Výzvy v oblasti správy v moderních datových platformách
Moderní podnikové obchodní strategie jsou stále více založené na datech. S vyvíjejícími se potřebami dat přešly podniky od tradičních datových architektur, jako jsou datové sklady a nesourodá sila, k jednotnějším platformám pro správu dat, jako jsou datová jezera třetí generace a datová jezera.
S vyvíjejícími se architekturami však podniky také čelí výzvám při efektivní správě a správě svých datových aktiv bezpečným a vyhovujícím způsobem. Mezery v dodržování předpisů se pro velké podniky často velmi prodraží a odstraní miliony dolarů na pokutách a ztrátách reputace. Aby se tomu zabránilo, musí podniky upřednostňovat efektivní postupy správy dat, aby zachovaly nejvyšší úroveň zabezpečení a soukromí svých datových aktiv.
Tento blog prozkoumá klíč správa dat výzvy, kterým podniky čelí s moderními datovými platformami a řešeními, která jim umožňují snadno se v těchto problémech orientovat.
Zvýšení složitosti dat
Datové sklady a uzly se tradičně zabývaly strukturovanými daty, která byla později zpracována pro analýzy a business intelligence. S datovými jezery a datovými jezery třetí generace se však povaha vkládání dat rychle mění.
Datové týmy v podnicích mají za úkol vypořádat se s kombinací
- strukturovaná data uložená v konvenčních databázích,
- Polostrukturovaná data ve formátech jako JSON a XML,
- Velké objemy nestrukturovaných dat ze sociálních médií, interakcí se zákazníky, zvukových zpráv, dokumentů, tabulek, videí atd.
Každý typ vyžaduje různé přístupy k ukládání, zpracování a správě, což činí správu dat v rámci sjednocených datových platforem mnohem složitější.
Výzvy pro správu metadat a katalogizaci
S rostoucí složitostí dat je velmi důležité vědět, jaká data váš podnik vlastní. Když datové týmy konsolidují nesourodá datová sila do jednotné datové platformy, často ztratí přehled o povaze dat, která vlastní.
Pro efektivní správu dat potřebují podniky robustní řešení katalogizace dat. To by datovým týmům umožnilo:
- Objevte a klasifikujte různé typy dat v rámci organizace při zpracování
- Přidejte značky metadat, které obsahují informace o datové linii, citlivosti, požadavcích na soukromí a potřebách použití
- Porozumět kontextu, původu a složení dat a jejich požadavkům na shodu
S chybějící strategií správy metadat organizace často riskují, že ztratí přehled o svých citlivých datech, ohrozí dodržování předpisů a sníží celkovou užitečnost a dostupnost dat. Za špatného dne mohou podobné výzvy stát váš podnik až nahoru 20 milionů eur prostřednictvím pokut podle GDPR sama.
Výzvy v oblasti bezpečnosti a soukromí
Třetí generace datových jezer a datových jezer čelit výzvám v různých dimenzích zabezpečení. Je zásadní kontrolovat, kdo přistupuje k uloženým datům, k jakým typům dat lze přistupovat a jaká data musí být bezpečně chráněna, aby se zabránilo úniku.
Řízení přístupu k datům
Podniky potřebují vynutit podrobnější řízení přístupu na základě rolí, které může dynamicky upravovat přístupová oprávnění na základě rolí uživatelů a citlivosti dat, s nimiž nakládají. Musí být také vynuceno monitorování a auditování vzorců přístupu k datům v reálném čase, aby se zachytily jakékoli anomálie.
Maskování a anonymizace dat
Pravidla ochrany osobních údajů jako GDPR, CCPA, a HIPAA nařídit, aby podniky nakládající s citlivými údaji zabránily neoprávněnému přístupu a distribuci. To však komplikuje procesy v neprodukčních prostředích, protože datové týmy často potřebují přistupovat k citlivým souborům. Citlivá data, jako jsou PII, PHI a bankovní data, musí být identifikována a maskována, zatímco pro analýzu je nutné vytvořit anonymizované datové sady.
Kvalita a konzistence dat
Jak se datové zdroje množí, udržování kvality dat se stává zásadní. Podniky musí implementovat automatizované procesy ověřování dat napříč standardními kanály příjmu a transformace. Datové týmy napříč odděleními musí nepřetržitě monitorovat vstup a výstup dat, aby odhalily a napravily datové anomálie.
Nejlepší postupy pro efektivní správu dat
Vypracujte komplexní strategii správy dat
Prvním krokem k rozvoji efektivní strategie správy dat je vytvoření mezifunkčních týmů správy, které budou dohlížet na cíle správy a pravidelně přezkoumávat rámce správy.
Podporujte kulturu na prvním místě dat
Prostřednictvím zavedených týmů správy dat poskytujte pravidelná školení o správě dat a zároveň aktivně podpořte datovou gramotnost a podněcujte správné postupy správy dat napříč obchodními jednotkami a odděleními v rámci organizace.
Investujte do pokročilých technologií
Integrace umělé inteligence do moderních datových platforem přinesla významné výhody. Techniky inteligentní klasifikace dat založené na AI pro automatickou detekci a klasifikaci metadat mohou výrazně zjednodušit správu metadat a procesy katalogizace. S automatizovanými nástroji pro dodržování předpisů a zabezpečení můžete monitorovat rizika správy a dodržování předpisů a v případě potřeby automaticky provádět nápravná opatření.
Závěrečné myšlenky
Udržování efektivních postupů správy již není volitelné – stalo se strategicky nezbytností. Prvním klíčovým krokem je pochopení a proaktivní řešení nedostatků v oblasti správy dat v rámci vaší organizace. Efektivní správa dat z nich může proměnit zátěž související s dodržováním předpisů v konkurenční výhodu.
Vzhledem k tomu, že objem, rozmanitost a složitost dat neustále roste, budou mít organizace, které zvládají tyto výzvy v oblasti správy, nejlepší pozici k tomu, aby odhalily skutečný potenciál svých datových ekosystémů.
