Надто часто організації приймають важливі рішення на основі даних, які вони не бачать або не можуть зрозуміти. Це може поставити під загрозу бізнес-аналітику, яка є критично важливою для підтримки конкурентної переваги в будь-якій галузі, що керується даними. Щоб вирішити цю проблему, компанії повинні активно керувати своїми даними та зберігати їх протягом усього існування. Чи є у вашої компанії система управління даними або інструменти, необхідні для успіху на світовому ринку?
Що таке керування даними?
Управління даними – це ефективний збір, зберігання, захист, доставка та обробка даних. У бізнесі дані зазвичай пов’язані з клієнтами, потенційними клієнтами, працівниками, угодами, конкурентами та фінансами. Коли організація успішно керує даними, вона отримує інформацію, яка визначає бізнес-вибір.
Захист ваших даних має бути головним пріоритетом протягом усього процесу, особливо в умовах зростання занепокоєння щодо конфіденційності даних і поширення атак програм-вимагачів.
Оскільки бізнес-додатки та бази даних у них різняться за розміром, кожна організація повинна прийняти власну стратегію для цих етапів. Ви повинні зробити це, враховуючи ваше конкретне технологічне середовище, і, якщо необхідно, визначте та додайте нові кроки до процесу.
Для стартапу з обмеженими даними очищення даних, наприклад, може бути скромним і швидким кроком. Проте організації на рівні підприємства може знадобитися визначити пріоритети на ранніх етапах процесу.
Які існують типи систем керування даними?
Системи керування даними роблять завдання управління даними більш керованим, автоматизуючи деякі з найбільш трудомістких аспектів інтеграції та перегляду критичних даних. Ці системи включають бази даних і інструменти аналітики, які дозволяють компаніям не тільки зберігати та впорядковувати важливі дані, але й запитувати систему за потреби. Найкращі системи зводять дані у змістовні звіти, які містять графіку, що дозволяє користувачам миттєво адаптувати дані.
Деякі навіть містять автоматичні рекомендації щодо прийняття рішень за допомогою машинного навчання, допомагаючи ключовим зацікавленим сторонам приймати більш обґрунтовані та ефективні рішення про те, як контролювати бізнес-операції.
Системи керування даними включають такі приклади:
#1. Управління даними
Informatica, Azure Data Catalog і Talend — це інструменти, які дозволяють компаніям відстежувати дані та співвідносити їх із метаданими для подальшого пошуку. Метадані допомагають покращити структуру даних, організовуючи інформацію більш змістовним чином. Рішення для моніторингу даних допомагають компаніям зрозуміти кожен актив даних, який є в їх розпорядженні. Ці елементи повинні бути присутніми для того, щоб великі бази даних були справді корисними. За словами Рішера, управління даними полягає в тому, як дані організовуються, зберігаються та захищаються. Компанії можуть забезпечити якість даних за допомогою управління даними.
#2. Бізнес-аналітика (BI)
Такі рішення BI, як Microsoft Power BI, Azure Synapse Analytics, Tableau та Snowflake, покращують зберігання та безпеку даних, а також надають упорядковані контекстуалізовані дані особам, які приймають рішення. Технології бізнес-аналізу потрібні для використання масивних баз даних, через які людина не може очікувати проходити вручну, щоб отримати відповідну інформацію.
#3. Інтеграція даних
Такі інструменти, як Azure Data Factory, Logic Apps і Functions, надають зручні інтерфейси для інтеграції різних джерел даних, що може призвести до нових ідей. Наприклад, дані з бухгалтерського програмного забезпечення та CRM можуть виглядати незалежними та непов’язаними, доки не будуть зібрані разом. Коли дані з цих різних систем поєднуються, це може допомогти скласти більш повну картину грошових потоків і доходів бізнесу. Це вірно для всіх, здавалося б, непов’язаних, але насправді пов’язаних джерел даних.
