Troppo spesso le organizzazioni prendono decisioni critiche sulla base di dati che non possono vedere o comprendere. Ciò può mettere a repentaglio la business intelligence, che è fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo in qualsiasi settore basato sui dati. Per affrontare questo problema, le aziende devono gestire e conservare attivamente i propri dati per tutta la loro esistenza. La tua azienda dispone del sistema di gestione dei dati o degli strumenti di cui ha bisogno per prosperare nel mercato globale?
Che cos'è la gestione dei dati?
La gestione dei dati è la raccolta, l'archiviazione, la protezione, la consegna e l'elaborazione efficienti dei dati. Nel mondo degli affari, i dati sono in genere correlati a clienti, potenziali clienti, lavoratori, affari, concorrenti e finanze. Quando un'organizzazione gestisce i dati con successo, acquisisce insight che guidano le scelte aziendali.
La salvaguardia dei dati dovrebbe essere una priorità assoluta durante tutto il processo, soprattutto quando crescono le preoccupazioni sulla privacy dei dati e gli attacchi ransomware diventano più comuni.
Poiché le applicazioni aziendali ei database al loro interno variano in termini di dimensioni, ogni organizzazione dovrebbe adottare la propria strategia per queste fasi. Dovresti farlo tenendo conto del tuo ambiente tecnologico specifico e, se necessario, definire e aggiungere nuovi passaggi al processo.
Per una startup con dati limitati, la pulizia dei dati, ad esempio, potrebbe essere un passaggio modesto e rapido. Tuttavia, un'organizzazione a livello aziendale potrebbe aver bisogno di dare la priorità all'inizio del processo.
Quali tipi di sistemi di gestione dei dati esistono?
I sistemi di gestione dei dati rendono più gestibile l'attività di gestione dei dati automatizzando alcuni degli aspetti che richiedono più tempo per l'integrazione e la revisione dei dati critici. Questi sistemi includono database e strumenti di analisi che consentono alle aziende non solo di archiviare e organizzare i dati critici, ma anche di interrogare il sistema secondo necessità. I migliori sistemi condensano i dati in report significativi che contengono grafici che consentono agli utenti di contestualizzare i dati a colpo d'occhio.
Alcuni contengono persino raccomandazioni per il processo decisionale automatizzato abilitate dall'apprendimento automatico, che aiutano le principali parti interessate a prendere decisioni più istruite ed efficaci su come controllare le operazioni aziendali.
I sistemi di gestione dei dati includono i seguenti esempi:
#1. Governance dei dati
Informatica, Azure Data Catalog e Talend sono strumenti che consentono alle aziende di tenere traccia dei dati e correlarli con i metadati per il successivo recupero. I metadati aiutano a migliorare la struttura dei dati organizzando le informazioni in modo più significativo. Le soluzioni di monitoraggio dei dati aiutano le aziende a comprendere ogni asset di dati a loro disposizione. Questi elementi devono essere presenti affinché database di grandi dimensioni siano veramente utili. Secondo Risher, la governance dei dati riguarda il modo in cui i dati sono organizzati, conservati e salvaguardati. Le aziende possono garantire la qualità dei dati attraverso la governance dei dati.
#2. Intelligenza aziendale (BI)
Le soluzioni BI come Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau e Snowflake migliorano l'archiviazione e la sicurezza dei dati, fornendo al tempo stesso dati organizzati e contestualizzati ai responsabili delle decisioni. Le tecnologie BI sono necessarie per utilizzare enormi database, che nessun essere umano potrebbe aspettarsi di esaminare manualmente per ricavare informazioni rilevanti.
#3. Integrazione dei dati
Strumenti come Azure Data Factory, app per la logica e funzioni forniscono interfacce intuitive per l'integrazione di diverse origini dati, che possono portare a nuove informazioni dettagliate. Ad esempio, i dati di un software di contabilità e di un CRM possono apparire indipendenti e non correlati fino a quando non vengono organizzati insieme. Quando i dati di questi vari sistemi vengono combinati, può aiutare a dipingere un quadro più completo del flusso di cassa e delle entrate aziendali. Questo vale per tutte le origini dati apparentemente non correlate ma in realtà connesse.
