很多时候，组织根据他们看不到或理解的数据做出关键决策。 这可能会危及商业智能，而商业智能对于在任何数据驱动的行业中保持竞争优势至关重要。 为了解决这个问题，公司必须在数据存在的整个过程中积极管理和保护他们的数据。 贵公司是否拥有在全球市场上蓬勃发展所需的数据管理系统或工具？
什么是数据管理？
数据管理是数据的高效收集、存储、保护、传递和处理。 在商业中，数据通常与客户、潜在客户、员工、交易、竞争对手和财务相关。 当组织成功管理数据时，它会获得推动业务选择的洞察力。
保护您的数据应该是整个过程中的重中之重，尤其是随着对数据隐私的担忧增加和勒索软件攻击变得越来越普遍。
由于业务应用程序和其中的数据库大小不同，每个组织都应该针对这些阶段采用自己的策略。 您应该这样做，同时考虑您的特定技术环境，如有必要，定义新步骤并将其添加到流程中。
例如，对于数据有限的初创公司来说，数据清理可能是一个适度而快速的步骤。 然而，企业级组织可能需要在流程的早期对其进行优先级排序。
有哪些类型的数据管理系统？
数据管理系统通过自动化集成和审查关键数据的一些最耗时的方面，使数据管理任务更易于管理。 这些系统包括数据库和分析工具，使公司不仅可以存储和组织关键数据，还可以根据需要查询系统。 最好的系统将数据压缩成有意义的报告，其中包含允许用户一眼就可以将数据置于上下文中的图形。
有些甚至包含由机器学习支持的自动决策建议，帮助关键利益相关者就如何控制业务运营做出更有根据、更有效的决策。
数据管理系统包括以下示例：
#1。 数据治理
Informatica、Azure Data Catalog 和 Talend 是让企业跟踪数据并将其与元数据相关联以供后续检索的工具。 元数据通过以更有意义的方式组织信息来帮助改进数据结构。 数据监控解决方案可帮助公司了解可支配的每项数据资产。 这些要素必须存在，大型数据库才能真正发挥作用。 根据 Risher 的说法，数据治理就是关于如何组织、保存和保护数据的。 企业可以通过数据治理来保证数据质量。
#2。 商业智能 (BI)
Microsoft Power BI、Azure Synapse Analytics、Tableau 和 Snowflake 等 BI 解决方案改进了数据存储和安全性，同时还为决策者提供了有组织的、情境化的数据。 BI 技术是利用海量数据库所必需的，没有人会期望手动通过这些数据库来获得相关见解。
#3。 数据整合
Azure 数据工厂、逻辑应用程序和函数等工具提供了用户友好的界面，用于集成不同的数据源，从而产生新的见解。 例如，来自会计软件和 CRM 的数据在排列在一起之前可能看起来是独立且不相关的。 当来自这些不同系统的数据结合在一起时，它可能有助于描绘出更完整的企业现金流和收入图景。 这适用于所有看似无关但实际上相连的数据源。
#4。 主数据管理 (MDM)
这是确保组织始终使用当前可靠信息的单一版本并以此为基础制定业务决策的过程。 使用来自所有数据源的数据并将其呈现为单一一致、可靠的来源，以及将数据复制到其他系统中，需要使用适当的技术。
#5。 数据管理
数据管理员不是制定信息管理政策，而是在整个公司应用和执行这些政策。 顾名思义，数据管理员密切关注企业数据收集和移动策略，确保遵循最佳实践和规则。
#6。 数据质量管理
如果数据管理员是数字治安官，那么数据质量经理就是他的法庭书记员。 质量管理负责搜索获取的数据以查找潜在问题，例如重复记录、不一致的版本等。 定义的数据管理系统由数据质量经理支持。
#7。 数据安全
数据安全是当今数据管理中最关键的方面之一。 尽管 DevSecOps 等新兴实践在应用程序开发和数据交换的各个层面都纳入了安全考虑因素，但安全专家的任务仍然是加密管理、防止未经授权的访问、防止意外移动或删除以及其他前线问题。
#8。 大数据管理
“大数据”一词是指收集、分析和利用大量数字信息以改进运营。 一般来说，这个数据管理领域专注于原始数据的获取、完整性和存储，其他数据管理团队利用这些原始数据来改善运营和安全性或生成商业智能。
#9。 数据仓库
数据仓库是存储和分析数据的过程。 信息是现代商业的基础。 庞大的数据量带来了一个明显的挑战：我们如何处理所有这些块？ 数据仓库管理提供和管理用于聚合原始数据并对其进行全面分析以提供业务洞察力的物理和/或基于云的基础设施。
为什么数据管理很重要？
