Co je to správa dat?
Tato webová stránka byla pro vás přeložena strojovým překladem. Společnost SAP neposkytuje žádné záruky správnosti nebo úplnosti strojového překladu. Původní anglickou webovou stránku najdete pomocí mapy světa v pravém horním rohu této stránky.
Data jsou nezbytná pro fungování a fungování podniku. Podniky musí mít smysl pro údaje a nacházet význam v hluku, který vytváří různorodé systémy a technologie podporující dnešní vysoce propojené globální ekonomiky. V tomto ohledu se data dostávají do centrální fáze. Data jsou sama o sobě zbytečná – společnosti potřebují efektivní strategii, řízení a model správy dat, aby mohly využívat všechny formy dat pro praktické a efektivní využití napříč dodavatelskými řetězci, sítěmi zaměstnanců, zákaznickými a partnerskými ekosystémy … a mnohem více.
Jaká je tedy správa dat? Správa dat je praxe shromažďování, organizace a přístupu k datům na podporu produktivity, efektivity a rozhodování. Vzhledem k ústřední roli, kterou dnes v podnikání hrají data, je pro každou společnost zásadní solidní strategie správy dat a moderní systém správy dat – bez ohledu na velikost nebo odvětví.
Klíčové prvky správy dat
Proces správy údajů zahrnuje širokou škálu úkolů a postupů, například:
- Shromažďování, zpracování, ověřování a ukládání dat
- Integrace různých typů údajů z různých zdrojů, včetně strukturovaných a nestrukturovaných dat
- Zajištění vysoké dostupnosti údajů a obnovy po havárii
- Řízení způsobu, jakým jsou data používána lidmi a aplikacemi a jak k nim mají přístup
- Ochrana a zabezpečení údajů a zajištění ochrany osobních údajů
Proč je správa dat důležitá?
Každá aplikace, analytické řešení a algoritmus používané v podniku (pravidla a související proces, který umožňuje počítačům řešit problémy a dokončovat úlohy), závisí na bezproblémovém přístupu k datům. V jeho jádru pomáhá systém správy dat zajistit, aby data byla bezpečná, dostupná a přesná. Výhody správy dat tím ale nekončí.
64.2
zettabyty
digitálních dat vytvořených v roce 2020
80
%
z celosvětových údajů bude do roku 2025 nestrukturováno
Přeměna velkých dat na obchodní majetek s vysokou hodnotou
Příliš mnoho dat může být nadbytečných – a neužitečných – pokud není správně spravováno. Ale pomocí správných nástrojů mohou být velká data využita k tomu, aby posílila postavení společností díky skromným poznatkům a přesnějším předpovědím. Společnosti mohou lépe porozumět tomu, co chtějí zákazníci, a pomoci společnostem poskytovat výjimečné zákaznické zkušenosti na základě výukových dat. Může také pomoci řídit nové obchodní modely založené na datech – jako jsou nabídky služeb založené na datech internetu věcí v reálném čase (Internet of Things, IoT) a data snímačů –, které by nebyly zjevné ani zřejmé bez schopnosti analyzovat a interpretovat data velkého objemu.
Big Data jsou extrémně velké datové soubory, které jsou často charakterizovány pěti V: pouhým objemem shromážděných dat, rozmanitostí datových typů, rychlostí, s jakou jsou data generována, pravdivostí dat a jejich hodnotou.
Není tajemstvím, že organizace řízené daty mají velkou konkurenční výhodu. Díky pokročilým nástrojům jsou firmy schopny spravovat více dat z více zdrojů než kdy předtím. Mohou také využít mnoho různých typů dat, strukturovaných i nestrukturovaných, v reálném čase – včetně dat zařízení IoT, video a audio souborů, dat internetového kliknutí a komentářů k sociálním médiím – což otevírá více příležitostí k monetizaci dat a jejich využití jako aktiva.
Vrstvení datové základny pro digitální transformaci
Často se říká, že data jsou životně důležitou součástí digitální transformace – a jsou pravdivá. Umělá inteligence (AI), strojové učení, Průmysl 4.0, pokročilé analytické nástroje, internet věcí a inteligentní automatizace – to vše vyžaduje mnoho a mnoho aktuálních, přesných a bezpečných dat, aby mohli dělat to, co dělají.
Význam údajů a technologií založených na datech se od rozšíření onemocnění COVID-19 zvýšil. Mnoho podniků pociťuje intenzivní tlak na to, aby své údaje nyní lépe využívaly – a využívaly je k předvídání budoucích událostí, rychle otvírají a budují odolnost v plánech a obchodních modelech.
