This is the Trace Id: 9cd1bf1bb06bf9f1fa3266f7187abbff

Kas yra duomenų valdymas?

Sužinokite apie duomenų valdymo svarbą ir kuo tai naudinga organizacijoms.
Darbo pradžia

Kas yra duomenų valdymas?

Duomenų valdymas – tai struktūrizuota organizacijos duomenų valdymo praktika, siekianti užtikrinti jų prieinamumą, tinkamumą naudoti, vientisumą ir saugumą. Tai apima vaidmenų, atsakomybių, procesų, politikos ir standartų sistemos, kuria vadovaujamasi valdant ir apsaugant duomenis per visą jų gyvavimo ciklą – nuo ​​jų sukūrimo iki naudojimo, saugojimo ar ištrynimo, sukūrimą.

Įsimintiniausi dalykai

  • Gaukite duomenų valdymo apžvalgą ir kodėl jis yra būtinas duomenų tikslumui, saugumui ir atitikčiai valdyti.
  • Sužinokite apie pagrindinius duomenų valdymo komponentus, įskaitant duomenų kokybę, politiką, saugumą ir priežiūrą.
  • l Atraskite duomenų valdymo privalumus – nuo ​​geresnio sprendimų priėmimo iki didesnės atitikties reikalavimams ir efektyvumo.
  • l Naršykite realaus pasaulio pavyzdžius, kaip geriausios organizacijos naudoja duomenų valdymą, kad apsaugotų ir optimizuotų savo duomenis.
  • l Supraskite būsimus duomenų valdymo tendencijas, kai dirbtinis intelektas ir debesų technologijos vystosi, kad būtų užtikrintos saugesnės, pritaikomos duomenų praktikos.

Duomenų valdymo apžvalga

Šiandienos duomenų valdomame pasaulyje organizacijos susiduria su didžiuliu spaudimu efektyviai išnaudoti savo duomenis. Dėl didelių struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų srautų iš įvairių šaltinių, tokių kaip duomenų bazės, programos ir IoT įrenginiai, duomenų valdymo strategija užtikrina, kad duomenys išliktų tikslūs, patikimi ir apsaugoti.

Duomenų valdymo strategija

Norint sukurti tvirtą duomenų valdymo sistemą, keli pagrindiniai komponentai turi veikti kartu. Kiekvienas iš šių komponentų atlieka svarbų vaidmenį užtikrinant bendrą valdymo strategijos vientisumą ir efektyvumą.
 
  1. Duomenų kokybės valdymas užtikrina, kad duomenys būtų tikslūs, nuoseklūs ir patikimi per patikros taisykles, dubliuotų duomenų šalinimą ir realaus laiko stebėjimą. Aukštos kokybės duomenys yra esminiai kuriant prasmingas įžvalgas ir palaikant sprendimų priėmimą; be jų, analizės gali būti klaidingos, o strategijos gali nepavykti, sukeldamos neefektyvumą visoje organizacijoje.
  2. Duomenų valdymas prižiūri duomenų saugojimą, apdorojimą ir priežiūrą organizacijos sistemose ir platformose, padėdamas užtikrinti, kad duomenys būtų prieinami, saugūs ir lengvai pasiekiami. Pagrindinės praktikos, tokios kaip duomenų katalogavimas, duomenų ežerų ar sandėlių kūrimas ir gyvavimo ciklo valdymo strategijų įgyvendinimas, padeda užtikrinti, kad duomenys išliktų prieinami ir tvarkingi nuo sukūrimo iki archyvavimo ar naikinimo.
  3. Duomenų politikos ir standartai nustato, kaip duomenys yra renkami, saugomi, apdorojami ir dalijamasi organizacijoje, užtikrinant, kad praktika atitiktų verslo tikslus ir atitiktų reglamentus. Aiškios politikos apima duomenų saugojimą, dalijimąsi ir vaidmenis, o standartai nustato techninę struktūrą, reikalingą nuosekliam, saugiam duomenų valdymui.
  4. Duomenų saugumo ir privatumo priemonės saugo jautrius duomenis nuo neautorizuoto prieigos ir užtikrina atitiktį privatumo įstatymams, tokiems kaip Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (GDPR) ir Kalifornijos vartotojų privatumo įstatymas (CCPA). Šifravimas, prieigos kontrolės, daugiafaktorinė autentifikacija ir privatumo poveikio vertinimai yra pagrindinės strategijos, skirtos apsaugoti duomenis ir išlaikyti klientų pasitikėjimą šiandieninėje sudėtingoje grėsmių aplinkoje.
  5. Duomenų priežiūra ir atsakomybė priskiria atsakomybę už duomenų išteklių valdymą konkretiems asmenims ar komandoms, užtikrinant, kad jie laikytųsi organizacijos valdymo sistemos. Ši atsakomybė palaiko duomenų valdymo praktikų vientisumą ir užtikrina nuoseklumą, padedant duomenims atitikti organizacijos politiką ir tikslus tarp skyrių.

