Что такое управление данными?
Определение управления данными
Управление данными подразумевает эффективную, экономичную и безопасную организацию процессов сбора, хранения и использования данных. Его целью является оптимизация управления данными сотрудниками, компаниями и подключенными устройствами с соблюдением политик и правил таким образом, чтобы они могли принимать решения и действовать наиболее выгодным для компании образом. Надежная стратегия управления данными приобретает все большее значение по мере роста числа компаний, которые полагаются на нематериальные активы для создания прибыли.
Управление цифровыми данными в компании включает в себя широкий набор задач, политик, процедур и практик. Работа по управлению данными должна учитывать множество факторов, включая следующие:
- создание разнообразных данных на любом уровне, доступ к ним и их обновление;
- хранение данных в различных облаках и локальной системе.
- Обеспечение высокой доступности и восстановления при катастрофических сбоях
- Использование данных в приложениях, аналитических средствах и алгоритмах
- Контроль конфиденциальности и безопасности данных
- Архивация и уничтожение данных в соответствии с графиками хранения и нормативными требованиями
Официальная стратегия управления данными определяет действия пользователей и администраторов, возможности технологий для управления данными, нормативным требования и потребности организации по извлечению выгоды из данных.
Значение капитала данных в капитале предприятия
В современной цифровой экономике данные являются разновидностью капитала, экономическим фактором в производстве цифровых товаров и сервисов. Производитель автомобилей не может выпустить на рынок новую модель, если у него нет финансовых средств. Абсолютно так же он не может обеспечить автономность своих автомобилей, если у него нет данных для использования в алгоритмах. Новая роль данных влияет как на стратегии конкуренции, так и на будущее вычислительных технологий.
Учитывая основополагающую и критически важную роль данных, эффективное практическое применение и надежная система управления становятся необходимы компаниям любого типа и размера.
Современные системы управления данными
Сегодня компаниям необходимо решение, которое способно обеспечивать эффективное унифицированное управление разнообразными данными на едином уровне. Системы управления данными создаются на основе платформ управления и могут включать в себя базы данных, озера данных и хранилища данных, системы управления большими данными, аналитические средства и многое другое.
Все эти компоненты взаимодействуют между собой, образуя единую платформу для работы с данными. Она обеспечивает средства управления данными, которые применяются в корпоративных приложениях, а также инструменты анализа и алгоритмы обработки этих данных. Хотя современные инструменты дают возможность автоматизировать выполнение многих задач управления, большинство развертываний баз данных имеет настолько большой размер и сложную структуру, что вмешательство администратора базы данных по-прежнему является необходимым. Это увеличивает вероятность появления ошибок. Сокращение потребности в ручном управлении данными является одной из основных целей новой технологии для управления данными, автономной базы данных.
Платформы управления данными
Наиболее важным действием для непрерывной доставки программного обеспечения является непрерывная интеграция (CI). CI является методом разработки, в рамках которого разработчики фиксируют изменения в коде (обычно малозначительные и инкрементные) в централизованный репозиторий исходников, который запускает набор выполняемых автоматически сборок и тестов. Этот репозиторий позволяет разработчикам автоматически выявлять ошибки на ранних этапах до того, как они будут перенесены в производственную среду. Конвейер непрерывной интеграции обычно состоит из ряда этапов: от фиксации кода до выполнения автоматической проверки соблюдения стандартов или статического анализа, выявления зависимостей и, наконец, сборки программного обеспечения и выполнения базовых модульных тестов перед созданием результата сборки. Такие системы управления исходным кодом, как Github, Gitlab и т. д., предлагают интеграцию веб-хуков, на которую могут подписаться инструменты CI, например Jenkins, чтобы автоматически выполнять сборку и тестирование после каждой проверки кода.
Платформа управления данными представляет собой основополагающую систему для сбора и анализа больших объемов данных по всей компании. Коммерческие платформы для управления данными обычно включают в себя программные инструменты для управления от поставщиков СУБД или сторонних вендоров. Такие решения для управления данными помогают ИТ-специалистам и администраторам баз данных выполнять следующие стандартные задачи:
- выявление, диагностика и устранение ошибок в системе базы данных или ее инфраструктуре и рассылка связанных с ними уведомлений.
- Распределение ресурсов памяти и места в базе данных
- Внесение изменений в схему базы данных
- Оптимизация обработки запросов к базе данных для увеличения эффективности приложений
Облачные платформы баз данных пользуются растущей популярностью у бизнес-пользователей и дают возможность быстро масштабировать объемы используемых ресурсов без лишних расходов. Некоторые из этих платформ доступны в виде облачных сервисов, что обеспечивает для компаний дополнительную экономию.
Что такое автономная база данных
Автономная база данных — это облачная система с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации целого ряда задач по управлению, таких как резервное копирование, обеспечение безопасности и контроль эффективности, которые обычно входят в круг задач администраторов баз данных.
Такие базы данных также называют самоуправляемыми. Автономные базы данных обеспечивают следующие преимущества:
- снижение сложности;
- снижение риска человеческих ошибок;
- повышение уровня надежности и защищенности базы данных.
