多くの場合、組織は見たり理解したりできないデータに基づいて重要な決定を下します。 これは、データ駆動型の業界で競争力を維持するために重要なビジネス インテリジェンスを危険にさらす可能性があります。 この問題に取り組むために、企業はデータが存在する間、積極的に管理および保存する必要があります。 あなたの会社には、グローバル市場で成功するために必要なデータ管理システムまたはツールがありますか?
データ管理とは
データ管理とは、データの効率的な収集、保管、保護、配信、および処理です。 ビジネスでは、データは通常、顧客、見込み客、従業員、取引、競合他社、および財務に関連しています。 組織がデータを適切に管理すると、ビジネス上の選択を促進する洞察が得られます。
特にデータのプライバシーに関する懸念が高まり、ランサムウェア攻撃がより一般的になるにつれて、データを保護することはプロセス全体で最優先事項となる必要があります。
ビジネス アプリケーションとその中のデータベースはサイズが異なるため、各組織はこれらの段階に独自の戦略を採用する必要があります。 これは、特定のテクノロジ環境を考慮して行う必要があり、必要に応じて新しい手順を定義してプロセスに追加する必要があります。
たとえば、データが限られているスタートアップの場合、データのクレンジングは控えめで迅速なステップになる可能性があります。 しかし、企業レベルの組織では、プロセスの早い段階で優先順位を付ける必要がある場合があります。
データ管理システムにはどのような種類がありますか?
データ管理システムは、重要なデータの統合とレビューで最も時間のかかる側面のいくつかを自動化することで、データ管理のタスクをより管理しやすくします。 これらのシステムには、企業が重要なデータを保存して整理するだけでなく、必要に応じてシステムにクエリを実行できるようにするデータベースと分析ツールが含まれています。 最も優れたシステムは、ユーザーが一目でデータを文脈化できるグラフィックを含む意味のあるレポートにデータを要約します。
一部には、機械学習によって有効化された自動化された意思決定の推奨事項が含まれており、主要な利害関係者が事業運営を管理する方法について、より教育を受けた効果的な決定を下すのに役立ちます。
データ管理システムには、次の例が含まれます。
＃1。 データガバナンス
Informatica、Azure Data Catalog、および Talend は、企業がデータを追跡し、メタデータと関連付けて後で取得できるようにするツールです。 メタデータは、より意味のある方法で情報を整理することにより、データ構造の改善に役立ちます。 データ監視ソリューションは、企業が自由に使用できる各データ資産を理解するのに役立ちます。 大規模なデータベースが真に有用であるためには、これらの要素が存在する必要があります。 Risher 氏によると、データ ガバナンスとは、データをどのように整理、保管、保護するかにかかっています。 企業は、データ ガバナンスを通じてデータの品質を確保できます。
＃2。 ビジネスインテリジェンス (BI)
Microsoft Power BI、Azure Synapse Analytics、Tableau、Snowflake などの BI ソリューションは、データ ストレージとセキュリティを向上させると同時に、整理されたコンテキスト化されたデータを意思決定者に提供します。 BI テクノロジは、大規模なデータベースを利用するために必要であり、関連する洞察を引き出すために人間が手動で行うことは期待できません。
＃3。 データ統合
Azure Data Factory、Logic Apps、Functions などのツールは、さまざまなデータ ソースを統合するための使いやすいインターフェイスを提供し、新しい洞察につながる可能性があります。 たとえば、会計ソフトウェアと CRM からのデータは、一緒に配置されるまでは独立していて関連性がないように見える場合があります。 これらのさまざまなシステムからのデータを組み合わせると、ビジネスのキャッシュ フローと収益をより完全に把握するのに役立ちます。 これは、一見無関係に見えるが実際には接続されているすべてのデータ ソースに当てはまります。
＃4。 マスターデータ管理 (MDM)