Duomenų valdymo struktūros ir įrankiai

Efektyvios duomenų valdymo politikos nustatymas reikalauja struktūrizuotų sistemų ir specializuotų įrankių, kad būtų užtikrinta, jog duomenys būtų gerai valdomi, prieinami ir saugūs. Sėkmingas duomenų valdymo požiūris sujungia tvirtą sistemą su galingais įrankiais, kurie pagerina valdymo praktikas per automatizavimą ir pažangias galimybes.

Struktūros

Populiarūs duomenų valdymo rėmai, tokie kaip DAMA DMBOK (Duomenų valdymo žinių kūnas), teikia struktūrizuotas metodikas duomenų valdymui įgyvendinti. Šie rėmai apima kritines sritis, tokias kaip duomenų architektūra, metaduomenų valdymas ir rizikos valdymas, siūlydami organizacijoms išsamią schemą savo valdymo strategijai kurti.

Duomenų valdymo įrankiai ir DI galimybės

Modernūs duomenų įrankiai, tokie kaip „Microsoft Fabric“, turi integruotas federacines valdymo ir saugumo galimybes, kad padėtų jums valdyti duomenis šiuose įrankiuose. Šios galimybės turėtų būti derinamos su specializuotais valdymo įrankiais, tokiais kaip „Microsoft Purview“, kurie gali valdyti jūsų duomenis visoje jūsų duomenų turto aplinkoje. Ši kombinacija gali užtikrinti duomenų kokybę, saugumą ir prieinamumą, įtraukdama centralizuotus katalogus, atitikties sprendimus ir prieigos kontrolę, kurie supaprastina valdymo procesus:
  • Duomenų katalogai: Centralizuoti katalogai, tokie kaip „OneLake“ katalogas ir „Microsoft Purview“ bendrasis katalogas, leidžia lengvai atrasti, valdyti ir stebėti atitiktį duomenims, su integruotomis įžvalgomis ir rekomendacijomis, padedančiomis išlaikyti duomenų standartus.
  • Atitikties sprendimai: Tokiose platformose kaip „Fabric“ yra integruotos atitikties funkcijos, skirtos kasdieniams poreikiams tenkinti, pvz., automatizuota stebėsena, vaidmenimis pagrįsta prieigos kontrolė ir bendrų standartų laikymasis. Šie paruošti naudoti įrankiai suteikia patogumą ir leidžia organizacijoms greitai pradėti. Didesniems poreikiams, „Microsoft Purview“ siūlo papildomas funkcijas, įskaitant išsamią duomenų atradimą, klasifikavimą ir kilmės sekimą. Tai idealiai tinka organizacijoms, valdančioms hibridines aplinkas arba laikantis griežtų reguliavimo reikalavimų.
  • Prieigos valdymas: „Fabric“ integruotos prieigos kontrolės galimybės užtikrina bazinį saugumą, įskaitant rolėmis pagrįstas teises ir saugias prieigos kontrolės priemones, užtikrinančias, kad jautrūs duomenys būtų apsaugoti. Didesniems sudėtingiems scenarijams, „Microsoft Entra“ išplečia šias galimybes su federaciniu ir detaliu tapatybės valdymu. „Entra“ leidžia tiksliai valdyti prieigos kontrolę per daugialypės debesų ir hibridines aplinkas, užtikrindama, kad tik įgalioti vartotojai galėtų pasiekti kritinius duomenis.
Siūlydama tvirtas bazines funkcijas ir integraciją su pažangiais įrankiais, tokiais kaip „Purview“ ir „Entra“, tokios platformos kaip „Fabric“ suteikia lankstumo tiek kasdieniams valdymo užduotims, tiek sudėtingiausiems duomenų valdymo iššūkiams.

