УПРАВЛЕНИЕ ДАННЫМИ: инструменты для эффективного управления данными

Содержание Спрятать

Что такое управление данными?
Какие типы систем управления данными существуют?
Почему управление данными важно?
Какие проблемы с управлением данными?
Лучшие практики управления данными
Лучшие инструменты управления облачными данными
Лучшие инструменты ETL и интеграции данных
Заключение
1. Статьи по теме
2. Рекомендации

Слишком часто организации принимают важные решения на основе данных, которые они не могут увидеть или понять. Это может поставить под угрозу бизнес-аналитику, которая имеет решающее значение для поддержания конкурентного преимущества в любой отрасли, основанной на данных. Чтобы решить эту проблему, компании должны активно управлять своими данными и сохранять их на протяжении всего своего существования. Есть ли у вашей компании система управления данными или инструменты, необходимые для процветания на мировом рынке?

Что такое управление данными?

Управление данными — это эффективный сбор, хранение, защита, доставка и обработка данных. В бизнесе данные обычно связаны с клиентами, потенциальными клиентами, работниками, сделками, конкурентами и финансами. Когда организация успешно управляет данными, она получает информацию, которая определяет бизнес-решения.

Защита ваших данных должна быть главным приоритетом на протяжении всего процесса, особенно по мере роста опасений по поводу конфиденциальности данных и все более частых атак программ-вымогателей.
Поскольку бизнес-приложения и базы данных в них различаются по размеру, каждая организация должна принять собственную стратегию для этих этапов. Вы должны сделать это, принимая во внимание вашу конкретную технологическую среду, и, при необходимости, определить и добавить новые шаги в процесс.
Например, для стартапа с ограниченными данными очистка данных может быть скромным и быстрым шагом. Тем не менее, организациям уровня предприятия может потребоваться расставить приоритеты в самом начале процесса.

Какие типы систем управления данными существуют?

Системы управления данными делают задачу управления данными более управляемой, автоматизируя некоторые из наиболее трудоемких аспектов интеграции и проверки критически важных данных. Эти системы включают в себя базы данных и инструменты аналитики, которые позволяют фирмам не только хранить и систематизировать важные данные, но и запрашивать систему по мере необходимости. Лучшие системы объединяют данные в содержательные отчеты, содержащие графику, которая позволяет пользователям с первого взгляда контекстуализировать данные.

Некоторые даже содержат автоматизированные рекомендации по принятию решений, основанные на машинном обучении, помогая ключевым заинтересованным сторонам принимать более обоснованные и эффективные решения о том, как контролировать бизнес-операции.
Системы управления данными включают в себя следующие примеры:

№1. Управление данными

Informatica, Azure Data Catalog и Talend — это инструменты, которые позволяют компаниям отслеживать данные и сопоставлять их с метаданными для последующего извлечения. Метаданные помогают улучшить структуру данных, организуя информацию более осмысленным образом. Решения для мониторинга данных помогают компаниям лучше понять каждый имеющийся в их распоряжении актив данных. Эти элементы должны присутствовать, чтобы большие базы данных были действительно полезными. По словам Ришера, управление данными — это то, как они организованы, хранятся и защищаются. Предприятия могут обеспечить качество данных посредством управления данными.

№ 2. Бизнес-аналитика (BI)

Решения бизнес-аналитики, такие как Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau и Snowflake, улучшают хранение и безопасность данных, а также предоставляют упорядоченные, контекстуализированные данные лицам, принимающим решения. Технологии бизнес-аналитики необходимы для использования огромных баз данных, которые никто не может просматривать вручную для получения соответствующих сведений.

№3. Интеграция данных

Такие инструменты, как фабрика данных Azure, приложения логики и функции, предоставляют удобные интерфейсы для интеграции различных источников данных, что может привести к получению новых сведений. Например, данные бухгалтерского программного обеспечения и CRM могут казаться независимыми и несвязанными до тех пор, пока не будут собраны вместе. Когда данные из этих различных систем объединяются, это может помочь составить более полную картину денежных потоков и доходов бизнеса. Это верно для всех, казалось бы, не связанных между собой, но на самом деле связанных источников данных.

№ 4. Управление основными данными (MDM)

Это процесс обеспечения того, чтобы организация всегда работала с единственной версией актуальной надежной информации и основывала на ней бизнес-решения. Потребление данных из всех ваших источников данных и представление их в виде единого согласованного и надежного источника, а также репликация данных в другие системы требуют использования соответствующих технологий.