これは、組織が常に最新の信頼できる単一バージョンの情報を使用して作業し、それに基づいてビジネス上の意思決定を行うことを保証するプロセスです。 すべてのデータ ソースからのデータを消費し、それを単一の一貫性のある信頼できるソースとして提示するだけでなく、データを他のシステムに複製するには、適切なテクノロジを使用する必要があります。
＃5。 データスチュワードシップ
情報管理ポリシーを作成するのではなく、データ スチュワードが会社全体にポリシーを適用して実施します。 データ スチュワードは、その名前が示すように、企業のデータ収集と移動ポリシーを監視し、ベスト プラクティスとルールが守られていることを確認します。
＃6。 データ品質管理
データスチュワードがデジタル保安官である場合、データ品質マネージャーは法廷書記官です。 品質管理は、取得したデータを検索して、レコードの重複、バージョンの不一致などの根本的な問題を探すことを担当します。 定義されたデータ管理システムは、データ品質マネージャーによってサポートされます。
＃7。 データセキュリティ
データ セキュリティは、今日のデータ管理の最も重要な側面の XNUMX つです。 DevSecOps などの新しいプラクティスでは、アプリケーション開発とデータ交換のあらゆるレベルでセキュリティに関する考慮事項が組み込まれているという事実にもかかわらず、セキュリティ スペシャリストは依然として、暗号化の管理、不正アクセスの防止、偶発的な移動や削除からの保護、およびその他の最前線の懸念事項を任されています。
#8。 ビッグデータ管理
ビッグデータとは、膨大な量のデジタル情報を収集・分析・活用し、業務改善に役立てることを指します。 一般的に言えば、このデータ管理分野は、他のデータ管理チームが運用とセキュリティを改善したり、ビジネス インテリジェンスを生成したりするために利用する生データの取り込み、整合性、および保存を専門としています。
＃9。 データウェアハウジング
データ ウェアハウジングとは、データを格納して分析するプロセスです。 情報は現代のビジネスの基盤です。 膨大な量のデータは、明らかな課題をもたらします: これらすべてのブロックをどうするか? データ ウェアハウス管理は、生データを集約し、それを徹底的に分析してビジネス インサイトを提供するために使用される物理的および/またはクラウドベースのインフラストラクチャを提供および管理します。
データ管理が重要な理由
データ管理は、効率的なデータ分析を大規模に実装するための重要な最初のステップです。これにより、消費者に価値を提供し、収益を向上させる重要な洞察が得られます。 優れたデータ管理により、組織全体の人々は、クエリのために信頼できるデータを特定してアクセスできます。 効率的なデータ管理ソリューションには、次の利点があります。
＃1。 視認性
データ管理により、組織のデータ資産の可視性が向上し、個人が研究のための正しいデータを迅速かつ自信を持って見つけやすくなります。 データの可視性は、従業員がタスクをより効果的に実行するために必要なデータを発見できるようにすることで、会社をより組織的かつ効率的にすることができます。
＃2。 信頼性
データ管理は、使用に関するプロセスと規制を確立し、組織内での意思決定に使用されるデータへの信頼を高めることで、潜在的なエラーを減らします。 信頼できる最新のデータがあれば、企業は市場の発展や顧客のニーズにより迅速に対応できます。
#3 セキュリティ
データ管理では、認証と暗号化の技術を使用して、会社とその従業員をデータの損失、盗難、侵害から保護します。 堅牢なデータ セキュリティにより、主要な情報源が利用できなくなった場合に重要な企業情報がバックアップされ、取得できることが保証されます。 さらに、消費者保護法に準拠するために適切に管理する必要がある個人を特定できる情報がデータに含まれている場合、セキュリティはますます重要になります。
＃4。 スケーラビリティ
データ管理により、企業は、データと情報を維持する反復可能なプロセスを通じて、データと使用状況を適切にスケーリングできます。 プロセスの複製が簡単な場合、企業は、担当者が同じ調査を何度も完了したり、コストのかかるクエリを再実行したりするなど、複製による余分な支出を最小限に抑えることができます。
データ管理の問題点は何ですか?
