Ce presupune gestionarea datelor

Înapoi Cont Oracle

Contul cloud Conectaţi-vă la cloud

Niciun rezultat găsit

Căutarea dvs. nu a întors niciun rezultat

Ce presupune gestionarea datelor?

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

Capitalul de date înseamnă capital de afaceri

În economia digitală actuală, datele sunt un fel de capital, un factor economic de producţie în domeniul bunurilor şi serviciilor digitale. Aşa cum un producător de automobile nu poate fabrica un model nou dacă nu are capitalul financiar necesar, autoturismele sale nu pot deveni autonome dacă producătorul nu dispune de date pentru a alimenta algoritmii la bord. Acest nou rol al datelor are implicaţii atât pentru strategia competitivă, cât şi pentru viitorul tehnicii de calcul.

Având în vedere acest rol central şi esenţial al datelor, practicile de gestionare eficientă şi un sistem robust de gestionare sunt esenţiale pentru fiecare organizaţie, indiferent de dimensiunea sau de tipul acesteia.

Aflaţi mai multe despre Creşterea capitalului de date (PDF)

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

Crearea, accesarea şi actualizarea datelor la un nivel de date diferit
Stocarea datelor în mai multe clouduri şi on-premises
Nivel ridicat de disponibilitate şi recuperare în caz de dezastru
Utilizarea datele într-o gamă tot mai variată de aplicaţii, analize şi algoritmi
Asigurarea confidenţialităţii şi securităţii datelor
Arhivarea şi distrugerea datelor conform programelor de păstrare a datelor şi cerinţelor de conformitate

O strategie oficială de gestionare a datelor abordează activitatea utilizatorilor şi a administratorilor, capacităţile tehnologiilor de gestionare a datelor, cerinţele de reglementare şi nevoile organizaţiei pentru a obţine valoare din datele sale.

Sistemele de gestionare a datelor în prezent

Organizaţiile actuale au nevoie de o soluţie 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 şi pot include baze de date, lacuri de date şi depozite de date, sisteme de gestionare a Big Data, analize de date şi multe altele.

Toate aceste componente lucrează împreună ca un “utilitar de date” pentru a furniza capacitatea de gestionare a datelor de care o organizaţie are nevoie pentru aplicaţiile sale, precum şi pentru analizele şi algoritmii care utilizează datele generate de aceste aplicaţii. Deşi instrumentele actuale ajută administratorii de baze de date (DBA) să automatizeze multe dintre sarcinile de gestionare tradiţionale, intervenţia manuală este deseori necesară datorită mărimii şi complexităţii asociate cu implementarea unei baze de date. Ori de câte ori este necesară intervenţia manuală, şansele 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.

Platformele de gestionare a datelor

Ce este o bază de date autonomă?

Platforma de gestionare a datelor este sistemul fundamental pentru colectarea şi analizarea volumelor mari de date dintr-o organizaţie. Platformele de date comerciale includ în mod obişnuit unelte software de gestionare, dezvoltate de furnizorul bazei de date sau de terţi furnizori. Aceste soluţii de gestionare a datelor ajută echipele IT şi administratorii DBA să îndeplinească sarcini tipice, cum ar fi

Identificarea, alertarea, diagnosticarea şi rezolvarea defecţiunilor în sistemul bazei de date sau în infrastructura de bază
Alocarea memoriei bazei de date şi a resurselor de stocare
Efectuarea de modificări în designul bazei de date
Optimizarea răspunsurilor la interogările bazei de date pentru o performanţă mai rapidă a aplicaţiilor

Platformele de date în cloud tot mai populare permit companiilor să extindă sau să restrângă datele în mod rapid şi economic. Unele sunt disponibile ca serviciu, permiţând organizaţiilor să realizeze economii şi mai mari.

Aflaţi mai multe despre gestionarea agilă, flexibilă şi sigură a datelor

Aflaţi mai multe despre platformele de gestionare a datelor în cloud (PDF)

Baza de date autonomă în cloud utilizează inteligenţa artificială (AI) şi învăţarea asistată de computer pentru a automatiza multe dintre sarcinile de gestionare a datelor efectuate de administratorii DBA, inclusiv gestionarea copierii de rezervă a bazei de date, securitatea şi ajustarea performanţei.

