Ce presupune gestionarea datelor?

Situatie

Gestionarea datelor înseamnă procesul de colectare, păstrare și utilizare a datelor în mod sigur, eficient și economic. Obiectivul gestionării datelor este de a ajuta oamenii, organizațiile și procesele conexe să optimizeze utilizarea datelor în limitele politicilor și reglementărilor, astfel încât să poată lua decizii și măsuri care să maximizeze beneficiul pentru organizație. O strategie de gestionare a datelor robustă devine din ce în ce mai importantă, deoarece organizațiile se bazează tot mai mult pe active intangibile pentru a crea valoare.

Solutie

Gestionarea datelor digitale într-o organizație implică o gamă largă de sarcini, politici, proceduri și practici. Activitatea de gestionare a datelor are un domeniu larg, care acoperă factori cum ar fi:

Crearea, accesarea și actualizarea datelor la un nivel de date diferit
Stocarea datelor în mai multe clouduri și on-premises
Nivel ridicat de disponibilitate și recuperare în caz de dezastru
Utilizarea datele într-o gamă tot mai variată de aplicații, analize și algoritmi
Asigurarea confidențialității și securității datelor
Arhivarea și distrugerea datelor conform programelor de păstrare a datelor și cerințelor de conformitate

O strategie oficială de gestionare a datelor abordează activitatea utilizatorilor și a administratorilor, capacitățile tehnologiilor de gestionare a datelor, cerințele de reglementare și nevoile organizației pentru a obține valoare din datele sale.

Capitalul de date înseamnă capital de afaceri

În economia digitală actuală, datele sunt un fel de capital, un factor economic de producție în domeniul bunurilor și serviciilor digitale. Așa cum un producător de automobile nu poate fabrica un model nou dacă nu are capitalul financiar necesar, autoturismele sale nu pot deveni autonome dacă producătorul nu dispune de date pentru a alimenta algoritmii de la bord. Acest nou rol al datelor are implicații atât pentru strategia competitivă, cât și pentru viitorul tehnicii de calcul.

Având în vedere acest rol central și esențial al datelor, practicile de gestionare eficientă și un sistem robust de gestionare sunt esențiale pentru fiecare organizație, indiferent de dimensiunea sau de tipul acesteia.

Sistemele de gestionare a datelor în prezent

Organizațiile actuale au nevoie de o soluție de gestionare a datelor care să ofere o modalitate eficientă de gestionare a datelor în cadrul unui nivel de date divers, dar unificat. Sistemele de gestionare a datelor sunt create pe platforme de gestionare a datelor și pot include baze de date, data lake-uri și depozite de date, sisteme de gestionare a big data, analize de date și multe altele.

Toate aceste componente lucrează împreună ca un „utilitar de date” pentru a furniza capacitățile de gestionare a datelor de care o organizație are nevoie pentru aplicațiile sale, precum și pentru statisticile și algoritmii care utilizează datele generate de aceste aplicații. Deși instrumentele actuale ajută administratorii de baze de date (DBA) să automatizeze multe dintre sarcinile de gestionare tradiționale, intervenția manuală este deseori necesară datorită mărimii și complexității asociate cu implementarea unei baze de date.

Ori de câte ori este necesară intervenția manuală, șansele de erori cresc. Reducerea nevoii de gestionare manuală a datelor este un obiectiv cheie al unei noi tehnologii de gestionare a datelor, baza de date autonomă.

Platformele de gestionare a datelor

Cel mai important pas pentru funcționarea continuă a software-ului este integrarea continuă (CI). CI este o practică de dezvoltare, în care dezvoltatorii își confirmă modificările de cod (de obicei, mici și incrementale) într-un repository sursă centralizat, care declanșează un set de generări și testări automate. Acest repository le permite dezvoltatorilor să capteze erorile de codare din timp și automat, înainte de a fi transferate în producție.

Procesul de integrare continuă implică, de obicei, o serie de pași, de la confirmarea codului până la efectuarea automată a unei analize continue/statice de bază, captarea dependențelor și, în final, generarea software-ului și efectuarea unor teste de bază înainte de generarea versiunii finale. Sistemele de gestionare a codurilor sursă, cum ar fi Github, Gitlab etc., oferă integrarea webhookurilor, la care se pot abona instrumente CI precum Jenkins pentru a începe să ruleze versiuni și teste automate după fiecare încărcare a codului.

Platforma de gestionare a datelor este sistemul fundamental pentru colectarea și analizarea volumelor mari de date dintr-o organizație. Platformele de date comerciale includ în mod obișnuit unelte software de gestionare, dezvoltate de furnizorul bazei de date sau de terți furnizori. Aceste soluții de gestionare a datelor ajută echipele IT și administratorii de baze de date să îndeplinească sarcini tipice, cum ar fi:

Identificarea, alertarea, diagnosticarea și rezolvarea defecțiunilor în sistemul bazei de date sau în infrastructura de bază
Alocarea memoriei bazei de date și a resurselor de stocare
Efectuarea de modificări în designul bazei de date
Optimizarea răspunsurilor la interogările bazei de date pentru o performanță mai rapidă a aplicațiilor

Platformele pentru baze de date în cloud, tot mai populare, le permit companiilor să își extindă sau restrângă bazele de date rapid și economic. Unele sunt disponibile ca serviciu, permițând organizațiilor să realizeze economii și mai mari.

