Na czym polega zarządzanie danymi?
Zarządzanie danymi to praktyka gromadzenia, organizowania, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych w celu wspierania produktywności, wydajności i podejmowania decyzji.
Przegląd zarządzania danymi
Dane są niezbędne do funkcjonowania i funkcjonowania firmy. Przedsiębiorstwa muszą mieć sens danych i znaleźć znaczenie w hałasie powodowanym przez różnorodne systemy i technologie wspierające dzisiejsze wysoce połączone globalne gospodarki cyfrowe. Pod tym względem dane stają się centralnym elementem. Dane są same w sobie bezużyteczne – firmy potrzebują skutecznej strategii, nadzoru i modelu zarządzania danymi, aby wykorzystać wszystkie formy danych do praktycznego i efektywnego wykorzystania w łańcuchach dostaw, sieciach pracowników, ekosystemach klientów i partnerów... i wiele więcej.
Definicja i proces zarządzania danymi
Zarządzanie danymi to praktyka gromadzenia, organizowania, zarządzania i uzyskiwania dostępu do danych w celu wspierania produktywności, wydajności i podejmowania decyzji. Biorąc pod uwagę kluczową rolę, jaką dane odgrywają obecnie w biznesie, skuteczna strategia przedsiębiorstwa i nowoczesna platforma do zarządzania danymi są niezbędne dla każdej firmy — niezależnie od wielkości czy branży. Zarządzanie danymi jest ważne w wielu przypadkach wykorzystania opartych na danych, takich jak kompleksowa realizacja procesów biznesowych, zgodność z przepisami, dokładne analizy i sztuczna inteligencja, migracja danych i transformacja cyfrowa.
Proces zarządzania danymi obejmuje szeroki zakres zadań i procedur, takich jak:
Gromadzenie, przetwarzanie i sprawdzanie poprawności danych
Integracja różnych rodzajów danych z różnych źródeł, w tym danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych
Zarządzanie jakością danych w celu zapewnienia zgodności ze standardami biznesowymi
Zapewnienie samoobsługi, współpracy i dostępu do danych
Ochrona i zabezpieczenie danych oraz zapewnienie prywatności danych
Zarządzanie cyklem życia danych od utworzenia do usunięcia
Zapewnienie wysokiej dostępności danych i odtwarzania po awarii
Kluczowe elementy zarządzania danymi
Dlaczego zarządzanie danymi jest ważne?
Każda aplikacja, rozwiązanie analityczne i algorytm używane w biznesie (reguły i powiązane procesy pozwalające technologii na rozwiązywanie problemów i wykonywanie zadań) zależy od bezproblemowego dostępu do wysokiej jakości danych. System zarządzania danymi pomaga zapewnić bezpieczeństwo, dostępność i dokładność danych. Ale korzyści płynące z zarządzania danymi nie kończą się na tym.
Przekształcanie danych w wartościowy składnik aktywów biznesowych
Zbyt wiele danych może być przytłaczające – i bezużyteczne – jeśli nie jest odpowiednio zarządzane. Dodaj do tego stale rosnący poziom różnorodności, dystrybucji i wymagań dotyczących danych. Łatwo jest zobaczyć, jak firmy mogą zmagać się z wykorzystywaniem danych jako zasobu w celu zaspokojenia swoich cyfrowych potrzeb biznesowych. Jednak dzięki odpowiednim narzędziom można wykorzystywać dane, aby umożliwić firmom dostęp do głębszych niż kiedykolwiek danych, dokładniejszych prognoz i innowacyjnych procesów biznesowych. Pozwoli to firmom lepiej zrozumieć, czego oczekują klienci, i pomóc firmom w zapewnianiu klientom wyjątkowych doświadczeń w oparciu o dane szkoleniowe. Może również pomóc w opracowaniu nowych modeli biznesowych opartych na danych, takich jak oferty usług oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, które nie byłyby dokładne bez podstaw wysokiej jakości danych, na których można oprzeć modele szkoleniowe.
