مدیریت داده چیست؟

متخصصان فناوری اطلاعات مبتنی بر داده در همه صنایع با موقعیت هایی در مدیریت داده در میان مشاغلی که سریع ترین رشد را دارند، تقاضای زیادی دارند. چه در تولید، مالی، مراقبت های بهداشتی یا بیمه، در میان سایر موارد، داده های بزرگ به متخصصان داده محور و فرصت محور نیاز دارد که مجموعه مهارت های تحلیلی را به شدت توسعه داده اند.

در این مقاله از ایوسی، مدیریت داده ها را تعریف می کنیم، بررسی می کنیم که سیستم های مدیریت داده شامل چه مواردی می شوند و به برخی از بهترین روش هایی که چالش های امروزی را با سیستم های مدیریت داده پاسخ می دهند، نگاه می کنیم.

مدیریت داده چیست؟

مدیریت داده با اقدامات، طرح‌ها، برنامه‌ها و سیاست‌هایی سر و کار دارد که ارزش اطلاعات و دارایی‌های داده را در طول چرخه عمرشان محافظت، کنترل و افزایش می‌دهد، که جریان داده‌های سیستم اطلاعات از زمان ایجاد تا ذخیره‌سازی اولیه تا منسوخ شدن و در نهایت حذف شدن آن‌ها است.

مدیریت داده ها از طریق رویه ها و سیاست ها به سازمان ها کنترل داده های کسب و کارشان را می دهد. با مدیریت صحیح داده ها، حداقل خطرات برای نقض امنیت و کاهش هزینه برای انطباق قانونی و نظارتی وجود دارد. مدیریت داده‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا در هر کجا یا هر زمان که لازم باشد به داده‌های دقیق دسترسی داشته باشند و احتمال عدم ارتباط را کاهش می‌دهد.

سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ با حجم زیادی از داده‌ها سر و کار دارند که در ساختارهای متنوعی ارائه می‌شوند – بیشتر از داده‌های سنتی. به سرعت جمع آوری می شود. فقط سرعتی را تصور کنید که داده ها در هر دقیقه از پلتفرم هایی مانند منابع رسانه های اجتماعی می آیند. داده های بزرگ به دلیل تنوع، حجم و سرعت داده ها برای سازمان ها بسیار سودمند است.

مدیریت کلان داده امکان ادغام انواع مختلف داده ها را فراهم می کند تا مدیران بتوانند اطلاعات را برای مصرف انسان تغییر دهند. داده‌ها برای کشف بینش‌های جدید با تجزیه و تحلیل، اغلب با کمک هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل می‌شوند.

کلان داده می تواند توسعه محصول را تسریع کند، به همین دلیل است که بسیاری از شرکت ها از آن استفاده می کنند. همچنین می تواند تجربه مشتری، کارایی عملیاتی و امنیت را بهبود بخشد. کلان داده ها در حال رشد هستند و فرصت های مدیریت داده ها نیز در حال رشد است.

مطالب مرتبط: مدیر داده چه کاری انجام می دهد؟

هدف از مدیریت داده ها چیست؟

یک سیستم مدیریت داده، با وجود متنوع بودن، روشی کارآمد برای کنترل داده‌ها در یک ردیف داده یکپارچه ارائه می‌دهد. پلتفرم های مدیریت داده که سیستم های مدیریت داده بر روی آنها ساخته شده اند عبارتند از:

تجزیه و تحلیل داده ها :

علم جمع آوری داده های خام و استفاده از تکنیک هایی برای نتیجه گیری یا کشف روندها و معیارهایی برای کمک به بهینه سازی و افزایش کارایی کلی یک کسب و کار.

پایگاه های داده:

مجموعه های سازمان یافته ای از داده ها که به صورت الکترونیکی از طریق یک سیستم کامپیوتری قابل دسترسی هستند.

سیستم های مدیریت کلان داده ها:

حاوی حجم زیادی از داده های ساختاریافته و ساختاریافته برای اطمینان از کیفیت سطح بالای اطلاعات برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش تجاری.

انبارهای داده :

مخازنی برای داده های فیلتر شده و ساختار یافته که برای یک هدف مشخص پردازش شده اند.

دریاچه های داده:

مجموعه بزرگی از داده های خام که هنوز هدف خاصی برای آن تعیین نشده است.

این مؤلفه های مدیریتی به عنوان ابزار داده مورد نیاز برای برنامه های یک شرکت و الگوریتم ها و تجزیه و تحلیل هایی هستند که از داده های ایجاد شده توسط برنامه های آنها استفاده می کنند. مداخله دستی هنوز مورد نیاز است، حتی اگر مدیران پایگاه داده ابزارهایی دارند که بسیاری از وظایف مدیریت سنتی را خودکار می کند.

