מהו ניהול נתונים?

ניהול נתונים, מוגדר

ניהול נתונים הוא הנוהג של איסוף, שמירה ושימוש בנתונים בצורה מאובטחת, יעילה וחסכונית. המטרה של ניהול נתונים היא לעזור לאנשים, ארגונים ודברים מחוברים לייעל את השימוש בנתונים בגבולות המדיניות והרגולציה, כך שהם יכולים לקבל החלטות ולנקוט פעולות שממקסמות את התועלת לארגון. חזק אסטרטגיית ניהול נתונים הופך להיות חשוב מתמיד כאשר ארגונים מסתמכים יותר ויותר על נכסים בלתי מוחשיים ליצירת ערך.

ניהול נתונים, מוגדר

ניהול נתונים דיגיטליים בארגון כרוך במגוון רחב של משימות, מדיניות, נהלים ופרקטיקות. העבודה של ניהול נתונים היא בעלת היקף רחב, המכסה גורמים כמו כיצד:

  • צור, גש ועדכן נתונים על פני שכבת נתונים מגוונת
  • אחסן נתונים על פני מספר עננים ובמקום
  • לספק זמינות גבוהה והתאוששות מאסון
  • השתמש בנתונים במגוון הולך וגדל של אפליקציות, ניתוחים ואלגוריתמים
  • להבטיח פרטיות ואבטחה של נתונים
  • ארכיון והשמדת נתונים בהתאם ללוחות הזמנים של השמירה ולדרישות התאימות

אסטרטגיית ניהול נתונים פורמלית מתייחסת לפעילות המשתמשים והמנהלים, ליכולות של טכנולוגיות ניהול נתונים, לדרישות של דרישות רגולטוריות ולצרכים של הארגון לקבל ערך מהנתונים שלו.

הון נתונים הוא הון עסקי

בכלכלה הדיגיטלית של היום, נתונים הם סוג של הון, גורם כלכלי לייצור של מוצרים ושירותים דיגיטליים. בדיוק כפי שיצרנית רכב לא יכולה לייצר דגם חדש אם חסר לו ההון הפיננסי הדרוש, היא לא יכולה להפוך את המכוניות שלה לאוטונומיות אם אין לה את הנתונים להזנת האלגוריתמים המשולבים. לתפקיד החדש הזה עבור נתונים יש השלכות על האסטרטגיה התחרותית כמו גם על עתיד המחשוב.

לאור התפקיד המרכזי והקריטי הזה של נתונים, שיטות ניהול חזקות ומערכת ניהול איתנה חיוניים לכל ארגון, ללא קשר לגודל או סוג.

מערכות ניהול נתונים היום

ארגונים של היום זקוקים לפתרון ניהול נתונים המספק דרך יעילה לניהול נתונים על פני שכבת נתונים מגוונת אך מאוחדת. מערכות ניהול נתונים בנויות על פלטפורמות ניהול נתונים ויכולות לכלול מסדי נתונים, אגמי נתונים ו מחסני נתונים, מערכות ניהול ביג דאטה, ניתוח נתונים ועוד.

כל הרכיבים הללו פועלים יחד כ"כלי נתונים" כדי לספק את יכולות ניהול הנתונים שהארגון צריך עבור האפליקציות שלו, ואת הניתוחים והאלגוריתמים המשתמשים בנתונים שמקורם באפליקציות הללו. למרות שהכלים הנוכחיים מסייעים למנהלי מסד נתונים (DBAs) להפוך רבים ממשימות הניהול המסורתיות לאוטומטיות, עדיין נדרשת התערבות ידנית לעתים קרובות בגלל הגודל והמורכבות של רוב פריסות מסדי הנתונים. בכל פעם שנדרשת התערבות ידנית, הסיכוי לטעויות גדל. צמצום הצורך בניהול נתונים ידני הוא יעד מרכזי של טכנולוגיית ניהול נתונים חדשה, ה מסד נתונים אוטונומי.

מערכות ניהול נתונים היום

פלטפורמות לניהול נתונים

הצעד הקריטי ביותר לאספקה מתמשכת של תוכנה הוא אינטגרציה מתמשכת (CI). CI הוא פרקטיקת פיתוח שבה מפתחים מחייבים את שינויי הקוד שלהם (בדרך כלל קטנים ומצטברים) למאגר מקור מרכזי, שמתחיל קבוצה של בנייה ובדיקות אוטומטיות. מאגר זה מאפשר למפתחים ללכוד את הבאגים מוקדם ואוטומטי לפני העברתם לייצור. צינור אינטגרציה מתמשך כולל בדרך כלל סדרה של שלבים, החל מהתחייבות קוד לביצוע ניתוח מוך/סטטי אוטומטי בסיסי, לכידת תלות ולבסוף בניית התוכנה וביצוע כמה בדיקות יחידות בסיסיות לפני יצירת חפץ בנייה. מערכות ניהול קוד מקור כמו Github, Gitlab וכו' מציעות אינטגרציה של webhooks שאליהם יכולים להירשם כלי CI כמו Jenkins כדי להתחיל להריץ בנייה ובדיקות אוטומטיות לאחר כל צ'ק-אין קוד.

