10 עצות למיטוב תשתית הנתונים

מאגר הנתונים של העסק יכול להיות מכרה זהב. כאשר משתמשים בו נכון, הנתונים האלה יכול להזין אנליטיקות שעוזרות לחברה לפעול ביעילות רבה יותר, להימנע מטעויות, ולנצל הזדמנויות, כולל בינה מלאכותית יצרנית, הזקוקה לזרימה של נתונים נקיים ומאורגנים היטב כדי לבצע את עבודתה. כדי לרתום את האפשרויות של כל הנתונים האלה, עם זאת, ארגונים חייבים ליישם את האסטרטגיות הנכונות ולבצע אופטימיזציה לתשתית הנתונים שלהם.

מהי תשתית נתונים?

תשתית נתונים היא המערכת האקולוגית של טכנולוגיה, תהליכים ואנשים שאחראים לנתונים של הארגון - כולל האיסוף, האחסון, התחזוקה וההפצה שלו. רכיב הטכנולוגיה של התשתית כולל חומרה מקומית, כגון שרתים והתקני אחסון, ותוכנה, כולל מסדי נתונים של OLTP ומחסני נתונים, כמו גם טכנולוגיות רשת. בדרך כלל הוא כולל גם שירותי ענן שונים. האנשים המעורבים כוללים מפתחי יישומים, מנהלני מסדי נתונים, אנליסטים של נתונים ומדעני נתונים.

יעד מפתח של תשתית נתונים הוא לספק מאגר אחסון מאובטח וכן את משאבי המחשוב לעיבוד וניתוח הנתונים. לא פחות חשוב הם הכללים והמדיניות השולטים על אופן השימוש בנתונים - ולמי יש גישה אליהם. בסופו של דבר, המטרה היא להפיק את המרב מנתוני הארגון עם ניהול וניתוח יעילים לקבלת החלטות מונחות נתונים.

תובנות מרכזיות

• תשתית נתונים היא אוסף של טכנולוגיות ומדיניות שארגון משתמש בהן כדי להבטיח שימוש נכון ויעיל בנתונים שלו.
• הרכיבים הטכנולוגיים של תשתית הנתונים כוללים חומרה מקומית, כגון שרתים ורשתות, תוכנה, כולל מערכות הפעלה, מסדי נתונים וכלים לניתוח נתונים; ושירותי ענן שונים.
• המטרות העיקריות של כל אסטרטגיית תשתית הנתונים הן אבטחה, פרטיות ותאימות לתקנות.
• דרך אחת לפשט ולעדכן תשתית נתונים היא להעביר עומסי עבודה נוספים לשירותי ענן מודרניים.

הסבר על תשתית נתונים

תשתית הנתונים מורכבת מהתשתית הפיזית של ארגון, כולל רכיבי חומרה כגון שרתים והתקני אחסון, כמו גם תוכנה לאחסון, אחזור, שיתוף וניתוח נתונים. רכיבים מרכזיים כוללים מסדי נתונים, אגמי נתונים ומחסני נתונים שחברות משתמשות בהם כדי לאחסן ולנתח סוגי נתונים שונים, כגון גרף, מרחבי, טקסט, תמונות, JSON, ונתונים וקטוריים, בין רבים אחרים.

הטכנולוגיות האלו הן אמצעי אבטחה המגנים על נתונים רגישים מפני גישה לא מורשית. מעבר לכך קיימים הכלים והטכנולוגיות התומכים בקבלת החלטות המבוססת על ניתוח הנתונים, כולל לוחות מחוונים, ועוזרים אישיים מבוססי בינה מלאכותית גנרטיבית.

מה עושה תשתית הנתונים?

תשתית נתונים פונקציונלית מאפשרת טיפול יעיל בנתונים, ניתוח וקבלת החלטות, תוך סיוע בהתמודדות עם אבטחה וציות לתקנות. ארגונים עם תשתיות נתונים יעילות יכולים להפיק ערך על-ידי הפיכת מה שלעתים קרובות שילוב מורכב של סוגי נתונים לתובנות קלות להבנה ולפעולה.

תובנות אלו יכולות לזרום מלוחות מידע אינטראקטיביים המאפשרים למשתמשים לחקור ולנתח מידע, באופן אידיאלי בזמן אמת, כדי לזהות מגמות, דפוסים וקשרים שאולי לא יהיו גלויים מהנתונים הגולמיים. לוחות מידע עשויים לכלול תרשימים, גרפים, מפות חום ואינפוגרפיקות המקלות על השוואת התוצאות האפשריות של החלטות שונות.