این احتمال وجود دارد که هنگام مدیریت دستی، خطاهایی رخ دهد – قرار دادن پایگاه های داده مستقل در خط مقدم فناوری جدید مدیریت داده، که به دنبال کاهش نیاز به مدیریت دستی داده است.

مطالب مرتبط: درباره تحلیلگر داده بودن بیاموزید

سیستم های مدیریت داده چه می کنند؟

مدیریت داده ها شامل دامنه وسیعی از شیوه ها، وظایف، رویه ها و خط مشی ها است. عواملی مانند

• تضمین امنیت داده ها و حفظ حریم خصوصی داده ها
• ایجاد، به روز رسانی و دسترسی به داده ها از طریق یک ردیف داده متنوع
• استفاده از داده ها در تعداد فزاینده ای از تحلیل ها، برنامه ها و الگوریتم ها
• ذخیره داده ها در تعداد مختلفی از محل ها و ابرها
• ارائه بازیابی بلایا و در دسترس بودن بالا
• بایگانی و پاک کردن داده ها به دنبال الزامات انطباق و برنامه های نگهداری

استراتژی مورد استفاده در مدیریت داده های رسمی با فعالیت مدیران و کاربران، نیازهای الزامات نظارتی، قابلیت های فناوری های مدیریت داده و نیازهای یک شرکت برای به دست آوردن ارزش از داده های خود سر و کار دارد.

مرتبط: ۸ گواهی برای تقویت شغل تجزیه و تحلیل داده های شما

بهترین روش ها برای سیستم های مدیریت داده

در چند سال گذشته، مقدار داده های انباشته شده بسیار افزایش یافته است. جدای از حجم داده، سازمان‌ها با چالش‌های دیگری در مدیریت داده‌ها مواجه هستند، مانند تمرکززدایی و توزیع داده‌ها و امنیت، از جمله نگرانی‌های دیگر. لازم است به چالش‌های مدیریت داده‌ها با بهترین شیوه‌های کاملاً فکر شده و جامع نزدیک شویم.

به طور کلی، صنعتی که یک شرکت در آن قرار دارد و نوع داده های مربوطه بهترین شیوه های خاص را تعیین می کند. با این حال، بهترین روش‌های زیر با تعدادی از چالش‌های اصلی که شرکت‌ها در مدیریت داده با آن مواجه هستند، مقابله می‌کند:

یک جزء پرس و جو مشترک را برای مدیریت اشکال مختلف و چندگانه ذخیره سازی برای داده ها بپذیرید:

با فناوری جدید، یک لایه پرس و جو استاندارد که انواع مختلف ذخیره سازی داده ها را پوشش می دهد، تحلیلگران، دانشمندان داده و برنامه های کاربردی را قادر می سازد به داده ها دسترسی داشته باشند و نیاز به دانستن را از بین ببرند. محل نگهداری آن و نیاز به تبدیل آن به صورت دستی به یک قالب قابل استفاده.

ایجاد یک لایه اکتشافی برای شناسایی داده ها:

داده ها می توانند توسط دانشمندان و تحلیلگران داده با یک لایه کشف که در بالای ردیف داده های یک شرکت ایجاد شده است قابل استفاده تر شوند.

اکتشاف می تواند سازمان ها را در انطباق نگه دارد:

با الزامات انطباق، ابزارهای جدیدی وجود دارد که از کشف داده ها برای شناسایی زنجیره های اتصالاتی که نیاز به نظارت، ردیابی و شناسایی دارند، استفاده می کند. Discovery امکان بررسی داده‌ها را فراهم می‌کند که با افزایش تقاضای جهانی برای انطباق، برای افسران ریسک و امنیت اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

حفظ سطوح عملکرد در سراسر ردیف داده با فناوری مستقل:

با تغییر پرس‌و‌جوها، نمایه‌ها به بهینه‌سازی نیاز خواهند داشت و قابلیت‌های داده مستقل می‌توانند از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای نظارت مستمر درخواست‌های پایگاه داده استفاده کنند. در نتیجه، پایگاه‌های اطلاعاتی زمان پاسخ‌دهی سریع را حفظ می‌کنند، بنابراین مدیران پایگاه داده و دانشمندان داده وظایف زمان‌بر زیادی نخواهند داشت.

استفاده مجدد از داده ها با توسعه یک محیط علم داده:

تا حد امکان، کار تبدیل داده ها را می توان در یک محیط علم داده خودکار کرد. همچنین، فرآیند ایجاد و ارزیابی مدل های داده را می توان ساده کرد. با استفاده از ابزارهای خاص، سازمان ها می توانند نیاز به تبدیل دستی داده ها را کاهش دهند، که می تواند وظایف فرضیه سازی و آزمایش مدل های داده جدید را سرعت بخشد.