#4. Gestione dei dati master (MDM)
Questo è il processo per garantire che un'organizzazione lavori sempre con un'unica versione di informazioni aggiornate e affidabili e basi le decisioni aziendali su di essa. Il consumo di dati da tutte le origini dati e la presentazione come un'unica origine coerente e affidabile, nonché la replica dei dati in altri sistemi, richiedono l'uso delle tecnologie appropriate.
#5. Gestione dei dati
Anziché sviluppare policy di gestione delle informazioni, un data steward le applica e le fa rispettare in tutta l'azienda. Un amministratore dei dati, come suggerisce il nome, tiene d'occhio la raccolta dei dati aziendali e le politiche di spostamento, assicurando che vengano seguite le migliori pratiche e le regole.
#6. Gestione della qualità dei dati
Se un data steward è uno sceriffo digitale, un responsabile della qualità dei dati è il suo cancelliere. La gestione della qualità è responsabile della ricerca tra i dati acquisiti per cercare problemi sottostanti come record duplicati, versioni incoerenti e così via. Il sistema di gestione dei dati definito è supportato dai responsabili della qualità dei dati.
#7. La sicurezza dei dati
La sicurezza dei dati è uno degli aspetti più critici della gestione dei dati al giorno d'oggi. Nonostante il fatto che pratiche emergenti come DevSecOps incorporino considerazioni sulla sicurezza a ogni livello di sviluppo delle applicazioni e scambio di dati, gli specialisti della sicurezza hanno ancora il compito di gestire la crittografia, impedire l'accesso non autorizzato, proteggersi da movimenti o eliminazioni accidentali e altre preoccupazioni in prima linea.
#8. Gestione dei Big Data
Il termine "big data" si riferisce alla raccolta, all'analisi e all'utilizzo di enormi volumi di informazioni digitali per migliorare le operazioni. In termini generali, questo campo della gestione dei dati è specializzato nell'acquisizione, integrità e archiviazione di dati grezzi che altri team di gestione dei dati utilizzano per migliorare le operazioni e la sicurezza o generare business intelligence.
# 9. Data Warehouse
Il data warehousing è il processo di archiviazione e analisi dei dati. L'informazione è il fondamento del business moderno. L'enorme volume di dati offre una sfida ovvia: cosa facciamo con tutti questi blocchi? La gestione del data warehouse fornisce e gestisce l'infrastruttura fisica e/o basata su cloud utilizzata per aggregare i dati grezzi e analizzarli a fondo per fornire approfondimenti aziendali.
Perché è importante la gestione dei dati?
La gestione dei dati è un primo passo fondamentale verso l'implementazione di un'analisi dei dati efficiente su larga scala, che porta a informazioni critiche che forniscono valore ai consumatori e migliorano i profitti. Con una buona gestione dei dati, le persone all'interno di un'organizzazione possono identificare e accedere a dati attendibili per le loro query. Una soluzione efficiente per la gestione dei dati può fornire i seguenti vantaggi:
#1. Visibilità
La gestione dei dati può aumentare la visibilità delle risorse di dati della tua organizzazione, rendendo più facile per le persone trovare rapidamente e con sicurezza i dati corretti per la loro ricerca. La visibilità dei dati consente alla tua azienda di essere più organizzata ed efficiente, aiutando i dipendenti a scoprire i dati di cui hanno bisogno per eseguire le loro attività in modo più efficace.
#2. Affidabilità
La gestione dei dati riduce i potenziali errori stabilendo processi e normative per l'utilizzo e promuovendo la fiducia nei dati utilizzati per prendere decisioni all'interno dell'organizzazione. Le aziende possono rispondere più rapidamente agli sviluppi del mercato e alle esigenze dei clienti se dispongono di dati affidabili e aggiornati.
# 3. Sicurezza
La gestione dei dati utilizza tecniche di autenticazione e crittografia per proteggere la tua azienda e i suoi dipendenti da perdite di dati, furti e violazioni. La solida sicurezza dei dati garantisce che le informazioni aziendali critiche vengano salvate e recuperate nel caso in cui la fonte primaria non sia disponibile. Inoltre, la sicurezza diventa sempre più critica se i tuoi dati contengono informazioni di identificazione personale che devono essere gestite correttamente per rispettare la legislazione sulla protezione dei consumatori.