今日のデジタル市場ではデータ管理が非常に重要であるため、組織のデータ ニーズに合わせてシステムを拡張することが重要です。 従来のデータ管理手法では、ガバナンスやセキュリティを危険にさらすことなく、スケーリング機能を困難にしています。 信頼できるデータを確実に見つけるために、最新のデータ管理ソフトウェアは多くの困難を克服する必要があります。
＃1。 データ量の増加
組織のすべての部門は、さまざまな種類のデータと、その価値を最適化するための個別の要件にアクセスできます。 従来のアプローチでは、IT 部門はユースケースごとにデータを準備し、データベースやファイルを管理する必要があります。 より多くのデータが蓄積されるにつれて、組織は、どのデータがどこにあり、どのように使用されているかを簡単に把握できなくなります。
＃2。 新しい分析の役割
組織がデータ駆動型の意思決定にますます依存するようになるにつれて、より多くの従業員がデータにアクセスして評価する必要があります。 命名規則、複雑なデータ構造、およびデータベースを理解することは、分析が個人のスキル セットの範囲外である場合、困難になる可能性があります。 データの変換に多大な時間や労力が必要な場合、分析は行われず、そのデータの潜在的な価値が低下または失われます。
＃3。 コンプライアンス要件
コンプライアンス基準が継続的に変化しているため、人々が正しいデータを利用していることを確認することが難しくなっています。 企業の従業員は、コンプライアンスとプライバシー基準のために、個人を特定できる情報 (PII) がどのように、どのように取り込まれ、追跡され、監視されているかなど、使用できるデータと使用できないデータをすぐに把握する必要があります。
データ管理のベスト プラクティス
ベスト プラクティスを採用することで、企業はデータ管理の問題に対処し、成果を得ることができます。 効果的なデータ管理計画を実施して、データを最大限に活用します。
＃1。 ビジネス目標を徹底的に定義します。
他のビジネス活動と同様に、最初の段階は、組織の目標を決定することです。 目標を設定すると、データの収集、保存、管理、クレンジング、および評価の手順を決定するのに役立ちます。 明確なビジネス目標により、意思決定に関連するデータのみを保持および整理し、データ管理ソフトウェアに負担がかかりすぎて管理不能になることを防ぐことができます。
＃2。 データの品質に注意してください。
組織に正確なデータを提供するためのデータ管理システムを設定し、そのデータの品質を向上させるためのプラクティスを導入します。 データの収集と保存を効率化するための目標を作成しますが、分析に悪影響を与える可能性のある方法でデータが古くなったり古くなったりしないように、定期的に正確性を確認してください。 これらのアルゴリズムは、不正確または一貫性のないフォーマット、スペルミス、および結果に影響を与えるその他の問題も検出する必要があります。 データが最初から正しいことを保証するもう XNUMX つの戦略は、データ入力の適切なプロセスについてチーム メンバーをトレーニングし、データ準備の自動化を設定することです。
＃3。 適切な人がデータにアクセスできるようにします。
品質データは戦いの半分にすぎません。 また、適切な人が必要なときに必要な場所でデータにアクセスできるようにする必要もあります。 会社の全員に包括的なガイドラインを提供する代わりに、各個人が仕事を遂行するために不可欠なデータにアクセスできるように、個別のレベルのアクセス許可を設定することが一般的に望ましいです。 利便性とセキュリティの適切なバランスを取るのは難しい場合がありますが、チームが必要なデータにすぐにアクセスできなければ、時間とお金が失われます。
＃4。 データ保護を最優先する
組織内でデータに適切にアクセスできる必要がありますが、部外者からデータを安全に保つためのセーフガードを実装する必要があります。 責任を持ってデータを処理する方法についてチーム メンバーを教育し、プロセスがコンプライアンス要件を満たしていることを確認します。 潜在的な侵害に対処するための計画を立てて、最悪のシナリオに備えます。 適切なデータ管理ソフトウェアを選択することで、データを安全に保護することができます。
トップクラウドデータ管理ツール
クラウド データ管理テクノロジは、企業が多くのクラウド間でデータを統合および管理するのを支援します。 この戦略により、大量のデータを持つ企業は、データを完全にクラウドで保存、ソート、分析、および管理できます。
＃1。 パノプリ
Panoply は、データの統合と管理を簡素化するクラウドネイティブのデータ ウェアハウスおよび ELT アプリケーションです。 非常に使いやすく、ビジネス ユーザーを含むさまざまなスキル レベルのチームを処理できます。
重要な特徴は次のとおりです。
- シンプルなワンクリックでのデータ取り込みを可能にする多数のネイティブ データ接続
- データ管理と予算編成から当て推量を排除する使いやすいダッシュボード
- メンテナンスの少ないデータ ウェアハウス向けにマルチノード データベースを自動的にスケーリングする
- ブラウザでのデータ分析とクエリのための SQL エディタ
- Tableau、Looker、Power BI などの一般的なデータ視覚化および分析ツールへのリンク
- TL;DR: 低コストでデータを最大限に活用したいと考えている SMB にとって、すぐに使える素晴らしいビジネス インテリジェンス ソリューションです。
Panoplyの価格: 無料トライアルが提供されます。
＃2。 アマゾン ウェブ サービス
アマゾン ウェブ サービス (AWS) は、効率的なクラウド データ管理スタックを形成するために組み合わせることができる、拡大し続けるツールを提供します。 すでに Amazon を使用していて大量のデータを生成している場合、これは適切なクラウド データ管理ツールになる可能性があります。
重要なサービスは次のとおりです。
- SQL ベースのデータ分析のための Amazon Athena
- 暫定および一時保管用の Amazon S3
- Amazon Glacier は、Amazon が提供する長期バックアップおよびストレージ サービスです。
- データカタログを作成してデータを整理、検索、クエリするための AWS Glue
- QuickSight を使用した Amazon データの視覚化とダッシュボードの作成
- Amazon Redshift を使用したデータ ウェアハウジング
- コストが使用量に比例するように、スピンアップされたサービスごとに個別に請求します。