#4. Керування основними даними (MDM)
Це процес забезпечення того, щоб організація завжди працювала з єдиною версією актуальної надійної інформації та базувала на ній бізнес-рішення. Споживання даних з усіх ваших джерел даних і представлення їх як єдиного узгодженого, надійного джерела, а також реплікація даних в інші системи вимагає використання відповідних технологій.
#5. Управління даними
Замість того, щоб розробляти політику управління інформацією, спеціаліст із обробки даних застосовує та забезпечує її виконання в усій компанії. Розпорядник даних, як випливає з назви, стежить за корпоративними політиками збору та переміщення даних, забезпечуючи дотримання найкращих практик і правил.
#6. Управління якістю даних
Якщо розпорядник даних є цифровим шерифом, менеджер з якості даних є його судовим секретарем. Управління якістю відповідає за пошук отриманих даних для виявлення основних проблем, таких як дублікати записів, невідповідні версії тощо. Визначена система управління даними підтримується менеджерами з якості даних.
#7. Безпека даних
Безпека даних сьогодні є одним із найважливіших аспектів управління даними. Незважаючи на те, що нові практики, такі як DevSecOps, включають міркування безпеки на кожному рівні розробки додатків та обміну даними, спеціалісти з безпеки все ще мають завдання керувати шифруванням, запобігати несанкціонованому доступу, захищати від випадкового переміщення або видалення та інші першочергові проблеми.
#8. Управління великими даними
Термін «великі дані» стосується збору, аналізу та використання величезних обсягів цифрової інформації для покращення операцій. Загалом, ця сфера управління даними спеціалізується на прийомі, цілісності та зберіганні необроблених даних, які інші групи керування даними використовують для покращення операцій і безпеки або створення бізнес-аналітики.
№ 9. Сховища даних
Сховище даних – це процес зберігання та аналізу даних. Інформація – це основа сучасного бізнесу. Величезний обсяг даних викликає очевидну проблему: що ми робимо з усіма цими блоками? Управління сховищами даних надає та керує фізичною та/або хмарною інфраструктурою, яка використовується для агрегування необроблених даних і їх ретельного аналізу для надання ділової інформації.
Чому керування даними є важливим?
Управління даними — це важливий перший крок до впровадження ефективного масштабного аналізу даних, що веде до критично важливої інформації, яка надає цінність вашим споживачам і підвищує прибутковість. Завдяки якісному управлінню даними люди в організації можуть ідентифікувати та отримувати довірені дані для своїх запитів. Ефективне рішення для керування даними може забезпечити такі переваги:
#1. Видимість
Управління даними може покращити видимість ресурсів даних вашої організації, полегшуючи людям швидкий і впевнений пошук правильних даних для своїх досліджень. Видимість даних дозволяє вашій фірмі бути більш організованою та ефективною, допомагаючи співробітникам знаходити дані, необхідні їм для ефективнішого виконання завдань.
№2. Надійність
Керування даними зменшує потенційні помилки, встановлюючи процеси та правила використання та зміцнюючи довіру до даних, які використовуються для прийняття рішень у вашій організації. Компанії можуть швидше реагувати на розвиток ринку та потреби клієнтів, якщо вони мають надійні та актуальні дані.
№3. Безпека
Управління даними використовує методи автентифікації та шифрування, щоб захистити вашу компанію та її співробітників від втрати, крадіжки та зламу даних. Надійна безпека даних гарантує резервне копіювання критично важливої інформації компанії та можливість її відновлення у випадку, якщо основне джерело стає недоступним. Крім того, безпека стає все більш критичною, якщо ваші дані містять особисту інформацію, якою необхідно належним чином керувати, щоб відповідати законодавству про захист прав споживачів.
№4. Масштабованість
Управління даними дозволяє підприємствам успішно масштабувати дані та ситуації використання за допомогою повторюваних процесів, які зберігають дані та інформацію. Коли процеси легко відтворити, ваша компанія може звести до мінімуму додаткові витрати на дублювання, наприклад, персонал, який виконує одне й те саме дослідження знову і знову або повторне виконання дорогих запитів.
