโหลดประเภทที่แตกต่างกันเล็กน้อย เช่น การประมวลผลธุรกรรม ระบบอัตโนมัติของกระบวนการ ระบบอัจฉริยะทางธุรกิจ การวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิง และ AI ต้องกำหนดค่าอินสแตนซ์การประมวลผลบนคลาวด์สำหรับกฎภายในเกี่ยวกับการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์

ระบบเครือข่ายบนคลาวด์

โซลูชันเครือข่ายบนคลาวด์ เช่น คลาวด์ส่วนตัวเสมือน (VPC) และเครือข่ายส่วนตัวเสมือน (VPN) นำเสนอเครือข่ายบนพื้นฐานซอฟต์แวร์ ระบบเครือข่ายบนคลาวด์ให้การแยกโดยแบ่งส่วนทรัพยากรและตรวจสอบให้แน่ใจว่าเวิร์กโหลดถูกแยกออกจากกันอย่างปลอดภัยและป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตได้ดีขึ้น ข้อมูลที่อยู่ระหว่างการโอนย้ายเหล่านี้จะต้องได้รับการจัดการด้วยการรวมกันของการควบคุมผลิตภัณฑ์และผลิตภัณฑ์รักษาความปลอดภัยของเครือข่าย

เครื่องมือการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์

ผู้ให้บริการคลาวด์แต่ละรายนำเสนอโซลูชันที่แตกต่างกันสำหรับการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์ในสภาพแวดล้อมของคุณ ความสามารถในการจัดการข้อมูลเหล่านี้อาจประกอบด้วย:

• บริการรวมข้อมูลเช่น Data Lake และคลังข้อมูล
• บริการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล เช่น การจัดการการปฏิบัติตามข้อกำหนด
• บริการคุณภาพข้อมูลเพื่อตรวจสอบความถูกต้องและคุณภาพของข้อมูลที่สูง
• โซลูชันสินค้าคงคลังข้อมูลเพื่อระบุข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยใช้ AI และแมชชีนเลิร์นนิง

โซลูชันการจัดการข้อมูลบนระบบคลาวด์แต่ละโซลูชันได้รับการออกแบบมาเพื่อเสริมบริการการพื้นที่เก็บข้อมูล การประมวลผล และการถ่ายโอนข้อมูลพื้นฐานที่นำเสนอในคลาวด์

โมเดลความรับผิดชอบร่วมกัน

การรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นความรับผิดชอบร่วมกันระหว่างผู้ให้บริการคลาวด์และลูกค้า AWS เรียกสิ่งนี้ว่าโมเดลความรับผิดชอบร่วมกัน 

โมเดลที่ใช้ร่วมกันนี้ช่วยลดภาระด้านการดำเนินการของลูกค้าได้โดยที่ผู้ให้บริการคลาวด์จะเป็นผู้ดำเนินการ จัดการ และควบคุมส่วนประกอบจากระบบการปฏิบัติการโฮสต์และการแสดงข้อมูลที่ในเลเยอร์เสมือนกับระบบรักษาความปลอดภัยทางกายภาพของสิ่งอำนวยความสะดวกที่มีการใช้บริการนี้อยู่ ผู้ให้บริการจัดการข้อมูลคลาวด์และลูกค้าจะต้องเข้าใจข้อผูกพันด้านการจัดการข้อมูลและความปลอดภัยภายใต้โมเดลดังกล่าว

ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการคลาวด์ต้องดำเนินการเพื่อรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานที่รองรับอินสแตนซ์คลาวด์ของลูกค้า ผู้ให้บริการคลาวด์ตรวจสอบให้แน่ใจว่าฮาร์ดแวร์ได้รับการแก้ไขและทำงานตามที่คาดไว้ จากนั้นลูกค้าจะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบปฏิบัติการที่ทำงานบนอินสแตนซ์นั้นเป็นปัจจุบัน

ลูกค้าต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการจำลองอินสแตนซ์ที่เพียงพอข้ามโซนต่าง ๆ และการสำรองข้อมูล การดำเนินการนี้ช่วยให้เกิดความสอดคล้องกันของข้อมูลและทำให้สามารถดึงข้อมูลได้ในกรณีที่เกิดเหตุการณ์ที่ต้องการกระบวนการกู้คืนจากความเสียหาย

ปัญหาการจัดการข้อมูลทั่วไปมีดังนี้

ขนาดและประสิทธิภาพ

องค์กรจำเป็นต้องมีซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลที่ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับที่เหมาะสม พวกเขาจะต้องตรวจสอบและกำหนดค่าโครงสร้างพื้นฐานการจัดการข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาเวลาตอบสนองสูงสุดในขณะที่ข้อมูลเติบโตขึ้นอย่างทวีคูณ หรือพวกเขาต้องใช้ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ซึ่งปรับความจุโดยอัตโนมัติด้วยการเปลี่ยนแปลงโวลุ่มข้อมูลและเวิร์กโหลด

