Czym jest zarządzanie danymi?
Dane mają zasadnicze znaczenie dla funkcjonowania i funkcjonowania przedsiębiorstwa. Przedsiębiorstwa muszą rozumieć dane i dostrzegać znaczenie hałasu, który powstaje dzięki różnym systemom i technologiom wspierającym obecnie silnie połączone gospodarki światowe. W tym zakresie dane znajdują się w centrum uwagi. Dane same w sobie są bezużyteczne – firmy potrzebują skutecznej strategii, modelu nadzoru i zarządzania danymi, aby wykorzystywać wszystkie formy danych do praktycznego i efektywnego wykorzystania w łańcuchach dostaw, sieciach pracowników, ekosystemach klientów i partnerów... i wiele innych.
Czym jest więc zarządzanie danymi? Zarządzanie danymi to praktyka gromadzenia, organizowania i uzyskiwania dostępu do danych w celu zwiększenia produktywności, wydajności i podejmowania decyzji. Biorąc pod uwagę kluczową rolę, jaką obecnie odgrywają dane, solidna strategia zarządzania danymi i nowoczesny system zarządzania danymi są niezbędne dla każdej firmy — niezależnie od wielkości i branży.
Kluczowe elementy zarządzania danymi
Proces zarządzania danymi obejmuje szeroki zakres zadań i procedur, takich jak:
- Gromadzenie, przetwarzanie, walidacja i przechowywanie danych
- Integracja różnych typów danych z różnych źródeł, w tym danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych
- Zapewnienie wysokiej dostępności danych i odtwarzania po awarii
- Zarządzanie sposobem wykorzystywania danych i uzyskiwania do nich dostępu przez ludzi i aplikacje
- Ochrona i zabezpieczenie danych oraz zapewnienie prywatności danych
Dlaczego zarządzanie danymi jest ważne?
Każda aplikacja, rozwiązanie analityczne i algorytm używane w firmie (reguły i powiązany proces, który pozwala komputerom na rozwiązywanie problemów i realizację zadań) zależy od płynnego dostępu do danych. Zasadniczo system zarządzania danymi pomaga zapewnić bezpieczeństwo, dostępność i dokładność danych. Korzyści płynące z zarządzania danymi nie kończą się jednak na tym.
Przekształcanie Big Data w wartościowe zasoby biznesowe
Zbyt wiele danych może być przytłaczających – i bezużytecznych – jeśli nie są właściwie zarządzane. Jednak dzięki odpowiednim narzędziom Big Data można wykorzystać do zapewnienia firmom dogłębnych wglądów i dokładniejszych prognoz. Dzięki temu firmy mogą lepiej zrozumieć, czego oczekują klienci, i pomóc firmom zapewniać im wyjątkowe doświadczenia na podstawie dostępnych danych szkoleniowych. Może to również pomóc w tworzeniu nowych modeli biznesowych opartych na danych – takich jak oferty usług oparte na Internecie rzeczy w czasie rzeczywistym (IoT) i dane z czujników – które nie byłyby oczywiste ani oczywiste bez możliwości analizy i interpretacji dużych zbiorów danych.
Duże zbiory danych to niezwykle duże zbiory danych charakteryzujące się często pięcioma V'ami: sama ilość gromadzonych danych, różnorodność typów danych, szybkość, z jaką dane są generowane, prawdziwość danych i ich wartość.
Nie jest tajemnicą, że organizacje oparte na danych mają dużą przewagę konkurencyjną. Dzięki zaawansowanym narzędziom firmy mogą zarządzać większą ilością danych z większej ilości źródeł niż kiedykolwiek wcześniej. Mogą również wykorzystywać wiele różnych rodzajów danych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, w czasie rzeczywistym – w tym dane z urządzeń IoT, pliki wideo i audio, dane dotyczące kliknięć w Internecie i komentarze w mediach społecznościowych – co daje więcej możliwości monetyzacji danych i wykorzystania ich jako atutu.
Stworzenie podstawy danych na potrzeby transformacji cyfrowej
Często mówi się, że dane są podstawą transformacji cyfrowej i to prawda. Sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe, rewolucja przemysłowa 4.0, zaawansowane analizy, Internet rzeczy i inteligentna automatyzacja wymagają wielu terminowych, dokładnych i bezpiecznych danych do wykonywania swoich zadań.