Які проблеми з керуванням даними?
Оскільки керування даними є дуже важливим на сучасному цифровому ринку, дуже важливо, щоб система розвивалася відповідно до потреб вашої організації в даних. Звичайні методи керування даними ускладнюють можливості масштабування без шкоди для управління чи безпеки. Щоб забезпечити можливість пошуку достовірних даних, сучасне програмне забезпечення для керування даними має подолати багато труднощів.
#1. Збільшення кількості даних
Кожен відділ у вашій організації має доступ до різних типів даних і чіткі вимоги для оптимізації їх цінності. Традиційні підходи вимагають від ІТ підготовки даних для кожного випадку використання, а потім керування базами даних або файлами. Оскільки накопичується більше даних, організації легко втратити інформацію про те, які дані вона має, де вони знаходяться та як ними користуватися.
#2. Нові аналітичні ролі
Оскільки ваша організація стає все більш залежною від прийняття рішень на основі даних, більше ваших співробітників потребуватимуть доступу до даних і їх оцінки. Розуміння правил іменування, складних структур даних і баз даних може бути складним, якщо аналітика не входить у набір навичок людини. Якщо перетворення даних потребує надто багато часу чи зусиль, аналіз не відбудеться, і потенційна цінність цих даних буде зменшена або втрачена.
#3. Вимоги відповідності
Постійні зміни стандартів відповідності ускладнюють впевненість у тому, що люди використовують правильні дані. Співробітники компанії повинні негайно дізнатися, які дані вони можуть і не повинні використовувати, включно з тим, як і яка інформація, що ідентифікує особу (PII), поглинається, відстежується та перевіряється на відповідність стандартам і конфіденційності.
Найкращі методи керування даними
Застосування найкращих практик може допомогти вашій фірмі у вирішенні деяких труднощів керування даними та пожинати плоди. Використовуйте свої дані максимально ефективно, запровадивши ефективний план керування даними.
#1. Ретельно визначте свої бізнес-цілі.
Перший етап, як і в будь-якому бізнесі, полягає у визначенні цілей вашої організації. Встановлення цілей допоможе визначити процедуру збору, зберігання, управління, очищення та оцінки даних. Чітко сформульовані бізнес-цілі гарантують, що ви зберігаєте та впорядковуєте лише ті дані, які є доречними для прийняття рішень, і запобігаєте перевантаженню та некерованості програмного забезпечення для керування даними.
#2. Зверніть увагу на якість даних.
Ви встановлюєте систему керування даними, щоб запропонувати вашій організації точні дані, тому впроваджуєте методи для підвищення якості цих даних. Поставте цілі, щоб оптимізувати збір і зберігання даних, але регулярно перевіряйте їх правильність, щоб дані не застаріли чи не застаріли, що могло б негативно вплинути на аналітику. Ці алгоритми також повинні виявляти неточне або непослідовне форматування, орфографічні помилки та інші проблеми, які впливатимуть на результати. Ще одна стратегія забезпечення правильності даних із самого початку — це навчання членів команди правильному процесу введення даних і налаштування автоматизації підготовки даних.
#3. Надайте відповідній особі доступ до даних.
Якісні дані – це лише половина успіху. Ви також повинні переконатися, що потрібні люди мають доступ до даних, коли і де вони їм потрібні. Замість надання загальних інструкцій для всіх у фірмі, як правило, краще встановити окремі рівні дозволів, щоб кожна особа мала доступ до важливих даних для виконання своєї роботи. Може бути важко знайти відповідний баланс між зручністю та безпекою, але якщо ваша команда не зможе швидко отримати доступ до необхідних даних, час і гроші будуть втрачені.