Strojové učení například potřebuje velké a rozmanité datové sady, aby se „naučilo“, identifikovalo složité vzory, řešilo problémy a udržovalo své modely a algoritmy aktualizované a efektivně fungující. Pokročilé analýzy (které často využívají strojové učení) také závisí na obrovském množství vysoce kvalitních dat, aby bylo možné získat relevantní a proveditelné analýzy, na které lze s jistotou reagovat. A IoT a Industrial IoT běží na stálém proudu dat strojů a senzorů, teče v milionech mil za minutu.
Společným jmenovatelem v každém projektu digitální transformace jsou data. Než budou moci podniky transformovat procesy, využívat nové technologie a stát se inteligentními podniky, potřebují pevnou datovou základnu. Zkrátka potřebují moderní systém správy dat.
Pokračující přežití jakéhokoli podniku bude záviset na agilní architektuře zaměřené na data, která bude reagovat na stálou rychlost změn.
Donald Feinberg, viceprezident společnosti Gartner
Zajištění shody se zákony o ochraně dat
Dobrá správa údajů je také nezbytná pro zajištění souladu s vnitrostátními a mezinárodními zákony o ochraně osobních údajů – jako je obecné nařízení o ochraně osobních údajů (GDPR) a zákon California Consumer Privacy Act v USA – a také požadavky na soukromí a bezpečnost specifické pro dané odvětví. A má-li být tato ochrana ověřena nebo kontrolována, je nezbytné mít zavedeny spolehlivé politiky a postupy pro správu údajů.
Systémy a součásti pro správu údajů
Systémy správy dat jsou postaveny na platformách správy dat a zahrnují řadu komponent a procesů, které spolupracují na tom, aby vám pomohly extrahovat hodnotu z vašich dat. Mohou zahrnovat systémy správy databází, datové sklady a jezera, nástroje pro integraci dat, analýzy a další.
Systémy správy databází (DBMS)
Existuje mnoho různých druhů systémů správy databází. Mezi nejběžnější patří systémy pro správu relačních databází (RDBMS), objektově orientované databázové systémy (OODMBS), in-memory databáze a sloupcové databáze.
Různé systémy správy dat
- Relační databázový systém (RDBMS): RDBMS je systém správy databáze, který obsahuje definice dat, aby programy a vyhledávací systémy mohly odkazovat na datové položky podle názvu, místo aby pokaždé popisovaly strukturu a umístění dat. Na základě relačního modelu udržují RDBMS systémy také vztahy mezi datovými položkami, které zlepšují přístup a zabraňují duplicitě. Například základní definice a atributy artiklu jsou jednou uloženy a propojeny s řádkami detailů zakázky odběratele a tabulkami stanovení ceny.
- Objektově orientovaný databázový systém (OODBMS): OODBMS je odlišný přístup k definici a ukládání dat, vyvinutý a používaný vývojáři objektově orientovaného programovacího systému (OOPS). Data se ukládají jako objekty, samostatné a samostatně popsané entity, spíše než v tabulkách jako v RDBMS.
- Databáze v paměti: Databáze v paměti (IMDB) ukládá data v operační paměti počítače (RAM) namísto na diskové jednotce. Načtení z paměti je mnohem rychlejší než získávání z diskového systému, takže in-memory databáze jsou běžně používány aplikacemi, které vyžadují časy rychlé odezvy. Například to, co jednou trvalo několik dní na kompilaci do výkazu, lze nyní zobrazit a analyzovat v minutách, ne-li v sekundách.
- Databáze sloupců: Sloupcová databáze uchovává skupiny souvisejících dat (sloupec informací) společně pro rychlý přístup. Používá se v moderních podnikových aplikacích v paměti a pro mnoho samostatných aplikací datového skladu, kde je důležitá rychlost načítání (z omezeného rozsahu dat).
Datové sklady a jezera
- Datový sklad: Datový sklad je centrální úložiště dat nashromážděných z mnoha různých zdrojů pro účely výkaznictví a analýzy.
- Datové jezero: Datové jezero je rozsáhlý pool dat uložených v jeho syrovém nebo přírodním formátu. Datová jezera se obvykle používají k ukládání velkých dat, včetně strukturovaných, nestrukturovaných a polostrukturovaných dat.
Správa kmenových dat (MDM)
Správa kmenových dat je disciplína vytváření jedné důvěryhodné kmenové reference (jediné verze skutečnosti) pro všechna důležitá obchodní data, jako jsou data produktu, data zákazníka, data investičního majetku, finanční data atd. Správa mobilních zařízení pomáhá zajistit, aby podniky nepoužívaly více potenciálně nekonzistentních verzí dat v různých částech podniku, včetně procesů, operací, analýz a výkaznictví. Mezi tři klíčové pilíře účinného MDM patří: konsolidace údajů, správa údajů a řízení kvality údajů.
