Čo je to správa dát?
Správa údajov je prax zhromažďovania, organizovania, správy a prístupu k údajom na podporu produktivity, efektivity a rozhodovania.
Prehľad správy dát
Údaje sú nevyhnutné pre fungovanie a fungovanie podniku. Podniky musia mať zmysel pre údaje a musia nájsť relevantnosť v hluku, ktorý vytvárajú rôzne systémy a technológie podporujúce dnešné vysoko prepojené svetové digitálne ekonomiky. V tomto ohľade sa údaje stávajú stredobodom pozornosti. Údaje sú samy osebe zbytočné – spoločnosti potrebujú efektívnu stratégiu, riadenie a model správy údajov, aby využili všetky formy údajov na praktické a efektívne využitie v dodávateľských reťazcoch, zamestnaneckých sieťach, zákazníckych a partnerských ekosystémoch … a oveľa viac.
Definícia a proces správy údajov
Správa údajov je prax zhromažďovania, organizovania, správy a prístupu k údajom na podporu produktivity, efektivity a rozhodovania. Vzhľadom na kľúčovú úlohu, ktorú dnes zohrávajú údaje v podnikaní, je efektívna podniková stratégia a moderná platforma na správu údajov nevyhnutná pre každú spoločnosť bez ohľadu na veľkosť alebo odvetvie. Správa údajov je dôležitá pre rôzne prípady použitia založené na údajoch vrátane komplexnej realizácie podnikových procesov, súladu s predpismi, presnej analýzy a umelej inteligencie, migrácie údajov a digitálnej transformácie.
Proces správy údajov zahŕňa širokú škálu úloh a postupov, ako sú:
Zhromažďovanie, spracovanie a overovanie údajov
Integrácia rôznych typov údajov z rôznych zdrojov vrátane štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov
Riadenie kvality údajov na dodržiavanie obchodných štandardov
Poskytovanie samoobslužných služieb, spolupráce a prístupu k údajom
Ochrana a zabezpečenie údajov a zabezpečenie ochrany údajov
Správa životného cyklu údajov od vytvorenia po odstránenie
Zabezpečenie vysokej dostupnosti údajov a obnovenia po havárii
Kľúčové prvky správy údajov
Prečo je správa údajov dôležitá?
Každá aplikácia, analytické riešenie a algoritmus používaný v podniku (pravidlá a súvisiace procesy, ktoré umožňujú technológii riešiť problémy a dokončiť úlohy) závisí od bezproblémového prístupu k vysoko kvalitným údajom. Vo svojom jadre pomáha systém správy údajov zabezpečiť, aby boli údaje bezpečné, dostupné a presné. Výhody správy údajov sa však tam nekončia.
Zmena dát na obchodný majetok s vysokou hodnotou
Príliš veľa údajov môže byť ohromné – a zbytočné – ak nie sú správne spravované. Pridajte k týmto stále rastúcim úrovniam rozmanitosti, distribúcie a požiadaviek dát a je ľahké zistiť, ako môžu organizácie ťažko využívať dáta ako aktívum na uspokojenie svojich potrieb digitálneho podniku. So správnymi nástrojmi sa však údaje môžu využiť na to, aby sa spoločnostiam poskytli hlbšie poznatky, presnejšie prognózy a inovatívne podnikové procesy. Môže spoločnostiam poskytnúť lepšie pochopenie toho, čo zákazníci chcú, a pomôcť spoločnostiam poskytovať výnimočné skúsenosti zákazníkov na základe poskytnutých údajov o učení. Môže tiež pomôcť podporiť nové obchodné modely založené na údajoch, ako sú napríklad ponuky služieb založené na generatívnej umelej inteligencii, ktoré by neboli presné bez založenia vysoko kvalitných údajov na základe modelov školení.