- повышение операционной эффективности;
- Снижение затрат
Облачные платформы пользуются растущей популярностью у бизнес-пользователей и дают возможность быстро масштабировать объемы используемых ресурсов без лишних расходов. Некоторые из этих платформ доступны в виде облачных сервисов, что обеспечивает для компаний дополнительную экономию.
Системы управления большими данными
В некотором смысле термин большие данные следует понимать буквально: он означает большое, очень большое количество данных. Однако большие данные, в отличие от традиционных, очень разнообразны, и собираются они быстрее. Представьте себе, какое количество данных генерирует социальная сеть, например Facebook, каждую минуту. Именно количество, разнообразие и скорость таких данных представляют особую ценность для бизнеса. Однако и управлять большими данными сложно.
Объем данных, поступающих из разрозненных источников (видеокамеры, соцсети, аудиозаписи, устройства IoT), постоянно увеличивается, что приводит к появлению систем управления большими данными. Эти системы имеют три основные области применения:
- интеграция больших данных — работа с данными разных типов (от пакетных до потоковых) и их преобразование для последующего использования;
- управление большими данными — эффективное, надежное и безопасное хранение данных в озере или хранилище данных, а также их обработка (часто с использованием объектной системы хранения);
- Анализ больших данных — извлечение новой, полезной информации с помощью инструментов аналитики, включая аналитику графов, а также создание моделей посредством технологий машинного обучения и визуализации на базе ИИ.
Компании используют большие данные, чтобы совершенствовать и ускорять процесс разработки продуктов, выполнять упреждающее обслуживание, обеспечивать высокое качество работы с заказчиками, а также высокий уровень безопасности, операционной эффективности и ряд других преимуществ. По мере роста объема больших данных перед нами открываются новые возможности.
Трудности, связанные с управлением данными
Сегодня трудности, связанные с управлением данными, вызваны главным образом их объемами, которые стремительно растут, и ускорением темпа ведения бизнеса. Компаниям доступны все более разнообразные данные, которые обрабатываются все быстрее и во все больших объемах. Это создает потребность в эффективных инструментах управления. Вот неполный список наиболее сложных проблем, с которыми сегодня сталкиваются компании.
Отсутствие аналитического представления данных |
Компании собирают и хранят данные, поступающие из все большего числа самых разнообразных источников: датчиков, умных устройств, социальных сетей и видеокамер. Но все эти данные будут бесполезными, если в компании не знают, что это, где хранится и как их использовать. Для своевременного формирования значимой аналитической информации решениям для управления данными требуется масштаб и производительность. |
Сложность поддержания уровней производительности систем управления данными |
Компании все активнее собирают, хранят и используют данные. И чтобы поддерживать пиковые показатели отклика на всем уровне данных (который продолжает расширяться), нужно постоянно следить за тем, на запросы какого типа отвечает база данных, и корректировать индексы по мере того, как меняются запросы. При всем этом эффективность снижаться не должна. |
Проблемы соблюдения меняющихся требований в отношении данных |
Нормативные требования сложны, охватывают разные юрисдикции и постоянно меняются. Компании должны быть в состоянии анализировать свои данные и определять, к какой их части применяются новые или изменившиеся требования. Особое внимание при этом нужно уделять информации, по которой можно установить личность человека: ее нужно выявлять, отслеживать и проверять на соответствие международным требованиям по обеспечению конфиденциальности данных (а требования эти становятся все строже). |
Потребность без затруднений обрабатывать и преобразовывать данные |
Найденные и собранные данные сами по себе ценности не представляют — компании нужно их обработать. Если преобразование данных в удобный для анализа вид занимает слишком много времени и сил, то в итоге проанализировать ничего не получится. Как следствие данные принесут меньше пользы, чем могли бы. |
Постоянная потребность в эффективном хранении данных |
Сегодня, когда вопросы управления данными стали особенно актуальными, компании хранят информацию сразу в нескольких системах, включая хранилища данных и неструктурированные озера данных, где в одном репозитории могут размещаться любые данные в любом формате. Специалисты по изучению данных должны уметь быстро и без особых усилий преобразовывать данные из исходного формата в другой, представляя их в том виде и создавая те модели, которые будут подходить для выполнения анализа практически любого типа. |
Необходимость постоянно оптимизировать гибкость и затраты на ИТ |
Наличие облачных систем управления данными позволяет компаниям выбирать: хранить и анализировать данные в локальных средах, в облаке или с помощью гибридной комбинации этих вариантов. Для того чтобы добиться максимальной гибкости ИТ-систем и снизить затраты, специалистам по ИТ необходимо оценить уровень схожести локальных и облачных сред. |
Конфиденциальность данных и принципы управления данными
Общий регламент по защите данных (GDPR), принятый ЕС и вступивший в силу в мае 2018 года, регламентирует семь ключевых принципов управления персональными данными и их обработки. Согласно этим принципам, при работе с данными должны обеспечиваться, в числе прочего, законность, добросовестность, прозрачность, точность, целостность, конфиденциальность, а также соблюдение требований по ограничению и хранению.