Technologicky podporovaná disciplína, ve které podnik a IT organizace spolupracují, aby zajistili jednotnost, přesnost, správnost, sémantickou konzistenci a odpovědnost oficiálních sdílených prostředků kmenových dat podniku.
Definice Gartner MDM
Správa velkých dat
Byly vyvinuty nové typy databází a nástrojů pro správu velkých objemů dat – masivních objemů dnes strukturovaných, nestrukturovaných a polostrukturovaných dat, která jsou součástí podniků. Kromě vysoce účinných technik zpracování a cloudových zařízení pro zvládnutí objemu a rychlosti byly vytvořeny nové přístupy k interpretaci a správě rozmanitosti dat. Aby byly nástroje pro správu dat schopny porozumět různým druhům nestrukturovaných dat a pracovat s nimi, používají se například nové procesy předběžného zpracování k identifikaci a klasifikaci datových položek pro usnadnění ukládání a vyhledávání.
Integrace dat
Integrace dat je praxe získávání, transformace, kombinování a poskytování dat tam, kde a kdy jsou potřeba. Tato integrace probíhá v podniku i mimo něj – napříč partnery, jakož i v externích zdrojích dat a případech použití – aby byly splněny požadavky na spotřebu dat všech aplikací a podnikových procesů. Techniky zahrnují hromadný/dávkový přenos dat, extrakci, transformaci, zavedení (ETL), změnu zachycení dat, replikaci dat, virtualizaci dat, integraci streamování dat, orchestraci dat a další.
Řízení údajů, zabezpečení a dodržování předpisů
Řízení dat je soubor pravidel a odpovědností pro zajištění dostupnosti, kvality, shody a zabezpečení dat v celé organizaci. Řízení dat vytváří infrastrukturu a jmenuje osoby (nebo pozice) v rámci organizace, které mají jak pravomoc, tak odpovědnost za zpracování a ochranu konkrétních druhů a typů údajů. Správa dat je klíčovou součástí dodržování předpisů. Systémy se budou starat o mechaniku ukládání, manipulaci a bezpečnost – je to strana lidí, strana řízení, která zajišťuje, aby údaje byly přesné a aby byly správně zpracovány a chráněny před jejich vstupem do systému při jejich použití a při získávání ze systému pro použití nebo ukládání na jiném místě. Řízení specifikuje, jak odpovědní jednotlivci používají procesy a technologie ke správě a ochraně dat.
Bezpečnost dat je samozřejmě v dnešním světě hackerů, virů, kybernetických útoků a porušování dat velkým problémem. Zatímco bezpečnost je zabudována do systémů a aplikací, správa dat má zajistit, aby tyto systémy byly řádně nastaveny a spravovány za účelem ochrany údajů a aby byly vynuceny postupy a odpovědnosti za ochranu dat mimo systémy a databázi.
Business intelligence a analytické nástroje
Většina, ne-li všechny, systémy správy dat zahrnují základní nástroje pro vyhledávání dat a vykazování a mnoho z nich zahrnuje nebo je spojeno s výkonnými aplikacemi pro vyhledávání, analýzu a výkaznictví. Výkaznictví a analytické aplikace jsou dostupné také od vývojářů třetích stran a téměř jistě budou zahrnuty do balíčku aplikací jako standardní funkce nebo jako volitelný modul doplňku pro pokročilejší funkce.
Síla dnešních systémů správy dat spočívá do značné míry v ad-hoc vyhledávacích nástrojích, které umožňují uživatelům s minimálním množstvím školení vytvářet vlastní vyhledávání dat na obrazovce a výtisky s překvapivou flexibilitou při formátování, výpočtech, třídách a souhrnech. Odborníci navíc mohou tyto stejné nástroje nebo sofistikovanější sady analytických nástrojů využít ještě více ve způsobu výpočtů, porovnávání, vyšší matematice a formátování. Nové analytické aplikace jsou schopny překlenout tradiční databáze, datové sklady a datová jezera a umožnit tak integraci velkých dat s daty podnikových aplikací pro lepší prognózu, analýzu a plánování.
Jaká je strategie podnikových dat a proč byste ji měli mít?