Baza de date autonomă în cloud utilizează inteligența artificială (AI) și învățarea asistată de computer pentru a automatiza multe dintre sarcinile de gestionare a datelor efectuate de administratorii de baze de date, inclusiv gestionarea copierii de rezervă a bazei de date, securitatea și ajustarea performanței.

Denumită, de asemenea, bază de date cu funcționare proprie, o bază de date autonomă oferă beneficii semnificative pentru gestionarea datelor, inclusiv:

Reducerea complexității
Reducerea posibilității de eroare umană
Creșterea fiabilității și securității bazei de date
Îmbunătățirea eficienței operaționale
Costuri reduse

Platformele de date în cloud tot mai populare permit companiilor să extindă sau să restrângă datele în mod rapid și economic. Unele sunt disponibile ca serviciu, permițând organizațiilor să realizeze economii și mai mari.

Sistemele de gestionare a Big Data

În anumite privințe, big data este exact ceea ce pare – o cantitate uriașă de date. Însă big data se prezintă, de asemenea, într-o varietate mai mare de forme decât datele tradiționale și sunt colectate cu viteză mai mare. Gândiți-vă la toate datele care apar în fiecare zi sau în fiecare minut dintr-o sursă a unui canal de socializare, cum ar fi Facebook. Cantitatea, varietatea și viteza acestor date le conferă valoarea pe care o au pentru întreprinderi, însă totodată gestionarea lor este foarte complexă.

Dat fiind că tot mai multe date sunt colectate din surse diferite, cum ar fi camerele video, canalele de socializare, înregistrările audio și dispozitivele Internet of Things (IoT), au apărut sisteme de gestionare a Big Data. Aceste sisteme se specializează în trei domenii generale.

Integrarea Big Data preia diverse tipuri de date, de la loturi la streaming, și le transformă astfel încât să poată fi consumate.
Gestionarea Big Data stochează și procesează date într-un lac de date sau într-un depozit de date în mod eficient, sigur și fiabil, adesea prin utilizarea stocării obiectelor.
Analiza big data dezvăluie noi informații prin analiză, inclusiv analize grafice, și utilizează vizualizarea machine learning and AI pentru a crea modele.

Companiile utilizează Big Data pentru a îmbunătăți și a accelera dezvoltarea produselor, întreținerea predictivă, experiența clienților, securitatea, eficiența operațională și multe altele. Odată cu extinderea Big Data vor crește și oportunitățile.

Probleme legate de gestionarea datelor

Majoritatea problemelor legate de gestionarea datelor de astăzi sunt generate de ritmul mai rapid al afacerilor și de creșterea proliferării datelor. Varietatea, viteza și volumul tot mai mare de date disponibile organizațiilor le determină pe acestea să caute instrumente de gestionare mai eficiente pentru a nu rămâne în urmă. Unele dintre problemele principale cu care se confruntă organizațiile includ următoarele:

Lipsa informațiilor utile din date	Sunt colectate și stocate date dintr-un număr tot mai mare de diverse surse, cum ar fi senzori, dispozitive inteligente, canale de socializare și camere video. Dar aceste date nu sunt utile dacă organizația nu știe ce date deține, unde se află și cum să le folosească. Soluțiile de gestionare a datelor au nevoie de scalare și de performanță pentru a furniza informații semnificative în timp util.
Dificultăți la menținerea nivelului de performanță al gestionării datelor	Acestea captează, stochează și utilizează mai multe date tot timpul. Pentru a menține timpii maximi de răspuns în cadrul acestui nivel aflat în curs de extindere, organizațiile trebuie să monitorizeze în permanență tipul de întrebări la care răspunde baza de date și să schimbe indexurile pe măsură ce interogările se schimbă, fără a afecta performanța.
Provocările îndeplinirii cerințelor de schimbare a datelor	Regulile de conformitate sunt complexe, se aplică în mai multe jurisdicții și se schimbă constant. Organizațiile trebuie să poată revizui cu ușurință datele și să identifice orice aspect care face obiectul unor cerințe noi sau modificate. În special, informațiile de identificare personală (PII) trebuie să fie detectate, urmărite și monitorizate pentru a se respecta reglementările tot mai stricte privind confidențialitatea la nivel mondial.
Nevoia de procesare și convertire a datelor cu ușurință	Prin colectarea și identificarea datelor nu se asigură valoare – organizația trebuie să proceseze datele. Dacă este nevoie de mult timp și efort pentru a transforma datele în elemente necesare pentru analiză, analiza respectivă nu va avea loc. Prin urmare, valoarea potențială a acelor date se pierde.
Nevoia constantă de stocare eficientă a datelor	În noul univers al gestionării datelor, organizațiile stochează date în mai multe sisteme, inclusiv în depozite de date și lacuri de date nestructurate, care stochează orice date în orice format într-o singură colecție. Experții în date din cadrul unei organizații au nevoie de o modalitate de a transforma rapid și ușor datele din formatul lor original în forma, formatul sau modelul de care au nevoie pentru a le exploata pentru o gamă largă de analize.
Cererea de optimizare continuă a flexibilității și costurilor IT	Datorită disponibilității sistemelor de gestionare a datelor în cloud, organizațiile pot alege acum dacă să păstreze și să analizeze datele în medii on-premises, în cloud sau într-un mediu hibrid, format din ambele soluții. Organizaţiile IT trebuie să evalueze nivelul de compatibilitate dintre mediile on-premises și cloud, pentru a menține o flexibilitate maximă și costuri minime pentru IT.