Znaczenie technologii opartych na danych i danych wzrosło dopiero od wybuchu pandemii COVID-19. Wiele firm odczuwa ogromną presję, by lepiej wykorzystywać dane już teraz — i wykorzystywać je do przewidywania przyszłych zdarzeń, szybkiego przestawiania się i budowania odporności na plany i modele biznesowe.
Na przykład uczenie maszynowe wymaga bardzo dużych i zróżnicowanych zbiorów danych, aby „uczyć się”, identyfikować złożone wzorce, rozwiązywać problemy oraz dbać o aktualność i skuteczne działanie swoich modeli i algorytmów. Zaawansowane analizy (które często wykorzystują uczenie maszynowe) zależą również od dużych ilości wysokiej jakości danych, co pozwala na uzyskanie przydatnych i przydatnych analiz, na których można z pewnością skorzystać. A IoT i Przemysłowy IoT działają na stałym strumieniu danych maszyny i czujników, przepływając o milion mil na minutę.
Wspólnym mianownikiem w każdym projekcie transformacji cyfrowej są dane. Zanim firmy będą mogły przekształcać procesy, korzystać z nowych technologii i stać się inteligentnymi przedsiębiorstwami, potrzebują solidnej bazy danych. Krótko mówiąc, potrzebują nowoczesnego systemu zarządzania danymi.
Ciągłe przetrwanie każdego przedsiębiorstwa będzie zależeć od elastycznej, opartej na danych architektury, która reaguje na ciągłe tempo zmian.
Donald Feinberg, wiceprezes firmy Gartner
Zapewnienie zgodności z przepisami o prywatności danych
Dobre zarządzanie danymi ma również zasadnicze znaczenie dla zapewnienia zgodności z krajowymi i międzynarodowymi przepisami o ochronie danych – takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i kalifornijska ustawa o ochronie prywatności konsumentów w Stanach Zjednoczonych – a także wymogami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa specyficznymi dla branży. W przypadku gdy te środki ochrony mają zostać udowodnione lub poddane audytowi, niezbędne jest posiadanie solidnych zasad i procedur zarządzania danymi.
Systemy i komponenty zarządzania danymi
Systemy zarządzania danymi są budowane na platformach zarządzania danymi i obejmują szereg komponentów i procesów, które współpracują ze sobą, aby pomóc w wyodrębnieniu wartości z danych. Mogą to być systemy zarządzania bazami danych, hurtownie danych i jeziora, narzędzia integracji danych, analizy i inne.
Systemy zarządzania bazami danych (DBMS)
Istnieje wiele różnych rodzajów systemów zarządzania bazami danych. Najczęściej są to systemy zarządzania relacyjnymi bazami danych (RDBMS), obiektowe systemy zarządzania bazami danych (OODMBS), bazy danych in-memory i kolumnowe bazy danych.
Różne systemy zarządzania danymi
- Relational Database Management System (RDBMS): RDBMS to system zarządzania bazami danych zawierający definicje danych, dzięki czemu programy i systemy odtwarzania mogą odwoływać się do pozycji danych według nazwy, a nie opisywać strukturę i lokalizację danych za każdym razem. W oparciu o model relacyjny systemy RDBMS opracowują również relacje między pozycjami danych, które zwiększają dostęp i zapobiegają powielaniu. Na przykład podstawowa definicja i cechy pozycji są przechowywane raz i powiązane z wierszami szczegółów zlecenia klienta i tabelami ustalania cen.
- Obiektywny system zarządzania bazą danych (OODBMS): OODBMS to odmienne podejście do definiowania i przechowywania danych, opracowane i wykorzystywane przez programistów (OOPS). Dane są przechowywane jako obiekty, samodzielne i samodzielnie opisane encje, a nie w tabelach jak w RDBMS.