การเปลี่ยนแปลงข้อกำหนด

กฎระเบียบการปฏิบัติตามมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ในทำนองเดียวกัน ความต้องการของลูกค้าและความต้องการทางธุรกิจยังมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว แม้ว่าองค์กรจะมีทางเลือกมากขึ้นในแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลที่พวกเขาสามารถใช้งานได้ แต่ก็ต้องประเมินการตัดสินใจด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความคล่องตัวด้านไอทีสูงสุด การปฏิบัติตามกฎหมาย และต้นทุนที่ต่ำลง

การฝึกอบรมพนักงาน

การเริ่มต้นกระบวนการจัดการข้อมูลในองค์กรใดๆ อาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ปริมาณที่แท้จริงของข้อมูลที่อาจเยอะเกินไป และการแบ่งแยกระหว่างแผนกยังอาจมีอยู่ การวางแผนกลยุทธ์การจัดการข้อมูลใหม่และการทำให้พนักงานยอมรับระบบและกระบวนการใหม่ๆ ต้องใช้เวลาและความพยายาม

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการจัดการข้อมูลเป็นพื้นฐานของกลยุทธ์ข้อมูลที่ประสบความสำเร็จ ต่อไปนี้เป็นหลักการจัดการข้อมูลทั่วไปเพื่อช่วยให้คุณสร้างรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง

การทำงานร่วมกันของทีม

ผู้ใช้ธุรกิจและทีมเฉพาะทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อช่วยให้มั่นใจว่าเป็นไปตามข้อกำหนดด้านข้อมูลขององค์กร

ระบบอัตโนมัติ

กลยุทธ์การจัดการข้อมูลที่ประสบความสำเร็จรวมระบบอัตโนมัติในส่วนของการประมวลผลข้อมูลและการเตรียมงาน การดำเนินการแปลงข้อมูลด้วยตนเองเป็นสิ่งที่น่าเบื่อและยังแนะนำข้อผิดพลาดในระบบ แม้งานแบบด้วยตนเองมีจำนวนจำกัด เช่น การเรียกใช้งานกลุ่มรายสัปดาห์ ก็สามารถทำให้เกิดปัญหาคอขวดของระบบ ซอฟต์แวร์การจัดการข้อมูลสามารถรองรับการปรับขนาดได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การประมวลผลบนคลาวด์

ธุรกิจต้องการโซลูชันการจัดการข้อมูลที่ทันสมัยซึ่งมอบขีดความสามารถที่หลากหลาย โซลูชันระบบคลาวด์ สามารถจัดการทุกแง่มุมของการจัดการข้อมูลได้โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน ตัวอย่างเช่น AWS มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย เช่น ฐานข้อมูล Data Lake การวิเคราะห์ การเข้าถึงข้อมูล การกำกับดูแลข้อมูล และการรักษาความปลอดภัยจากภายในบัญชีเดียวกัน

AWS เป็น แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลระดับโลกที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างกลยุทธ์การจัดการข้อมูลคลาวด์ที่ทันสมัย ฐานข้อมูล AWS นำเสนอพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพสูง ปลอดภัย และเชื่อถือได้ เพื่อขับเคลื่อนโซลูชัน AI ช่วยสร้างและแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ส่งเสริมคุณค่าให้กับธุรกิจและลูกค้าของคุณ ฐานข้อมูลประสิทธิภาพสูงของ AWS รองรับเวิร์กโหลดทุกขนาดและกรณีการใช้งานทุกกรณี โดยประกอบด้วยฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลเร็วกว่าทางเลือกอื่น 3-5 เท่า ฐานข้อมูลที่สร้างตามวัตถุประสงค์ที่มีเวลาแฝงระดับไมโครวินาที และความสามารถของฐานข้อมูลเวกเตอร์ในตัวที่มีอัตราการโอนถ่ายข้อมูลที่เร็วที่สุด ณ อัตราการเรียกคืนสูงสุด