Principiile de gestionare a datelor și confidențialitatea datelor

Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR) adoptat de Uniunea Europeană și implementat în mai 2018 include șapte principii cheie pentru gestionarea și prelucrarea datelor cu caracter personal. Aceste principii includ legalitatea, corectitudinea și transparența; limitarea scopului; precizia; limitarea depozitării; integritatea și confidențialitatea și altele.

GDPR și alte legi care vizează aceleași scopuri, precum Legea privind confidențialitatea consumatorului din California (California Consumer Privacy Act – CCPA), schimbă procesul de gestionare a datelor. Aceste cerințe furnizează legi standardizate de protecție a datelor, prin care oamenii dețin controlul asupra datelor lor cu caracter personal și asupra modului în care sunt utilizate acestea. În realitate, transformă consumatorii în mandatari ai datelor cu drept de recurs juridic real atunci când organizațiile nu reușesc să obțină consimțământul în cunoștință de cauză privind captarea datelor, exercită un control slab asupra utilizării sau locației datelor sau nu respectă cerințele privind ștergerea sau portabilitatea datelor.

Cele mai bune practici de gestionare a datelor

Pentru a aborda problemele legate de gestionarea datelor este nevoie de un set cuprinzător și bine gândit de cele mai bune practici. Deși cele mai bune practici variază în funcție de tipul de date implicate și de industrie, următoarele cele mai bune practici abordează problemele majore de gestionare a datelor cu care se confruntă organizațiile în prezent:

Creați un nivelde descoperire pentru a vă identifica datele	Un nivel de descoperire deasupra nivelului de date al organizației permite analiștilor și experților în date să caute seturi de date cu ajutorul cărora datele dvs. să devină utilizabile.
Dezvoltați un mediu de știință a datelor pentru a vă reutiliza eficient datele	Un mediu de știință a datelor automatizează cât mai mult activitatea de transformare a datelor, simplificând crearea și evaluarea modelelor de date. Un set de instrumente ce elimină necesitatea de transformare manuală a datelor poate accelera emiterea de ipoteze și testarea noilor modele.
Utilizați o tehnologie autonomă pentru a menține nivelurile de performanță în cadrul nivelului de date aflat în extindere	Capacitățile autonome de date folosesc AI și învățarea asistată de computer pentru a monitoriza în permanență interogările bazei de date și pentru a optimiza indexurile pe măsură ce interogările se schimbă. Datorită acestui lucru, baza de date poate să mențină timpul rapid de răspuns, iar administratorii de baze de date și experții în date nu vor mai avea de efectuat sarcini manuale ce iau mult timp.
Utilizați descoperirea pentru a respecta cerințele de conformitate	Instrumentele noi utilizează descoperirea datelor pentru a examina datele și a identifica lanțurile de conexiuni ce trebuie detectate, urmărite și monitorizate în vederea asigurării conformității la nivel de jurisdicții multiple. Întrucât cerințele privind conformitatea cresc la nivel global, această capacitate va deveni tot mai importantă pentru cei responsabili cu evaluarea riscurilor și asigurarea securității.
Asigurați-vă că utilizați o bază de date convergentă	O bază de date convergentă este o bază de date cu suport nativ pentru toate tipurile de date moderne și pentru cele mai recente modele de dezvoltare integrate într-un singur produs. Cele mai bune baze de date convergente pot rula multe tipuri de fluxuri de lucru, inclusiv grafice, IoT, blockchain și machine learning.
Asigurați-vă că platforma bazei de date are performanța, scalarea și disponibilitatea necesare pentru a vă susține afacerea	Scopul reunirii datelor este analizarea acestora în vederea luării unor decizii mai bune, la momentul potrivit. O platformă de baze de date scalabilă, cu performanțe ridicate, le permite companiilor să analizeze rapid datele din mai multe surse, utilizând analize avansate și machine learning, pentru a putea lua decizii de afaceri mai bune.
Utilizați un nivel comun de interogare pentru a gestiona forme multiple și diverse de stocare a datelor	Cu ajutorul noilor tehnologii, colecțiile de date pot să colaboreze, ceea ce duce la eliminarea diferențelor dintre ele. Prin intermediul nivelului comun de interogare, ce acoperă numeroase tipuri de stocare a datelor, experții în date, analiștii și aplicațiile pot să acceseze datele fără a fi nevoie să știe unde sunt stocate și fără a fi nevoiți să le transforme manual într-un format utilizabil.

Tip solutie

Permanent

Follow Us