&Quot; bycie opartym na danych oznacza wykorzystanie danych, niezależnie od tego, co musi poradzić sobie ze złożonością stanu, przechowywania, dostępu, jakości i kontekstu, aby umożliwić organizacjom realizację ich aspiracji opartych na danych, co ma kluczowe znaczenie dla sukcesu cyfrowego biznesu.&Cytat;
Gartner „Data Management Solutions Primer for 2023”. Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14 lutego 2023
Nie jest tajemnicą, że organizacje oparte na danych mają dużą przewagę konkurencyjną. Dzięki zaawansowanym narzędziom firmy mogą zarządzać większą ilością danych i uzyskiwać do nich dostęp z większej liczby źródeł niż kiedykolwiek wcześniej. Mogą one również wykorzystywać w czasie rzeczywistym wiele różnych rodzajów danych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych – w tym dane z urządzeń Internetu rzeczy (IoT), pliki wideo i audio, dane dotyczące kliknięć w Internecie i komentarze w mediach społecznościowych – otwierając więcej możliwości zarabiania na danych i wykorzystania ich jako atutu.
Tworzenie podstawy danych na potrzeby transformacji cyfrowej
Często mówi się, że dane są siłą napędową transformacji cyfrowej – i to prawda. Liderzy ds. danych i analiz (D&A) muszą być w stanie sprostać wymaganiom cyfrowego biznesu i rosnącej złożoności środowiska danych (w tym wpływu chmury). Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, Przemysł 4.0, zaawansowane analizy, IoT i inteligentna automatyzacja wymagają dużych ilości aktualnych, dokładnych i bezpiecznych danych, aby realizować swoje zadania.
Na przykład uczenie maszynowe i generatywna sztuczna inteligencja wymagają bardzo dużych i zróżnicowanych zbiorów danych, aby „uczyć się”, identyfikować złożone wzorce, rozwiązywać problemy oraz aktualizować modele i algorytmy oraz skutecznie działać. Zaawansowane analizy (często wykorzystujące uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję) zależą również od ogromnych ilości wysokiej jakości danych, co pozwala na uzyskanie istotnych i przydatnych informacji, na których można bez obaw reagować. Scenariusze IoT i Industrial IoT zależą od stałego strumienia danych maszyn i czujników dostarczanych z bardzo dużymi prędkościami.
Wspólnym mianownikiem w każdym projekcie transformacji cyfrowej są dane. Zanim firmy będą mogły przekształcić procesy, korzystać z nowych technologii i stać się inteligentnymi przedsiębiorstwami, potrzebują solidnej podstawy danych. Krótko mówiąc, potrzebują nowoczesnego systemu zarządzania danymi.
Ciągłe przetrwanie każdej firmy będzie zależało od elastycznej, skoncentrowanej na danych architektury, która reaguje na stałe tempo zmian.&Cytat;
Donald Feinberg, wiceprezes Gartner
Zapewnienie zgodności z przepisami o ochronie danych
Dobre zarządzanie danymi jest również niezbędne do zapewnienia zgodności z krajowymi i międzynarodowymi przepisami o ochronie danych, takimi jak ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) i ustawa o ochronie prywatności konsumentów w Kalifornii w Stanach Zjednoczonych, a także dla spełnienia wymagań dotyczących prywatności i bezpieczeństwa specyficznych dla branży. A gdy zabezpieczenia te mają być sprawdzone lub skontrolowane, niezbędne jest posiadanie solidnych zasad i procedur zarządzania danymi.
Podejście do zarządzania danymi
Tkanina danych i siatka danych stały się popularnymi elementami terminologii zarządzania danymi w ostatnich latach, a wiele organizacji zaadoptowało je do swojej architektury zarządzania danymi. Styl architektury w strukturze danych ma na celu stworzenie warstwy łączącej różne źródła danych, ułatwiającej samoobsługę, dostęp do danych i dostarczanie danych w całym przedsiębiorstwie. Architektura tkaniny danych ma na celu oddzielenie różnych lokalizacji, w których przechowujesz swoje dane z perspektywy użytkownika końcowego, prezentując pojedynczy, ujednolicony widok, który może być wykorzystywany jako taki, nawet gdy podstawowa architektura jest wysoce rozproszona.