GDPR и другие аналогичные законы, например Закон штата Калифорния о защите конфиденциальности потребителей (CCPA), меняют подход к управлению данными. Все эти требования сформировали стандарты защиты данных, которые дают возможность отдельным лицам контролировать свои персональные данные и порядок их использования. На практике это означает, что потребители становятся владельцами данных и могут обратиться в суд, если компании будут собирать сведения о них без осознанного согласия, не обеспечат должного уровня контроля за использованием и размещением данных или не выполнят требований, предписывающих удалить данные или обеспечить их переносимость.
Управление данными: практические рекомендации
Чтобы успешно справляться с трудностями, которые возникают при управлении данными, понадобится комплексный, хорошо продуманный набор лучших практик. Выбор конкретной рекомендации зависит от типа данных и специфики отрасли, однако следующие практические рекомендации помогут справляться с наиболее значительными проблемами, которые сегодня стоят перед компаниями.
Создавайте слой обнаружения данных. |
Слой обнаружения, «покрывающий» весь уровень данных в Вашей компании, дает возможность специалистам по изучению данных выполнять поиск наборов данных и извлекать из них пользу. |
Разрабатывайте среду для анализа и изучения, которая поможет эффективно работать с данными. |
Среда для изучения данных дает возможность автоматизировать максимально возможное количество задач по преобразованию данных, что повышает эффективность создания и оценки моделей данных. С помощью набора инструментов, устраняющих необходимость в ручном преобразовании данных, можно ускорить процесс разработки и тестирования новых моделей. |
Используйте автономные технологии, чтобы поддерживать эффективность на высоком уровне при росте объема данных |
В автономных средствах работы с данными используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Они дают возможность непрерывно отслеживать запросы, поступающие в базу данных, и оптимизировать индексы по мере изменения таких запросов. Благодаря этому отклик базы данных остается стабильно быстрым, а администраторам и специалистам по изучению данных больше не придется вручную выполнять трудоемкие задачи. |
Пользуйтесь средствами обнаружения данных, чтобы обеспечивать постоянное соответствие нормативным требованиям. |
В новых инструментах есть средство обнаружения, благодаря которому можно анализировать данные и находить последовательности связей: их нужно выявлять, отслеживать и контролировать, чтобы обеспечивать соответствие различным юридическим требованиям. И поскольку сегодня нормативные требования ужесточаются по всему миру, такие функции будут иметь все большее значение в работе специалистов по устранению рисков и обеспечению безопасности. |
Используйте конвергентную базу данных |
Конвергентная база данных отличается встроенной поддержкой всех современных типов данных, а также новейших моделей разработки. Лучшие конвергентные базы данных могут выполнять множество видов полезной нагрузки, включая граф, IoT, блокчейн и машинное обучение. |
Позаботьтесь о том, чтобы Ваша платформа баз данных имела производительность, масштаб и доступность, необходимые для поддержки Вашего бизнеса |
Цель объединения данных состоит в том, чтобы иметь возможность анализировать их в совокупности и принимать более качественные и своевременные решения. Масштабируемая платформа баз данных, отличающаяся высокой производительность, позволяет предприятиям быстро анализировать данные, поступающие из множества источников, с применением передовых средств аналитики и машинного обучения, чтобы иметь возможность принимать более обоснованные бизнес-решения. |
Используйте общий слой запросов, чтобы управлять большим количеством разнообразных систем хранения. |
С помощью новых технологий репозитории управления данными можно использовать совместно, что стирает различия между ними. Общий слой запросов, охватывающий разнообразные системы хранения, дает возможность специалистам по изучению данных (равно как и приложениям) обращаться к данным независимо от того, где они размещаются; вручную преобразовывать эти данные в подходящий формат при этом не потребуется. |
Ценность среды, в которой выполняется анализ и обработка данных
Изучение данных — это область на стыке статистики и информатики, в которой используются научные методы, процессы, алгоритмы и системы для извлечения ценных сведений из данных. Специалисты по изучению данных используют методы статистики, информатики и бизнес-управления, чтобы анализировать данные, полученные из различных источников (сети, смартфон, клиенты, датчики т. д.)
Развитие платформ управления данными
Данные уже стали разновидностью капитала. Компании постепенно приходят к пониманию того, что уже известно цифровым стартапам и инновационным организациям: данные представляют собой ценный актив, который помогает выявлять тенденции, принимать решения и действовать, опережая конкурентов. То есть в цепочке производственно-технологических связей роль данных изменилась, и благодаря этому компании начинают активно искать новые, более эффективные способы с выгодой использовать эту форму капитала.
Узнайте, чем Вам могут быть полезны лучшие системы управления данными, в том числе о преимуществах автономной стратегии в облаке и возможностях масштабируемого, высокопроизводительного облака баз данных.
Продукты, связанные с управлением данными
- Oracle Autonomous Database
Первая в мире автономная база данных - СУБД Oracle Database
Лучшая в мире система управления конвергентными, мультимодельными базами данных - Oracle Exadata
Непревзойденная производительность, масштаб и доступность СУБД Oracle Database - Oracle Autonomous Data Warehouse
Хранение данных без излишней сложности