№ 5. Управление данными

Вместо того, чтобы разрабатывать политики управления информацией, распорядитель данных применяет и обеспечивает их соблюдение во всей компании. Распорядитель данных, как следует из названия, следит за политиками сбора и перемещения корпоративных данных, следя за соблюдением лучших практик и правил.

№ 6. Управление качеством данных

Если распорядитель данных — цифровой шериф, то менеджер по качеству данных — его судебный секретарь. Управление качеством отвечает за поиск в полученных данных для выявления основных проблем, таких как повторяющиеся записи, несогласованные версии и т. д. Определенная система управления данными поддерживается менеджерами по качеству данных.

№ 7. Безопасность данных

Безопасность данных является одним из наиболее важных аспектов управления данными в настоящее время. Несмотря на то, что новые методы, такие как DevSecOps, учитывают вопросы безопасности на каждом уровне разработки приложений и обмена данными, специалистам по безопасности по-прежнему поручено управление шифрованием, предотвращение несанкционированного доступа, защита от случайного перемещения или удаления и другие основные проблемы.

№8. Управление большими данными

Термин «большие данные» относится к сбору, анализу и использованию огромных объемов цифровой информации для улучшения операций. В общих чертах, эта область управления данными специализируется на получении, целостности и хранении необработанных данных, которые другие группы управления данными используют для улучшения операций и безопасности или создания бизнес-аналитики.

№ 9. Хранилище данных

Хранилище данных — это процесс хранения и анализа данных. Информация является основой современного бизнеса. Огромный объем данных предлагает очевидную проблему: что нам делать со всеми этими блоками? Управление хранилищем данных предоставляет и управляет физической и/или облачной инфраструктурой, используемой для агрегирования необработанных данных и их тщательного анализа для получения бизнес-аналитики.

Почему управление данными важно?

Управление данными — это важнейший первый шаг к внедрению эффективного анализа данных в масштабе, который позволяет получать важную информацию, обеспечивающую ценность для ваших потребителей и повышающую вашу прибыль. При хорошем управлении данными люди в организации могут идентифицировать и получать доступ к надежным данным для своих запросов. Эффективное решение для управления данными может обеспечить следующие преимущества:

№1. Видимость

Управление данными может улучшить видимость активов данных вашей организации, облегчая людям быстрый и уверенный поиск правильных данных для своих исследований. Видимость данных позволяет вашей фирме быть более организованной и эффективной, помогая сотрудникам находить данные, необходимые им для более эффективного выполнения своих задач.

№ 2. Надежность

Управление данными снижает вероятность ошибок, устанавливая процессы и правила использования и укрепляя доверие к данным, используемым для принятия решений в вашей организации. Компании могут быстрее реагировать на изменения рынка и потребности клиентов, когда у них есть надежные и актуальные данные.

#3. Безопасность

Управление данными использует методы аутентификации и шифрования, чтобы обезопасить вашу фирму и ее сотрудников от потери, кражи и утечки данных. Надежная защита данных обеспечивает резервное копирование критически важной корпоративной информации и возможность ее восстановления в случае недоступности основного источника. Кроме того, безопасность становится все более важной, если ваши данные содержат информацию, позволяющую установить личность, которой необходимо надлежащим образом управлять в соответствии с законодательством о защите прав потребителей.

№4. Масштабируемость

Управление данными позволяет предприятиям успешно масштабировать данные и ситуации использования с помощью повторяющихся процессов, поддерживающих данные и информацию. Когда процессы легко воспроизвести, ваша компания может свести к минимуму дополнительные расходы на дублирование, например, на повторное выполнение сотрудниками одних и тех же исследований или повторное выполнение дорогостоящих запросов.

Какие проблемы с управлением данными?

Поскольку управление данными так важно на современном цифровом рынке, крайне важно, чтобы система росла в соответствии с потребностями вашей организации в данных. Традиционные методы управления данными усложняют возможности масштабирования, не ставя под угрозу управление или безопасность. Чтобы обеспечить получение достоверных данных, современное программное обеспечение для управления данными должно преодолеть множество трудностей.

№1. Увеличение количества данных

Каждый отдел вашей организации имеет доступ к различным типам данных и определенным требованиям для оптимизации их ценности. Традиционные подходы требуют от ИТ подготовки данных для каждого варианта использования, а затем управления базами данных или файлами. По мере накопления большего количества данных организации легко потерять представление о том, какие данные у нее есть, где они находятся и как их использовать.