数据管理是大规模实施高效数据分析的关键第一步，这会产生重要的见解，为您的消费者提供价值并提高您的底线。 通过良好的数据管理，整个组织的人员可以识别和访问可信数据以进行查询。 高效的数据管理解决方案可以提供以下优势：
#1。 能见度
数据管理可以提高组织数据资产的可见性，使个人更容易快速、自信地为他们的研究找到正确的数据。 数据可见性通过帮助员工发现他们更有效地执行任务所需的数据，使您的公司更有条理、更有效率。
#2。 可靠性
数据管理通过建立使用流程和法规并培养对用于在组织内做出决策的数据的信任来减少潜在的错误。 当公司拥有可靠的最新数据时，他们可以更快地响应市场发展和客户需求。
＃3。 Security安全
数据管理使用身份验证和加密技术来保护您的公司及其员工免受数据丢失、盗窃和破坏。 强大的数据安全性可确保在主要来源变得不可用时备份和检索关键的公司信息。 此外，如果您的数据包含必须妥善管理以符合消费者保护法规的个人身份信息，则安全性变得越来越重要。
#4。 可扩展性
数据管理使企业能够通过维护数据和信息的可重复过程成功地扩展数据和使用情况。 当流程易于复制时，您的公司可以最大限度地减少重复的额外支出，例如人员一遍又一遍地完成相同的研究或重新运行昂贵的查询。
数据管理存在哪些问题？
由于数据管理在当今的数字市场中非常重要，因此系统的增长以满足您组织的数据需求至关重要。 传统的数据管理技术在不危及治理或安全性的情况下使扩展能力具有挑战性。 为了确保能够找到可信的数据，现代数据管理软件必须克服重重困难。
#1。 增加数据量
您组织中的每个部门都可以访问各种类型的数据和不同的需求，以优化其价值。 传统方法要求 IT 为每个用例准备数据，然后管理数据库或文件。 随着越来越多的数据积累，组织很容易忘记自己拥有哪些数据、数据位于何处以及如何使用这些数据。
#2。 新的分析角色
随着您的组织越来越依赖数据驱动的决策，您的更多员工将需要访问和评估数据。 当分析超出一个人的技能范围时，理解命名约定、复杂的数据结构和数据库可能会很困难。 如果转换数据需要太多时间或精力，则分析将不会进行，并且该数据的潜在价值会减少或丢失。
#3。 合规要求
不断变化的合规标准使得难以确保人们使用正确的数据。 公司员工必须立即了解他们可以和不应该使用哪些数据，包括如何以及哪些个人身份信息 (PII) 被摄取、跟踪和监控以符合合规性和隐私标准。
数据管理的最佳实践
采用最佳实践可以帮助您的公司解决一些数据管理困难并获得回报。 通过实施有效的数据管理计划来充分利用您的数据。
#1。 彻底定义您的业务目标。
与任何业务活动一样，第一阶段是确定组织的目标。 建立目标将有助于确定收集、存储、管理、清理和评估数据的程序。 明确的业务目标保证您只保留和组织与决策相关的数据，并防止您的数据管理软件负担过重和难以管理。
#2。 注意数据的质量。
您建立了一个数据管理系统来为您的组织提供准确的数据，因此实施实践以提高该数据的质量。 制定目标以简化数据收集和存储，但要确保定期验证正确性，以免数据以任何可能对分析产生负面影响的方式过时或陈旧。 这些算法还应检测不准确或不一致的格式、拼写错误和其他会影响结果的问题。 从一开始就确保数据正确的另一种策略是对团队成员进行数据输入正确流程的培训，并设置数据准备自动化。
#3。 为适当的人提供访问数据的权限。
质量数据只是成功的一半。 您还必须确保合适的人可以在他们需要的时间和地点访问数据。 与其向公司中的每个人提供一揽子指南，通常更可取的是设置不同级别的权限，以便每个人都可以访问基本数据以完成他们的工作。 在便利性和安全性之间取得适当的平衡可能很困难，但如果您的团队无法及时访问他们需要的数据，就会浪费时间和金钱。
#4。 将数据保护放在首位
数据应该可以在您的组织内适当地访问，但是您必须实施保护措施以保护您的数据不被外界访问。 教育您的团队成员如何负责任地处理数据，并确保您的流程满足合规性要求。 通过制定处理潜在违规行为的计划来为最坏的情况做好准备。 选择正确的数据管理软件有助于保护您的数据安全。
顶级云数据管理工具
云数据管理技术帮助企业跨多个云集成和管理数据。 该策略使拥有海量数据的公司能够在云中完全存储、整理、分析和管理他们的数据。
#1。 全方位
Panoply 是一个云原生数据仓库和 ELT 应用程序，可简化数据集成和管理。 它非常人性化，可以处理各种技能水平的团队，包括业务用户。
