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数据管理是一种关于安全、高效、经济地收集、存储和使用数据的实践,其目标是帮助人、企业和联网设备在策略和法规的范围内优化数据使用,进而做出明智的决策并采取行动,为企业创造尽可能高的收益。在今天,企业越来越依赖数据这一无形资产来创造价值,强大的数据管理策略比以往更加重要。
现代企业需要通过一系列任务、策略、步骤和实践来管理数字数据。数据管理的范围非常广泛,包括:
因此,一个理想的数据管理策略应全面解决用户和管理员活动、数据管理技术功能、监管法规要求以及企业从数据中获取价值的需求等 4 大问题。
在今天,企业需要一种强大的数据管理解决方案来高效管理一个多样化、统一的数据层中的数据。而数据管理系统一般基于数据管理平台而构建,涵盖数据库、数据湖和数据仓库、大数据管理系统、数据分析及其他方面。
在数据管理系统中,所有这些要素协同作业,以“数据使用程序”的形式为企业提供数据管理功能、分析功能和算法,帮助企业管理应用数据,处理应用产生的数据。目前,尽管很多工具都可以帮助数据库管理员 (DBA) 自动处理许多传统管理任务,但由于大多数数据库部署的规模和复杂性的原因,人工干预仍然不可或缺。而每当需要人工干预时,出错几率就会升高。对此,减少手动数据管理是新型数据管理技术,即自治数据库的核心目标。
数据管理平台是用于收集和分析整个组织中海量数据的基础性系统。目前,商用数据平台通常包含来自数据库供应商或第三方供应商的数据管理软件工具,可帮助企业 IT 团队和 DBA 执行标准任务,例如:
如今,支持快速、经济高效地伸缩的云数据平台日益普及。其中,一些云数据平台采用服务的形式交付,能够帮助企业进一步节省成本。
自治数据库基于云运行,可利用人工智能 (AI) 和机器学习技术自动化处理许多过去由 DBA 执行的数据管理任务,包括数据库备份管理、数据库保护和性能调优。
自治数据库又被称为自治驾驶数据库,可提供众多强大的数据管理优势,包括:
如今,支持快速、经济高效地伸缩的云数据平台日益普及。其中,一些云数据平台采用服务的形式交付,能够帮助企业进一步节省成本。
从某种意义上说,大数据就是大量、大规模的数据。但是,从格式上来讲,大数据比传统数据要广泛得多,收集速度也非常快。在现实中,社交媒体(如 Facebook)每天或每分钟产生的所有数据就是大数据的形象体现。这种大规模、多样化、高速产生的数据既是企业的宝贵资产,同时也带来了极其严峻、复杂的管理挑战。
随着从相机、社交媒体、音频记录和物联网 (IoT) 设备等收集的数据越来越多,大数据管理系统应运而生。这些系统一般致力于解决三个基本问题:
如今,许多企业正利用大数据改善和加速产品开发、预测性维护、客户体验、安全性和运营效率,等等。未来,随着大数据的规模不断增长,企业也将迎来越来越多的机遇。
如今,数据管理的大多数挑战源于业务的快速发展以及不断加速的数据扩散。面对规模不断增长、类型日益多样化、生成速度越来越快的数据,现代企业需要更加高效的管理工具。目前企业面临的数据管理挑战主要包括:
要想应对数据管理挑战,企业需要一系列全面的成熟可靠的优秀实践。以下优秀实践可帮助现代企业轻松应对当今的主要数据管理挑战(视数据类型和行业而定):
随着数据成为一种新的商业资本,许多企业发现数据对于提前识别趋势、制定决策和采取有效行动,超越竞争对手至关重要 — 这早已是众多数字化初创企业和行业颠覆者的共识。而为了充分发挥数据的价值,它们积极寻求更加有效的数据管理方法。
与此同时,在企业内部,DBA 的数据管理职责也在不断变化。随着繁琐、耗时的工作不断减少,DBA 能够专注处理更具战略性的问题,并通过一系列数据建模和安全性计划,在云端为企业提供关键数据管理支持 (PDF)。