Zarządzanie danymi

Decyzje oparte na danych zależą od jakości danych. Budujemy i utrzymujemy najbardziej bezpieczne, łatwe do zarządzania i odzyskiwalne kanały danych dla Twojej firmy, aby zapewnić, że strategia pochodzi z wiarygodnego źródła.

Jest to zestaw praktyk, strategii i technologii wykorzystywanych do integracji, gromadzenia, przechowywania, organizowania i utrzymywania danych. Zarządzanie danymi zapewnia, że zarządzane dane są niezawodne, dostępne i użyteczne. Dzięki efektywnemu zarządzaniu danymi firmy mogą pozyskiwać cenne informacje, zwiększać wydajność operacyjną i osiągać przewagę konkurencyjną.

Zarządzanie danymi to nie tylko przechowywanie dużych ilości danych. Chodzi również o wykorzystanie właściwych danych we właściwym czasie, we właściwy sposób i we właściwym celu. Po zebraniu dane te muszą być przechowywane w sposób ustrukturyzowany przy użyciu baz danych, hurtowni danych lub rozwiązań opartych na chmurze. Właściwa organizacja poprzez kategoryzację, indeksowanie i oznaczanie metadanych jest niezbędna, aby zapewnić łatwe pobieranie i użyteczne dane. Utrzymanie jakości danych jest kolejnym krytycznym aspektem, ponieważ obejmuje procedury walidacji, czyszczenia i wzbogacania danych w celu zapewnienia ich dokładności i niezawodności.

‍

Funkcje zarządzania danymi.

• Zarządzanie cyklem życia danych: Nadzoruje wszystkie etapy cyklu życia danych, od tworzenia do utylizacji, zapewniając optymalne wykorzystanie i zgodność z przepisami.
• Rurociągi danych: zautomatyzuj przepływ danych, umożliwiając wydajną ekstrakcję, transformację i ładowanie (ETL) w celu zapewnienia dostępności i spójności danych.
• Przetwarzanie danych: Manipulacja, czyszczenie i przekształcanie surowych danych w formaty nadające się do analizy i raportowania, poprawiając jakość danych.
• Architektura danych: Definiuje strukturę i organizację danych, zapewniając wydajną organizację poprzez bazy danych i hurtownie danych.
• Modelowanie danych: Tworzy wizualne reprezentacje struktury danych, ułatwiając efektywne projektowanie bazy danych i pobieranie danych.
• Katalogi danych: Działają jako scentralizowane repozytoria metadanych, ułatwiając wyszukiwanie i zrozumienie dostępnych danych.
• Integracja danych: Łączy dane z różnych źródeł, aby uzyskać pełny i spójny widok, umożliwiając świadome podejmowanie decyzji.
• Migracja danych: Przenosi dane z jednego systemu do drugiego, co jest niezbędne do aktualizacji technologicznych i przejścia do chmury.
• Zarządzanie danymi: ustanawia zasady i procedury dotyczące spójnego i bezpiecznego zarządzania danymi, zgodności z przepisami i ograniczania ryzyka.
• Bezpieczeństwo danych: Chroni dane przed nieautoryzowanym dostępem i zagrożeniami cybernetycznymi, zapewniając poufność informacji.
• Przechowywanie danych: podstawa zarządzania danymi, wybieranie rozwiązań pamięci masowej, takich jak bazy danych, hurtownie danych lub systemy oparte na chmurze.
• Aby zmaksymalizować wartość danych i ograniczyć ryzyko, konieczne jest przestrzeganie takich praktyk, jak:
• Zidentyfikuj i oceniaj dane: Zrozum cel każdego rodzaju danych i oceń ich znaczenie dla celów biznesowych.
• Dopasowanie danych do celów biznesowych: Upewnij się, że każdy zestaw danych bezpośrednio przyczynia się do realizacji celów firmy.
• Priorytetyzuj zarządzanie danymi i bezpieczeństwo: Audyt i monitoruj wykorzystanie danych w celu zapewnienia zgodności ze standardami branżowymi.
• Inwestuj w technologię: Zdobądź solidne narzędzia do zarządzania danymi, które skutecznie obsługują integrację, przetwarzanie i analizę danych.

‍

Narzędzia i techniki wykorzystywane do zarządzania danymi.

Systemy zarządzania bazami danych (DBMS).