Kombinuodamos struktūrizuotus rėmus su specializuotais įrankiais ir dirbtiniu intelektu, organizacijos gali sukurti tvirtą duomenų valdymo strategiją, kuri palaiko atitiktį, gerina duomenų prieinamumą ir ruošiasi pažangiai analizei.

Duomenų valdymo nauda

Gerina duomenų kokybę ir tikslumą

Duomenų valdymas nustato nuoseklias praktikas, kurios užtikrina duomenų tikslumą ir kokybę, palaikydamos patikimus analizės, ataskaitų teikimo ir sprendimų priėmimo procesus. Paprasti, tikslūs duomenys padeda organizacijoms prisitaikyti prie rinkos pokyčių ir pasinaudoti galimybėmis.

Stiprina atitiktį ir rizikos kontrolę

Atitiktis tokioms taisyklėms kaip GDPR, HIPAA ir CCPA yra kritiškai svarbi. Duomenų valdymas suderina praktikas su šiomis taisyklėmis, sumažindamas nesilaikymo ir baudų riziką.

Pateikia informaciją sprendimų priėmimui

Aukštos kokybės duomenys leidžia verslams rinkti įžvalgas ir priimti informuotus sprendimus. Duomenų valdymas užtikrina nuoseklius, patikimus duomenis strateginiams sprendimams ir operatyviniams patobulinimams.

Didinamas veiklos efektyvumas

Duomenų valdymas leidžia sumažinti jų perteklių ir rankiniu būdu atliekamų užduočių kiekį, tad sutaupoma tiek laiko, tiek išteklių. Automatizavus duomenų įvedimą, pašalinimą ir tikrinimą, darbuotojai gali daugiau laiko skirti strateginėms veikloms.

Apsaugo duomenis ir padeda išvengti saugos pažeidimų

Siekiant apsaugoti slaptus duomenis ir išvengti saugos pažeidimų, duomenų valdymas apima saugos priemones, pvz., šifravimą ir prieigos kontrolės priemones. Šios kontrolės priemonės riboja prieigą ir pagerina saugumą.

Duomenų valdymas realiame pasaulyje

  • Sveikatos priežiūros sektorius: Ligoninės įgyvendina duomenų valdymo sistemas, kad valdytų jautrią pacientų informaciją, užtikrindamos atitiktį sveikatos duomenų reglamentams, tokiems kaip HIPAA. Be standartizuotų duomenų dalijimosi protokolų, ligoninėms būtų sunku bendradarbiauti su kitais sveikatos priežiūros teikėjais, kas paveiktų pacientų priežiūros rezultatus.
  • Finansinės paslaugos: Bankai taiko valdymo politiką, skirtą klientų finansiniams įrašams ir operacijų duomenims valdyti, taip sumažindami sukčiavimo riziką. Duomenų valdymas yra būtinas, kad atitiktų pramonės standartus, tokius kaip PCI DSS, kad bankai galėtų užtikrinti saugius sandorius ir išlaikyti klientų pasitikėjimą.
  • Mažmeninės prekybos sektorius: Prekybininkai naudoja duomenų valdymą, kad valdytų didelius duomenų rinkinius iš pardavimų sandorių, klientų elgsenos ir tiekimo grandinės valdymo sistemų. Duomenų valdymo trūkumas apsunkina vartotojų tendencijų analizę ir rinkodaros strategijų optimizavimą, užtikrinant atitiktį privatumo įstatymams.
  • Gamybos sektorius: Gamyboje duomenų valdymo sistemos padeda valdyti ir analizuoti duomenis iš daiktų interneto įrenginių gamybos linijose. Be duomenų valdymo, įmonėms sunku gauti įžvalgas apie operatyvinį efektyvumą, įrangos priežiūrą ir tiekimo grandinės našumą, kas paveikia sprendimų priėmimą ir išlaidas.