&Quot;Byť založený na údajoch znamená používať údaje, čo musí zvládnuť zložitosť stavu, ukladania, prístupu, kvality a kontextu, aby organizácie mohli realizovať svoje túžby založené na údajoch, centrálne až digitálne obchodné úspechy.&Quot;
Gartner "Data Management Solutions Primer pre rok 2023." Adam Ronthal, Ehtisham Zaidi, 14. februára 2023
Nie je žiadnym tajomstvom, že organizácie riadené údajmi majú veľkú konkurenčnú výhodu. Vďaka pokročilým nástrojom môžu spoločnosti spravovať a pristupovať k viacerým údajom z viacerých zdrojov ako kedykoľvek predtým. Môžu tiež využiť mnoho rôznych typov údajov, štruktúrovaných a neštruktúrovaných, v reálnom čase – vrátane údajov zariadení Internet of Things (IoT), video a zvukových súborov, údajov o internetovom clickstream a komentárov sociálnych médií – čím sa otvárajú viac príležitostí na speňaženie dát a ich využitie ako majetku.
Položenie údajovej základne pre digitálnu transformáciu
Často sa hovorí, že dáta sú životnou silou digitálnej transformácie – a je to pravda. Vedúci pracovníci v oblasti dát a analytiky (D&A) musia byť schopní splniť požiadavky digitálneho podnikania a rastúcu zložitosť dátovej infraštruktúry (vrátane vplyvu cloudu). AI, strojové učenie, Priemysel 4.0, pokročilá analytika, IoT a inteligentná automatizácia vyžadujú veľké objemy včasných, presných a bezpečných údajov na to, aby mohli robiť to, čo robia.
Napríklad strojové učenie a generatívna AI potrebujú veľmi veľké a rôznorodé množiny údajov, aby sa „učili“, identifikovali zložité vzory, riešili problémy a udržali modely a algoritmy aktuálne a efektívne fungujúce. Pokročilé analýzy (ktoré často využívajú strojové učenie a AI) tiež závisia od veľkého množstva vysokokvalitných údajov, aby sa vytvorili relevantné a použiteľné analýzy, na ktorých možno s istotou postupovať. A IoT a priemyselné IoT scenáre závisia od stabilného toku dát stroja a senzorov dodávaných pri extrémne vysokých rýchlostiach.
Spoločným menovateľom v každom projekte digitálnej transformácie sú údaje. Predtým, ako môžu podniky transformovať procesy, využívať nové technológie a stať sa inteligentnými podnikmi, potrebujú solídnu údajovú základňu. Stručne povedané, potrebujú moderný systém správy dát.
&Quot;Pokračujúce prežitie každého podniku bude závisieť od agilnej architektúry zameranej na údaje, ktorá reaguje na konštantnú mieru zmien.&Quot;
Donald Feinberg, viceprezident spoločnosti Gartner
Zabezpečenie súladu so zákonmi o ochrane osobných údajov
Dobrá správa údajov je tiež nevyhnutná na zabezpečenie súladu s národnými a medzinárodnými zákonmi o ochrane údajov, ako je všeobecné nariadenie o ochrane údajov (GDPR) a kalifornský zákon o ochrane osobných údajov spotrebiteľov v Spojených štátoch, ako aj požiadavky na ochranu súkromia a bezpečnosť špecifické pre dané odvetvie. A ak sa má táto ochrana dokázať alebo auditovať, je nevyhnutné zaviesť solídne politiky a postupy správy údajov.
Prístupy k správe údajov
Dátová tkanina a dátová sieť sa v posledných rokoch stali populárnymi kúskami terminológie správy dát, pričom mnohé organizácie ich prijali pre svoju architektúru správy dát. Štýl dátovej štruktúry architektúry má vytvoriť spojovaciu vrstvu pre rôzne zdroje údajov, čo uľahčuje samoobsluhu, prístup k údajom a doručovanie údajov v celom podniku. Architektúra dátovej tkaniny má za cieľ odobrať rôzne miesta, v ktorých ukladáte svoje údaje z perspektívy koncového používateľa, pričom predstavuje jediný jednotný pohľad, ktorý je možné využiť ako taký, aj keď je základná architektúra vysoko distribuovaná.