№ 2. Новые роли аналитиков

По мере того, как ваша организация будет все больше полагаться на принятие решений на основе данных, большему количеству ваших сотрудников потребуется доступ к данным и их оценка. Понимание соглашений об именах, сложных структур данных и баз данных может быть затруднено, если аналитика выходит за рамки набора навыков человека. Если преобразование данных требует слишком много времени или усилий, анализ не будет выполнен, и потенциальная ценность этих данных будет уменьшена или потеряна.

№3. Требования соответствия

Постоянно меняющиеся стандарты соответствия затрудняют обеспечение того, чтобы люди использовали правильные данные. Сотрудники компании должны немедленно узнать, какие данные они могут и не должны использовать, в том числе о том, как и какая информация, позволяющая установить личность (PII), собирается, отслеживается и проверяется на соответствие стандартам и стандартам конфиденциальности.

Лучшие практики управления данными

Внедрение лучших практик может помочь вашей фирме решить некоторые проблемы с управлением данными и пожинать плоды. Максимально используйте свои данные, внедрив эффективный план управления данными.

№1. Тщательно определите свои бизнес-цели.

Первым этапом, как и в любой другой деятельности, является определение целей вашей организации. Постановка целей поможет определить порядок сбора, хранения, управления, очистки и оценки данных. Четко сформулированные бизнес-цели гарантируют, что вы храните и систематизируете только те данные, которые важны для принятия решений, и предотвращаете перегрузку и неуправляемость вашего программного обеспечения для управления данными.

№ 2. Обратите внимание на качество данных.

Вы настраиваете систему управления данными, чтобы предоставить вашей организации точные данные, поэтому применяйте методы для повышения качества этих данных. Создавайте цели для оптимизации сбора и хранения данных, но регулярно проверяйте их правильность, чтобы данные не устарели и не устарели каким-либо образом, что может негативно повлиять на аналитику. Эти алгоритмы также должны обнаруживать неточное или непоследовательное форматирование, орфографические ошибки и другие проблемы, которые могут повлиять на результаты. Еще одна стратегия обеспечения правильности данных с самого начала заключается в обучении членов команды правильному процессу ввода данных и настройке автоматизации подготовки данных.

№3. Предоставьте соответствующему лицу доступ к данным.

Качественные данные — это только полдела. Вы также должны убедиться, что нужные люди имеют доступ к данным, когда и где они им нужны. Вместо того, чтобы давать общие рекомендации всем сотрудникам фирмы, как правило, предпочтительнее установить отдельные уровни разрешений, чтобы каждый человек имел доступ к важным данным для выполнения своей работы. Может быть сложно найти правильный баланс между удобством и безопасностью, но если ваша команда не сможет получить доступ к нужным им данным в кратчайшие сроки, время и деньги будут потеряны.

№ 4. Сделайте защиту данных главным приоритетом

Данные должны быть надлежащим образом доступны внутри вашей организации, но вы должны реализовать меры безопасности, чтобы защитить ваши данные от посторонних. Обучите членов вашей команды тому, как ответственно обращаться с данными, и убедитесь, что ваши процессы соответствуют требованиям соответствия. Подготовьтесь к наихудшему сценарию, разработав план устранения потенциальной уязвимости. Выбор правильного программного обеспечения для управления данными может помочь обеспечить безопасность и защиту ваших данных.

Лучшие инструменты управления облачными данными

Технологии управления облачными данными помогают предприятиям интегрировать и управлять данными во многих облаках. Эта стратегия позволяет компаниям с большими объемами данных хранить, сортировать, анализировать и управлять своими данными полностью в облаке.

№ 1. Панопли

Panoply — это облачное хранилище данных и приложение ELT, которое упрощает интеграцию данных и управление ими. Он чрезвычайно удобен в использовании и может работать с командами разного уровня квалификации, включая бизнес-пользователей.
К важным характеристикам относятся:

Большое количество встроенных подключений к данным, которые обеспечивают простой прием данных одним щелчком мыши.
Простая в использовании информационная панель, которая избавляет от догадок при управлении данными и составлении бюджета.
Автоматическое масштабирование многоузловых баз данных для хранения данных с низкими эксплуатационными расходами
Редактор SQL для анализа данных и запросов в браузере
Ссылки на популярные инструменты визуализации и анализа данных, такие как Tableau, Looker, Power BI и другие.
Вкратце: это фантастическое готовое решение для бизнес-аналитики для малого и среднего бизнеса, которое хочет получить максимальную отдачу от своих данных при меньших затратах.

Цена Панопли: предлагается бесплатная пробная версия.