א פלטפורמת ניהול נתונים היא מערכת היסוד לאיסוף וניתוח כמויות גדולות של נתונים בארגון. פלטפורמות מידע מסחריות כוללות בדרך כלל כלי תוכנה לניהול, שפותחו על ידי ספק מסד הנתונים או על ידי ספקי צד שלישי. פתרונות ניהול נתונים אלה מסייעים לצוותי IT ו-DBA לבצע משימות טיפוסיות כגון:

  • זיהוי, התראה, אבחון ופתרון תקלות במערכת מסד הנתונים או בתשתית הבסיסית
  • הקצאת משאבי זיכרון ואחסון מסד נתונים
  • ביצוע שינויים בעיצוב מסד הנתונים
  • אופטימיזציה של תגובות לשאילתות מסד נתונים לביצועי יישומים מהירים יותר

הפופולרי יותר ויותר מסד נתונים בענן פלטפורמות מאפשרות לעסקים להגדיל או להקטין במהירות ובעלות יעילה. חלקם זמינים כשירות, המאפשרים לארגונים לחסוך אפילו יותר.


מהו מסד נתונים אוטונומי

מבוסס בענן, an מסד נתונים אוטונומי משתמש בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה כדי להפוך משימות ניהול נתונים רבות המבוצעות על ידי DBAs, כולל ניהול גיבויים של מסדי נתונים, אבטחה וכוונון ביצועים.

נקרא גם א מסד נתונים לנהיגה עצמית, מסד נתונים אוטונומי מציע יתרונות משמעותיים לניהול נתונים, כולל:

  • מורכבות מופחתת
  • ירידה בפוטנציאל לטעויות אנוש
  • אמינות ואבטחה גבוהות יותר של מסדי נתונים
  • יעילות תפעולית משופרת
  • עלויות נמוכות יותר

פלטפורמות הנתונים בענן הפופולריות יותר ויותר מאפשרות לעסקים להגדיל או להקטין במהירות ובעלות יעילה. חלקם זמינים כשירות, המאפשרים לארגונים לחסוך אפילו יותר.

מערכות ניהול ביג דאטה

מבחינות מסויימות, ביג דאטה זה בדיוק מה שזה נשמע - המון המון נתונים. אבל נתונים גדולים מגיעים גם במגוון רחב יותר של צורות מאשר נתונים מסורתיים, והם נאספים בקצב גבוה של מהירות. חשבו על כל הנתונים שמגיעים כל יום, או כל דקה, ממקור מדיה חברתית כמו פייסבוק. הכמות, המגוון והמהירות של הנתונים האלה הם שהופכים אותם לבעלי ערך רב לעסקים, אבל הם גם הופכים אותם למורכבים מאוד לניהול.

ככל שיותר ויותר נתונים נאספים ממקורות שונים כמו מצלמות וידאו, מדיה חברתית, הקלטות אודיו ומכשירי האינטרנט של הדברים (IoT), צצו מערכות לניהול נתונים גדולים. מערכות אלו מתמחות בשלושה תחומים כלליים.

  • אינטגרציה של ביג דאטה מביא סוגים שונים של נתונים - מאצווה לסטרימינג - והופך אותם כך שניתן לצרוך אותם.
  • ניהול ביג דאטה מאחסן ומעבד נתונים באגם נתונים או במחסן נתונים ביעילות, מאובטחת ואמינה, לעתים קרובות באמצעות אחסון אובייקטים.
  • ניתוח ביג דאטה חושף תובנות חדשות עם ניתוח, כולל ניתוח גרפים, ושימושים למידת מכונה ובינה מלאכותית הדמיה לבניית מודלים.

חברות משתמשות ב-Big Data כדי לשפר ולהאיץ את פיתוח המוצר, תחזוקה חזויה, חווית הלקוח, אבטחה, יעילות תפעולית ועוד הרבה יותר. ככל שהנתונים הגדולים יגדלו, כך גם ההזדמנויות יגדלו.