#4. Scalabilità
La gestione dei dati consente alle aziende di ridimensionare con successo i dati e le situazioni di utilizzo attraverso processi ripetibili che mantengono dati e informazioni. Quando i processi sono semplici da replicare, la tua azienda può ridurre al minimo le spese extra della duplicazione, come il personale che completa la stessa ricerca più e più volte o la ripetizione di query costose.
Quali sono i problemi con la gestione dei dati?
Poiché la gestione dei dati è così importante nel mercato digitale odierno, è fondamentale che il sistema cresca per soddisfare le esigenze di dati della tua organizzazione. Le tecniche convenzionali di gestione dei dati rendono impegnative le funzionalità di scalabilità senza compromettere la governance o la sicurezza. Per garantire che i dati credibili possano essere trovati, il moderno software di gestione dei dati deve superare molte difficoltà.
#1. Quantità di dati in aumento
Ogni reparto della tua organizzazione ha accesso a vari tipi di dati e requisiti distinti per ottimizzarne il valore. Gli approcci convenzionali richiedono all'IT di preparare i dati per ogni caso d'uso e quindi di gestire i database oi file. Man mano che si accumulano più dati, è facile per un'organizzazione perdere traccia di quali dati ha, dove si trovano e come utilizzarli.
#2. Nuovi ruoli di analisi
Man mano che la tua organizzazione dipende sempre più dal processo decisionale basato sui dati, a un numero maggiore di dipendenti sarà richiesto di accedere e valutare i dati. Comprendere le convenzioni di denominazione, le strutture di dati complicate e i database può essere difficile quando l'analisi è al di fuori del set di competenze di una persona. Se la conversione dei dati richiede troppo tempo o impegno, l'analisi non avrà luogo e il valore potenziale di tali dati viene ridotto o perso.
#3. Requisiti di conformità
Gli standard di conformità in continua evoluzione rendono difficile garantire che le persone utilizzino i dati corretti. I dipendenti di un'azienda devono immediatamente sapere quali dati possono e non devono utilizzare, incluso come e quali informazioni di identificazione personale (PII) vengono ingerite, tracciate e monitorate per gli standard di conformità e privacy.
Best practice per la gestione dei dati
L'adozione delle migliori pratiche può aiutare la tua azienda ad affrontare alcune difficoltà di gestione dei dati e raccogliere i frutti. Ottieni il massimo dai tuoi dati implementando un piano di gestione dei dati efficace.
#1. Definisci accuratamente i tuoi obiettivi di business.
La prima fase, come per qualsiasi attività commerciale, consiste nel determinare gli obiettivi della tua organizzazione. Stabilire obiettivi aiuterà a determinare la procedura per la raccolta, l'archiviazione, la gestione, la pulizia e la valutazione dei dati. Obiettivi aziendali ben dichiarati garantiscono la conservazione e l'organizzazione solo dei dati rilevanti per il processo decisionale e impediscono che il software di gestione dei dati sia sovraccarico e ingestibile.
#2. Prestare attenzione alla qualità dei dati.
Hai impostato un sistema di gestione dei dati per offrire alla tua organizzazione dati accurati, quindi metti in atto pratiche per aumentare la qualità di tali dati. Crea obiettivi per semplificare la raccolta e l'archiviazione dei dati, ma assicurati di verificarne regolarmente la correttezza in modo che i dati non diventino obsoleti o obsoleti in alcun modo che possa influenzare negativamente l'analisi. Questi algoritmi dovrebbero anche rilevare formattazioni imprecise o incoerenti, errori di ortografia e altri problemi che influiranno sui risultati. Un'altra strategia per garantire che i dati siano corretti fin dall'inizio è formare i membri del team sul processo corretto per l'inserimento dei dati e impostare l'automazione della preparazione dei dati.
#3. Fornire alla persona appropriata l'accesso ai dati.