重要特征包括：
- 大量本机数据连接，可实现简单的一键式数据摄取
- 一个易于使用的仪表板，消除了数据管理和预算中的猜测
- 自动扩展多节点数据库以实现低维护数据仓库
- 在浏览器中进行数据分析和查询的 SQL 编辑器
- 链接到流行的数据可视化和分析工具，如 Tableau、Looker、Power BI 等
- TL;DR：对于希望以较低成本充分利用其数据的 SMB，这是一个出色的交钥匙商业智能解决方案。
Panoply的价格： 提供免费试用。
#2。 亚马逊网络服务
Amazon Web Services (AWS) 提供了范围不断扩大的工具，这些工具可以组合起来形成高效的云数据管理堆栈。 如果您已经在使用 Amazon 并生成大量数据，那么这可能是适合您的云数据管理工具。
重要服务包括：
- 用于基于 SQL 的数据分析的 Amazon Athena
- 用于临时和临时存储的 Amazon S3
- Amazon Glacier 是亚马逊提供的长期备份和存储服务。
- AWS Glue 用于创建数据目录以组织、搜索和查询您的数据
- 使用 QuickSight 创建 Amazon 数据可视化和仪表板
- 使用 Amazon Redshift 的数据仓库
- 为每个启动的服务独立开具发票，以便成本与使用量成正比。
- TL;DR：对于创建大量数据并具有管理数据的技术能力的主要组织来说，它是一个有价值的工具。 但是，成本会迅速攀升，需要谨慎规划。
AWS 的成本因您的实施而异。
#3。 微软天青
在设置基于云的数据管理系统时，Microsoft Azure 提供了多种可能性。 它还包括许多可应用于存储在 Azure 中的数据的分析工具。 Azure 与 AWS 一样，支持多种数据库或数据仓库格式，并提供一套出色的管理工具。
重要服务包括：
- 在虚拟机上运行的典型 SQL 数据存储和 SQL 服务器
- Blob存储
- NoSQL 风格的表存储选择
- 私有云安装
- 用于实时检查非常大的流式原始数据集的 Azure 数据资源管理器
- Panoply 集成对于 ELT/ETL 服务来说很简单。
- TL;DR：因为这些工具是基于云的，所以您不必担心实施问题。 但是，如果您不熟悉 Azure 环境，则需要学习曲线。
- Azure 的成本因您的实施而异。
#4。 谷歌云
与亚马逊和 Azure 一样，谷歌云平台提供了范围广泛的基于云的数据管理解决方案。 它还具有方便的工作流管理器，可用于连接各种组件。
谷歌云的主要功能包括：
- 用于表格数据存储的 BigQuery 和用于 SQL 样式查询的 BigQuery 分析
- 用于 NoSQL 数据库式存储的 Cloud BigTable
- 通过 Pub/Sub 和 Cloud 获取云数据（Google Cloud 还可以连接各种其他数据源）
- ML Engine 用于更复杂的研究，使用 ML 和 AI Data Studio 进行仪表板创建和基于 GUI 的分析
- 用于基于代码的数据科学的 Cloud Datalab
- 链接到流行的 BI 工具，例如 Charito、Domo、Looker、Tableau 等
- TL;DR：如果您目前使用谷歌云并处理大量数据，这将是一个简单的添加，但即使是技术含量高的用户也会面临艰难的学习曲线。
Google Cloud 的费用因您的实施而异。
顶级 ETL 和数据集成工具
ETL 和数据集成解决方案将数据从源传输到目标。 如果各种工具在控制提取-转换-加载过程（例如，ETL 与 ELT）方面提供了不同程度的灵活性，那么在评估它们时请牢记您的业务需求。
当前的 ETL 系统在如何与数据交互方面也有很大差异。 一些工具具有可视化界面，另一些工具具有点击式集成，还有一些工具需要对编码有更深入的了解。
#5。 Informatica PowerCenter
Informatica PowerCenter 是一种本地 ETL 工具。 它们的基本特征包括：
- 使用开箱即用的连接、无缝连接以及与所有类型数据源的集成
- 使用无脚本自动审计的自动数据验证
- 高级数据转换，例如非关系数据、XML、JSON、PDF、Microsoft Office 和 IoT 数据
- 元数据驱动的管理，提供数据流、影响和沿袭的图形表示
