Что такое управление данными?

Успешное развитие бизнеса напрямую зависит от качества обращения с информацией. Повысить эффективность операций можно благодаря использованию оптимизированного подхода к ее сбору, неймингу, использованию и хранению. Все действия вкупе называются data-management или «управление данными».

В статье мы расскажем, что такое управление данными, почему информацией так важно управлять, какие существуют систему управления и есть ли трудности с управлением данными.

Определение «Управления данными»

Управлением базами данных называется процесс организации и использования информации внутри компании, качественный контроль за ее доступностью, актуальностью и непосредственной пользой.

В этапы дата-менеджмента входят:

• Сбор информации. Данные поступают из всевозможных источников. Управление информацией подразумевает обеспечение ее полноты и чистоты.

• Устранение ошибок. В процессе обработки значительных объемов информации могут возникнуть ошибки и неполадки. Качественный процесс работы с данными подразумевает быстрое исправление неточностей.

• Предотвращение возникновения возможных ошибок. Проведение анализа рисков и ошибок в данных позволяет своевременно выявить повторяющиеся неполадки (ненужные свойства и события). Полученная информация используется для предотвращения рисков.

• Таксономия. Это общие принципы названия свойств и событий в проведении анализа. Команде специалистов необходимо создать подходящую таксономию для управления информацией и изменять ее в соответствии с происходящими изменениями.

• Хранение информации. Весь массив данных необходимо хранить в определенном месте. К наиболее распространенным системам хранения можно отнести платформы управления информацией, хранилище данных, озеро данных. С их помощью можно перемещать информацию в специализированное программное обеспечение для выполнения анализа.

В качестве примера управлениями данными можно привести пример, когда бизнес собирает и организует информацию об активности и поведении своих подписчиков электронной почты. Это выполняется для оценки контент-стратегии, составления графика отправки электронной почты. Сбор информации о клиентах и ​​добавление ее в платформу CRM — это еще один классический пример управления данными.

Почему данными важно управлять

В современном мире, где все основано на информации, эффективное управление данными важно для любого бизнеса, который хочет повысить эффективность, улучшить процессы организации и производства, уменьшить риски возникновения ошибок и получить конкурентные преимущества.

Указываем несколько причин, почему data-management действительно необходим:

• Уменьшение ошибок и рисков. Эффективное управление данными включает в себя обеспечение точности и актуальности данных, стандартизацию процессов, своевременное выявление любых возможных рисков, а также процессы резервного копирования и восстановления данных.

• Грамотное принятие решений. Если данные актуальны, организованы и легко доступны любому человеку в организации, бизнес лучше подготовлен к принятию эффективных решений на основе полученной информации в будущем.

• Улучшенная эффективность. Работа с плохо организованной информацией — не самая лучшая трата времени любого работника. При правильном управлении данными специалисты способны оптимизировать процесс и быстро находить нужную им информацию без каких-либо опасений.

• Соответствие законодательству. Важным элементом управления информацией является соблюдение организацией всех правил, инструкций и законов, что позволяет снизить риск возникновения любых юридических проблем или штрафов.

• Довольные клиенты. Правильное управление базами данных позволяет использовать информацию для лучшего понимания и обслуживания клиентов. Со временем это помогает удерживать целевую аудиторию и увеличивать продажи.

Системы управления данными

Под системами управления данными понимают специализированное программное обеспечение, при помощи которого осуществляется сбор, хранение, интеграция, анализ и использование информации. Этот инструментарий может использоваться в банковской сфере, науке, бизнесе, здравоохранении.

В зависимости от расположения, системы управления базами данных бывают:

• Локальными. Вся информация находится на одном компьютере.

• Распределенными. База данных находится и на компьютерах, и в облаке.

По хранению и обработке информации системы управления базами данных бывают:

• Клиент-серверными. Информация находится на одном компьютере, к которому пользователи обращаются с запросами. К такой СУБД можно получить доступ с любого компьютера. Подобную базу данных заводят интернет-магазины.

• Файл-серверными. База данных находится на сервере, а ПО — на устройствах, с которых к ней отправляются запросы. Для получения информации у пользователей должна быть установлена и настроена СУБД. Используются на локальных сервисах компаний.

• Встраиваемыми. Это отдельный модуль для управления информацией внутри приложений.

В зависимости от языка запросов выделяют следующие системы data-management:

• SQL. Язык, при помощи которого создаются структурированные запросы к базам данных. Эти СУБД наиболее популярны в применении.

• NoSQL. В основе языка находится Python или JavaScript. Чаще всего применяются для выполнения операций с большими данными.

Управление большими данными

Управление большими данными — это процесс сбора, хранения, обработки и анализа значительных объемов информации. Итог — определение ценных трендов и перспектив развития бизнеса. Для этого процесса необходимы специализированные технологии и инструменты.

В перечень основных задач управления большими данными входят:

• Непосредственный сбор данных. Информация аккумулируется из всевозможных источников, например, устройств Интернета вещей, социальных сетей, всевозможных датчиков. Необходимо учитывать надежность и точность сведений.