Būsimos tendencijos duomenų valdyme

Organizacijos vis labiau remiasi pažangiomis technologijomis, tokiomis kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, todėl geras duomenų valdymas tampa dar svarbesnis. DI modeliai ir mašininio mokymosi sistemos priklauso nuo aukštos kokybės duomenų, kad veiktų tinkamai. Jei duomenys yra nekonsekventiški arba neteisingi, šių technologijų rezultatai gali būti netikslūs arba šališki.

Kaip duomenų valdymas palaiko dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi:

  • Duomenų nuoseklumas: Valdymo sistemos užtikrina, kad DI modeliuose būtų naudojami nuoseklūs ir tikslūs duomenys, o tai leidžia gauti patikimesnes prognozes.
  • Duomenų skaidrumas: Sekdamos duomenų kilmę (iš kur duomenys gaunami ir kaip jie keičiasi), organizacijos gali suprasti ir patvirtinti DI sistemų naudojamus šaltinius, didindamos pasitikėjimą DI rezultatais.
  • Privatumas ir sauga: Naudodamos valdymą, organizacijos gali saugiai naudoti klientų ir verslo duomenis DI projektams, nerizikuodamos privatumo pažeidimais ar neatitikti tokių reglamentų kaip BDAR.

Būsimos tendencijos duomenų valdyme

Duomenų valdymas nuolat vystosi, formuodamas kelias naujas tendencijas, kurios nulems jo ateitį:
  1. Dirbtinis intelektas ir automatizavimas duomenų valdyme: Organizacijoms generuojant didžiulius duomenų kiekius, dirbtiniu intelektu pagrįsti įrankiai tampa būtini duomenų valdymo procesų automatizavimui. Šie įrankiai gali automatiškai klasifikuoti duomenis, aptikti anomalijas ir užtikrinti atitikties taisykles, sumažindami rankinių įsikišimų poreikį ir didindami efektyvumą.
  2. Apsaugokite kelių debesų ir hibridines aplinkas: Vis daugiau įmonių perkelia savo duomenų infrastruktūrą į debesijos platformas, todėl reikalingi debesijos pagrindu veikiantys valdymo sprendimai. Šie sprendimai leidžia organizacijoms valdyti duomenis hibridinėse aplinkose, užtikrinant nuoseklius valdymo praktiką, nesvarbu, ar duomenys saugomi vietoje, debesyje, ar keliuose debesų platformose.
  3. Sauga, privatumas ir atitiktis: Privatumo taisyklės tampa vis griežtesnės, todėl organizacijos turi pritaikyti savo valdymo sistemas, kad jos atitiktų reikalavimus. Su tokiais įstatymais kaip GDPR ir CCPA, kurie nustato griežtas taisykles dėl duomenų tvarkymo, įmonės investuoja į valdymo sprendimus, kurie orientuojasi į privatumo principus, užtikrinant, kad duomenys būtų tvarkomi ir apdorojami atsižvelgiant į privatumą nuo pat pradžių.
  4. Duomenų demokratizavimas ir savitarnos analizė: Duomenų valdymas atlieka svarbų vaidmenį įgalinant duomenų demokratizaciją, kai daugiau organizacijos narių gali pasiekti ir analizuoti duomenis. Šią tendenciją palaikys savitarnos analizės įrankiai, leidžiantys vartotojams kurti ataskaitas ir vizualizacijas, užtikrinant, kad valdymo politikos būtų taikomos, siekiant apsaugoti jautrią informaciją.