Dátová sieť
Data mesh je prístup k správe dát, ktorý využíva distribuovaný architektonický rámec. Inými slovami, rozširuje vlastníctvo a zodpovednosť za konkrétne súbory údajov v rámci celého podniku, na tých používateľov, ktorí majú odborné znalosti, aby pochopili, čo tieto údaje znamenajú a ako ich čo najlepšie využiť. Architektúra dátovej siete spája a čerpá údaje z rôznych zdrojov, ako sú dátové jazerá a sklady, a distribuuje príslušné súbory údajov príslušným ľudským expertom a doménovým tímom v rámci celého podniku. V podstate je objemný zoskok dát v centrálnom dátovom jazere triedený a distribuovaný do spravovateľných šuniek tým, ktorí sú najvhodnejší na ich pochopenie a využitie.
Dátová tkanina
Dátová tkanina je kombinácia dátovej architektúry a vyhradených softvérových riešení, ktoré centralizujú, pripájajú, spravujú a riadia dáta naprieč rôznymi systémami a aplikáciami. Riešenia dátovej tkaniny umožňujú spájať a spravovať dáta v reálnom čase, naprieč rôznymi systémami a aplikáciami. To umožňuje vytvoriť jediný zdroj pravdy a používať tieto údaje a pristupovať k nim kedykoľvek a kdekoľvek ich potrebujete – demokratizácia a automatizácia procesov správy údajov. Dátová tkanina tiež zefektívňuje údaje, najmä v komplexných distribuovaných architektúrach, vďaka čomu sú pripravené na použitie v aplikáciách analýzy, umelej inteligencie a strojového učenia ich zjednocovaním, čistením, obohacovaním a zabezpečovaním. Architektúra a riešenia dátovej štruktúry umožňujú podnikom využívať svoje údaje a škálovať svoje systémy a zároveň sa prispôsobovať rýchlo sa meniacim trhom.
Správa kmeňových dát (MDM)
Správa kmeňových dát je disciplína vytvárania jednej dôveryhodnej hlavnej referencie (jednej verzie pravdy) pre všetky dôležité obchodné dáta, ako sú dáta produktu, dáta zákazníka, dáta majetku, finančné dáta atď. MDM pomáha zabezpečiť, aby podniky nepoužívali viaceré potenciálne nekonzistentné verzie dát v rôznych častiach podniku vrátane procesov, operácií, analýz, AI a výkazníctva. Medzi tri kľúčové piliere účinného MDM patrí: konsolidácia údajov, správa údajov a riadenie kvality údajov.
"disciplína podporujúca technológie, v ktorej podnik a organizácia IT spolupracujú na zaistení jednotnosti, presnosti, dozoru, sémantickej konzistentnosti a zodpovednosti oficiálnych aktív zdieľaných kmeňových údajov podniku.&Quot;
Gartnerova definícia MDM
Integrácia údajov
Integrácia údajov je prax prijímania, transformácie, kombinovania a poskytovania údajov, kde a kedy sú potrebné. Táto integrácia prebieha v podniku aj mimo nej - naprieč partnermi, ako aj zdrojmi dát tretích strán a prípadmi použitia - aby spĺňala požiadavky na spotrebu dát všetkých aplikácií a obchodných procesov. Techniky zahŕňajú hromadný/dávkový pohyb údajov, extrakciu, transformáciu, načítanie (ETL), zaznamenávanie údajov o zmenách, replikáciu údajov, virtualizáciu údajov, integráciu streamovaných údajov, orchestráciu údajov a ďalšie.
Zisťovanie údajov a katalogizácia
Zisťovanie údajov a katalogizácia údajov vám umožňujú nájsť, ktoré údaje máte, a určiť, ako súvisia. Objavenie sa často poskytuje ako súčasť profilovania údajov (ktoré samo o sebe existuje na generovanie vtáčieho pohľadu na vaše údaje z hľadiska jeho štruktúry, obsahu atď.) a označuje miesto pobytu a vzťahy, ktoré existujú medzi rôznymi množinami údajov v rámci a naprieč viacerými (heterogénnymi) dátovými zdrojmi. V širšom zmysle je to základný nástroj na pochopenie vašej dátovej infraštruktúry. Objavovanie citlivých údajov je významná podkategória, ktorá sa osobitne zaoberá lokalizáciou a klasifikáciou osobných alebo inak citlivých údajov vo vašej organizácii, aby ich bolo možné primerane chrániť v záujme ochrany osobných údajov, zabezpečenia a dodržiavania predpisov.
