Что такое управление данными?

Управление данными подразумевает эффективную, экономичную и безопасную организацию процессов сбора, хранения и использования данных. Его целью является оптимизация управления данными сотрудниками, компаниями и подключенными устройствами с соблюдением политик и правил таким образом, чтобы они могли принимать решения и действовать наиболее выгодным для компании образом. Надежная стратегия управления данными приобретает все большее значение по мере роста числа компаний, которые полагаются на нематериальные активы для создания прибыли.

Управление цифровыми данными в компании включает в себя широкий набор задач, политик, процедур и практик. Оно должно учитывать множество факторов, включая следующие:

• Создание разнообразных данных на низовом уровне, доступ к ним и их обновление
• Хранение данных в различных облаках и локальной системе
• Обеспечение высокой доступности и восстановления при катастрофических сбоях
• Использование данных в приложениях, аналитических средствах и алгоритмах
• Контроль конфиденциальности и безопасности данных
• Архивация и уничтожение данных в соответствии с графиками хранения и нормативными требованиями

Официальная стратегия управления данными определяет действия пользователей и администраторов, возможности технологий для управления данными, требования согласно нормативным документам и потребности организации по извлечению выгоды из данных.

Современные системы управления данными

Сегодня компаниям необходимо решение, которое способно обеспечить эффективное унифицированное управление разнообразными данными на едином уровне. Системы управления данными создаются на основе платформ и могут включать в себя базы данных, озера данных, системы управления большими данными, аналитические средства и многое другое.

Все эти компоненты взаимодействуют между собой, образуя единый “инструмент для работы с данными”. Он обеспечивает средства управления данными, которые применяются в корпоративных приложениях, а также инструменты анализа и алгоритмы обработки этих данных. Хотя современные инструменты дают возможность автоматизировать выполнение многих задач управления, большинство развертываний баз данных имеет настолько большой размер и сложную структуру, что вмешательство администратора базы данных по-прежнему является необходимым. Это увеличивает вероятность появления ошибок. Сокращение потребности в ручном управлении данными является одной из основных целей новой технологии для управления данными, автономной базы данных.

Системы управления большими данными

В некотором смысле термин «большие данные» следует понимать буквально: он означает большое, очень большое количество данных. Однако большие данные, в отличие от традиционных, очень разнообразны, и собираются они быстрее. Представьте себе, какое количество данных генерирует социальная сеть, например Facebook, каждую минуту. Именно количество, разнообразие и скорость таких данных представляют особую ценность для бизнеса. Однако и управлять большими данными сложно.

Объем данных, поступающих из разрозненных источников (видеокамеры, соцсети, аудиозаписи, устройства IoT), постоянно увеличивается, что приводит к появлению систем управления большими данными. Эти системы имеют три основные области применения:

• интеграция больших данных — работа с данными разных типов (от пакетных до потоковых) и их преобразование для последующего использования;
• управление большими данными — эффективное, надежное и безопасное хранение данных в озере или хранилище данных, а также их обработка (часто с использованием объектной системы хранения);
• анализ больших данных — извлечение новой, полезной информации с помощью инструментов аналитики, а также создание моделей посредством технологий машинного обучения и визуализации на базе ИИ.

Компании используют большие данные, чтобы совершенствовать и ускорять процесс разработки продуктов, выполнять упреждающее обслуживание, обеспечивать высокое качество работы с заказчиками, а также высокий уровень безопасности, операционной эффективности и ряд других преимуществ. По мере роста объема больших данных перед нами открываются новые возможности.

Трудности, связанные с управлением данными

Сегодня трудности, связанные с управлением данными, вызваны главным образом их объемами, которые стремительно растут, и ускорением темпа ведения бизнеса. Компаниям доступны все более разнообразные данные, которые обрабатываются все быстрее и во все больших объемах. Это создает потребность в эффективных инструментах управления. Вот неполный список наиболее сложных проблем, с которыми сегодня сталкиваются компании.