AWS มีตัวเลือกแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ขจัดความจำเป็นในการจัดการความจุโดยการปรับขนาดตามความต้องการได้ทันที ฐานข้อมูลของ AWS มอบการรักษาความปลอดภัยที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วยการเข้ารหัสขณะพักและระหว่างการส่ง การแยกเครือข่าย การยืนยันตัวตน การแก้ไขความผิดปกติ และการปฏิบัติตามมาตรฐานการกำกับดูแลต่าง ๆ อย่างเคร่งครัด มีความน่าเชื่อถือสูงเนื่องจากข้อมูลถูกจำลองแบบอัตโนมัติทั่วทั้ง Availability Zone หลายแห่งภายใน AWS Region หนึ่ง ๆ ด้วยกลไกฐานข้อมูลกว่า 15 รายการที่ปรับให้เหมาะกับโมเดลข้อมูลของแอปพลิเคชัน ฐานข้อมูลที่ได้รับการจัดการเต็มรูปแบบโดย AWS จึงสามารถขจัดงานดูแลระบบฐานข้อมูลที่เป็นภาระหนักแต่ไม่ได้สร้างความแตกต่างออกไปได้

AWS มอบชุดความสามารถที่ครอบคลุมสำหรับทุกเวิร์กโหลดการวิเคราะห์ AWS มอบประสิทธิภาพราคาและความสามารถในการปรับขนาดที่ไม่มีใครเทียบได้ด้วยการกำกับดูแลในตัว ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์ SQL ไปจนถึงการสตรีม การค้นหา และระบบธุรกิจอัจฉริยะ เลือกบริการที่สร้างขึ้นซึ่งปรับให้เหมาะกับเวิร์กโหลดบางประเภท หรือปรับปรุงและจัดการเวิร์กโฟลว์ข้อมูลและ AI ของคุณด้วย Amazon SageMaker ไม่ว่าคุณกำลังจะเริ่มต้นเส้นทางข้อมูลหรือต้องการประสบการณ์แบบผสานรวม AWS จะมอบความสามารถในการวิเคราะห์ที่เหมาะสมให้แก่คุณเพื่อช่วยให้คุณสามารถสร้างสรรค์ธุรกิจใหม่ด้วยข้อมูล

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของบริการที่สามารถช่วยในการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลบนคลาวด์ที่ทันสมัยของคุณ

Amazon DataZone เป็นบริการจัดการข้อมูลที่ช่วยให้ลูกค้าจัดทำแค็ตตาล็อก ค้นหา แชร์ และกำกับดูแลข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน AWS, ภายในองค์กร และในแหล่งข้อมูลของบริษัทอื่นได้อย่างรวดเร็วและง่ายยิ่งขึ้น

AWS Glue เป็นบริการแบบไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์ที่ทำให้การผสานรวมข้อมูลง่ายขึ้น เร็วกว่า และถูกลง คุณสามารถค้นพบและเชื่อมต่อกับแหล่งที่มาของข้อมูลอันหลากหลายกว่า 100 แหล่ง จัดการข้อมูลในแค็ตตาล็อกข้อมูลแบบรวมศูนย์ รวมไปถึงสร้างภาพ เรียกใช้ และตรวจติดตามไปป์ไลน์ข้อมูลเพื่อโหลดข้อมูลเข้ามายัง Data Lake, คลังข้อมูล และ Lakehouse ของคุณ

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) คือบริการจัดเก็บในรูปแบบอ็อบเจกต์ที่มอบความสามารถในการปรับขนาด ความพร้อมใช้งานของข้อมูล ความปลอดภัย และประสิทธิภาพระดับชั้นนำในอุตสาหกรรม ลูกค้าหลายล้านรายจากทุกกลุ่มขนาดและทุกอุตสาหกรรมสามารถจัดเก็บ จัดการ วิเคราะห์ และปกป้องข้อมูลจำนวนเท่าใดก็ได้สำหรับกรณีการใช้งานทางออนไลน์ทุกประเภท เช่น Data Lake แอปพลิเคชันแบบ Cloud-Native และแอปมือถือ

AWS Lake Formation อนุญาตให้คุณควบคุม รักษาความปลอดภัย และแชร์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์นนิงจากส่วนกลาง AWS Lake Formation ช่วยให้คุณสามารถจัดการและปรับขนาดสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลแบบละเอียดจากส่วนกลางและแชร์ข้อมูลด้วยความมั่นใจทั้งภายในและภายนอกองค์กรของคุณได้อย่างไร

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) เป็นบริการฐานข้อมูลแบบเชิงสัมพันธ์ที่จัดการได้ง่ายและได้รับการปรับให้เหมาะกับต้นทุนทั้งหมดของการเป็นเจ้าของ

Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) ช่วยให้คุณระบุและเรียกใช้เรียกใช้ทรัพยากร AWS ในเครือข่ายเสมือนที่แยกกันอย่างเหมาะสม

เริ่มต้นด้วยการสร้างวิธีแก้ปัญหาการบริหารจัดการข้อมูลบน AWS ด้วยการสร้างบัญชี AWS วันนี้