Největší hrozba pro vaše Data Lake: Nedostatek vládnutí
Podniky se stále více obracejí k datovým jezerům, aby ukládaly a analyzovaly obrovské objemy dat. Ale přemýšleli jste někdy, zda jsou tyto datové architektury skutečně bezpečné? Většina tradičních datových jezer ve velkých společnostech čelí významné hrozbě, která je často přehlížena: nedostatek efektivní správy dat. Jistě, může existovat nějaká základní verze správy dat, ale je důležité vědět, zda skutečně udržuje vaše data v bezpečí (a váš konečný výsledek).
Špatné řízení
Dobře implementované datové jezero se může ukázat jako neocenitelný přínos pro firmu, protože poskytuje Analytics, strojové učení, AI a další. Když je správa dat přehlížena, začínají skutečné problémy: vytváření bažin dat, narušení bezpečnosti, právní problémy, problémy s nedodržováním předpisů a další. Ale proč se to děje?
Kořenové příčiny
- Nedostatek jasného vlastnictví: Když nikdo není výslovně odpovědný za kvalitu a bezpečnost dat, problémy snadno proklouznou. Bez jasného vlastnictví mohou být data nekonzistentní, zastaralá nebo dokonce ohrožená.
- Nedostatečná správa metadat: Správná metadata jsou zásadní pro pochopení vašich dat, odkud pocházejí a jak by měla být použita. Bez něj se vaše datové jezero stane matoucím bludištěm informací.
- Špatné kontroly kvality dat: Bez systematického přístupu k zajištění přesnosti a konzistence dat mohou vaše analýzy a modely umělé inteligence přinášet nespolehlivé výsledky.
- Nedostatečná kontrola přístupu: Slabé nebo neexistující zásady přístupu mohou vést k neoprávněnému přístupu k datům, což může mít za následek porušení nebo porušení předpisů.
- Nedostatek správy životního cyklu dat: Bez řádných zásad uchovávání a čištění dat se vaše datové jezero může zahltit zastaralými nebo irelevantními informacemi, což zvyšuje náklady a složitost.
Důsledky
Datová bažina
S nedostatkem struktury správy dat se vaše datové jezero může rychle proměnit v nepoužitelnou datovou bažinu – neuspořádané úložiště, kde jsou cenné datové sady pohřbeny pod několika vrstvami nekvalitních irelevantních dat s neodpovídajícím značením metadat. Takové datové jezero nakonec přestane poskytovat jakoukoli hodnotu, jen se stane nákladovým střediskem vaší firmy.
Nespolehlivá analytika
Přímým důsledkem datové bažiny je nespolehlivá analytika. Když vaše data postrádají základní integritu a konzistenci, vedlo by to pouze ke špatné analýze a nepřesně vyškolenému modelu umělé inteligence. To by mohlo vést k chybnému rozhodování na základě nesprávných poznatků.
Bezpečnostní rizika
Neadekvátní řízení způsobuje, že vaše data jsou zranitelná vůči interním i externím hrozbám. Bez řádné kontroly přístupu a monitorování by mohly být citlivé informace odhaleny, což by vedlo k poškození pověsti a potenciálním právním důsledkům.
Výzvy ohledně dodržování předpisů
Jedním z mnoha kritických problémů pramenících ze špatného rámce správy dat je nežádoucí vystavení osobně identifikovatelných informací (PII) uložených v těchto datových jezerech. Taková porušení jsou důvodem k právním problémům způsobeným předpisy o ochraně osobních údajů. Pokuty za porušení důvěrných informací mohou mít vážné důsledky – právní, finanční a dobré pověsti.
Například pokuty podle GDPR v Evropě nařizují korporacím platit více než 20 milionů EUR nebo 4 % celkových globálních příjmů, podle toho, která hodnota je vyšší.
Budování efektivního vládnutí
Chcete-li maximalizovat potenciál svého datového jezera, implementujte ve své organizaci efektivní postupy správy dat. Stanovte jasné vlastnictví dat prostřednictvím správy dat, prosazujte standardy kvality dat a vytvořte podrobnější systém řízení přístupu na základě rolí.
Klíčové je mít v organizaci politiku na prvním místě dat. Investujte do školení svých zaměstnanců a zajistěte, aby každý znal svou odpovědnost za udržování řádné správy věcí veřejných. Vytvořte zásady životního cyklu dat, které nařizují uchovávání a čištění, abyste zajistili, že budete uchovávat pouze data, která jsou nezbytně nutná. Věnováním pozornosti těmto oblastem mohou podniky transformovat svá datová jezera ze závazků na stroje určující zisk při zachování efektivního zabezpečení a správy dat.
SOLIXCloud Enterprise Data Lake je end-to-end řízená platforma Data Lake, kterou lze nasadit napříč cloudovými a on-prem nastaveními. SOLIXCloud Enterprise Data Lake může bez problémů zapadnout do vašich stávajících datových pracovních toků a zajistit tak řízené datové operace, abyste z vašich datových sad vytěžili maximum.
Chcete-li se dozvědět více o SOLIXCloud Enterprise Data Lake, navštivte naši produktovou stránku
něco o mně ...
Dobrý den! Jsem Haricharaun Jayakumar, senior manažer v produktovém marketingu ve společnosti Solix Technologies. Primárně se zaměřuji na data a analytiku, architektury správy dat, podnikovou umělou inteligenci a archivaci. Získal jsem titul MBA na ICFAI Business School, Hyderabad. Řídím průzkum trhu, projekty vedoucích genů a marketingové iniciativy pro Solix Enterprise Data Lake a Enterprise AI. Kromě všech datových a obchodních záležitostí občas rád poslouchám a přehrávám hudbu. Díky!