- TL;DR: これは、大量のデータを作成し、それを管理する技術的能力を備えた大規模な組織にとって価値のあるツールです。 ただし、コストが急速に増大する可能性があるため、慎重な計画が必要です。
AWS のコストは、実装によって異なります。
＃3。 マイクロソフト アズール
クラウドベースのデータ管理システムをセットアップする場合、Microsoft Azure は多くの可能性を提供します。 また、Azure に格納されているデータに適用できる多くの分析ツールも含まれています。 Azure は、AWS と同様に、多くのデータベースまたはデータ ウェアハウス形式をサポートし、優れた管理ツール セットを提供します。
重要なサービスは次のとおりです。
- 仮想マシンで実行される一般的な SQL データ ストアと SQL サーバー
- ブロブストレージ
- NoSQL スタイルでのテーブル ストレージの選択
- プライベート クラウドのインストール
- 非常に大規模なストリーミング生データ セットをリアルタイムで調査するための Azure Data Explorer
- Panoply の統合は、ELT/ETL サービスに対してシンプルです。
- TL;DR: これらのツールはクラウドベースであるため、実装について心配する必要はありません。 ただし、Azure 環境に慣れていない場合は学習曲線があります。
- Azure のコストは、実装によって異なります。
＃4。 Google クラウド
Amazon や Azure などの Google Cloud Platform は、幅広いクラウドベースのデータ管理ソリューションを提供します。 また、さまざまなコンポーネントを接続するために使用できる便利なワークフロー マネージャーもあります。
Google Cloud の主な機能は次のとおりです。
- 表形式のデータ ストレージ用の BigQuery と、SQL スタイルのクエリ用の BigQuery 分析
- NoSQL データベース スタイルのストレージ用の Cloud BigTable
- Pub/Sub と Cloud を介した Cloud Data Intake（Google Cloud は他のさまざまなデータ ソースとも接続できます）
- ダッシュボードの作成と GUI ベースの分析に ML と AI Data Studio を使用する、より複雑な調査のための ML Engine
- コードベースのデータ サイエンスのための Cloud Datalab
- Chaito、Domo、Looker、Tableau などの一般的な BI ツールへのリンク
- TL;DR: 現在 Google Cloud を使用していて、大量のデータを扱っている場合、これは簡単な追加ですが、非常に技術的なユーザーでさえ、学習曲線が厳しいことに直面します。
Google Cloud の費用は、実装によって異なります。
上位の ETL およびデータ統合ツール
ETL およびデータ統合ソリューションは、ソースから宛先にデータを転送します。 さまざまなツールが抽出 - 変換 - ロード プロセスの制御にさまざまな程度の柔軟性を提供する場合 (ETL と ELT など)、それらを評価する際はビジネス ニーズを念頭に置いてください。
現在の ETL システムは、データを操作する方法も大きく異なります。 ビジュアル インターフェイスを備えたツールもあれば、ポイント アンド クリックで統合できるツールもあれば、コーディングのより深い理解を必要とするツールもあります。
＃5。 Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter はオンプレミスの ETL ツールです。 それらの重要な機能は次のとおりです。
- すぐに使用できる接続、シームレスな接続、およびあらゆる種類のデータ ソースとの統合を使用する
- スクリプト不要の自動監査を使用した自動データ検証
- 非リレーショナル データ、XML、JSON、PDF、Microsoft Office、IoT データなどの高度なデータ変換
- データ フロー、影響、系統をグラフィカルに表現するメタデータ主導の管理
- TL;DR: クラウド プラットフォームの世界では、Informatica PowerCenter はオンプレミスのホールドアウトであり、複雑な規制の問題によって制限されている企業がまさに必要とするものかもしれません。
Informatica PowerCenter のコストは、リクエストに応じて提供されます。
＃6。 データスティッチ
スティッチ データと呼ばれるクラウドベースの ETL プラットフォーム。 ステッチには次の機能が含まれています。
- クラウド内外の多数のデータ ソースと事前に統合されており、Amazon Redshift、S3、BigQuery、Panoply、PostgreSQL などにデータを転送します
- シンプルなデータ レプリケーションのスケジューリング
- 可能な場合は自動解決によるエラー処理とアラート API と JSON フレームワークにより、プログラムでデータをデータ ウェアハウスに送信できます。
- 自動スケーリングとエンタープライズ レベルの SLA を備えたマネージド クラウド サービス
- TL;DR: スティッチのオープン ソース セグメント プラットフォームは、幅広い統合と多数のコミュニティ ソース コネクタを提供するため、人気のある代替手段となっています。
ステッチの料金は、データ サイズに応じて月額 100 ドルからです。
＃7。 ファイブトラン
Fivetran は、SaaS アプリケーションとデータベースからのデータを単一のデータ ウェアハウスにマージする Web ベースのデータ パイプラインです。 以下は、Fivetran の主な機能の一部です。
- 直接統合を提供し、巧妙なキャッシング レイヤーを利用した安全な直接接続を介してデータを送信します。
- キャッシュ層は、アプリケーション サーバーにコピーを保存することなく、ある場所から別の場所へのデータの移動を支援します。
- Fivetran が課すデータ制限はありません。
- 企業全体の主要業績評価指標 (KPI) を決定するために、企業のデータを一元化し、すべてのソースを統合するために使用できます。
- TL;DR: 最近のバリュエーションを考えると、Fivetran は大きく、さらに大きくなる一方です。 スティッチよりも少し複雑であることが認識されていますが、主な決定要因は、必要なコネクタが含まれているかどうかです.