I dati di qualità sono solo metà della battaglia. Devi anche assicurarti che le persone giuste abbiano accesso ai dati quando e dove ne hanno bisogno. Invece di fornire linee guida generali a tutti i membri dell'azienda, è generalmente preferibile impostare livelli distinti di autorizzazioni in modo che ogni individuo abbia accesso ai dati essenziali per svolgere il proprio lavoro. Può essere difficile trovare il giusto equilibrio tra praticità e sicurezza, ma se il tuo team non è in grado di accedere tempestivamente ai dati richiesti, tempo e denaro andranno perduti.
#4. Dai la massima priorità alla protezione dei dati
I dati devono essere opportunamente accessibili all'interno dell'organizzazione, ma è necessario implementare misure di protezione per proteggere i dati dagli estranei. Istruisci i membri del tuo team su come gestire i dati in modo responsabile e assicurati che i tuoi processi soddisfino i requisiti di conformità. Preparati allo scenario peggiore sviluppando un piano per affrontare una potenziale violazione. La scelta del software di gestione dei dati corretto può aiutarti a mantenere i tuoi dati al sicuro e protetti.
I migliori strumenti di gestione dei dati nel cloud
Le tecnologie di gestione dei dati nel cloud aiutano le aziende a integrare e gestire i dati su molti cloud. Questa strategia consente alle aziende con enormi volumi di dati di archiviare, ordinare, analizzare e gestire i propri dati completamente nel cloud.
# 1. Panoplia
Panoply è un data warehouse cloud-native e un'applicazione ELT che semplifica l'integrazione e la gestione dei dati. È estremamente facile da usare e può gestire team di vari livelli di abilità, compresi gli utenti aziendali.
Le caratteristiche importanti includono:
- Un gran numero di connessioni dati native che consentono una semplice acquisizione di dati con un solo clic
- Una dashboard di facile utilizzo che elimina le congetture dalla gestione dei dati e dal budget
- Ridimensionamento automatico di database multinodo per il data warehousing a bassa manutenzione
- Editor SQL per l'analisi dei dati e l'interrogazione nel browser
- Collegamenti a popolari strumenti di visualizzazione e analisi dei dati come Tableau, Looker, Power BI e altri
- TL; DR: È una fantastica soluzione di business intelligence chiavi in mano per le PMI che cercano di ottenere il massimo dai propri dati a un costo inferiore.
Prezzo della Panoplia: viene offerta una prova gratuita.
#2. Servizi Web Amazon
Amazon Web Services (AWS) offre una gamma in continua espansione di strumenti che possono essere combinati per formare un efficiente stack di gestione dei dati nel cloud. Se utilizzi già Amazon e generi molti dati, questo potrebbe essere lo strumento di gestione dei dati cloud appropriato per te.
I servizi importanti includono:
- Amazon Athena per l'analisi dei dati basata su SQL
- Amazon S3 per storage provvisorio e temporaneo
- Amazon Glacier è un servizio di backup e archiviazione a lungo termine fornito da Amazon.
- AWS Glue per la creazione di cataloghi di dati per organizzare, cercare ed eseguire query sui dati
- Amazon Visualizzazione dei dati e creazione di dashboard tramite QuickSight
- Data warehousing con Amazon Redshift
- Fatturazione indipendente per ogni servizio attivato, in modo che i costi siano proporzionali all'utilizzo.
- TL; DR: È uno strumento prezioso per le grandi organizzazioni che creano enormi quantità di dati e ha la capacità tecnica di gestirli. Tuttavia, i costi possono aumentare rapidamente, richiedendo un'attenta pianificazione.
Il costo di AWS varia a seconda dell'implementazione.
#3. Microsoft Azure
Quando si tratta di configurare un sistema di gestione dei dati basato su cloud, Microsoft Azure offre una serie di possibilità. Include anche una serie di strumenti di analisi che possono essere applicati ai dati archiviati in Azure. Azure, come AWS, supporta molti database o formati di data warehouse e offre un eccellente set di strumenti di gestione.