- Baza danych in-memory: Baza danych in-memory (IMDB) przechowuje dane w głównej pamięci komputera (RAM), zamiast na dysku. Pobieranie z pamięci jest znacznie szybsze niż pobieranie z systemu opartego na dysku, więc bazy danych in-memory są powszechnie używane przez aplikacje, które wymagają szybkiego czasu reakcji. Na przykład to, co kiedyś zajęło kompilację w raporcie, można teraz uzyskać do niego dostęp i przeanalizować w ciągu minut, jeśli nie sekund.
- Baza danych Columnar: Kolumnowa baza danych przechowuje wspólnie grupy powiązanych danych (tzw. „kolumna” informacji) w celu zapewnienia szybkiego dostępu. Jest on używany w nowoczesnych aplikacjach biznesowych in-memory oraz w wielu niezależnych aplikacjach hurtowni danych, gdzie ważna jest szybkość pobierania (o ograniczonym zakresie danych).
Hurtownie danych i jeziora
- Hurtownia danych: Hurtownia danych jest centralnym repozytorium danych zgromadzonych z wielu różnych źródeł na potrzeby raportowania i analizy.
- Jezioro danych: Jezioro danych jest ogromną pulą danych przechowywanych w jego surowym lub naturalnym formacie. Jeziora danych są zwykle wykorzystywane do przechowywania Big Data, w tym danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych.
Zarządzanie danymi podstawowymi (MDM)
Zarządzanie danymi podstawowymi jest dziedziną tworzenia jednej zaufanej referencji podstawowej (jedna wersja prawdy) dla wszystkich ważnych danych biznesowych, takich jak dane produktów, dane o klientach, dane aktywów trwałych, dane finansowe itd. MDM pomaga zapewnić, że firmy nie używają wielu, potencjalnie niespójnych wersji danych w różnych obszarach działalności, w tym w procesach, operacjach, analizach i raportach. Trzy kluczowe filary skutecznego MDM obejmują: konsolidację danych, nadzór nad danymi i zarządzanie jakością danych.
Dyscyplina oparta na technologii, w której firma i organizacja IT współpracują ze sobą, aby zapewnić jednolitość, dokładność, odpowiedzialność, spójność semantyczną i odpowiedzialność oficjalnych, współdzielonych zasobów danych podstawowych przedsiębiorstwa.
Definicja firmy Gartner dla MDM
Zarządzanie Big Data
Opracowano nowe rodzaje baz danych i narzędzi do zarządzania Big Data – ogromne ilości danych ustrukturyzowanych, nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych, które obecnie zalewają przedsiębiorstwa. Oprócz wysoce wydajnych technik przetwarzania i urządzeń opartych na chmurze do obsługi wolumenu i prędkości stworzono nowe podejścia do interpretacji i zarządzania różnorodnością danych. Aby narzędzia do zarządzania danymi były w stanie zrozumieć i pracować z różnymi rodzajami nieustrukturalizowanych danych, wykorzystywane są na przykład nowe procesy przetwarzania wstępnego w celu identyfikacji i klasyfikacji pozycji danych w celu ułatwienia przechowywania i pobierania.
Integracja danych
Integracja danych to praktyka pozyskiwania, przekształcania, łączenia i dostarczania danych, gdzie i kiedy są one potrzebne. Integracja ta odbywa się w przedsiębiorstwie i poza nim – we wszystkich krajach partnerskich, a także w zewnętrznych źródłach danych i przypadkach użycia – w celu spełnienia wymagań dotyczących wykorzystania danych we wszystkich aplikacjach i procesach biznesowych. Techniki obejmują masowy/wsadowy ruch danych, ekstrakcję, transformację, wczytanie (ETL), przechwytywanie danych zmian, replikację danych, wirtualizację danych, integrację danych przesyłania strumieniowego, orkiestrację danych itd.
