Ce este data management?

Definiție gestiune date

Gestionarea datelor este practica colectării, organizării, stocării, securizării și utilizării datelor pe parcursul întregului său ciclu de viață – de la creare și ingestie la arhivare sau ștergere. În majoritatea organizațiilor, acest lucru înseamnă gestionarea simultană a datelor în mai multe echipe, sisteme și cazuri de utilizare. Din momentul în care datele sunt create sau capturate, acestea trebuie gestionate în moduri care să le păstreze exacte, accesibile și protejate, asigurându-se în același timp că rămân utile în timp.

De exemplu, un detailist poate colecta date despre clienți din comenzile online, le poate organiza în jurul unui singur ID de client, le poate arhiva în mai multe sisteme, le poate securiza pentru confidențialitate și le poate utiliza pentru raportare, personalizare și prognoză. Gestionarea datelor este ceea ce face posibil acest flux end-to-end.

La nivel practic, gestionarea eficientă a datelor ajută organizațiile să transforme datele brute în informații de încredere pe care pot acționa. Acest lucru este deosebit de important pe măsură ce volumele de date cresc și tot mai multe echipe se bazează pe date partajate. În loc să se concentreze pe instrumente sau tehnologii individuale, oferă o abordare structurată a gestionării datelor, astfel încât să sprijine operațiunile, funcțiile analitice și inițiativele AI de zi cu zi.

Această imagine bazată pe ciclul de existență ajută la explicarea modului în care gestiunea datelor funcționează în organizații reale: datele nu sunt gestionate o singură dată, ci sunt întreținute continuu pe măsură ce trec între echipe, sisteme și cazuri de utilizare.

Procesul de gestionare a datelor

Majoritatea organizațiilor urmează un proces similar de gestionare a datelor, chiar dacă sistemele și platformele pe care le utilizează pot diferi. Detaliile pot varia, dar fluxul de bază este familiar pentru majoritatea liderilor IT și de date. Acest proces reflectă modul în care datele trec în mod natural prin organizație, de la creare la retragere și ajută echipele să gestioneze datele în mod consistent la scară largă.

Deși adesea este invizibil pentru utilizatorii de întreprindere, acest proces permite raportarea consistentă, funcții analitice fiabile și partajarea responsabilă a datelor în cadrul organizației.

Ciclul de existență al datelor include, de obicei, următoarele etape:

1. Colectare și ingestie: Datele sunt colectate din aplicații de afaceri, dispozitive, sisteme și surse externe.
2. Integrare și organizare: Datele din diferite surse sunt combinate, standardizate și structurate.
3. Stocare: Datele sunt păstrate în sisteme concepute pentru performanță, eficiență din punct de vedere al costurilor și acces.
4. Managementul calității, guvernare și securitate: Datele sunt validate, securizate și gestionate în conformitate cu politicile.
5. Utilizare și funcții analitice: datele suportă raportarea, procesele operaționale și AI-ul.
6. Păstrare și ștergere: Datele sunt arhivate sau eliminate pe baza cerințelor comerciale și de reglementare.

De exemplu, echipele financiare se pot baza pe datele guvernate în etapa de utilizare pentru raportare, în timp ce echipele de conformitate se concentrează pe păstrare și ștergere pentru a îndeplini cerințele de reglementare.

Gestionarea datelor în cadrul acestor etape ajută la reducerea silozurilor, la îmbunătățirea încrederii și la asigurarea faptului că datele rămân utilizabile pe măsură ce nevoile de afaceri evoluează. De asemenea, facilitează scalarea inițiativelor de funcții analitice și AI fără reprelucrarea constantă a fundațiilor de date.

Exemple de gestiune a datelor și cazuri de utilizare

Exemple comune de gestionare a datelor includ:

• Gestionează datele consistente ale clienților în vânzări, servicii și marketing.
• Sprijinirea raportării financiare cu date guvernate și auditabile.
• Îmbunătățirea vizibilității lanțului de aprovizionare prin date operaționale integrate.
• Pregătirea seturilor de date de înaltă calitate pentru funcții analitice și AI.