#4. Зробіть захист даних головним пріоритетом
Дані мають бути належним чином доступні у вашій організації, але ви повинні застосувати заходи безпеки, щоб захистити свої дані від сторонніх осіб. Навчіть членів своєї команди, як відповідально поводитися з даними, і переконайтеся, що ваші процеси відповідають вимогам. Підготуйтеся до найгіршого сценарію, розробивши план боротьби з потенційним порушенням. Вибір правильного програмного забезпечення для керування даними може допомогти зберегти ваші дані в безпеці та захисті.
Найкращі інструменти керування хмарними даними
Технології керування хмарними даними допомагають підприємствам інтегрувати та керувати даними в багатьох хмарах. Ця стратегія дозволяє компаніям з величезними обсягами даних зберігати, сортувати, аналізувати та керувати своїми даними повністю в хмарі.
№ 1. Panoply
Panoply — це хмарне сховище даних і програма ELT, яка спрощує інтеграцію та керування даними. Він надзвичайно зручний і може працювати з командами різного рівня кваліфікації, включаючи бізнес-користувачів.
До важливих характеристик належать:
- Велика кількість власних з’єднань для передачі даних, які дозволяють просто отримувати дані одним клацанням миші
- Проста у користуванні інформаційна панель, яка позбавляє від здогадок керування даними та бюджетування
- Автоматичне масштабування багатовузлових баз даних для сховища даних, що не потребує обслуговування
- Редактор SQL для аналізу даних і запитів у браузері
- Посилання на такі популярні інструменти візуалізації та аналізу даних, як Tableau, Looker, Power BI та інші
- TL; DR: це фантастичне «під ключ» рішення бізнес-аналітики для малих і середніх підприємств, які прагнуть отримати максимальну віддачу від своїх даних за нижчою ціною.
Ціна Panoply: пропонується безкоштовна пробна версія.
#2. Веб-сервіси Amazon
Amazon Web Services (AWS) надає постійно розширюваний діапазон інструментів, які можна об’єднати для формування ефективного стека керування хмарними даними. Якщо ви вже використовуєте Amazon і генеруєте багато даних, це може бути відповідним інструментом керування хмарними даними для вас.
Важливі послуги включають:
- Amazon Athena для аналізу даних на основі SQL
- Amazon S3 для тимчасового та тимчасового зберігання
- Amazon Glacier – це довгострокова служба резервного копіювання та зберігання даних, яку надає Amazon.
- AWS Glue для створення каталогів даних для організації, пошуку та запиту ваших даних
- Візуалізація даних Amazon і створення інформаційної панелі за допомогою QuickSight
- Сховище даних за допомогою Amazon Redshift
- Незалежне виставлення рахунків за кожну послугу, що виділяється, щоб витрати були пропорційними використанню.
- TL;DR: Це цінний інструмент для великих організацій, які створюють величезні обсяги даних і мають технічну можливість керувати ними. Але витрати можуть швидко зростати, що вимагає обережного планування.
Вартість AWS залежить від вашої реалізації.
#3. Microsoft Azure
Що стосується налаштування хмарної системи керування даними, Microsoft Azure надає низку можливостей. Він також містить ряд інструментів аналітики, які можна застосувати до даних, що зберігаються в Azure. Azure, як і AWS, підтримує багато баз даних або форматів сховищ даних і пропонує чудовий набір інструментів керування.
Важливі послуги включають:
- Типові сховища даних SQL і сервери SQL, що працюють на віртуальних машинах
- Сховище блобів
- Варіанти зберігання таблиць у стилі NoSQL
- Встановлення приватної хмари
- Провідник даних Azure для перевірки в реальному часі дуже великих потокових наборів необроблених даних
- Інтеграція Panoply проста для послуг ELT/ETL.
- TL;DR: Оскільки ці інструменти є хмарними, вам не доведеться турбуватися про впровадження. Однак існує крива навчання, якщо ви не знайомі з середовищем Azure.
- Вартість Azure залежить від вашої реалізації.