Siatka danych
Siatka danych to podejście do zarządzania danymi, które wykorzystuje rozproszoną strukturę architektoniczną. Innymi słowy, rozdziela odpowiedzialność za określone zbiory danych w całej firmie na użytkowników, którzy mają specjalistyczną wiedzę, aby zrozumieć, co oznaczają te dane i jak najlepiej z nich korzystać. Architektura siatki danych łączy i pobiera dane z różnych źródeł, takich jak jeziora danych i magazyny, i dystrybuuje odpowiednie zbiory danych do odpowiednich ekspertów i zespołów ds. domeny w całej firmie. Zasadniczo obszerny przeskok danych w centralnym jeziorze danych jest sortowany i dystrybuowany do możliwych do zarządzania fragmentów do tych, które najlepiej nadają się do ich zrozumienia i wykorzystania.
Tkanina danych
Tkanina danych to połączenie architektury danych i dedykowanych rozwiązań programowych, które centralizują, łączą, zarządzają i zarządzają danymi w różnych systemach i aplikacjach. Rozwiązania z zakresu tkanin danych umożliwiają łączenie danych i zarządzanie nimi w czasie rzeczywistym w różnych systemach i aplikacjach. Dzięki temu można stworzyć jedno źródło informacji oraz wykorzystywać te dane i uzyskiwać do nich dostęp zawsze i wszędzie tam, gdzie ich potrzebujesz – demokratyzując i automatyzując procesy zarządzania danymi. Tkanina danych upraszcza również dane, zwłaszcza w złożonych architekturach rozproszonych, dzięki czemu są gotowe do wykorzystania w aplikacjach analitycznych, AI i uczenia maszynowego poprzez ujednolicanie, czyszczenie, wzbogacanie i zabezpieczanie. Architektura i rozwiązania z zakresu tkanek danych umożliwiają firmom wykorzystanie danych i skalowanie systemów przy jednoczesnym dostosowaniu się do szybko zmieniających się rynków.
Zarządzanie danymi podstawowymi (MDM)
Zarządzanie danymi podstawowymi to dyscyplina tworzenia jednej zaufanej referencji głównej (jednej wersji prawdy) dla wszystkich ważnych danych biznesowych, takich jak dane produktu, dane klienta, dane aktywów trwałych, dane finansowe i inne. MDM pomaga zapewnić, że firmy nie wykorzystują wielu, potencjalnie niespójnych wersji danych w różnych obszarach działalności, w tym procesów, operacji, analiz, AI i raportowania. Trzy kluczowe filary skutecznego MDM to: konsolidacja danych, nadzór nad danymi i zarządzanie jakością danych.
Dyscyplina, w której biznes i organizacja IT współpracują ze sobą, aby zapewnić jednolitość, dokładność, zarządzanie, spójność semantyczną i rozliczalność oficjalnych, współdzielonych zasobów danych podstawowych przedsiębiorstwa.&Cytat;
Definicja MDM przez firmę Gartner
Integracja danych
Integracja danych to praktyka pozyskiwania, przekształcania, łączenia i dostarczania danych tam, gdzie i kiedy są potrzebne. Integracja ta odbywa się w przedsiębiorstwie i poza nim – w ramach partnerów, a także źródeł danych i przypadków użycia innych firm – w celu spełnienia wymagań dotyczących wykorzystania danych we wszystkich aplikacjach i procesach biznesowych. Techniki obejmują masowy/wsadowy przepływ danych, ekstrakcję, transformację, ładowanie (ETL), rejestrowanie zmian danych, replikację danych, wirtualizację danych, integrację danych przesyłania strumieniowego, orkiestrację danych i inne.
Odkrywanie i katalogowanie danych
Odkrywanie i katalogowanie danych umożliwia znalezienie posiadanych danych i określenie, w jaki sposób są one powiązane. Odkrywanie jest często dostarczane w ramach profilowania danych (które samo istnieje w celu wygenerowania spojrzenia ptaka na Twoje dane pod względem ich struktury, treści itd.) i wskazuje lokalizację i relacje, które istnieją między różnymi zbiorami danych w wielu (heterogenicznych) źródłach danych i między nimi. Ogólnie rzecz biorąc, jest to podstawowe narzędzie do zrozumienia środowiska danych. Odkrywanie wrażliwych danych to znacząca podkategoria, która dotyczy w szczególności lokalizacji i klasyfikacji danych osobowych lub w inny sposób wrażliwych danych w Twojej organizacji, tak aby można było je odpowiednio chronić ze względu na prywatność danych, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami.