№ 2. Веб-сервисы Амазонки

Amazon Web Services (AWS) предоставляет постоянно расширяющийся набор инструментов, которые можно комбинировать для создания эффективного стека управления облачными данными. Если вы уже используете Amazon и генерируете много данных, это может быть подходящим инструментом управления облачными данными для вас.

К важным услугам относятся:

Amazon Athena для анализа данных на основе SQL
Amazon S3 для промежуточного и временного хранения
Amazon Glacier — это служба долгосрочного резервного копирования и хранения, предоставляемая Amazon.
AWS Glue для создания каталогов данных для упорядочения, поиска и запроса данных.
Визуализация данных Amazon и создание информационных панелей с помощью QuickSight
Хранилище данных с использованием Amazon Redshift
Независимое выставление счетов за каждую развернутую услугу, чтобы затраты были пропорциональны использованию.
TL;DR: это ценный инструмент для крупных организаций, которые создают огромные объемы данных и имеют технические возможности для управления ими. Но затраты могут быстро возрасти, что требует тщательного планирования.

Стоимость AWS зависит от вашей реализации.

№ 3. Microsoft Azure

Когда дело доходит до настройки облачной системы управления данными, Microsoft Azure предоставляет ряд возможностей. Он также включает ряд инструментов аналитики, которые можно применять к данным, хранящимся в Azure. Azure, как и AWS, поддерживает множество форматов баз данных или хранилищ данных и предлагает отличный набор инструментов управления.

К важным услугам относятся:

Типичные хранилища данных SQL и серверы SQL, работающие на виртуальных машинах
Хранилище BLOB-объектов
Варианты хранения таблиц в стиле NoSQL
Частные облачные установки
Azure Data Explorer для изучения очень больших потоковых наборов необработанных данных в режиме реального времени.
Интеграция Panoply для услуг ELT/ETL проста.
Вкратце: поскольку эти инструменты основаны на облаке, вам не придется беспокоиться о внедрении. Однако существует кривая обучения, если вы не знакомы со средой Azure.
Стоимость Azure зависит от вашей реализации.

№ 4. Облако Google

Облачная платформа Google, как и Amazon и Azure, предоставляет широкий спектр облачных решений для управления данными. Он также имеет удобный менеджер рабочих процессов, который можно использовать для подключения различных компонентов.

Основные функции Google Cloud включают в себя:

BigQuery для хранения табличных данных и аналитика BigQuery для запросов в стиле SQL
Cloud BigTable для хранилища в стиле базы данных NoSQL
Сбор облачных данных через Pub/Sub и облако (Google Cloud также может подключаться к множеству других источников данных)
ML Engine для более сложных исследований, использующих ML и AI Data Studio для создания информационных панелей и анализа на основе графического интерфейса.
Cloud Datalab для анализа данных на основе кода
Ссылки на популярные инструменты бизнес-аналитики, такие как Charito, Domo, Looker, Tableau и другие.
TL;DR: если вы в настоящее время используете Google Cloud и работаете с большими объемами данных, это было бы простым дополнением, но даже опытные пользователи столкнутся с трудной кривой обучения.

Стоимость Google Cloud зависит от вашей реализации.

Лучшие инструменты ETL и интеграции данных

Решения ETL и интеграции данных передают данные от источника к месту назначения. Если различные инструменты обеспечивают разную степень гибкости в управлении процессом извлечения-преобразования-загрузки (например, ETL или ELT), учитывайте потребности своего бизнеса при их оценке.
Текущие системы ETL также сильно различаются с точки зрения того, как вы можете взаимодействовать со своими данными. Некоторые инструменты имеют визуальные интерфейсы, другие имеют интеграцию «укажи и щелкни», а третьи требуют более глубокого понимания кодирования.

№ 5. Информатика PowerCenter

Informatica PowerCenter — это локальный инструмент ETL. К их существенным особенностям относятся:

Использование готовых подключений, бесшовное подключение и интеграция со всеми типами источников данных.
Автоматическая проверка данных с использованием автоматизированного аудита без скриптов
Расширенные преобразования данных, такие как нереляционные данные, XML, JSON, PDF, Microsoft Office и данные IoT.
Управление на основе метаданных, обеспечивающее графическое представление потоков данных, влияния и происхождения.
Вкратце: в мире облачных платформ Informatica PowerCenter — это локальная опора, которая может быть именно тем, что нужно компаниям, ограниченным сложными нормативными требованиями.

Стоимость Informatica PowerCenter предоставляется по запросу.