I servizi importanti includono:
- Tipici archivi dati SQL e server SQL in esecuzione su macchine virtuali
- Archiviazione BLOB
- Scelte di archiviazione delle tabelle in stile NoSQL
- Installazioni cloud private
- Esplora dati di Azure per l'esame in tempo reale di set di dati non elaborati in streaming molto grandi
- L'integrazione Panoply è semplice per i servizi ELT/ETL.
- TL; DR: poiché questi strumenti sono basati su cloud, non dovrai preoccuparti dell'implementazione. Esiste, tuttavia, una curva di apprendimento se non si ha familiarità con l'ambiente Azure.
- Il costo di Azure varia a seconda dell'implementazione.
#4. GoogleNuvola
Google Cloud Platform, come Amazon e Azure, offre un'ampia gamma di soluzioni di gestione dei dati basate su cloud. Ha anche un pratico gestore del flusso di lavoro che può essere utilizzato per collegare vari componenti.
Le principali funzionalità di Google Cloud includono:
- BigQuery per l'archiviazione di dati tabulari e analisi BigQuery per query in stile SQL
- Cloud BigTable per l'archiviazione in stile database NoSQL
- Assunzione di dati cloud tramite Pub/Sub e Cloud (Google Cloud può anche connettersi con una varietà di altre fonti di dati)
- ML Engine per studi più complessi che utilizzano ML e AI Data Studio per la creazione di dashboard e l'analisi basata su GUI
- Cloud Datalab per la scienza dei dati basata su codice
- Collegamenti a strumenti di BI popolari come Charito, Domo, Looker, Tableau e altri
- TL; DR: Se attualmente utilizzi Google Cloud e operi con grandi volumi di dati, questa sarebbe una semplice aggiunta, ma anche gli utenti altamente tecnici dovranno affrontare una dura curva di apprendimento.
Il costo di Google Cloud varia a seconda della tua implementazione.
I migliori strumenti ETL e di integrazione dei dati
Le soluzioni ETL e di integrazione dei dati trasportano i dati da un'origine a una destinazione. Se Vari strumenti forniscono vari gradi di flessibilità nel controllo del processo di estrazione-trasformazione-caricamento (ad esempio, ETL vs. ELT), tieni a mente le tue esigenze aziendali mentre le valuti.
Gli attuali sistemi ETL differiscono notevolmente anche in termini di modalità di interazione con i dati. Alcuni strumenti hanno interfacce visive, altri hanno un'integrazione point-and-click e altri ancora richiedono una comprensione più approfondita della codifica.
#5. Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter è uno strumento ETL on-premise. Le loro caratteristiche essenziali includono:
- Utilizzo di connessioni pronte all'uso, connettività continua e integrazione con tutti i tipi di origini dati
- Convalida automatica dei dati tramite audit automatico senza script
- Trasformazioni avanzate dei dati, come dati non relazionali, XML, JSON, PDF, Microsoft Office e dati IoT
- Gestione basata sui metadati che fornisce rappresentazioni grafiche di flussi di dati, impatto e derivazione
- TL; DR: In un mondo di piattaforme cloud, Informatica PowerCenter è una protezione on-premise che potrebbe essere proprio ciò di cui hanno bisogno le aziende limitate da complessi problemi normativi.
Il costo di Informatica PowerCenter è disponibile su richiesta.
#6. Punto dati
Piattaforma ETL basata su cloud chiamata Stitch Data. Stitch include le seguenti funzionalità:
- Preintegrato con dozzine di origini dati all'interno e all'esterno del cloud, trasporta i dati in Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL e altri
- Semplice pianificazione della replica dei dati
- Gestione degli errori e avvisi con risoluzione automatica quando possibile API e framework JSON, che consentono di inviare i dati in modo programmatico a un data warehouse
- Servizio cloud gestito con scalabilità automatica e SLA di livello aziendale
- TL; DR: la piattaforma Segment open source di Stitch offre un'ampia gamma di integrazioni e una serie di connettori di origine comunitaria, rendendola un'alternativa popolare.
Il prezzo di Stitch parte da $ 100 al mese, a seconda della dimensione dei dati.
#7. Fivetran
Fivetran è una pipeline di dati basata sul Web che unisce i dati di applicazioni e database SaaS in un unico data warehouse. Le seguenti sono alcune delle caratteristiche principali di Fivetran:
- Offre l'integrazione diretta e trasmette i dati tramite una connessione sicura diretta utilizzando un livello di memorizzazione nella cache intelligente.