- TL;DR：在云平台的世界中，Informatica PowerCenter 是一种本地部署，这可能正是受复杂监管问题限制的公司所需要的。
Informatica PowerCenter 的成本可应要求提供。
#6。 数据拼接
基于云的 ETL 平台，称为 Stitch Data。 针迹包括以下功能：
- 与云端和云端以外的数十个数据源预先集成，将数据传输到 Amazon Redshift、S3、BigQuery、Panoply、PostgreSQL 等
- 简单的数据复制调度
- 在可能的情况下通过自动解决错误处理和警报 API 和 JSON 框架，允许您以编程方式将数据发送到数据仓库
- 具有自动扩展和企业级 SLA 的托管云服务
- TL;DR：Stitch 的开源 Segment 平台提供了广泛的集成以及许多来自社区的连接器，使其成为一种流行的替代方案。
Stitch 定价从每月 100 美元起，具体取决于数据大小。
#7。 五行
Fivetran 是一种基于 Web 的数据管道，可将来自 SaaS 应用程序和数据库的数据合并到一个数据仓库中。 以下是 Fivetran 的一些主要功能：
- 提供直接集成并通过使用智能缓存层的直接安全连接传输数据。
- 缓存层有助于将数据从一个位置移动到另一个位置，而无需在应用程序服务器上存储副本。
- Fivetran 没有强加的数据限制。
- 可用于集中公司的数据并整合所有来源，以确定整个企业的关键绩效指标 (KPI)。
- TL;DR：鉴于其最近的估值，Fivetran 规模庞大，而且只会变得更大。 它被认为比 Stitch 稍微复杂一些，但主要的决定因素是它是否包含您需要的连接器。
Fivetran 的定价从每学分 1 美元起，并基于每月活跃行数。
#8。 布伦多
这是另一种基于云的 ETL 和数据集成服务，具有以下优势：
- 只需单击几下即可连接到多个数据源，并将数据传输到 Amazon Redshift、Panoply、PostgreSQL、MS SQL Server 和其他服务。
- 来自云服务的历史数据被加载和同步。
- 定期或按预定时间间隔从多个数据源导入数据。
- 利用适当的关系模式自动收集、检测和准备数据
- TL;DR：Blendo 是一个强大的选择，经常因其服务而受到称赞，但可能缺乏关键的关键集成。
Blendo 的定价从每月 150 美元起，具体取决于集成的数量和类型以及数据量。
#9。 微软 SQL Server SSIS
Microsoft 提供了 SSIS，这是一个使用 MS SQL Server 管理 ETL 的图形界面。 重要特征包括：
- 用户友好的界面使用户能够部署集成数据仓库系统，而无需编写太多或任何代码。
- 图形界面支持对各种数据类型和仓库目的地（包括非 MS 数据库）进行简单的拖放式 ETL。
- 对于具有混合技术技能水平的团队来说，这是一个出色的解决方案，因为它同样适用于 ETL 专家和点击类型。
- 如果您要处理 SQL Server，SSIS 是一个显而易见的选择。 尽管如此，某些任务确实需要编码知识，这对于知识较少的团队来说可能是一个挑战。
SSIS 每小时收费 0.450 美元。
#10。 Azure 数据工厂
除了 SQL Server SSIS（该公司的内部部署 ETL 解决方案）之外，Microsoft 还提供 Azure Data Factory (ADF)，这是一种用于其基于云的 Azure 平台的 ETL 工具。 ADF的主要特点如下：
- ADF 中的 ETL 管道采用图形界面设计，支持低代码使用。
- 对于简单的数据摄取，可以使用范围广泛的数据接口。
- 完全支持将数据导入 Azure 数据仓库
- 与 SQL Server SSIS 相比，Azure 数据工厂是一种对用户更友好的选择，后者可能适合寻求本地 ETL 选项的公司。
1 次 Azure 数据工厂运行 1,000 美元。
结论
企业不一定要数据驱动。 实际上，数据可能正是您的企业做出正确决策、以客户需求为中心并更有效地扩展所需要的。
没有放之四海而皆准的数据管理策略，但任何企业都有数十种可能性。 数据是事实的集合，而不是关于您的业务如何运作的意见。 您如何利用这些事实为您谋利？
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参考资料