Išvada

Duomenų valdymo svarba

Duomenų valdymas yra labai svarbus kiekvienai organizacijai, norinčiai efektyviai išnaudoti savo duomenų potencialą ir tuo pačiu metu užtikrinti atitiktį ir saugumą. Sukurdamos tvirtą valdymo sistemą, organizacijos gali paversti savo duomenis strateginiu pranašumu, prisidedančiu prie pagrįstų sprendimų priėmimo, inovacijų skatinimo ir veiklos efektyvumo gerinimo.

Ateityje duomenų valdymas bus vis labiau susijęs su automatizavimu, dirbtinio intelekto integracija ir suderinamumu su debesų strategijomis, todėl tai taps besivystančia ir svarbia šiuolaikinio duomenų valdymo dalimi. Norėdamos išlikti konkurencingos ir atitikti reikalavimus, organizacijos turi ir toliau plėtoti savo valdymo strategijas, kad neatsiliktų nuo besikeičiančių technologijų ir reguliavimo aplinkos.

Pradėkite naudoti nemokamą bandomąją „Fabric“ versiją

Įgalinkite savo organizaciją naudodami „Microsoft Fabric“ – vieningą duomenų valdymo ir analizės platformą, skatinančią transformaciją ir inovacijas dirbtinio intelekto eroje.

Pradėti yra paprasta ir aišku. Jums nereikia „Azure“ paskyros, bet galite prisiregistruoti tiesiogiai „Fabric“ platformoje.

Sužinokite daugiau
Ištekliai

Papildomi ištekliai

Naršykite įrankius, išteklius ir geriausias praktikas, sukurtas padėti jūsų organizacijai klestėti
Moteris šviesiais plaukais ir mėlynais marškinėliais ploja rankomis.
Partneriai

„Microsoft Fabric“ partneriai

Perkelkite savo duomenis į DI erą su kvalifikuotų „Fabric“ partnerių pagalba.
Sužinokite daugiau
Vyras ir moteris, žiūrintys į nešiojamąjį kompiuterį.

Kas yra „Microsoft Fabric“?

Atraskite funkcijas, kurias siūlo „Fabric“; supraskite, kaip tai veikia ir kaip tai naudoti.
Naršykite „Fabric“
Moteris šypsosi žiūrėdama į nešiojamąjį kompiuterį, dėvėdama akinius ir baltas ausines.
Ištekliai

Kas yra „Microsoft Purview“?

Naršykite išteklius

Dažnai užduodami klausimai

  • Keturi pagrindiniai stulpai yra duomenų kokybė, duomenų valdymas, duomenų saugumas ir duomenų atitiktis. Kiekvienas stulpas užtikrina, kad duomenys būtų valdomi holistiškai, suderindami praktikas su verslo tikslais.
  • Duomenų valdymo esmė yra sukurti sistemą, kuri valdo ir saugo duomenų turtą, užtikrinant, kad jie atitiktų taisykles ir būtų prieinami verslo naudojimui.
  • Nuosavybė paprastai priklauso paskirtai duomenų valdymo komandai arba biurui, kuriame gali būti tokios rolės kaip duomenų kuratoriai, atitikties pareigūnai ir IT specialistai. Jie bendradarbiauja tarp skyrių, kad išlaikytų nuoseklias praktikas ir politiką.

    Sukurdamos aiškią ir efektyvią duomenų valdymo sistemą, organizacijos nustato pagrindą duomenimis pagrįstam sėkmei, užtikrindamos, kad jų duomenys būtų patikimas ir saugus išteklius būsimam augimui ir inovacijoms.

Stebėkite „Microsoft Fabric“