תשתית נתונים יעילה תשאף גם להנגיש את הגישה לנתונים לכולם מבלי להתפשר על האבטחה. כאשר בעלי עניין ברמות שונות יכולים לשתף פעולה ולתרום לקבלת החלטות אסטרטגיות, הארגון נהנה מהיתרונות. בנוסף, תשתית נתונים יכולה להזין יוזמות בינה מלאכותית גנרטיבית, כולל אוטומציות חכמות, שיכולות לייצר תפעול עסקי יעיל יותר.

מדוע תשתית הנתונים חשובה?

שימוש יעיל בנתונים היה חלק חיוני בקבלת החלטות עסקיות במשך שנים. כאשר חברות יכולות לנתח בקלות את הנתונים התפעוליים שלהן, הן יכולות לראות בבירור רב יותר מה עובד ומה לא, לקבל החלטות מיידיות בדיוק, או להסתכל בראייה ארוכת טווח ולזהות מגמות שאפשר לנצל או להימנע מהן. כעת, עם האפשרויות המתפתחות של בינה מלאכותית גנרטיבית, תשתית הנתונים חשובה מתמיד. בינה מלאכותית פועלת על נתונים, ורק עם תשתית הנתונים הנכונה - שאמורה לכלול כעת טכנולוגיות כגון יצירה מועצמת ע"י שליפה (RAG) ואחסון וקטורי - יכולות שמודלי הבינה המלאכותית הגנרטיביים האחרונים עובדים על מלוא הפוטנציאל שלהם.

10 עצות למיטוב תשתית הנתונים

ישנן זוויות רבות שיש לקחת בחשבון בעת אופטימיזציה של תשתית נתונים. הנה 10 רעיונות שיעזרו לכם לכסות את כל הבסיסים.

1. יישמו משילות נתונים

לצד השקעות בחומרה ותוכנה, משילות נתונים היא מרכיב חיוני לשחרור העוצמה של הנתונים. משילות נתונים היא המסגרת לניהול ושימוש יעיל בנתונים—המבטיחה את דיוקם, עקביותם, זמינותם ואבטחתם—ומיישרת קו בין פרקטיקות הקשורות לנתונים לבין היעדים והמטרות של הארגון.

תכנית משילות נתונים צריכה להגדיר תפקידים ותחומי אחריות ברורים לאנשים המעורבים בניהול נתונים כדי להבטיח נשיאה באחריות. צעד ראשון הוא הגדרת תפקידים ומינוי בעלי נתונים, אחראי נתונים, ומשתמשי נתונים, כל אחד עם זכויות ואחריות ספציפיות. משילות נתונים כוללת גם כללים והנחיות לצוותי IT שיש להם גישה לנתונים. מדיניות צריכה להתייחס לנושאים כגון אבטחת נתונים, איכות נתונים, שמירת נתונים ושיתוף נתונים.

לבסוף, משילות איתנה דורשת ביצוע ביקורות נתונים קבועות וניטור מדדי איכות נתונים כדי לזהות ולטפל בבעיות במהירות.

2. השתמשו באוטומציה ובטכנולוגיות ענן

אנשי ה-IT המעורבים בבנייה ותחזוקה של תשתית נתונים טובים באוטומציה של משימות, לעתים קרובות על-ידי כתיבת סקריפטים לאוטומציה של השלבים הכרוכים באספקה, ניטור ועדכון תוכנה. לאחרונה, ספקי ענן משתמשים בכלי בינה מלאכותית ולמידת מכונה חזקים כדי לעזור לארגונים לאוטומט מגוון רחב יותר של משימות—כולל אספקה, טעינת נתונים, ביצוע שאילתות וטיפול בכשלים—ולהשיג ביצועי שאילתות גבוהים בקנה מידה.

בצד העסקי, רמת ביצועים זו יכולה להניע אנליטיקה חיזויית, שיכולה לעזור לשפר את הדיוק והמהירות של קבלת החלטות בתחומים כגון כספים, אבטחת נתונים, לוגיסטיקה ורבים אחרים.

3. ארגנו נתונים לקבוצות לוגיות

חשוב שכל תשתית נתונים תארגן נתונים לקבוצות לוגיות לניהול והעברה יעילים. ישנם שני חלקים למאמץ זה: קטגוריזציה של נתונים וסיווג נתונים. קטגוריזציה מקבצת נתונים לקטגוריות על בסיס מאפיינים משותפים, כגון מקור או רגישות, בעוד שסיווג מקצה נתונים לסוגים מוגדרים מראש על בסיס כללים או אלגוריתמים.