Objav údajov sa tiež používa na vytvorenie katalógov údajov spolu s ďalšími pokročilejšími technikami automatizácie, ako je AI a strojové učenie. Katalógy údajov poskytujú úložisko informácií (známych ako metaúdaje) o vašich údajových aktívach: aké údaje sa uchovávajú, kde sa nachádzajú, v akom formáte sa nachádzajú a v ktorých doménach sú relevantné. Čo najviac týchto informácií by sa malo zhromažďovať automaticky a môžu byť ďalej klasifikované podľa geografie, času, kontroly prístupu atď. Katalógy sú indexované a vyhľadávateľné a podporujú samoobsluhu a spoluprácu. Komplexnejšie katalógy prevezmú okrem fyzických zdrojov vašich údajov aj metaúdaje z rôznych odvodených zdrojov, ako sú analytické správy a dashboardy. Katalógy sa bežne používajú v spojení s nástrojmi na prípravu údajov a sú dôležité na podporu správy údajov a spoločného prístupu k údajom založenému na samoobsluhe.
Správa údajov, bezpečnosť a dodržiavanie predpisov
Správa údajov je súbor pravidiel a zodpovedností na zaistenie dostupnosti údajov, kvality, súladu a zabezpečenia v celej organizácii. Správa údajov stanovuje infraštruktúru a pomenúva jednotlivcov (alebo pozície) v rámci organizácie, ktoré majú oprávnenie a zodpovednosť za spracovanie a ochranu konkrétnych druhov a typov údajov. Správa údajov je kľúčovou súčasťou dodržiavania predpisov. Systémy sa postarajú o mechaniku zabezpečenia, skladovania a prístupu, ako aj o správne odstránenie a zadržiavanie. Správa údajov tiež pomáha zabezpečiť, aby údaje boli presné a aby spĺňali obchodné štandardy pred ich zadaním do systému, počas ich používania a pri získavaní zo systému na použitie alebo ukladanie inde. Organizačný dozor špecifikuje, ako zodpovedné osoby používajú procesy a technológie na riadenie a ochranu údajov.
Bezpečnosť údajov je hlavným problémom v dnešnom svete hackerov, vírusov, kybernetických útokov a porušovania údajov. Zatiaľ čo bezpečnosť je integrovaná do systémov a aplikácií, správa údajov je tu na zabezpečenie toho, aby boli tieto systémy správne nastavené a spravované na ochranu údajov, a aby sa presadzovali postupy a povinnosti na ochranu údajov mimo systémov a databázy.
Čo je stratégia podnikových dát a prečo by ste ju mali mať?
V súčasnosti podnikové stratégie závisia od údajov pri automatizácii procesov, prispôsobovaní skúseností zákazníkov a zamestnancov, podpore rastu prostredníctvom nových trhov alebo akvizícií a inovácii. Podnikový úspech teda stále viac závisí od zladenia vašej dátovej stratégie s vašou obchodnou stratégiou. Dátová stratégia by mala rezonovať na všetkých úrovniach organizácie. Musí mať zmysel a kontext pre podnikanie.
Spoločnosť potrebuje dátovú stratégiu na stanovenie priorít svojej práce. Všetci vieme, že množstvo údajov, ktoré spoločnosť generuje a používa, výrazne rastie. Vždy bude existovať viac problémov a požiadaviek týkajúcich sa údajov ako zdrojov. Spoločnosti potrebujú spôsob, ako uprednostniť dátové aktivity na základe toho, čo bude prostredníctvom dátovej stratégie realizovať najväčšiu hodnotu. Stratégia musí byť „živá a dýchavá“ a plne zosúladená s prioritami podniku, ale musí byť dostatočne flexibilná na to, aby sa pri transformácii a dozretí podniku zmenila. Nemôže to byť len slovom v dokumente, ale musí to byť život v rámci organizácie.
Dátová stratégia načrtáva všetky možnosti údajov, ktoré je potrebné vytvoriť, aby sa dosiahol obchodný výsledok. To zahŕňa nielen možnosti a nástroje na správu údajov, ale aj podnikové možnosti, ako je organizačná štruktúra, získavanie údajov a stratégia siete údajov, schopnosti v oblasti dodržiavania predpisov a etiky. Stanovuje plán rozvoja spôsobilostí na viacero rokov, v ktorom sa stanovujú očakávania týkajúce sa toho, v akom časovom rámci je možné poskytnúť, aké náklady a výkonná podpora sa vyžadujú.