אתגרי ניהול נתונים

רוב האתגרים בניהול נתונים כיום נובעים מהקצב המהיר יותר של העסק ומההתפשטות ההולכת וגוברת של נתונים. המגוון המתרחב, המהירות ונפח הנתונים הזמינים לארגונים דוחפים אותם לחפש כלי ניהול יעילים יותר כדי לעמוד בקצב. כמה מהאתגרים המובילים שעמם מתמודדים ארגונים כוללים את הדברים הבאים:

חוסר תובנת נתונים

נתונים ממספר הולך וגדל של מקורות כמו חיישנים, מכשירים חכמים, מדיה חברתית ומצלמות וידאו נאספים ומאוחסנים. אבל אף אחד מהנתונים האלה אינו שימושי אם הארגון אינו יודע אילו נתונים יש לו, היכן הם נמצאים וכיצד להשתמש בהם. פתרונות ניהול נתונים צריכים קנה מידה וביצועים כדי לספק תובנות משמעותיות בזמן.

קושי לשמור על רמות ביצועים של ניהול נתונים

ארגונים לוכדים, מאחסנים ומשתמשים בנתונים נוספים כל הזמן. כדי לשמור על זמני תגובה שיא בשכבה המתרחבת הזו, ארגונים צריכים לפקח באופן רציף על סוג השאלות שעל מסד הנתונים עונה ולשנות את האינדקסים ככל שהשאילתות משתנות - מבלי להשפיע על הביצועים.

אתגרים בעמידה בדרישות הנתונים המשתנות

תקנות הציות הן מורכבות ורב-תחומיות, והן משתנות ללא הרף. ארגונים צריכים להיות מסוגלים לסקור בקלות את הנתונים שלהם ולזהות כל דבר הנופל תחת דרישות חדשות או משתנות. בפרט, יש לזהות, לעקוב ולנטר מידע המאפשר זיהוי אישי (PII) לצורך עמידה בתקנות פרטיות גלובליות מחמירות יותר ויותר.

צריך לעבד ולהמיר נתונים בקלות

איסוף וזיהוי הנתונים עצמם אינם מספקים שום ערך - הארגון צריך לעבד אותם. אם זה לוקח הרבה זמן ומאמץ כדי להמיר את הנתונים למה שהם צריכים לניתוח, הניתוח הזה לא יקרה. כתוצאה מכך, הערך הפוטנציאלי של הנתונים הללו אובד.

צורך מתמיד לאחסן נתונים ביעילות

בעולם החדש של ניהול נתונים, ארגונים מאחסנים נתונים במספר מערכות, כולל מחסני נתונים ואגמי נתונים לא מובנים המאחסנים כל נתונים בכל פורמט במאגר יחיד. מדעני הנתונים של ארגון זקוקים לדרך להפוך נתונים מהפורמט המקורי שלו במהירות ובקלות לצורה, לפורמט או למודל שהם צריכים שיהיו בהם עבור מגוון רחב של ניתוחים.

דרישה לאופטימיזציה מתמדת של זריזות IT ועלויות

עם הזמינות של מערכות ניהול נתונים בענן, ארגונים יכולים כעת לבחור אם לשמור ולנתח נתונים בסביבות מקומיות, בענן, או בתערובת היברידית של השניים. ארגוני IT צריכים להעריך את רמת הזהות בין סביבות מקומיות וסביבות ענן על מנת לשמור על זריזות IT מרבית ועלויות נמוכות יותר.

עקרונות ניהול נתונים ופרטיות נתונים

תקנת הגנת המידע הכללית (GDPR) שנחקקה על ידי האיחוד האירופי ויושמה במאי 2018 כוללת שבעה עקרונות מרכזיים לניהול ועיבוד נתונים אישיים. עקרונות אלה כוללים חוקיות, הגינות ושקיפות; הגבלת מטרה; דיוק; הגבלת אחסון; יושרה וסודיות; ועוד.

ה-GDPR וחוקים נוספים הבאים בעקבותיו, כמו חוק פרטיות הצרכן של קליפורניה (CCPA), משנים את פני ניהול הנתונים. דרישות אלה מספקות חוקי הגנה על מידע סטנדרטיים המעניקים לאנשים שליטה על הנתונים האישיים שלהם ועל אופן השימוש בהם. למעשה, זה הופך צרכנים לבעלי עניין בנתונים עם פנייה משפטית אמיתית כאשר ארגונים אינם מצליחים לקבל הסכמה מדעת בעת לכידת נתונים, מפעילים שליטה לקויה על השימוש בנתונים או על המקום, או אינם עומדים בדרישות מחיקת נתונים או ניידות.

שיטות עבודה מומלצות לניהול נתונים

התמודדות עם אתגרי ניהול נתונים דורשת מערך מקיף ומחושב של שיטות עבודה מומלצות. למרות ששיטות העבודה המומלצות הספציפיות משתנות בהתאם לסוג הנתונים המעורבים ולתעשייה, השיטות המומלצות הבאות עוסקות באתגרים העיקריים של ניהול הנתונים העומדים בפני ארגונים כיום:

צור שכבת גילוי כדי לזהות את הנתונים שלך

שכבת גילוי על גבי שכבת הנתונים של הארגון שלך מאפשרת לאנליסטים ולמדעני נתונים לחפש ולגלוש אחר מערכי נתונים כדי להפוך את הנתונים שלך לשימושיים.