מסמך מחקר ופיתוח מוצר, לדוגמה, יכול להתאים פוטנציאלית למספר קטגוריות, כגון "נתונים טכניים" ו"מחקר שוק", אך יהיה רק בסיווג אחד בתוך היררכיה ספציפית, כגון "ציבורי", "סודי-פנימי", או "סודי".

4. אחסנו מטאדטה למעקב אחר מקור הנתונים

מטאדטה הם מידע שמתאר נכס נתונים. כאשר אתם מצלמים תמונה, המטא-דאטה אומר איפה ומתי הצילום נעשה, בין מאפיינים אפשריים רבים אחרים. מאגר מטאדטה בתשתית נתונים מארגן ושומר מטא-דאטה על נכסי נתונים, תהליכים וסכמות בתוך המערכת. מאגרי מטא-דאטה יכולים לשפר גם את יכולת גילוי הנתונים וגם את משילות הנתונים בסביבות היברידיות, כגון אגמי נתונים משולבים. מאגרי מטאדטה עשויים גם לסייע בעמידה בתקנות על-ידי אספקת מידע על שושלת נתונים, בקרת גישה, הצפנה ורישום ביקורת, אשר כולם תורמים לפרטיות והגנת נתונים. יותר ויותר, מערכות בינה מלאכותית גנרטיבית מנצלות מטא-דאטה כדי להביא שקיפות והסברתיות לתפוקות שלהן.

השתמשו בפרוטוקולי אבטחה כדי להגן על התשתית שלכם

תשתית הנתונים הנכונה יכולה לעזור להגן על הנכסים הדיגיטליים של הארגון שלכם, שבתורם מרוויחים את אמון הלקוחות ובעלי העניין ועוזרים לעמוד בתקנות התעשייה.

באבטחת נתונים, ישנן מספר זוויות לשקול, חלקן טכניות וחלקן חברתיות. התחילו בהצפנת נתונים במנוחה ובתנועה למקרה שיירוטו או שתהיה אליהם גישה על ידי גורמים לא מורשים. לאחר מכן, הגנו מפני איומים אלה על-ידי יישום בקרות כדי להגביל מי יכול לראות נתונים רגישים. זאת ניתן להשיג באמצעות אימות משתמשים ובקרת גישה מבוססת תפקידים. מכיוון שאיומים על אבטחת נתונים מתפתחים כל הזמן, נטרו ועדכנו באופן קבוע אמצעי הגנה, וכמובן, שמרו על עדכניות עם עדכוני האבטחה ועדכוני התוכנה האחרונים. ספקי ענן לעתים קרובות יתקנו ויעדכנו תוכנה באופן יזום ברגע שפגיעויות מתגלות.

קו הגנה נוסף הוא חינוך העובדים. ודאו שהעובדים מבינים אבטחת נתונים כחלק מיום העבודה שלהם. הקימו הדרכות להעלאת מודעות לסיסמאות חזקות, הונאות פישינג והתקפות הנדסה חברתית — וספקו מבנה דיווח לפעילויות חשודות. בסופו של דבר, פריצות נתונים קורות, אך אתם יכולים למזער את השפעתן עם פרוטוקולים לצעדים שיש לנקוט, כולל הכלה והתאוששות וכן נהלי תקשורת לעזרה בשמירה על אמון הלקוחות ובעלי העניין שלכם.

6. נטרו את ביצועי המערכת באופן קבוע

חיוני לנטר את תשתית הנתונים שלכם כדי לזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן פוגעות בפרודוקטיביות. כדי לנטר מגוון רכיבי תשתית, מהנדסי נתונים משתמשים בסוכני תוכנה לאיסוף נתוני ביצועים על מערכות הפעלה, ניצול מעבד, שימוש בזיכרון, תעבורת רשת ורכיבים רבים אחרים. כאשר מזוהה בעיה שעלולה להשפיע על משתמשים, מערכת הניטור יכולה לעזור לאבחן ואפילו לתקן את הבעיה. עם ניטור בזמן אמת לאורך מרכזי נתונים וספקי ענן, הטכנולוגיה יכולה אפילו לחזות הפסקות או האטות כך שניתן לטפל בהן לפני שהמשתמשים בכלל מזהים אותן.

7. תכננו לתרחישי צמיחה עתידיים

הארגון שלכם כנראה מייצר ואוסף כמויות גדולות של נתונים. זהירות מחייבת לתכנן להאצת הקצב. כיצד תוכלו להבטיח שתשתית הנתונים שלכם יכולה להתמודד עם הצמיחה ולהתאים את עצמה לדרישות המשתנות?