- Il livello di memorizzazione nella cache facilita lo spostamento dei dati da una posizione a un'altra senza mai archiviarne una copia sul server delle applicazioni.
- Non esiste un limite di dati imposto da Fivetran.
- Può essere utilizzato per centralizzare i dati di un'azienda e integrare tutte le fonti al fine di determinare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) nell'intera azienda.
- TL; DR: Data la sua recente valutazione, Fivetran è grande e diventerà solo più grande. È riconosciuto per essere un po' più complicato di Stitch, ma il principale fattore decisivo è se include o meno i connettori richiesti.
Il prezzo di Fivetran parte da $ 1 per credito e si basa su righe attive mensili.
#8. Blendo
Questo è un altro servizio ETL e di integrazione dei dati basato su cloud che offre i seguenti vantaggi:
- Si connette a più origini dati con pochi clic e trasporta i dati su Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server e altri servizi.
- I dati storici dei servizi cloud vengono caricati e sincronizzati.
- Importa dati da diverse origini dati su base regolare o a intervalli prestabiliti.
- Raccolta, rilevamento e preparazione automatica dei dati utilizzando uno schema relazionale appropriato
- TL; DR: Blendo è un'opzione forte che viene spesso lodata per il suo servizio ma potrebbe mancare di integrazioni critiche chiave.
Il prezzo di Blendo parte da $ 150 al mese e varia a seconda del numero e del tipo di integrazioni, nonché del volume di dati.
#9. Microsoft SQL ServerSSIS
Microsoft fornisce SSIS, un'interfaccia grafica per la gestione di ETL tramite MS SQL Server. Le caratteristiche importanti includono:
- L'interfaccia user-friendly consente agli utenti di implementare sistemi di data warehousing integrati senza dover scrivere molto o nessun codice.
- L'interfaccia grafica consente un semplice ETL drag-and-drop per una varietà di tipi di dati e destinazioni di magazzino, inclusi i DB non MS.
- È una soluzione eccellente per un team con un mix di livelli di abilità tecnica, in quanto funziona altrettanto bene per gli esperti ETL e per i tipi point-and-click.
- SSIS è una scelta ovvia se hai a che fare con SQL Server. Tuttavia, alcune attività richiedono conoscenze di programmazione, il che può rappresentare una sfida per i team meno esperti.
SSIS costa $ 0.450 all'ora.
#10. Data Factory di Azure
Microsoft fornisce Azure Data Factory (ADF), uno strumento ETL per la propria piattaforma Azure basata su cloud, oltre a SQL Server SSIS, la soluzione ETL locale dell'azienda. Le principali caratteristiche di ADF sono le seguenti:
- Le pipeline ETL in ADF sono progettate con un'interfaccia grafica, che consente l'utilizzo a basso codice.
- Per una semplice acquisizione dei dati, è disponibile un'ampia gamma di interfacce dati.
- Supporto completo per l'importazione di dati nei data warehouse di Azure
- Azure Data Factory è una scelta più intuitiva rispetto a SQL Server SSIS, che potrebbe essere appropriata per le aziende che cercano un'opzione ETL locale.
$ 1 per 1,000 esecuzioni di Azure Data Factory.
Conclusione
Non è necessario che un'impresa sia guidata dai dati. In realtà, i dati possono essere proprio ciò di cui la tua azienda ha bisogno per prendere le decisioni corrette, orientarsi verso le esigenze dei clienti ed espandersi in modo più efficace.
Non esiste una strategia di gestione dei dati valida per tutti, ma ci sono dozzine di possibilità per qualsiasi azienda. I dati sono una raccolta di fatti, non un'opinione su come sta andando la tua attività. Come puoi usare questi fatti a tuo vantaggio?
Costruisci il tuo programma di gestione dei dati utilizzando le informazioni fornite sopra. Imposta la struttura adeguata per la tua azienda e tieni traccia del tuo successo. Tieni d'occhio la tua attività mentre si espande.
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Riferimenti