Mnohé společnosti byly pasivní ve svém přístupu k datové strategii: přijaly cokoli, co jejich dodavatel obchodních aplikací zabudoval do svých systémů. Ale teď to nestačí. S dnešním výbuchem dat a jejich významem pro provoz každého podniku je stále více nutné zaujmout proaktivnější a komplexnější přístup ke správě údajů. Z praktického hlediska to znamená příprava, stanovení strategie v oblasti dat, která:
- Identifikuje specifické typy dat, které bude vaše společnost potřebovat a používat,
- přiřazuje odpovědnost pro každý typ dat a
- Stanovuje postupy, jimiž se řídí získávání, sběr a zpracování těchto údajů.
Jedním z hlavních přínosů firemní strategie a infrastruktury správy dat je to, že sdružuje organizaci – koordinuje všechny činnosti a rozhodnutí na podporu účelu podniku, kterým je efektivní a efektivní poskytování kvalitních produktů a služeb zákazníkům. Díky všeobjímající datové strategii a hladké integraci dat se eliminuje informační sila. To umožňuje každému oddělení, manažerovi a zaměstnanci vidět a porozumět jejich individuálnímu přínosu k úspěchu firmy – a udržovat svá rozhodnutí a akce v souladu s těmito cíli.
Vyvinout datovou strategii pro váš podnik
Sledujte moduly z naší hlavní třídy datové strategie řízené výsledky – online zdarma.
Vývoj správy údajů
Efektivní správa dat je zásadní pro úspěch podniku již více než 50 let – od toho, aby pomáhala společnostem zlepšovat přesnost výkaznictví informací, zjišťovat trendy a lépe se rozhodovat o podpoře digitální transformace a podpoře nových technologií a obchodních modelů v současnosti. Data se stala novým druhem kapitálu a progresivní organizace jsou vždy na hledáčku nových a lepších způsobů, jak data využít ve svůj prospěch. Zde jsou uvedeny nejnovější trendy v moderní správě dat, které jsou důležité pro sledování a zkoumání jejich relevance pro váš podnik a odvětví:
- Datová struktura: Většina organizací má dnes různé typy dat nasazených v místě i v cloudu – a používají více systémů správy databází, technologií zpracování a nástrojů. Datová struktura, která je vlastní kombinací architektury a technologie, používá dynamickou integraci dat a orchestraci, aby umožnila beztvarovný přístup k datům a jejich sdílení napříč distribuovaným prostředím.
- Správa dat v cloudu: Mnoho společností přesouvá některé nebo všechny své platformy pro správu dat do cloudu. Správa cloudových dat využívá všech výhod, které cloud nabízí – včetně škálovatelnosti, pokročilého zabezpečení dat, lepšího přístupu k datům, automatizovaných záloh a obnovení po havárii, úspor nákladů a dalších. Obliba cloudových databází a řešení databáze jako služby (DBaaS), cloudových datových skladů a cloudových datových jezer roste.
- Rozšířená správa dat: Jeden z novějších trendů se nazývá „augmented data management“. Společnost Gartner zjistila, že má do roku 2022 významný rušivý potenciál, rozšířená správa dat využívá umělou inteligenci a strojové učení k tomu, aby se procesy správy dat samy nastavily a nastavily. Rozšířená správa dat automatizuje vše od kvality dat a správy kmenových dat až po integraci dat – uvolňuje kvalifikované technické pracovníky a zaměřuje se na vyšší hodnotu.
Do roku 2022 budou manuální úlohy správy dat sníženy o 45 % přidáním strojového učení a automatizovaného řízení na úrovni služeb.
- Rozšířené analytické nástroje: Rozšířené analytické nástroje – další špičkový technologický trend identifikovaný společností Gartner – jsou již zde. Rozšířené analytické nástroje využívají umělou inteligenci, strojové učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP) nejen k automatickému hledání nejdůležitějších přehledů, ale k demokratizaci přístupu k pokročilým analytickým nástrojům, aby si každý, nejen datoví vědci, mohl klást otázky svých dat a dostávat odpovědi přirozeným, konverzačním způsobem.
Souhrn
Víme, že informace jsou odvozeny z dat. Pokud jsou informace výkonné, efektivní správa a kapitalizace vašich dat by mohla být super pro vaši společnost. Odpovědnost za správu dat a úloha databázových analytiků (DBA) se vyvíjí tak, že se stávají agenty změn – při podpoře přijetí cloudu, využívání nových trendů a technologií a poskytování strategické hodnoty pro podnik.
Řešení
pro správu databází a dat
SAP vám pomůže spravovat, spravovat a integrovat podniková data.
Více v této sérii
Newsletter SAP Insights
Přihlásit se k odběru dnes
Získejte důležité informace přihlášením k odběru našeho newsletteru.