№ 6. Сшивка данных

Облачная платформа ETL под названием Stitch Data. Стежок включает в себя следующие функции:

Предварительно интегрированный с десятками источников данных в облаке и за его пределами, данные передаются в Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL и другие.
Простое планирование репликации данных
Обработка ошибок и оповещение с автоматическим разрешением, когда это возможно API и структура JSON, позволяющая программно отправлять данные в хранилище данных
Управляемый облачный сервис с автоматическим масштабированием и SLA корпоративного уровня
Вкратце: платформа Stitch Segment с открытым исходным кодом обеспечивает широкий спектр интеграций, а также ряд коннекторов от сообщества, что делает ее популярной альтернативой.

Стоимость Stitch начинается от 100 долларов в месяц, в зависимости от размера данных.

№ 7. Фифтран

Fivetran — это веб-конвейер данных, который объединяет данные из приложений и баз данных SaaS в единое хранилище данных. Ниже приведены некоторые из основных функций Fivetran:

Предлагает прямую интеграцию и передает данные по прямому безопасному соединению с использованием интеллектуального уровня кэширования.
Уровень кэширования помогает перемещать данные из одного места в другое без сохранения копии на сервере приложений.
Fivetran не устанавливает ограничений на данные.
Может использоваться для централизации данных компании и интеграции всех источников для определения ключевых показателей эффективности (KPI) по всему предприятию.
TL;DR: Учитывая его недавнюю оценку, Fivetran большой и будет только расти. Он признан немного более сложным, чем Stitch, но основным решающим фактором является наличие в нем необходимых разъемов.

Цены Fivetran начинаются с 1 доллара США за кредит и основаны на ежемесячных активных рядах.

№8. Блендо

Это еще один облачный сервис ETL и интеграции данных, предлагающий следующие преимущества:

Подключается к нескольким источникам данных несколькими щелчками мыши и передает данные в Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server и другие сервисы.
Исторические данные из облачных сервисов загружаются и синхронизируются.
Импортируйте данные из нескольких источников данных на регулярной основе или через заданные промежутки времени.
Автоматический сбор, обнаружение и подготовка данных с использованием соответствующей реляционной схемы.
TL;DR: Blendo — это хороший вариант, который часто хвалят за его сервис, но может не иметь ключевых важных интеграций.

Цены на Blendo начинаются от 150 долларов в месяц и варьируются в зависимости от количества и типа интеграций, а также объема данных.

№ 9. Microsoft SQL Server SSIS

Microsoft предоставляет SSIS, графический интерфейс для управления ETL с помощью MS SQL Server. К важным характеристикам относятся:

Дружественный интерфейс позволяет пользователям развертывать интегрированные системы хранения данных без необходимости писать много кода или вообще писать его.
Графический интерфейс обеспечивает простое перетаскивание ETL для различных типов данных и назначений хранилища, включая базы данных, отличные от MS.
Это отличное решение для команды с разным уровнем технических навыков, поскольку оно одинаково хорошо работает как для экспертов по ETL, так и для тех, кто работает в режиме «укажи и щелкни».
SSIS — очевидный выбор, если вы имеете дело с SQL Server. Тем не менее, некоторые задачи требуют знаний в области кодирования, что может быть проблемой для менее осведомленных команд.

SSIS стоит 0.450 доллара США в час.

№10. Фабрика данных Azure

Microsoft предоставляет Azure Data Factory (ADF), инструмент ETL для своей облачной платформы Azure, в дополнение к SQL Server SSIS, локальному решению ETL компании. Основные характеристики АДФ следующие:

Конвейеры ETL в ADF спроектированы с графическим интерфейсом, позволяющим использовать минимум кода.
Для простого приема данных доступен широкий спектр интерфейсов данных.
Полная поддержка импорта данных в хранилища данных Azure.
Фабрика данных Azure — это более удобный выбор, чем SQL Server SSIS, который может подойти компаниям, которым нужен локальный вариант ETL.

1 доллар США за 1,000 запусков Фабрики данных Azure.

Заключение

Не обязательно, чтобы предприятие управлялось данными. На самом деле данные могут быть именно тем, что нужно вашему бизнесу для принятия правильных решений, поворота в сторону потребностей клиентов и более эффективного расширения.
Не существует универсальной стратегии управления данными, но есть десятки возможностей для любого бизнеса. Данные — это набор фактов, а не мнение о том, как работает ваш бизнес. Как вы можете использовать эти факты в своих интересах?
Создайте свою программу управления данными, используя предоставленную выше информацию. Создайте правильную структуру для своей фирмы и следите за своим успехом. Следите за своим бизнесом по мере его расширения.