În multe organizații, aceste cazuri de utilizare se suprapun. Un singur set de date poate suporta procesele operaționale, raportarea gestiunii și modelele AI în același timp, motiv pentru care practicile consistente de gestiune a datelor sunt esențiale.

Elementele cheie ale gestiunii datelor

În timp ce ciclul de existență al datelor descrie modul în care datele se mută, elementele cheie ale gestiunii datelor descriu ce trebuie să fie implementat pentru a gestiona eficient aceste date. Aceste elemente ajută la transformarea teoriei în practică repetabilă, de zi cu zi.

Împreună, aceste elemente descriu caracteristicile de bază ale unui program de gestionare a datelor - ceea ce trebuie să existe pentru ca datele să fie de încredere, guvernate și reutilizate la scară largă.

Programele de gestiune a datelor de succes se bazează pe un mic set de capabilități fundamentale care lucrează împreună între echipe și sisteme:

• Guvernarea datelor: definește proprietatea, standardele și regulile pentru modul în care sunt utilizate datele.
• Gestiunea calității datelor: Asigură faptul că datele sunt exacte, consistente și complete.
• Integrare date: conectează datele între aplicații și medii.
• Gestiunea metadatelor și cataloagele de date: ajută oamenii să descopere și să înțeleagă datele disponibile.
• Securitatea și conformitatea datelor: Protejați datele sensibile și susțineți cerințele privind confidențialitatea.

De exemplu, un catalog de date ajută analiștii să găsească seturi de date aprobate, în timp ce politicile de guvernare definesc modul în care datele pot fi utilizate și partajate. Controalele de securitate asigură apoi că doar utilizatorii autorizați pot accesa informații sensibile.

Aceste elemente nu sunt activități izolate. Împreună, acestea formează baza pentru utilizarea datelor de încredere și scalabile în cadrul organizației. Atunci când un element este slab, impactul este adesea resimțit în întreaga infrastructură de date.

De ce este importantă data management?

Gestionarea datelor este importantă deoarece determină dacă datele devin un activ de afaceri valoros sau o sursă continuă de risc. Pentru multe organizații, diferența apare rapid în acuratețea raportării, expunerea la conformitate și viteza de decizie. Fără practici clare pentru gestionarea datelor, organizațiile se confruntă adesea cu raportări inconsistente, vizibilitate limitată și preocupări în creștere privind conformitatea.

În practică, gestionarea slabă a datelor apare adesea ca rapoarte contradictorii, înregistrări duplicate sau incertitudine cu privire la datele care pot fi de încredere.

Organizațiile cu un management puternic al datelor beneficiază de:

• O mai bună luare a deciziilor prin date exacte și consecvente.
• Raportare și funcții analitice mai rapide prin reducerea silozurilor de date și a muncii manuale.
• Eficiență operațională îmbunătățită, cu mai puține reprelucrări și mai puține erori.
• Conformitate și gestiunea riscurilor mai puternice în toate reglementările de confidențialitate a datelor.
• AI-ul și pregătirea funcțiilor analitice prin intermediul datelor guvernate, de înaltă calitate.

Drept rezultat, gestiunea datelor joacă un rol direct în modul în care organizațiile pot răspunde rapid la modificări, pot scala funcțiile analitice și pot adopta AI-ul cu încredere.

Prin facilitarea găsirii, încrederii și reutilizării datelor, gestiunea datelor ajută organizațiile să răspundă mai rapid la schimbare și să utilizeze mai bine informațiile lor. În timp, acest lucru transferă datele de la un cost de a face afaceri la o sursă de avantaje competitive. O bună gestionare a datelor transformă datele într-un activ de afaceri fiabil, mai degrabă decât o datorie.