Nadzór nad danymi, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami
Nadzór nad danymi to zbiór reguł i obowiązków zapewniających dostępność, jakość, zgodność i bezpieczeństwo danych w całej organizacji. Nadzór nad danymi określa infrastrukturę i wskazuje osoby (lub stanowiska) w organizacji, które mają zarówno uprawnienia, jak i odpowiedzialność za obsługę i ochronę określonych rodzajów i rodzajów danych. Nadzór nad danymi jest kluczowym elementem zgodności. Systemy będą dbały o mechanikę przechowywania, obsługi i bezpieczeństwa – to strona ludzka, strona zarządzająca, która zapewnia, że dane są dokładne do rozpoczęcia i są obsługiwane i odpowiednio chronione przed wprowadzeniem do systemu, podczas korzystania oraz po pobraniu z systemu do wykorzystania lub przechowywania gdzie indziej. Nadzór określa, w jaki sposób osoby odpowiedzialne wykorzystują procesy i technologie do zarządzania danymi i ich ochrony.
Oczywiście bezpieczeństwo danych jest głównym problemem w dzisiejszym świecie hakerów, wirusów, cyberataków i naruszeń danych. Podczas gdy bezpieczeństwo jest wbudowane w systemy i aplikacje, nadzór nad danymi ma na celu zapewnienie, że systemy te są odpowiednio konfigurowane i administrowane w celu ochrony danych oraz że egzekwowane są procedury i obowiązki w celu ochrony danych poza systemami i bazą danych.
Business Intelligence i analityka
Większość, jeśli nie wszystkie, systemy zarządzania danymi obejmują podstawowe narzędzia do pobierania danych i raportowania oraz wiele wbudowanych lub połączonych z zaawansowanymi aplikacjami do wyszukiwania, analizy i raportowania. Aplikacje do raportowania i analizy są również dostępne od zewnętrznych programistów i prawie na pewno zostaną włączone do pakietu aplikacji jako funkcja standardowa lub opcjonalny moduł add-on dla bardziej zaawansowanych funkcjonalności.
Siłą dzisiejszych systemów zarządzania danymi są w dużym stopniu narzędzia do pobierania danych ad hoc, które pozwalają użytkownikom z minimalną ilością szkoleń na tworzenie własnych przeglądów danych na ekranie i raportów wydruku z zaskakującą elastycznością w formatowaniu, obliczeniach, sortowaniu i podsumowaniach. Ponadto specjaliści mogą korzystać z tych samych narzędzi lub bardziej zaawansowanych zestawów narzędzi analitycznych, aby osiągnąć jeszcze więcej w zakresie obliczeń, porównań, wyższej matematyki i formatowania. Nowe aplikacje analityczne mogą łączyć się z tradycyjnymi bazami danych, hurtowniami danych i jeziorami danych, aby umożliwić wykorzystanie Big Data za pomocą biznesowych danych aplikacji w celu lepszego prognozowania, analizy i planowania.
Czym jest strategia zarządzania danymi przedsiębiorstwa i dlaczego warto ją posiadać?
Wiele firm przyjęło bierne podejście do strategii zarządzania danymi: akceptowało to, co dostawca aplikacji biznesowych wbudował w swoje systemy. Ale teraz to nie wystarczy. Wraz z obecną eksplozją danych i jej znaczeniem dla funkcjonowania każdego przedsiębiorstwa coraz bardziej konieczne jest przyjęcie bardziej proaktywnego i kompleksowego podejścia do zarządzania danymi. Co oznacza, z praktycznego punktu widzenia, przygotowanie, ustanowienie strategii dotyczącej danych, która:
- Określa konkretne rodzaje danych, których firma będzie potrzebować i z których będzie korzystać.
- Przypisuje odpowiedzialność dla każdego typu danych, oraz
- Ustanawia procedury regulujące pozyskiwanie, gromadzenie i przetwarzanie tych danych.
Jedną z kluczowych zalet strategii i infrastruktury zarządzania danymi korporacyjnymi jest to, że łączy ona organizację – koordynowanie wszystkich działań i decyzji wspierających cel przedsiębiorstwa, jakim jest efektywne i wydajne dostarczanie klientom wysokiej jakości produktów i usług. Kompleksowa strategia zarządzania danymi i płynna integracja danych eliminują silosy informacji. Pozwala to każdemu działowi, menedżerowi i pracownikowi dostrzec i zrozumieć ich indywidualny wkład w sukces firmy, a także zachować zgodność swoich decyzji i działań z tymi celami.