Odkrywanie danych jest również wykorzystywane do tworzenia katalogów danych wraz z innymi bardziej zaawansowanymi technikami automatyzacji, takimi jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Katalogi danych zapewniają repozytorium informacji (zwane metadanymi) o Twoich zasobach danych: jakie dane są przechowywane, gdzie się znajdują, w jakim formacie i w jakich domenach są istotne. Jak najwięcej tych informacji powinno być zbieranych automatycznie, a mogą być one dalej klasyfikowane pod względem geografii, czasu, kontroli dostępu itd. Katalogi są indeksowane i możliwe do przeszukiwania, a także wspierają samoobsługę i współpracę. Bardziej kompleksowe katalogi będą zawierać metadane z różnych źródeł, takich jak raporty analityczne i kokpity menedżerskie, oprócz fizycznych źródeł danych. Katalogi są powszechnie stosowane w połączeniu z narzędziami do przygotowywania danych i są ważne dla wspierania nadzoru nad danymi oraz wspólnego, samoobsługowego dostępu do danych.
Nadzór nad danymi, bezpieczeństwo i zgodność z przepisami
Nadzór nad danymi to zbiór zasad i obowiązków w zakresie zapewnienia dostępności, jakości, zgodności i bezpieczeństwa danych w całej organizacji. Nadzór nad danymi ustanawia infrastrukturę i określa nazwy osób (lub stanowisk) w organizacji, które mają zarówno uprawnienia, jak i odpowiedzialność za obsługę i zabezpieczanie określonych rodzajów i rodzajów danych. Nadzór nad danymi jest kluczowym elementem zgodności. Systemy zajmą się mechaniką bezpieczeństwa, przechowywania i dostępu, a także właściwym usuwaniem i przechowywaniem. Nadzór nad danymi pomaga również zapewnić, że dane są dokładne i że spełniają standardy biznesowe przed wprowadzeniem do systemu, podczas ich używania i po pobraniu z systemu w celu wykorzystania lub przechowywania w innym miejscu. Nadzór organizacyjny określa sposób, w jaki odpowiedzialne osoby wykorzystują procesy i technologie do zarządzania danymi i ich ochrony.
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 zapewnić, że systemy te są prawidłowo skonfigurowane i zarządzane w celu ochrony danych oraz że procedury i obowiązki są egzekwowane w celu ochrony danych poza systemami i bazą danych.
Czym jest strategia zarządzania danymi przedsiębiorstwa i dlaczego warto ją mieć?
Obecnie strategie biznesowe zależą od danych, które automatyzują procesy, dostosowują doświadczenia klientów i pracowników, napędzają rozwój na nowych rynkach lub akwizycji oraz wprowadzają innowacje. W związku z tym sukces biznesowy w coraz większym stopniu zależy od dostosowania strategii zarządzania danymi do strategii biznesowej. Strategia dotycząca danych powinna odzwierciedlać wszystkie poziomy organizacji. Musi mieć znaczenie i kontekst dla biznesu.
Firma potrzebuje strategii danych, aby nadać priorytet swojej pracy. Wszyscy wiemy, że ilość danych generowanych i wykorzystywanych przez firmę znacznie rośnie. Zawsze będzie więcej problemów i wymagań dotyczących danych niż zasobów. Firmy potrzebują sposobu na ustalenie priorytetów działań związanych z danymi w oparciu o to, co pozwoli osiągnąć największą wartość dzięki strategii zarządzania danymi. Strategia musi być „żyjąca i oddychająca” i w pełni zgodna z priorytetami biznesowymi, ale wystarczająco elastyczna, aby można ją było zmienić w miarę transformacji i dojrzewania firmy. Nie może to być tylko słowo w dokumencie, ale musi mieć „życie” w organizacji.
Strategia dotycząca danych określa wszystkie funkcje danych, które należy stworzyć, aby osiągnąć wynik biznesowy. Obejmuje to nie tylko funkcje i narzędzia do zarządzania danymi, ale także funkcje biznesowe, takie jak struktura organizacyjna, pozyskiwanie danych i strategia sieci danych, zgodność z przepisami i funkcje etyczne. Przedstawiono w nim plan rozwoju możliwości na przestrzeni wielu lat, określając oczekiwania co do tego, co można zapewnić, w jakich ramach czasowych, jakie koszty i wsparcie kadry kierowniczej jest wymagane.