Transformarea datelor într-un mijloc fix de afaceri cu valoare ridicată

Datele devin valoroase atunci când pot fi utilizate în mod consecvent în echipe și procese. Gestionarea datelor permite acest lucru prin reducerea duplicării, îmbunătățirea acurateței și stabilirea definițiilor partajate.

Drept rezultat, organizațiile se pot baza pe date pentru luarea deciziilor, eficiență operațională și inovație, în loc să petreacă timp reconciliind informațiile conflictuale.

Montarea infrastructurii de date pentru transformarea digitală

Funcțiile analitice moderne și AI-ul depind de datele care sunt bine gestionate de la început. Fără această bază, chiar și instrumentele avansate se străduiesc să ofere valoare. Calitatea slabă a datelor, asumarea neclară sau vizibilitatea limitată pot încetini sau deranja aceste inițiative.

Gestiunea datelor oferă structura necesară pentru pregătirea datelor pentru funcții analitice și AI prin asigurarea faptului că acestea sunt guvernate, descoperibile și adecvate scopului. Această bază permite organizațiilor să scaleze cazurile de utilizare a funcțiilor analitice avansate și a AI-ului cu mai multă încredere.

Asigurarea conformității cu legile privind confidențialitatea datelor

Gestionarea datelor joacă un rol esențial în îndeplinirea cerințelor privind confidențialitatea și protecția datelor. Pe măsură ce reglementările evoluează, acest rol devine și mai critic. Definind modul în care datele sunt accesate, păstrate și eliminate, organizațiile pot reduce riscul de reglementare, menținând în același timp încrederea.

Gestiunea eficientă a datelor suportă controalele de acces, pregătirea auditului, politicile de retenție și ștergerea sigură a datelor. Integrarea acestor practici în operațiunile de date de zi cu zi ajută organizațiile să îndeplinească obligațiile de conformitate fără a limita utilizarea responsabilă a datelor.

Abordări și arhitecturi de gestionare a datelor

Organizațiile structurează gestiunea datelor în moduri diferite, în funcție de mărimea, complexitatea și obiectivele lor de afaceri. Nu există o singură abordare „corectă”. Abordările comune se concentrează pe modul în care este organizată responsabilitatea pentru date și modul în care datele sunt conectate între sisteme.

Aceste abordări descriu modul în care este organizată gestionarea datelor – cine deține datele, modul în care acestea sunt partajate și modul în care este menținută consistența – mai degrabă decât anumite produse sau instrumente.

Plasă de date

O abordare a rețelei de date distribuie responsabilitatea pentru date în domenii de afaceri, tratând datele ca un produs deținut de echipele cele mai apropiate de acesta. Atunci când domeniile au o proprietate clară, poate accelera livrarea. Acest model subliniază descentralizarea, bazându-se în același timp pe standardele de guvernare partajate.

De exemplu, o echipă de marketing poate deține și întreține datele campaniei, în timp ce finanțele dețin date despre venituri - cu standarde partajate care asigură că ambele pot fi utilizate împreună.

Plasa de date este adesea potrivită pentru organizațiile mari cu mai multe domenii care au nevoie de flexibilitate, deși necesită o coordonare puternică pentru a menține consistența.

Data fabric

Un material de date utilizează tehnologia centralizată și metadatele pentru a conecta datele între sisteme și medii. Scopul este de a simplifica accesul fără a forța datele într-o singură platformă. În loc să mute toate datele într-un singur loc, se concentrează pe furnizarea unui acces unificat și a automatizării.

În practică, o structură de date poate permite utilizatorilor să acceseze datele din sistemele cloud și on-premise printr-o interfață comună, fără a fi nevoie să știe unde sunt stocate fizic datele.

Această abordare funcționează bine în medii hibride și multi-cloud în care datele sunt foarte distribuite, deși necesită o arhitectură matură a datelor.