עבדו להבין כיצד החומרה, התוכנה ושירותי הענן הנוכחיים שלכם יסתגלו לנפחי נתונים גדלים ודרישות חישוביות. דעו היכן הפרעות וצווארי בקבוק עלולים להתרחש, והתחילו לתכנן סביבם. זה ידרוש מכם להישאר מעודכנים בטכנולוגיות מתפתחות והשפעתן הפוטנציאלית על אסטרטגיות ניהול הנתונים שלכם. עם ההשפעה הגוברת של בינה מלאכותית גנרטיבית, לדוגמה, תרצו להבין כיצד להפיק תועלת מסוגי נתונים חדשים, כגון וקטורים ו-RAG.

8. התמקד במדרגיות וגמישות

צורכי המחשוב של ארגון משתנים לאורך היום, השבוע, החודש והשנה. קמעונאים מקוונים, לדוגמה, צריכים לתכנן לשימוש כבד בחגים, ואוניברסיטאות צריכות לגדול במהירות במהלך אותן התפרצויות קצרות כאשר עשרות אלפי סטודנטים פוטנציאליים נרשמים לקורסים. שימוש בתשתית נתונים עם יכולות הרחבה והרחבה אוטומטית יכול להפחית את עלויות ה-IT הכוללות, במיוחד כאשר משלמים על מופעים בשירות ענן.

מלבד בחירת ספק הענן הנכון, תוכלו לעזור להבטיח מדרגיות עם ארכיטקטורה וכלים המיועדים לאינטגרציה, מודלים, תיאום, ניטור והדמיה. טכנולוגיות כמו מאזני עומסים יכולות להפיץ תעבורה בין שרתים. בנוסף, פתרון מסד הנתונים הנכון, במקום או כמסד נתונים כהצעת שירות, ישתמש בטכניקות כדי למקסם את המדרגיות, כגון מפתוח, מטמון ואופטימיזציה של שאילתות.

9. תעדפו מהירות וקיבולת אחסון

עיבוד נתונים מהיר וקיבולת אחסון בשפע הם אבני היסוד של ארכיטקטורת נתונים יעילה. הדרך הקלה ביותר, ולעתים קרובות הזולה ביותר להגיע לשם היא להעביר עומסי עבודה מסוימים לענן. אלה יכולים לכלול שירותי מסד נתונים ואחסון מוגדר באמצעות תוכנה כשירות, תוך שימוש באוסף של מחשבים וירטואליים בשרת ענן יחיד כדי לשפר את ניצול המשאבים.

עבור עומסי עבודה שנשארים במרכז הנתונים שלכם, השקיעו בחומרה מודרנית ובעלת ביצועים גבוהים כדי להחליף ציוד מיושן ולשפר את התפוקה. חומרה ותוכנת רשת מודרניות חשובות להעברת נתונים במרכז הנתונים שלכם או בין המיקום שלכם ומרכזי נתונים בענן. בעת השדרוג, כדאי להימנע מהצורך להעביר נתונים בין מסדי נתונים עבור למידת מכונה ואנליטיקה; שימוש בשירות מסד נתונים ענן אחד שעושה הכל משפר את המהירות ומוריד את המורכבות.

10. השקיעו בהדרכת צוותים בטכנולוגיות חדשות

בתשתית נתונים יעילה ישנם חלקים נעים רבים, כולל תשתית פיזית, הכוללת חומרת אחסון, חומרת עיבוד ורשתות; תשתית מידע, כולל יישומים עסקיים ומאגרי נתונים; ותשתית עסקית, כגון מערכות בינה עסקית וכלי ניתוח. שמירה על כל אחד מהאלמנטים האלה עובד ומאובטח דורשת מיומנויות שצריכות להישאר מעודכנות. לדוגמה, מערכות נתונים מודרניות צריכות להתחשב בבינה מלאכותית גנרטיבית, שעשויה לדרוש מיומנות בסוגי נתונים חדשים, כלי תוכנה, ארכיטקטורות מחשוב ומבנים ארגוניים. עודדו צוות לחפש הכשרה מחברות פיתוח מיומנויות, קבוצות משתמשים ואירועי טכנולוגיה כדי שיוכלו להישאר בחזית מערכות נתונים מודרניות, ללמוד על מסדי נתונים בתהליכי פיתוח פול-סטאק, לחקור ארכיטקטורות רשת נתונים, ולהבין את העקרונות הכרוכים בניתוח נתונים והצגת ממצאים.

אנשי מקצוע בתחום הטכנולוגיה יכולים גם לגשת להכשרות המוצעות על ידי ספקי ענן או על ידי הקהילה סביב טכנולוגיה מסוימת.

