Ce presupune gestionarea datelor?

Gestionarea datelor înseamnă procesul de colectare, păstrare și utilizare a datelor în mod sigur, eficient și economic. Obiectivul gestionării datelor este de a ajuta oamenii, organizațiile și procesele conexe să optimizeze utilizarea datelor în limitele politicilor și reglementărilor, astfel încât să poată lua decizii și măsuri care să maximizeze beneficiul pentru organizație. O strategie robustă de gestionare a datelor devine din ce în ce mai importantă, deoarece organizațiile se bazează tot mai mult pe active intangibile pentru a crea valoare.

Gestionarea datelor digitale într-o organizație implică o gamă largă de sarcini, politici, proceduri și practici. Activitatea de gestionare a datelor are un domeniu larg, care acoperă factori cum ar fi

• Crearea, accesarea și actualizarea datelor la un nivel de date diferit
• Stocarea datelor în mai multe clouduri și on-premises
• Nivel ridicat de disponibilitate și recuperare în caz de dezastru
• Utilizarea datele într-o gamă tot mai variată de aplicații, analize și algoritmi
• Asigurarea confidențialității și securității datelor
• Arhivarea și distrugerea datelor conform programelor de păstrare a datelor și cerințelor de conformitate

O strategie oficială de gestionare a datelor abordează activitatea utilizatorilor și a administratorilor, capacitățile tehnologiilor de gestionare a datelor, cerințele de reglementare și nevoile organizației pentru a obține valoare din datele sale.

Sistemele de gestionare a datelor în prezent

Organizațiile actuale au nevoie de o soluție de gestionare a datelor care să ofere o modalitate eficientă de gestionare a datelor în cadrul unui nivel de date diverse, dar unificate. Sistemele de gestionare a datelor sunt construite pe platformele de gestionare a datelor și pot include baze de date, lacuri de date și depozite de date, sisteme de gestionare a Big Data, analize de date și multe altele.

Toate aceste componente lucrează împreună ca un “utilitar de date” pentru a furniza capacitatea de gestionare a datelor de care o organizație are nevoie pentru aplicațiile sale, precum și pentru analizele și algoritmii care utilizează datele generate de aceste aplicații. Deși instrumentele actuale ajută administratorii de baze de date (DBA) să automatizeze multe dintre sarcinile de gestionare tradiționale, intervenția manuală este deseori necesară datorită mărimii și complexității asociate cu implementarea unei baze de date. Ori de câte ori este necesară intervenția manuală, șansele de erori cresc. Reducerea nevoii de gestionare manuală a datelor este un obiectiv cheie al unei noi tehnologii de gestionare a datelor, baza de date autonomă.

Sistemele de gestionare a Big Data

În anumite privințe, Big Data este exact ceea ce pare — o mare mulțime de date. Însă Big Data se prezintă, de asemenea, într-o varietate mai mare de forme decât datele tradiționale și sunt colectate cu viteză mai mare. Gândiți-vă la toate datele care apar în fiecare zi sau în fiecare minut dintr-o sursă a unui canal de socializare, cum ar fi Facebook. Cantitatea, varietatea și viteza acestor date le conferă valoarea pe care o au pentru întreprinderi, însă totodată gestionarea lor este foarte complexă.

Dat fiind că tot mai multe date sunt colectate din surse diferite, cum ar fi camerele video, canalele de socializare, înregistrările audio și dispozitivele Internet of Things (IoT), au apărut sisteme de gestionare a Big Data. Aceste sisteme se specializează în trei domenii generale.

• Integrarea Big Data aduce diverse tipuri de date — de la loturi la streaming — și le transformă astfel încât să poată fi consumate.
• Gestionarea Big Data stochează și procesează date într-un lac de date sau într-un depozit de date în mod eficient, sigur și fiabil, adesea prin utilizarea stocării obiectelor.
• Analiza Big Data dezvăluie noi informații prin analiză și utilizează învățarea asistată de computer și vizualizarea AI pentru a construi modele.

Companiile utilizează Big Data pentru a îmbunătăți și a accelera dezvoltarea produselor, întreținerea predictivă, experiența clienților, securitatea, eficiența operațională și multe altele. Odată cu extinderea Big Data vor crește și oportunitățile.

Probleme legate de gestionarea datelor

Majoritatea problemelor legate de gestionarea datelor de astăzi sunt generate de ritmul mai rapid al afacerilor și de creșterea proliferării datelor. Varietatea, viteza și volumul tot mai mare de date disponibile organizațiilor le determină pe acestea să caute instrumente de gestionare mai eficiente pentru a nu rămâne în urmă. Unele dintre problemele principale cu care se confruntă organizațiile includ următoarele:

• Nu știu ce date dețin. Sunt colectate și stocate date dintr-un număr tot mai mare de diverse surse, cum ar fi senzori, dispozitive inteligente, canale de socializare și camere video. Dar aceste date nu sunt utile dacă organizația nu știe ce date deține, unde se află și cum să le folosească.
• Organizațiile trebuie să mențină nivelurile de performanță pe măsură ce nivelul de date crește. Acestea captează, stochează și utilizează mai multe date tot timpul. Pentru a menține timpii maximi de răspuns în cadrul acestui nivel aflat în curs de extindere, organizațiile trebuie să monitorizeze în permanență tipul de întrebări la care răspunde baza de date și să schimbe indexurile pe măsură ce interogările se schimbă, fără a afecta performanța.
• Trebuie să respecte cerințele de conformitate aflate în continuă schimbare. Regulile de conformitate sunt complexe, se aplică în mai multe jurisdicții și se schimbă constant. Organizațiile trebuie să poată revizui cu ușurință datele și să identifice orice aspect care face obiectul unor cerințe noi sau modificate. În special, informațiile de identificare personală (PII) trebuie să fie detectate, urmărite și monitorizate pentru a se respecta reglementările tot mai stricte privind confidențialitatea la nivel mondial.
• Nu știu cum să reutilizeze datele pentru a le valorifica în scopuri noi. Prin colectarea și identificarea datelor nu se asigură valoare — organizația trebuie să le proceseze. Dacă este nevoie de mult timp și efort pentru a transforma datele în ceea ce este necesar pentru analiză, analiza respectivă nu va avea loc. Prin urmare, valoarea potențială a acelor date se pierde.
• Trebuie să țină pasul cu schimbările survenite în domeniul stocării datelor. În noul univers al gestionării datelor, organizațiile stochează date în mai multe sisteme, inclusiv în depozite de date și lacuri de date nestructurate, care stochează orice date în orice format într-o singură colecție. Experții în date din cadrul unei organizații au nevoie de o modalitate de a transforma rapid și ușor datele din formatul lor original în forma, formatul sau modelul de care au nevoie pentru a le exploata pentru o gamă largă de analize.

Cele mai bune practici de gestionare a datelor

Pentru a aborda problemele legate de gestionarea datelor este nevoie de un set cuprinzător și bine gândit de cele mai bune practici. Deși cele mai bune practici variază în funcție de tipul de date implicate și de industrie, următoarele cele mai bune practici abordează problemele majore de gestionare a datelor cu care se confruntă organizațiile în prezent:

• Creați un nivel de descoperire pentru a vă identifica datele. Un nivel de descoperire peste nivelul de date al organizației permite analiștilor și experților în date să caute seturi de date cu ajutorul cărora datele dvs. să devină utilizabile.
• Dezvoltați un mediu de știință a datelor pentru a reutiliza eficient datele dvs. Un mediu de știință a datelor automatizează cât mai mult activitatea de transformare a datelor, simplificând crearea și evaluarea modelelor de date. Un set de instrumente ce elimină necesitatea de transformare manuală a datelor poate accelera emiterea de ipoteze și testarea noilor modele.
• Utilizați o tehnologie autonomă pentru a menține nivelurile de performanță în cadrul întregului nivel de date aflat în extindere. Capacitățile autonome de date folosesc AI și învățarea asistată de computer pentru a monitoriza în permanență interogările bazei de date și pentru a optimiza indexurile pe măsură ce interogările se schimbă. Datorită acestui lucru, baza de date poate să mențină timpul rapid de răspuns, iar administratorii DBA și experții în date nu vor mai avea de efectuat sarcini manuale ce iau mult timp.
• Utilizați descoperirea pentru a ține pasul cu cerințele de conformitate. Instrumentele noi utilizează descoperirea datelor pentru a examina datele și a identifica lanțurile de conexiuni ce trebuie detectate, urmărite și monitorizate în vederea asigurării conformității la nivel de jurisdicții multiple. Întrucât cerințele privind conformitatea cresc la nivel global, această capacitate va deveni tot mai importantă pentru cei responsabili cu evaluarea riscurilor și asigurarea securității.
• Utilizați un nivel comun de interogare pentru a gestiona forme multiple și diverse de stocare a datelor. Cu ajutorul noile tehnologii colecțiile de date pot să colaboreze, ceea ce duce la eliminarea diferențelor dintre ele. Prin intermediul nivelului comun de interogare, ce acoperă numeroase tipuri de stocare a datelor, experții în date, analiștii și aplicațiile pot să acceseze datele fără a fi nevoie să știe unde sunt stocate și fără a fi nevoiți să le transforme manual într-un format utilizabil.

Gestionarea datelor se dezvoltă

Datorită noului rol al datelor de capital de afaceri, organizațiile descoperă ceea ce start-upurile digitale și factorii perturbatori știu deja: datele reprezintă un element valoros pentru identificarea tendințelor, luarea deciziilor și a măsurilor cu un pas înaintea concurenței. Noua poziție a datelor în lanțul valoric determină organizațiile să caute în mod activ modalități mai bune de a valorifica acest nou capital.

În cadrul companiilor, responsabilitățile DBA privind managementul datelor evoluează, de asemenea, reducându-se numărul activităților de rutină, astfel încât se poate concentra asupra unor probleme mai strategice și oferă un sprijin esențial pentru managementul datelor în mediile cloud (PDF) care implică inițiative cheie, precum modelarea și securitatea datelor.