#4. Google Cloud
Хмарна платформа Google, як Amazon і Azure, надає широкий спектр хмарних рішень для керування даними. Він також має зручний менеджер робочих процесів, який можна використовувати для підключення різних компонентів.
Ключові функції Google Cloud:
- BigQuery для зберігання табличних даних і аналітика BigQuery для запитів у стилі SQL
- Cloud BigTable для зберігання в стилі баз даних NoSQL
- Хмарне надходження даних через Pub/Sub і Cloud (Google Cloud також може підключатися до низки інших джерел даних)
- ML Engine для більш складних досліджень, які використовують ML і AI Data Studio для створення інформаційної панелі та аналізу на основі графічного інтерфейсу користувача
- Cloud Datalab для дослідження даних на основі коду
- Посилання на такі популярні інструменти BI, як Charito, Domo, Looker, Tableau та інші
- TL; DR: Якщо ви зараз використовуєте Google Cloud і працюєте з великими обсягами даних, це буде простим доповненням, але навіть високотехнічні користувачі зіткнуться з жорсткою кривою навчання.
Вартість Google Cloud залежить від вашого впровадження.
Найкращі ETL та інструменти інтеграції даних
ETL та рішення для інтеграції даних передають дані від джерела до пункту призначення. Якщо різноманітні інструменти забезпечують різний ступінь гнучкості в управлінні процесом вилучення-перетворення-завантаження (наприклад, ETL проти ELT), тому під час їх оцінки пам’ятайте про потреби свого бізнесу.
Поточні системи ETL також сильно відрізняються з точки зору того, як ви можете взаємодіяти зі своїми даними. Деякі інструменти мають візуальні інтерфейси, інші мають інтеграцію «наведіть і клацніть», а треті вимагають більш глибокого розуміння кодування.
#5. Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter — це локальний інструмент ETL. До їх істотних особливостей належать:
- Використання готових підключень, безперебійного підключення та інтеграції з усіма типами джерел даних
- Автоматична перевірка даних за допомогою автоматичного аудиту без скриптів
- Розширені перетворення даних, таких як нереляційні дані, XML, JSON, PDF, Microsoft Office та дані IoT
- Управління на основі метаданих, яке забезпечує графічне представлення потоків даних, впливу та походження
- TL; DR: У світі хмарних платформ Informatica PowerCenter — це локальна система захисту, яка може бути саме тим, що потрібно компаніям, обмеженим через складні регуляторні проблеми.
Вартість Informatica PowerCenter надається за запитом.
#6. Зшивання даних
Хмарна платформа ETL під назвою Stitch Data. Stitch має такі функції:
- Попередньо інтегрований із десятками джерел даних у хмарі та за його межами, транспортує дані в Amazon Redshift, S3, BigQuery, Panoply, PostgreSQL та інші
- Просте планування реплікації даних
- Обробка помилок і сповіщення з автоматичним розв’язанням, коли це можливо, API і JSON framework, що дозволяє програмно надсилати дані в сховище даних
- Керована хмарна служба з автоматичним масштабуванням і SLA корпоративного рівня
- TL;DR: Платформа Segment з відкритим вихідним кодом Stitch забезпечує широкий спектр інтеграцій, а також низку роз’ємів спільноти, що робить її популярною альтернативою.
Ціна Stitch починається від 100 доларів США на місяць залежно від розміру даних.
#7. П'ятран
Fivetran — це мережевий конвеєр даних, який об’єднує дані з програм SaaS і баз даних в одне сховище даних. Нижче наведено деякі з основних функцій Fivetran:
- Пропонує пряму інтеграцію та передає дані через пряме захищене з’єднання з використанням розумного рівня кешування.
- Рівень кешування допомагає переміщувати дані з одного місця в інше без збереження копії на сервері додатків.
- Fivetran не обмежує дані.
- Може використовуватися для централізації даних компанії та інтеграції всіх джерел для визначення ключових показників ефективності (KPI) для всього підприємства.