Gestiune date de bază (MDM)

MDM se concentrează pe întreținerea definițiilor consistente pentru datele comerciale de bază, precum clienții, produsele și furnizorii. Prin crearea unei imagini unice, de încredere a acestor date, MDM reduce duplicarea și inconsistența între sisteme.

De exemplu, MDM se poate asigura că numele și identificatorul unui client sunt consistente în sistemele de facturare, CRM și suport.

Capacitățile centrale ale unui program de gestiune a datelor

Indiferent de arhitectură, majoritatea programelor de gestionare a datelor se bazează pe un set comun de capacități care suportă consecvența și scara. Aceste capacități tind să se maturizeze în timp, mai degrabă decât să fie puse în aplicare toate deodată. Tratarea acestora ca capacități fundamentale, mai degrabă decât ca instrumente izolate, ajută organizațiile să gestioneze datele mai eficient în timp.

Aceste capacități reprezintă modul în care gestionarea datelor este de obicei implementată în practică – ca un set de activități interconectate, în curs, mai degrabă decât ca un proiect unic.

Aceste capacități includ, de obicei:

• Integrarea datelor care reunește datele din sisteme diferite, astfel încât acestea să poată fi utilizate consistent în întreaga organizație.
• Guvernarea datelor care setează regulile, rolurile și procesele care asigură gestionarea responsabilă și consistentă a datelor.
• Securitatea și confidențialitatea datelor care protejează datele de accesul neautorizat și asigură gestionarea acestora în conformitate cu reglementările.
• Gestiunea și descoperirea metadatelor care ajută oamenii să înțeleagă ce există date, ce înseamnă și cum să le găsească și să le utilizeze.
• Monitorizarea și controalele de calitate care urmăresc sănătatea sistemului și acuratețea datelor, astfel încât problemele să poată fi detectate și rezolvate rapid.

Ce este o strategie de date de întreprindere și de ce ar trebui să aveți una?

O strategie de date de întreprindere definește modul în care o organizație gestionează, controlează și utilizează datele pentru a sprijini obiectivele de afaceri. Ajută la alinierea deciziilor zilnice privind datele cu prioritățile pe termen mai lung și oferă o direcție astfel încât inițiativele de date să se poată extinde dincolo de proiectele individuale.

O strategie clară de date abordează, de obicei:

• Roluri și proprietate în cadrul organizației.
• Procese și standarde partajate.
• Tehnologie și alegeri arhitecturale.
• Guvernanță și responsabilitate.
• Un roadmap pentru execuție.

Fără această aliniere, eforturile de gestionare a datelor rămân adesea fragmentate și dificil de susținut, o provocare comună în organizațiile în creștere sau foarte descentralizate.

Tendințe în gestiunea datelor

Gestiunea datelor continuă să evolueze pentru a suporta mediile hibride, datele în timp real și cazurile de utilizare bazate pe AI. O mare parte din această evoluție este determinată de nevoia de viteză, flexibilitate și încredere. Astăzi, accentul este mai puțin pe simpla stocare a datelor și mai mult pe a le face accesibile în mod continuu - în special prin self-service - guvernate și pregătite pentru analize.

Pe măsură ce funcțiile analitice self-service și AI-ul devin mai comune, organizațiile pun un accent mai mare pe calitatea, guvernarea și capacitatea de descoperire a datelor mai devreme în ciclul de existență al datelor.

Organizațiile tratează din ce în ce mai mult gestionarea datelor ca pe o capacitate de afaceri partajată, mai degrabă decât ca o funcție pur tehnică.

Rezumat

Gestiunea datelor oferă baza pentru funcții analitice de încredere, AI și operațiuni digitale. Atât pentru liderii de afaceri, cât și pentru liderii IT, modelează cât de repede pot fi transformate datele în acțiune. Prin gestionarea datelor pe parcursul întregului său ciclu de existență și prin alinierea persoanelor, proceselor și guvernanței, organizațiile pot utiliza datele mai eficient, mai sigur și la scară largă.

Întrebări frecvente