מטבו את תשתית הנתונים שלכם עם Oracle HeatWave

MySQL הוא מסד הנתונים בקוד פתוח הפופולרי ביותר בעולם, אך עד עכשיו אנליטיקת נתונים הייתה חייבת להתבצע במסד נתונים נפרד. כעת, HeatWave MySQL מספק שירות ענן מסד נתונים מנוהל במלואו המשלב עסקאות ואנליטיקה בזמן אמת, מבטל את המורכבות, השהיות, עלויות וסיכוני שכפול ETL. פשטו עוד יותר את תשתית הנתונים שלכם באמצעות יכולות מובנות אחרות של HeatWave המבטלות את הצורך להעביר נתונים לשירותי ענן נפרדים:

• HeatWave Lakehouse מאפשר לכם לבצע שאילתות נתונים באחסון אובייקטים, מסדי נתונים MySQL, או שילוב של שניהם במהירות שיא.
• HeatWave GenAI מספק בינה מלאכותית גנרטיבית משולבת, אוטומטית ומאובטחת עם מודלי שפה גדולים (LLMs) בתוך מסד הנתונים; חנות וקטורים אוטומטית בתוך מסד הנתונים; עיבוד וקטורים מדורג; ואת היכולת לנהל שיחות הקשריות בשפה טבעית.
• HeatWave AutoML כולל כל מה שמשתמשים צריכים כדי לבנות, לאמן ולהסביר מודלים של למידת מכונה בתוך HeatWave ללא עלות נוספת.

HeatWave זמין בתשתית הענן של Oracle (OCI), Amazon Web Services (AWS), ו-Microsoft Azure.

שאלות נפוצות בנושא אופטימיזציה של תשתית נתונים

מה קורה אם מערכת תשתית הנתונים שלכם פגומה?

תשתית נתונים פגומה יכולה להוביל למספר תוצאות, אף אחת מהן אינה טובה. היא יכולה להוביל לזמני תגובה איטיים יותר לאתרי אינטרנט, יישומים, כלים אנליטיים ומערכות בינה מלאכותית התלויים בנתונים יעילים ונקיים. גרוע מכך, מערכות תשתית פגומות יכולות לפתוח פגיעויות, ולסכן נתונים לאובדן בשל טעות אנוש או קריסת מערכת, או שהנתונים עלולים להיפגע אם גורמים זדוניים משיגים גישה לתשתית הנתונים הפגומה.

כיצד אתם מנהלים את תשתית הנתונים?

אתם מנהלים תשתית נתונים עם מערך טכנולוגיות ומדיניות שעוזרות להבטיח שהנתונים נשארים בטוחים ומגיעים לאנשים שהם מיועדים לשרת. תחומי המיקוד כוללים חומרת אחסון נתונים, תוכנת מסד נתונים, ותוכנה וציוד רשת המתוכננים להבטיח שנתונים זורמים ביעילות בין מערכות פנימיות וספקי שירותי ענן. ניהול תשתית נתונים הוא מיומנות מבוקשת מאוד, במיוחד ככל שבינה מלאכותית גנרטיבית הופכת לנפוצה יותר, בהתחשב בכך שהיא דורשת זרימה יציבה של נתונים נקיים כדי לפעול.

כיצד אדע באילו טכנולוגיות להשקיע עבור תשתית הנתונים שלי?

תנו עדיפות לטכנולוגיות המוסיפות ערך מבלי להוסיף מורכבות. לדוגמה, אתם עשויים להשקיע במסד נתונים שיכול לטפל בעיבוד עסקאות ולמידת מכונה, מה שיכול לחסוך לכם מתהליכי ETL הגוזלים זמן. אתם עשויים גם לחפש מסד נתונים שעובד באופן טבעי עם סוגי נתונים שונים רבים, כגון טקסט, מרחבי, גרפים, JSON ווקטורים. זה יעזור לכם גם לפשט את תשתית הנתונים שלכם.

באיזו תדירות עלי לבחון את תשתית הנתונים שלי?

תשתיות נתונים הן לעתים קרובות מורכבות להרכבה ותחזוקה. מומלץ לבחון את תשתית הנתונים שלכם לשדרוגים כאשר אתם רוצים לאמץ טכנולוגיה חדשה, כגון למידת מכונה או בינה מלאכותית, או כאשר אתם זקוקים לאמצעי אבטחת נתונים חדשים. צמיחה או שינוי ארגוני, כגון מיזוג או רכישה, צריכים גם להפעיל בחינה. לתחזוקה שוטפת, ודאו שתשתית הנתונים אוספת יומנים על איך רכיבים שונים עובדים, ובחנו אותם באופן קבוע. יומנים אלה יתריעו בפני מומחי נתונים על בעיות שמתרחשות או שנמצאות באופק.