Denumită, de asemenea, bază de date cu funcţionare proprie, o bază de date autonomă oferă beneficii semnificative pentru gestionarea datelor, inclusiv

Reducerea complexităţii
Reducerea posibilităţii de eroare umană
Creşterea fiabilităţii şi securităţii bazei de date
- Îmbunătăţirea eficienţei operaţionale
Costuri reduse

Aflaţi mai multe despre bazele de date autonome

Sistemele de gestionare a Big Data

În anumite privinţe, Big Data este exact ceea ce pare — o mare mulţime de date. Însă Big Data se prezintă, de asemenea, într-o varietate mai mare de forme decât datele tradiţionale şi sunt colectate cu viteză mai mare. Gândiţi-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 şi 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 şi 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 — şi le transformă astfel încât să poată fi consumate.
Gestionarea Big Data stochează şi procesează date într-un lac de date sau într-un depozit de date în mod eficient, sigur şi fiabil, adesea prin utilizarea stocării obiectelor.
Analiza Big Data dezvăluie noi informaţii prin analiză şi utilizează învăţarea asistată de computer şi vizualizarea AI pentru a construi modele.

Companiile utilizează Big Data pentru a îmbunătăţi şi a accelera dezvoltarea produselor, întreţinerea predictivă, experienţa clienţilor, securitatea, eficienţa operaţională şi multe altele. Odată cu extinderea Big Data vor creşte şi oportunităţile.

Aflaţi mai multe despre Big data

Probleme legate de gestionarea datelor

Principiile de gestionare a datelor şi confidenţialitatea datelor

Regulamentul general privind protecţia datelor (GDPR) adoptat de Uniunea Europeană şi implementat în mai 2018 include şapte principii cheie pentru gestionarea şi prelucrarea datelor cu caracter personal. Aceste principii includ legalitatea, corectitudinea şi transparenţa; limitarea scopului; precizia; limitarea depozitării; integritatea şi confidenţialitatea şi altele.

GDPR şi alte legi care vizează aceleaşi scopuri, precum Legea privind confidenţialitatea consumatorului din California (California Consumer Privacy Act – CCPA), schimbă procesul de gestionare a datelor. Aceste cerinţe furnizează legi standardizate de protecţie a datelor, prin care oamenii deţin controlul asupra datelor lor cu caracter personal şi asupra modului în care sunt utilizate acestea. În realitate, transformă consumatorii în mandatari ai datelor cu drept de recurs juridic real atunci când organizaţiile nu reuşesc să obţină consimţământul în cunoştinţă de cauză privind captarea datelor, exercită un control slab asupra utilizării sau locaţiei datelor sau nu respectă cerinţele privind ştergerea sau portabilitatea datelor.

Aflaţi mai multe despre GDPR şi gestionarea datelor

Majoritatea problemelor legate de gestionarea datelor de astăzi sunt generate de ritmul mai rapid al afacerilor şi de creşterea proliferării datelor. Varietatea, viteza şi volumul tot mai mare de date disponibile organizaţiilor 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 organizaţiile includ următoarele:

Nu ştiu ce date deţin. Sunt colectate şi stocate date dintr-un număr tot mai mare de diverse surse, cum ar fi senzori, dispozitive inteligente, canale de socializare şi camere video. Dar aceste date nu sunt utile dacă organizaţia nu ştie ce date deţine, unde se află şi cum să le folosească.
Organizaţiile trebuie să menţină nivelurile de performanţă pe măsură ce nivelul de date creşte. Acestea captează, stochează şi utilizează mai multe date tot timpul. Pentru a menţine timpii maximi de răspuns în cadrul acestui nivel aflat în curs de extindere, organizaţiile trebuie să monitorizeze în permanenţă tipul de întrebări la care răspunde baza de date şi să schimbe indexurile pe măsură ce interogările se schimbă, fără a afecta performanţa.
Trebuie să respecte cerinţele de conformitate aflate în continuă schimbare. Regulile de conformitate sunt complexe, se aplică în mai multe jurisdicţii şi se schimbă constant. Organizaţiile trebuie să poată revizui cu uşurinţă datele şi să identifice orice aspect care face obiectul unor cerinţe noi sau modificate. În special, informaţiile de identificare personală (PII) trebuie să fie detectate, urmărite şi monitorizate pentru a se respecta reglementările tot mai stricte privind confidenţialitatea la nivel mondial.
Nu ştiu cum să reutilizeze datele pentru a le valorifica în scopuri noi. Prin colectarea şi identificarea datelor nu se asigură valoare — organizaţia trebuie să le proceseze. Dacă este nevoie de mult timp şi efort pentru a transforma datele în ceea ce este necesar pentru analiză, analiza respectivă nu va avea loc. Prin urmare, valoarea potenţială a acelor date se pierde.
Trebuie să ţină pasul cu schimbările survenite în domeniul stocării datelor. În noul univers al gestionării datelor, organizaţiile stochează date în mai multe sisteme, inclusiv în depozite de date şi lacuri de date nestructurate, care stochează orice date în orice format într-o singură colecţie. Experţii în date din cadrul unei organizaţii au nevoie de o modalitate de a transforma rapid şi uşor 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 şi bine gândit de cele mai bune practici. Deşi cele mai bune practici variază în funcţie de tipul de date implicate şi de industrie, următoarele cele mai bune practici abordează problemele majore de gestionare a datelor cu care se confruntă organizaţiile în prezent:

Valoarea mediului de ştiinţă a datelor

Ştiinţa datelor este un domeniu interdisciplinar care utilizează metode, procese, algoritmi şi sisteme ştiinţifice pentru a obţine valoare din date. Experţii în domeniul datelor combină o serie de competenţe — inclusiv statistică, informatică şi cunoştinţe de afaceri — pentru a analiza datele colectate de pe web, de pe smartphone-uri, de la clienţi, de la senzori şi din alte surse.

Un mediu de ştiinţă a datelor poate ajuta o organizaţie să ştie ce date deţine pentru ca apoi să le poată folosi. Acest mediu permite experţilor în date să creeze, să testeze şi să evalueze automat modelele folosite pentru a găsi date, pe care apoi să le transforme pentru a deveni utilizabile şi valoroase pentru organizaţie. Cu o platformă centralizată, experţii în date pot lucra într-un mediu interactiv, utilizând instrumentele open source preferate, toată activitatea acestora fiind sincronizată de un sistem de control al versiunilor.

Aflaţi mai multe despre ştiinţa datelor Aflaţi cum să aveţi rezultate mai eficiente cu o platformă de ştiinţă a datelor

Creaţi un nivel de descoperire pentru a vă identifica datele. Un nivel de descoperire peste nivelul de date al organizaţiei permite analiştilor şi experţilor în date să caute seturi de date cu ajutorul cărora datele dvs. să devină utilizabile.
Dezvoltaţi un mediu de ştiinţă a datelor pentru a reutiliza eficient datele dvs. Un mediu de ştiinţă a datelor automatizează cât mai mult activitatea de transformare a datelor, simplificând crearea şi evaluarea modelelor de date. Un set de instrumente ce elimină necesitatea de transformare manuală a datelor poate accelera emiterea de ipoteze şi testarea noilor modele.
Utilizaţi o tehnologie autonomă pentru a menţine nivelurile de performanţă în cadrul întregului nivel de date aflat în extindere. Capacităţile autonome de date folosesc AI şi învăţarea asistată de computer pentru a monitoriza în permanenţă interogările bazei de date şi pentru a optimiza indexurile pe măsură ce interogările se schimbă. Datorită acestui lucru, baza de date poate să menţină timpul rapid de răspuns, iar administratorii DBA şi experţii în date nu vor mai avea de efectuat sarcini manuale ce iau mult timp.
Utilizaţi descoperirea pentru a ţine pasul cu cerinţele de conformitate. Instrumentele noi utilizează descoperirea datelor pentru a examina datele şi a identifica lanţurile de conexiuni ce trebuie detectate, urmărite şi monitorizate în vederea asigurării conformităţii la nivel de jurisdicţii multiple. Întrucât cerinţele privind conformitatea cresc la nivel global, această capacitate va deveni tot mai importantă pentru cei responsabili cu evaluarea riscurilor şi asigurarea securităţii.
Utilizaţi un nivel comun de interogare pentru a gestiona forme multiple şi diverse de stocare a datelor. Cu ajutorul noile tehnologii colecţiile de date pot să colaboreze, ceea ce duce la eliminarea diferenţelor dintre ele. Prin intermediul nivelului comun de interogare, ce acoperă numeroase tipuri de stocare a datelor, experţii în date, analiştii şi aplicaţiile pot să acceseze datele fără a fi nevoie să ştie unde sunt stocate şi fără a fi nevoiţi să le transforme manual într-un format utilizabil.

Gestionarea datelor se dezvoltă

Datorită noului rol al datelor de capital de afaceri, organizaţiile descoperă ceea ce start-upurile digitale şi factorii perturbatori ştiu deja: datele reprezintă un element valoros pentru identificarea tendinţelor, luarea deciziilor şi a măsurilor cu un pas înaintea concurenţei. Noua poziţie a datelor în lanţul valoric determină organizaţiile să caute în mod activ modalităţi mai bune de a valorifica acest nou capital.

În cadrul companiilor, responsabilităţile de gestionare a datelor ale administratorilor DBA evoluează, de asemenea, reducând numărul de activităţi de rutină, astfel încât administratorii DBA să se poată concentra pe aspecte mai strategice şi să poată oferi suport esenţial pentru gestionarea datelor în mediile de tip cloud, prin iniţiative cheie, cum ar fi modelarea şi securitatea datelor.