DBMS obejmuje kilka typów, z których najczęściej jest relacyjny system zarządzania bazami danych. Relacyjne bazy danych organizują dane w tabelach z wierszami i kolumnami, tworząc uporządkowane rekordy. Używają kluczy pierwotnych i zewnętrznych do łączenia powiązanych rekordów, eliminując potrzebę nadmiarowych wpisów danych. Relacyjne bazy danych są uznawane za zgodność z językiem programowania SQL i ich przydatność do ustrukturyzowanych danych transakcyjnych. Ich wsparcie dla właściwości transakcji ACID (atomowość, spójność, izolacja i trwałość) sprawiło, że są one najlepszą opcją dla aplikacji przetwarzania transakcji.

Oprócz relacyjnych baz danych bazy danych NoSQL pojawiły się jako wszechstronne alternatywy, zdolne do obsługi nieustrukturyzowanych i częściowo ustrukturyzowanych danych, takich jak dane czujników i dzienniki strumienia kliknięć internetowych. Bazy danych NoSQL są podzielone na cztery główne typy: bazy danych dokumentów, bazy danych kluczowych wartości, magazyny szerokokolumnowe i bazy danych graficznych. Chociaż nie opierają się na SQL, wiele baz danych NoSQL zawiera teraz elementy SQL i oferuje różny stopień zgodności z ACID.

Zarządzanie dużymi danymi.

Środowiska dużych zbiorów danych często opierają się na bazach danych NoSQL ze względu na ich zdolność do zarządzania różnymi typami danych. Środowiska te są często zbudowane wokół technologii open source, takich jak Hadoop, rozproszony framework przetwarzania, który działa na klastrach podstawowych serwerów. Baza danych HBase powiązana z Hadoop, silnik przetwarzania Spark oraz platformy przetwarzania przepływu, takie jak Kafka, Flink i Storm, są integralnymi elementami rozbudowanych systemów danych. Systemy big data są coraz częściej wdrażane w chmurze, korzystając z usług przechowywania obiektów, takich jak Amazon Simple Storage Service (S3).

‍

Hurtownie danych i jeziora danych.

Hurtownia danych, bardziej tradycyjne podejście, zazwyczaj wykorzystuje relacyjne lub kolumnowe bazy danych do przechowywania ustrukturyzowanych danych zebranych z różnych systemów operacyjnych, dzięki czemu są one dostępne do analizy. Hurtownie danych wyróżniają się zapytaniami dotyczącymi analizy biznesowej i raportowania biznesowego, ułatwiając analitykom i kierownikom biznesowym analizę kluczowych wskaźników wydajności (KPI). Firmy często wdrażają hurtownie danych obejmujące wiele systemów biznesowych, a także wykorzystują dane marty, mniejsze wersje hurtowni danych, które obsługują określone działy lub grupy użytkowników.

Z drugiej strony jeziora danych przechowują duże ilości surowych danych, idealne do modelowania predykcyjnego, uczenia maszynowego i zaawansowanej analizy. Jeziora danych były początkowo kojarzone z klastrami Hadoop, ale coraz częściej są wdrażane w usługach przechowywania obiektów opartych na chmurze, takich jak S3. Jeziora te mogą również korzystać z baz danych NoSQL, a kombinacja różnych platform może tworzyć rozproszone środowiska jezior danych.

‍

Integracja danych.

Techniki integracji danych obejmują Extract, Transform, Load (ETL), który wyodrębnia dane z systemów źródłowych, przekształca je w spójny format, a następnie ładuje je do hurtowni danych lub innego systemu docelowego. Opcje integracji danych w czasie rzeczywistym obejmują przechwytywanie zmodyfikowanych danych, które wprowadza zmiany danych w bazie danych do hurtowni danych oraz integrację danych w czasie rzeczywistym, która stale integruje strumienie danych w czasie rzeczywistym. Wirtualizacja danych, inna metoda integracji, wykorzystuje warstwę abstrakcji do tworzenia wirtualnego widoku dla użytkowników końcowych bez ładowania danych do hurtowni danych.

‍

Wybierając nas, Twoja firma pozyskuje nie tylko partnera w zarządzaniu danymi, ale także katalizator przekształcania danych w decyzje strategiczne. Naszym celem jest zwiększenie sukcesu biznesowego w erze cyfrowej poprzez efektywne i skuteczne zarządzanie danymi. U nas Twoje dane są nie tylko przechowywane, ale zoptymalizowane pod kątem osiągania rzeczywistych wyników biznesowych.

‍