Проблемы управления современными платформами данных
Современные бизнес-стратегии предприятий все больше зависят от данных. С ростом потребностей в данных предприятия перешли от традиционных архитектур данных, таких как хранилища данных и разрозненные хранилища, к более унифицированным платформам для управления данными, таким как озера данных третьего поколения и хранилища данных.
Однако с развитием архитектур предприятия также сталкиваются с проблемами эффективного управления и контроля своих информационных активов безопасным и соответствующим образом. Пробелы в соответствии часто становятся очень дорогими для крупных предприятий, вычищая миллионы долларов штрафов и репутационных потерь. Чтобы избежать этого, предприятия должны отдавать приоритет эффективным методам управления данными, чтобы поддерживать наивысший уровень безопасности и конфиденциальности для своих информационных активов.
В этом блоге будут рассмотрены ключевые управления данными проблемы, с которыми сталкиваются предприятия при использовании современных платформ обработки данных, и решения, которые позволяют им легко решать эти проблемы.
Растущая сложность данных
Традиционно хранилища данных и концентраторы имели дело со структурированными данными, которые затем обрабатывались для аналитики и бизнес-аналитики. Однако с озерами данных третьего поколения и хранилищами данных характер поступления данных быстро меняется.
Команды по работе с данными на предприятиях должны иметь дело с различными типами данных
- Структурированные данные, хранящиеся в обычных базах данных,
- Полуструктурированные данные в форматах JSON и XML,
- Большие объемы неструктурированных данных из социальных сетей, взаимодействий с клиентами, аудиосообщений, документов, электронных таблиц, видео и т. д.
Каждый тип требует различных подходов к хранению, обработке и управлению, что значительно усложняет управление данными в рамках унифицированных платформ данных.
Проблемы управления метаданными и каталогизации
Знание того, какими данными владеет ваше предприятие, становится очень важным с ростом сложности данных. Когда команды по работе с данными объединяют разрозненные хранилища данных в единую платформу данных, чаще всего они теряют представление о характере данных, которыми владеют.
Для эффективного управления данными предприятиям необходимо надежное решение для каталогизации данных. Это позволит группам по работе с данными:
- Обнаружение и классификация различных типов данных по всей организации при их приеме
- Добавьте теги метаданных, которые включают информацию о происхождении данных, конфиденциальности, требованиях к конфиденциальности и потребностях использования.
- Понимать контекст, происхождение и состав данных, а также требования к их соблюдению.
При отсутствии стратегии управления метаданными организации часто рискуют потерять контроль над своими конфиденциальными данными, что ставит под угрозу соблюдение нормативных требований и снижает общую полезность и доступность данных. В плохой день такие проблемы могут стоить вашему предприятию более 20 миллионов евро штрафов по GDPR в одиночестве.
Проблемы безопасности и конфиденциальности
Третье поколение озер данных и озерных домов данных сталкиваются с проблемами в различных измерениях безопасности. Крайне важно контролировать, кто получает доступ к хранимым данным, к каким типам данных можно получить доступ и какие данные должны быть надежно защищены для предотвращения утечки.
Контроль доступа к данным
Предприятиям необходимо обеспечить более детальный контроль доступа на основе ролей, который может динамически корректировать разрешения на доступ в зависимости от ролей пользователей и чувствительности данных, с которыми они работают. Также необходимо обеспечить мониторинг и аудит в реальном времени шаблонов доступа к данным для выявления любых аномалий.
Маскирование и анонимизация данных
Правила конфиденциальности, такие как GDPR, CCPA и HIPAA Предписание, согласно которому предприятия, обрабатывающие конфиденциальные данные, должны предотвращать несанкционированный доступ и распространение. Однако это усложняет процессы в непроизводственных средах, поскольку группам по работе с данными часто требуется доступ к конфиденциальным файлам. Конфиденциальные данные, такие как PII, PHI и банковские данные, должны быть идентифицированы и замаскированы, а для анализа должны быть созданы анонимные наборы данных.
Качество и согласованность данных
По мере увеличения количества источников данных поддержание качества данных становится критически важным. Предприятия должны внедрять автоматизированные процессы проверки данных в стандартных конвейерах приема и преобразования. Команды по работе с данными в разных департаментах должны постоянно отслеживать входящие и исходящие данные для обнаружения и устранения аномалий данных.
Лучшие практики эффективного управления данными
Разработать комплексную стратегию управления данными
Первым шагом в разработке эффективной стратегии управления данными является создание кросс-функциональных групп управления для контроля за целями управления и регулярного пересмотра структур управления.
Развивайте культуру, ориентированную на данные
С помощью созданных групп по управлению проводить регулярное обучение по управлению данными, активно поощряя грамотность в области данных и стимулируя надлежащие методы управления данными во всех подразделениях и отделах организации.
Инвестируйте в передовые технологии
Интеграция ИИ в современные платформы данных принесла значительные преимущества. Интеллектуальные методы классификации данных на основе ИИ для автоматического обнаружения и классификации метаданных могут значительно упростить процессы управления метаданными и каталогизации. С помощью автоматизированных инструментов соответствия и безопасности вы можете отслеживать риски управления и соответствия и автоматически предпринимать корректирующие действия при необходимости.
Заключительные мысли
Поддержание эффективных методов управления больше не является необязательным — оно стало стратегически обязательным. Понимание и проактивное устранение внутренних пробелов в управлении данными в рамках вашей организации — это ключевой первый шаг. Эффективное управление данными может превратить их из бремени соответствия в конкурентное преимущество.
Поскольку объем, разнообразие и сложность данных продолжают расти, организации, которые справятся с этими проблемами управления, будут иметь наилучшие возможности для раскрытия истинного потенциала своих экосистем данных.