Ewolucja zarządzania danymi
Efektywne zarządzanie danymi ma kluczowe znaczenie dla sukcesu firmy od ponad 50 lat — począwszy od pomocy firmom w poprawie dokładności raportowania informacji, wykrywaniu trendów i podejmowaniu lepszych decyzji w celu napędzania transformacji cyfrowej i napędzania nowych technologii i modeli biznesowych. Dane stały się nowym rodzajem kapitału, a przyszłościowe organizacje zawsze szukają nowych i lepszych sposobów wykorzystania danych na ich korzyść. Oto najnowsze trendy w nowoczesnym zarządzaniu danymi, które są ważne, aby śledzić i badać ich znaczenie dla Twojej firmy i branży:
Tkanina danych: Większość organizacji korzysta obecnie z różnych typów danych wdrażanych lokalnie i w chmurze. Korzystają z wielu systemów zarządzania bazami danych, technologii przetwarzania i narzędzi. Tkanina danych, która jest niestandardową kombinacją architektury i technologii, wykorzystuje metadane, dynamiczną integrację i orkiestrację danych, aby umożliwić bezproblemowy dostęp do danych i ich udostępnianie w rozproszonym środowisku.
Zarządzanie danymi w chmurze: Wiele firm przenosi niektóre lub wszystkie platformy zarządzania danymi do chmury. Zarządzanie danymi w chmurze wykorzystuje wszystkie korzyści, jakie chmura ma do zaoferowania – w tym skalowalność, zaawansowane zabezpieczenia danych, lepszy dostęp do danych, automatyczne kopie zapasowe i odzyskiwanie po awarii, oszczędności kosztów i inne. Bazy danych w chmurze i rozwiązania Bazy danych jako usługa (DBaaS), hurtownie danych w chmurze i jeziora danych w chmurze zyskują na popularności.
Dane jako produkt: Dane jako produkt odnoszą się do praktyki traktowania Twoich danych wewnętrznych, takich jak produkt pierwszego zamówienia, z pracą zespołu (zespołów) ds. danych – a następnie Twojego dyrektora ds. danych lub równoważnego kierownika – aby dostarczyć pozostałej części organizacji odpowiednie dane, których potrzebuje we właściwym czasie i na odpowiednim poziomie jakości. Celem jest umożliwienie szerszego wykorzystania danych — na przykład bardziej terminowych i dokładniejszych analiz.
Rozszerzone zarządzanie danymi: Jednym z nowszych trendów jest „rozszerzone zarządzanie danymi”. Rozszerzone zarządzanie danymi wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do samodzielnej konfiguracji i samodzielnego dostosowywania procesów zarządzania danymi. Rozszerzone zarządzanie danymi automatyzuje wszystko, począwszy od jakości danych i zarządzania danymi podstawowymi, a skończywszy na integracji danych — umożliwiając wykwalifikowanym pracownikom technicznym skupienie się na działaniach o wyższej wartości.
Rozszerzona analityka: Rozszerzona analityka wykorzystuje technologie sztucznej inteligencji (AI), uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby nie tylko automatycznie znaleźć najważniejsze analizy, ale także zdemokratyzować dostęp do zaawansowanych analiz, aby każdy, nie tylko analitycy danych, mogli zadawać pytania dotyczące swoich danych i uzyskiwać odpowiedzi w naturalny, konwersacyjny sposób.
Podsumowanie
Wiemy, że informacje pochodzą z danych. A jeśli informacje są potężne, to efektywne zarządzanie i wykorzystanie danych może być bardzo dobrą siłą Twojej firmy. W związku z tym obowiązki związane z zarządzaniem danymi oraz rola Chief Data (and Analytics) Officer zmieniają się, aby stać się kluczowymi agentami zmian w organizacji – we wspieraniu wdrożenia chmury, wykorzystywaniu nowych trendów i technologii oraz zapewnianiu strategicznej wartości dla firmy.
Rozwiązania do zarządzania bazami danych i danymi
Firma SAP może pomóc w zarządzaniu danymi przedsiębiorstwa, zarządzaniu nimi i ich integracji.
Pomysłów nie znajdziesz nigdzie indziej
Zarejestruj się, aby otrzymać dawkę rozwiązań Business Intelligence dostarczanych bezpośrednio na Twoją skrzynkę odbiorczą.