פתח סביבת מדעי נתונים כדי לייעד מחדש את הנתונים שלך ביעילות

סביבת מדעי הנתונים הופכת כמה שיותר מעבודת טרנספורמציה של הנתונים לאוטומטית, מייעלת את היצירה וההערכה של מודלים של נתונים. ערכת כלים שמייתרת את הצורך בטרנספורמציה ידנית של נתונים יכולה לזרז את ההשערה והבדיקה של מודלים חדשים.

להשתמש טכנולוגיה אוטונומית כדי לשמור על רמות ביצועים על פני שכבת הנתונים המתרחבת שלך

יכולות נתונים אוטונומיים משתמשות בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לפקח באופן רציף על שאילתות מסד נתונים ולייעל אינדקסים כאשר השאילתות משתנות. זה מאפשר למסד הנתונים לשמור על זמני תגובה מהירים ומשחרר DBAs ומדעני נתונים ממשימות ידניות שגוזלות זמן.

השתמש בגילוי כדי להתעדכן בדרישות התאימות

כלים חדשים משתמשים בגילוי נתונים כדי לסקור נתונים ולזהות את שרשראות החיבור שיש לזהות, לעקוב ולפקח על תאימות רב-משפטית. ככל שדרישות הציות יגדלו ברחבי העולם, יכולת זו הולכת להיות חשובה יותר עבור קציני סיכונים ואבטחה.

ודא שאתה משתמש במסד נתונים מתכנס

מסד נתונים מתכנס הוא מסד נתונים שיש לו תמיכה מקורית עבור כל סוגי הנתונים המודרניים ואת דגמי הפיתוח העדכניים ביותר המובנים במוצר אחד. מסדי הנתונים המתכנסים הטובים ביותר יכולים להריץ סוגים רבים של עומסי עבודה, כולל גרָף, IoT, blockchain ו למידת מכונה.

ודא שלפלטפורמת מסד הנתונים שלך יש את הביצועים, קנה המידה והזמינות כדי לתמוך בעסק שלך

המטרה של חיבור נתונים יחד היא להיות מסוגל לנתח אותם כדי לקבל החלטות טובות יותר ובזמן. פלטפורמת מסד נתונים ניתנת להרחבה וביצועים גבוהים מאפשרת לארגונים לנתח במהירות נתונים ממקורות מרובים תוך שימוש בניתוח מתקדם ולמידת מכונה כדי שיוכלו לקבל החלטות עסקיות טובות יותר.

השתמש בשכבת שאילתה משותפת כדי לנהל צורות מרובות ומגוונות של אחסון נתונים

טכנולוגיות חדשות מאפשרות למאגרי ניהול נתונים לעבוד יחד, מה שהופך את ההבדלים ביניהם להיעלם. שכבת שאילתה נפוצה המשתרעת על סוגי אחסון נתונים רבים מאפשרת למדעני נתונים, אנליסטים ויישומים לגשת לנתונים ללא צורך לדעת היכן הם מאוחסנים וללא צורך להפוך אותם ידנית לפורמט שמיש.


הערך של סביבת מדעי נתונים

מדע נתונים הוא תחום בינתחומי המשתמש בשיטות, תהליכים, אלגוריתמים ומערכות מדעיות כדי להפיק ערך מנתונים. מדעני נתונים משלבים מגוון מיומנויות - כולל סטטיסטיקה, מדעי המחשב וידע עסקי - כדי לנתח נתונים שנאספו מהאינטרנט, סמארטפונים, לקוחות, חיישנים ומקורות אחרים.

ניהול נתונים מתפתח

עם התפקיד החדש של דאטה כהון עסקי, ארגונים מגלים את מה שסטארט-אפים ומשבשים דיגיטליים כבר יודעים: נתונים הם נכס בעל ערך לזיהוי מגמות, קבלת החלטות ונקיטת פעולה מול המתחרים. המיקום החדש של הנתונים בשרשרת הערך מוביל ארגונים לחפש באופן אקטיבי דרכים טובות יותר להפיק ערך מהון חדש זה.

למידע נוסף על מה ניהול הנתונים הטוב ביותר יכול לעשות עבורך, כולל היתרונות של an אסטרטגיה אוטונומית בענן (PDF) ו יכולות ענן מסד נתונים ניתנות להרחבה וביצועים גבוהים.

מוצרים הקשורים לניהול נתונים