- TL; DR: Враховуючи його нещодавню оцінку, Fivetran є великим і збирається тільки зростати. Відомо, що він дещо складніший, ніж Stitch, але головним вирішальним фактором є те, чи містить він потрібні роз’єми.
Ціна Fivetran починається з 1 долара за кредит і базується на кількості активних рядків за місяць.
#8. Blendo
Це ще одна хмарна служба ETL та інтеграції даних, яка пропонує такі переваги:
- Підключається до кількох джерел даних кількома клацаннями миші та передає дані до Amazon Redshift, Panoply, PostgreSQL, MS SQL Server та інших служб.
- Історичні дані з хмарних сервісів завантажуються та синхронізуються.
- Імпортуйте дані з кількох джерел даних на регулярній основі або через заздалегідь визначені проміжки часу.
- Автоматичний збір, виявлення та підготовка даних з використанням відповідної реляційної схеми
- TL; DR: Blendo — це потужний варіант, який часто хвалять за його сервіс, але може не мати ключових критичних інтеграцій.
Ціна Blendo починається від 150 доларів США на місяць і залежить від кількості та типу інтеграцій, а також обсягу даних.
#9. Microsoft SQL Server SSIS
Microsoft надає SSIS, графічний інтерфейс для керування ETL за допомогою MS SQL Server. До важливих характеристик належать:
- Зручний інтерфейс дає змогу користувачам розгортати інтегровані системи сховищ даних без необхідності писати багато або будь-який код.
- Графічний інтерфейс дозволяє просте перетягування ETL для різноманітних типів даних і цільових сховищ, у тому числі баз даних не MS.
- Це чудове рішення для команди з різним рівнем технічних навичок, оскільки воно однаково добре працює як для експертів ETL, так і для типів «вкажи й клацни».
- SSIS є очевидним вибором, якщо ви маєте справу з SQL Server. Тим не менш, деякі завдання вимагають знання програмування, що може стати проблемою для менш обізнаних команд.
SSIS коштує $0.450 за годину.
#10. Фабрика даних Azure
Microsoft надає Azure Data Factory (ADF), інструмент ETL для своєї хмарної платформи Azure, на додаток до SQL Server SSIS, локального ETL-рішення компанії. Основні характеристики ADF наступні:
- Конвеєри ETL в ADF розроблено з графічним інтерфейсом, що дозволяє використовувати низький код.
- Для простого прийому даних доступний широкий спектр інтерфейсів даних.
- Повна підтримка імпорту даних у сховища даних Azure
- Azure Data Factory є більш зручним для користувача вибором, ніж SQL Server SSIS, який може підійти компаніям, яким потрібна локальна опція ETL.
1 долар США за 1,000 запусків Azure Data Factory.
Висновок
Не обов’язково, щоб підприємство керувалося даними. Насправді дані можуть бути саме тим, що потрібно вашому бізнесу, щоб приймати правильні рішення, орієнтуватися на потреби клієнтів і ефективніше розвиватися.
Немає універсальної стратегії керування даними, але є десятки можливостей для будь-якого бізнесу. Дані – це сукупність фактів, а не думка про те, як працює ваш бізнес. Як ви можете використати ці факти собі на користь?
Створіть свою програму керування даними, використовуючи надану вище інформацію. Створіть відповідну структуру для своєї фірми та відстежуйте свій успіх. Слідкуйте за своїм бізнесом, оскільки він розширюється.
- ІНЖЕНЕР ДАНИХ: Вимоги до кваліфікації та зарплата 2023
- ІНСТРУМЕНТИ КЕРУВАННЯ ГОЛОВНИМИ ДАНИМИ: найкращі інструменти керування даними
- Що може зробити SQL для бізнесу?
- НАЙКРАЩІ ПОСТАЧАЛЬНИКИ ХМАРНИХ ПОСЛУГ У 2023 РОЦІ: остаточний посібник
- ГОЛОВНІ КОНКУРЕНТИ AMAZON: все, що вам потрібно знати
посилання