Vývoj správy údajov
Efektívna správa údajov je rozhodujúca pre obchodný úspech už viac ako 50 rokov – od pomoci spoločnostiam zlepšiť presnosť vykazovania informácií, spočítať trendy a prijímať lepšie rozhodnutia až po podporu digitálnej transformácie a dnešné napájanie nových technológií a obchodných modelov. Dáta sa stali novým druhom kapitálu a progresívne organizácie vždy hľadajú nové a lepšie spôsoby využitia dát vo svoj prospech. Tu sú najnovšie trendy v modernej správe údajov, ktoré sú dôležité na sledovanie a skúmanie ich relevantnosti pre váš podnik a odvetvie:
Dátová tkanina: Väčšina organizácií má v súčasnosti rôzne typy dát nasadených v mieste prevádzky a v cloude – a používajú viaceré systémy správy databáz, technológie spracovania a nástroje. Dátová tkanina, ktorá je vlastnou kombináciou architektúry a technológie, používa metaúdaje, dynamickú integráciu dát a orchestráciu, aby umožnila bezproblémový prístup k dátam a ich zdieľanie v distribuovanom prostredí.
Správa dát v cloude: Mnohé spoločnosti presúvajú niektoré alebo všetky svoje platformy na správu dát do cloudu. Cloudová správa dát využíva všetky výhody, ktoré cloud ponúka – vrátane škálovateľnosti, pokročilého zabezpečenia dát, lepšieho prístupu k údajom, automatických záloh a obnovy po havárii, úspor nákladov a ďalších možností. Popularita cloudových databáz a databáz ako služieb (DBaaS), cloudových dátových skladov a cloudových dátových jazier rastie.
Údaje ako produkt: Údaje ako produkt sa vzťahujú na postupy zaobchádzania s vašimi internými údajmi ako s produktom prvej objednávky, pričom úlohou vašich dátových tímov – a rozšírením – vášho vedúceho pracovníka pre údaje alebo ekvivalentného vedúceho pracovníka – je poskytnúť zvyšku vašej organizácie správne údaje, ktoré potrebuje v správnom čase a na správnej úrovni kvality. Cieľom je umožniť lepšie využitie vašich údajov vo všeobecnosti - napríklad aktuálnejšie a presnejšie analytické analýzy.
Rozšírená správa dát: Jeden z novších trendov sa nazýva "rozšírený manažment dát". Rozšírená správa údajov využíva AI a strojové učenie na to, aby procesy správy údajov boli samo-konfigurované a samovyladené. Rozšírená správa dát automatizuje všetko od kvality dát a správy kmeňových dát až po integráciu dát – uvoľňuje kvalifikovaných technických pracovníkov, aby sa mohli zamerať na aktivity s vyššou hodnotou.
Rozšírená analytika: Rozšírená analytika využíva technológie umelej inteligencie (AI), strojové učenie a spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), aby nielen automaticky našla najdôležitejšie poznatky, ale aby demokratizovala prístup k pokročilým analýzam, takže každý, nielen dátový vedci, môže klásť otázky o svojich údajoch a získať odpovede prirodzeným, konverzačným spôsobom.
Súhrn
Vieme, že informácie sú odvodené od údajov. A ak sú informácie výkonné, potom efektívne riadenie a zhodnocovanie vašich dát by mohlo byť veľmi dobre vašou superveľmocou. Zodpovednosti za správu údajov a rola pracovníka na pozícii Chief Data (a Analytics) sa preto vyvíjajú tak, aby sa stali kľúčovými agentmi zmien v organizácii – pri podpore osvojovania cloudu, zužitkovaní nových trendov a technológií a poskytovaní strategickej hodnoty pre podnik.
Riešenia pre správu databáz a údajov
SAP vám môže pomôcť spravovať, riadiť a integrovať vaše podnikové dáta.
Nápady nenájdete nikde inde
Zaregistrujte sa na dávku business intelligence doručenú priamo do vašej schránky.