Opracowuj strategię dotyczącą danych dla swojej firmy
Moduły zegarka z naszej klasy podstawowej strategii zarządzania danymi zależnej od wyników — bezpłatne online.
Ewolucja zarządzania danymi
Skuteczne zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla sukcesu biznesowego już od ponad 50 lat — od pomocy firmom w podnoszeniu dokładności raportowania informacji, wykrywaniu trendów i podejmowaniu lepszych decyzji w celu napędzania transformacji cyfrowej i napędzania nowych technologii i modeli biznesowych już dziś. Dane stały się nowym rodzajem kapitału, a przyszłościowe organizacje zawsze szukają nowych i lepszych sposobów wykorzystania danych na swoją korzyść. Oto najnowsze trendy w nowoczesnym zarządzaniu danymi, które mają istotne znaczenie dla ich przydatności dla Twojej firmy i branży:
- Struktura danych: Większość organizacji korzysta obecnie z różnego rodzaju danych wdrażanych lokalnie i w chmurze — i korzysta z wielu systemów zarządzania bazami danych, technologii przetwarzania i narzędzi. Struktura danych, która jest niestandardową kombinacją architektury i technologii, wykorzystuje dynamiczną integrację i orkiestrację danych w celu umożliwienia bezproblemowego dostępu do danych i ich udostępniania w rozproszonym środowisku.
- Zarządzanie danymi w chmurze: Wiele firm przenosi część lub całość swojej platformy zarządzania danymi do chmury. Zarządzanie danymi w chmurze wykorzystuje wszystkie zalety chmury — w tym skalowalność, zaawansowane bezpieczeństwo danych, lepszy dostęp do danych, automatyczne tworzenie kopii zapasowych i odtwarzanie po awarii, oszczędności kosztów itd. Bazy danych w chmurze i rozwiązania typu database-as-a-service (DBaaS), hurtownie danych w chmurze i laki danych w chmurze zyskują na popularności.
- Rozszerzone zarządzanie danymi: jeden z nowszych trendów nazywa się „rozszerzonym zarządzaniem danymi”. Firma Gartner uznała, że do 2022 r. ma znaczny potencjał przełomowy, a rozszerzone zarządzanie danymi wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do samodzielnej konfiguracji i optymalizacji procesów zarządzania danymi. Rozszerzone zarządzanie danymi automatyzuje wszystko, od jakości danych i zarządzania danymi podstawowymi po integrację danych. Dzięki temu wykwalifikowani pracownicy techniczni mogą skupić się na wyższej wartości.
Do 2022 r. liczba zadań wykonywanych ręcznie w ramach zarządzania danymi zostanie ograniczona o 45% dzięki dodaniu uczenia maszynowego i zautomatyzowanego zarządzania poziomem usług.
- Rozszerzone analizy: analityka rozszerzona — kolejny najpopularniejszy trend technologiczny określony przez firmę Gartner – już istnieje. Rozszerzona analityka wykorzystuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP) nie tylko w celu automatycznego wyszukiwania najważniejszych analiz, ale także w celu demokratyzacji dostępu do zaawansowanych analiz, tak aby wszyscy, nie tylko analitycy danych, mogli zadawać pytania o swoje dane i uzyskiwać odpowiedzi w naturalny, konwersacyjny sposób.
Poznaj dodatkowe warunki i trendy dotyczące zarządzania danymi.
Podsumowanie
Wiemy, że informacje pochodzą z danych. Jeśli informacje są zaawansowane, efektywne zarządzanie danymi i ich wykorzystywanie może być bardzo dobrą siłą napędową Twojej firmy. W związku z tym obowiązki w zakresie zarządzania danymi oraz rola analityków baz danych stają się agentami zmian w procesie wdrażania rozwiązań w chmurze, wykorzystaniu nowych trendów i technologii oraz generowaniu strategicznej wartości dla firmy.
Rozwiązania z
zakresu zarządzania bazami danych i danymi
Firma SAP pomaga w zarządzaniu, zarządzaniu i integracji danych przedsiębiorstwa.
Więcej w tej serii
Biuletyn SAP Insights
Zasubskrybuj już dziś
Zasubskrybuj newsletter i zyskaj dostęp do najważniejszych analiz.