• Организации не знают, какими данными располагают. Компании собирают и хранят данные, поступающие из все большего числа самых разнообразных источников: датчиков, умных устройств, социальных сетей и видеокамер. Но все эти данные будут бесполезными, если в компании не знают, что это, где хранится и как их использовать.
• Необходимо поддерживать эффективность на высоком уровне при росте объема данных. Компании все активнее собирают, хранят и используют данные. И чтобы поддерживать пиковые показатели отклика на всем уровне данных (который продолжает расширяться), нужно постоянно следить за тем, на вопросы какого типа отвечает база данных, и корректировать индексы по мере того, как меняются запросы. При всем этом эффективность снижаться не должна.
• Нужно обеспечивать соответствие постоянно меняющимся нормативным требованиям. Нормативные требования сложны, охватывают разные юрисдикции и постоянно меняются. Компании должны быть в состоянии анализировать свои данные и определять, к какой их части применяются новые или изменившиеся требования. Особое внимание при этом нужно уделять информации, по которой можно установить личность человека: ее нужно выявлять, отслеживать и проверять на соответствие международным требованиям по обеспечению конфиденциальности данных (а требования эти становятся все строже).
• Не всегда понятно, как обработать данные так, чтобы их можно было использовать для решения новых задач. Найденные и собранные данные сами по себе ценности не представляют ——компании нужно их обработать. Если преобразование данных в удобный для анализа вид занимает слишком много времени и сил, то в итоге проанализировать ничего не получится. Как следствие данные принесут меньше пользы, чем могли бы.
• Необходимо следить за изменениями в среде хранения данных. Сегодня, когда вопросы управления данными стали особенно актуальными, компании хранят информацию сразу в нескольких системах, включая хранилища данных и неструктурированные озера данных, где в одном репозитории могут размещаться любые данные в любом формате. Специалисты по изучению данных должны уметь быстро и без особых усилий преобразовывать данные из исходного формата в другой, представляя их в том виде и создавая те модели, которые будут подходить для выполнения анализа практически любого типа.

Управление данными: лучшие практики

Чтобы успешно справиться с трудностями, которые возникают при управлении данными, понадобится комплексный, хорошо продуманный набор лучших практик. Выбор конкретной практики зависит от типа данных и специфики отрасли, однако следующие рекомендации помогут справиться с наиболее значительными проблемами, которые сегодня стоят перед компаниями.

• Создайте слой обнаружения для выявления данных. Слой обнаружения, «покрывающий» весь уровень данных в Вашей компании, дает возможность специалистам по изучению данных выполнять поиск наборов данных и извлекать из них пользу.
• Разработайте среду для анализа и изучения, которая поможет эффективно работать с данными. Среда для изучения данных дает возможность автоматизировать максимально возможное количество задач по преобразованию данных, что повысит эффективность создания и оценки моделей данных. С помощью набора инструментов, устраняющих необходимость в ручном преобразовании данных, можно ускорить процесс разработки и тестирования новых моделей.
• Используйте автономные технологии, чтобы поддерживать эффективность на высоком уровне при росте объема данных. В автономных средствах работы с данными используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Они дают возможность непрерывно отслеживать запросы, поступающие в базу данных, и оптимизировать индексы по мере изменения таких запросов. Благодаря этому отклик базы данных остается стабильно быстрым, а администраторам и специалистам по изучению данных больше не придется вручную выполнять трудоемкие задачи.
• Пользуйтесь средствами обнаружения данных, чтобы обеспечивать постоянное соответствие нормативным требованиям. В новых инструментах есть средство обнаружения, благодаря которому можно анализировать данные и выявлять последовательности связей — их нужно выявлять, отслеживать и контролировать, чтобы обеспечивать соответствие различным юридическим требованиям. И поскольку сегодня нормативные требования ужесточаются по всему миру, такие функции будут иметь все большее значение в работе специалистов по устранению рисков и обеспечению безопасности.
• Используйте общий слой запросов, чтобы управлять большим количеством разнообразных систем хранения. С помощью новых технологий репозитории управления данными можно использовать совместно, что стирает различия между ними. Общий слой запросов, охватывающий разнообразные системы хранения, дает возможность специалистам по изучению данных (равно как и приложениям) обращаться к данным независимо от того, где они размещаются; вручную преобразовывать эти данные в подходящий формат при этом не потребуется.

Развитие платформ управления данными

Данные уже стали разновидностью капитала. Организации постепенно приходят к пониманию того, что уже известно цифровым стартапам и инновационным компаниям: данные представляют собой ценный актив, который помогает выявлять тенденции, принимать решения и действовать, опережая конкурентов. То есть в цепочке производственно-технологических связей роль данных изменилась, и благодаря этому компании начинают активно искать новые, более эффективные способы с выгодой использовать эту форму капитала.

Также меняется роль специалистов по управлению данными и администраторов БД: им приходится выполнять меньше рутинных задач,что дает возможность сосредоточиться на решении стратегических вопросов и оказывать критически важную поддержку по управлению данными в облачных средах, где реализуются ключевые инициативы (например, построение моделей данных и меры по обеспечению безопасности данных).