• Хранение информации. Значительные объемы данных могут сохраняться при помощи специализированных систем == баз или хранилищ. Они отказоустойчивые и масштабируемые.

• Обработка данных. Необработанные данные преобразуются в приемлемый формат для выполнения последующего анализа и применения. К используемым методикам относятся фильтрация, трансформация и сопоставление.

• Визуализация информации. Они должны быть представлены в удобной и понятной для восприятия форме. Именно при помощи визуализации можно принять подходящее решение.

• Анализ информации. Результат этого действия — получение действительно полезных данных из объемного массива информации. Методики могут быть различными: статистический анализ, аналитика данных, машинное обучение.

При помощи технологии больших данных можно хранить, анализировать и управлять большими объемами информации. Она активно применяется в современном бизнесе: от банковского сектора до сельского хозяйства.

Внедрение технологий управления большими данными позволяет компаниям улучшать свою деятельность, повышать эффективность обслуживания клиентов, разрабатывать персонализированные маркетинговые кампании и увеличивать доходы.

Но вместе с возможностями управление большими данными несет с собой и ряд вызовов. Существуют значительные риски в области безопасности информации, конфиденциальности и этики, которые необходимо учесть в процессе работы с значительными объемами информации.

Трудности с управлением данными

Сегодня информация является одним из наиболее ценных активов бизнеса. Одновременно она несет немалые риски в случае неграмотного хранения. К трудностям, связанным с управлением данными, можно отнести следующее.

Разрозненность данных

Часто информация поступает из разных источников. Всем членам команды непросто получить полный доступ. Основным препятствием на пути к преодолению разрозненности информации является поиск подходящего решения для хранения данных.

Нужны подходящие ресурсы хранения, доступные для разных членов команды. Это обеспечит качественный и оперативный доступ к ним.

Сложность данных

У многих компаний слишком сложные схемы информации, которые состоят из многочисленных таблиц, в которых сотни столбцов. Ряд из них могут называться и вовсе непонятно для обывателя.

Проблема сложности данных связана с написанием качественных SQL-запросов для получения информации. Специалисты нередко не знают, к каким таблицам обращаться и на какие столбцы ссылаться.

Перегруженность информацией

Базовый совет многим организациям на протяжении долгого времени был следующий: собирайте как можно больше информации — она обязательно пригодиться. Нередко информационное скопидомство приводило к появлению больших объемов информации: как структурированной, так и неструктурированной. Сегодня многие руководители компаний попросту не знают, какие данные полезны, а какие можно попросту выбросить как мусор.

Лучший способ решения подобной проблемы — разработка формальной стратегии управления информацией. Она будет определять, какие типы информации нужно сохранять, а от каких отказываться.

Данные плохого качества

Низкое качество информации проявляется по-разному. Это неточности, пропуски, несоответствия, избыточность. Каждая из подобных проблем существенно усложняет data-management.

Проблемы, касающиеся качества информации, могут приносить немалый вред и приводить к значительным затратам денежных средств. Важно понимать, что в основе успешного управления данными лежит высококачественная, точная и полная информация. Если организация хочет эффективно функционировать, то она обязательно должна навести порядок в качестве информации.

Принципы управления данными

Разбираясь с тем, что такое data-management, нужно обязательно поговорить о принципах управления информацией. Для бизнеса очень важно иметь комплексное программное решение, которое предоставит возможность хранения информации, ее интеграции в единую платформу, доступную для всех сотрудников. Подобное решение должно включать инструменты для:

• автономного сбора и обработки информации;

• визуализации потоков происхождения данных;

• мониторинга и поддержки целевого уровня качества;

• создания моделей и сложной аналитики.

В основе подобных систем лежит озеро данных. Это хранилище, собравшее значительные объемы необработанной информации. Оно содержит данные в их формате до того времени, пока ими не воспользуются аналитические приложения.

К основным принципам управления информацией относят:

• Идентификацию и классификацию. Этот процесс позволяет определить тип информации, ее значение и связи для более эффективной организации.

• Согласованность и целостность. Специалисты вырабатывают и поддерживают определенные стандарты и правила, которые выступают гарантом актуальности и целостности данных.

• Контроль доступа и защита информации. Безопасность и конфиденциальность данных должны быть обеспечены. Это позволит предотвратить несанкционированный доступ к информации или ее утечку.

• Резервное копирование и восстановление информации. Качественная работа с данными подразумевает регулярное создание копий и готовность к оперативному восстановлению в случае, если информация будет утрачена.

• Эффективное применение информации. В компании должен быть обеспечен легкий доступ к данным для принятия грамотных управленческих решений и качественной оптимизации бизнес-процессов.

Управление базами данных (data-management) — это важный элемент цифровой экономики. Для каждой организации важно разрабатывать стратегии и процессы управления информацией, применять современное программное обеспечение — это позволит быстро достигать бизнес-целей. Управление данными является постоянным и непрерывным процессом: нельзя останавливаться на достигнутом, важно постоянно обновлять имеющийся инструментарий и решения.