Fivetran の料金は 1 クレジットあたり XNUMX ドルからで、月間アクティブ行数に基づいています。
#8。 ブレンド
これは、次の利点を提供するさらに別のクラウドベースの ETL およびデータ統合サービスです。
- 数回クリックするだけで複数のデータ ソースに接続し、データを Amazon Redshift、Panoly、PostgreSQL、MS SQL Server、およびその他のサービスに転送します。
- クラウド サービスからの履歴データが読み込まれ、同期されます。
- 複数のデータ ソースから定期的に、または所定の間隔でデータをインポートします。
- 適切なリレーショナル スキーマを利用した自動データ収集、検出、および準備
- TL;DR: Blendo は、そのサービスが高く評価されている強力なオプションですが、重要な統合が欠けている可能性があります。
Blendo の料金は月額 $150 からで、統合の数と種類、およびデータ量によって異なります。
#9。 Microsoft SQL Server SSIS
Microsoft は、MS SQL Server を使用して ETL を管理するためのグラフィカル インターフェイスである SSIS を提供しています。 重要な特徴は次のとおりです。
- ユーザーフレンドリーなインターフェースにより、ユーザーは多くのコードを (またはまったく) 記述しなくても、統合されたデータ ウェアハウジング システムを展開できます。
- グラフィカル インターフェイスにより、MS 以外の DB を含むさまざまなデータ タイプとウェアハウスの宛先に対して、シンプルなドラッグ アンド ドロップ ETL が可能になります。
- これは、ETL の専門家にもポイント アンド クリック タイプにも同様に機能するため、さまざまな技術スキル レベルを持つチームにとって優れたソリューションです。
- SQL Server を扱っている場合、SSIS は当然の選択です。 とはいえ、一部のタスクではコーディングの知識が必要であり、知識の少ないチームにとっては困難な場合があります。
SSIS の料金は 0.450 時間あたり $XNUMX です。
#10。 Azure データ ファクトリ
Microsoft は、同社のオンプレミス ETL ソリューションである SQL Server SSIS に加えて、クラウドベースの Azure プラットフォーム用の ETL ツールである Azure Data Factory (ADF) を提供しています。 ADF の主な特徴は次のとおりです。
- ADF の ETL パイプラインは、グラフィカル インターフェイスを使用して設計されているため、ローコードでの使用が可能です。
- 単純なデータ取り込みのために、幅広いデータ インターフェイスが利用可能です。
- Azure データ ウェアハウスへのデータのインポートを完全にサポート
- Azure Data Factory は、SQL Server SSIS よりもユーザー フレンドリーな選択肢であり、オンプレミスの ETL オプションを求める企業に適している可能性があります。
Azure Data Factory の 1 回の実行に対して $1,000。
まとめ
企業がデータ駆動型である必要はありません。 実際には、データは、ビジネスが正しい意思決定を行い、顧客のニーズに対応し、より効果的に拡大するために必要なものである可能性があります。
万能のデータ管理戦略はありませんが、あらゆるビジネスには数多くの可能性があります。 データは事実の集まりであり、ビジネスの状況に関する意見ではありません。 それらの事実をどのように活用できますか。
上記の情報を使用して、データ管理プログラムを作成します。 会社に適切な構造を設定し、成功を追跡します。 ビジネスが拡大するにつれて、あなたのビジネスに注目してください。
- データ エンジニア: スキル要件と 2023 年の給与
- マスターデータ管理ツール: 最高のデータ管理ツール
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- 2023 年のトップ クラウド サービス プロバイダー: 究極のガイド
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参考文献
