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实现数据管理现代化的七个技巧
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安全有效地管理数据需要制定策略和可靠的方法来访问、集成、清理、治理、存储和准备数据。以下七个技巧可以帮助使这个具有挑战性的过程更快,更容易。

数据是企业的命脉,不要让糟糕的管理耗尽组织最宝贵的资源!

数据是企业最有价值和最持久的资产,是数字战略和转型的基础。然而,要对分散在公共云和私有云以及本地环境中快速螺旋式上升的数据量保持强大的控制,需要一种新的创新管理方法。

实现数据管理现代化以跟上不断增长的应用和安全需求的步伐不仅重要,而且至关重要。安全有效地管理数据需要制定策略和可靠的方法来访问、集成、清理、治理、存储和准备数据。以下七个技巧可以帮助使这个具有挑战性的过程更快,更容易。

1. 更新您现有的数据管理策略和架构

通过深入了解组织的业务战略、数据需求和数据分析目标,开始现代化,卡内基梅隆大学泰珀商学院商业技术助理教授Yan Huang建议。"然后设计一个数据管理架构,可以集成当前的数据管理工具和系统,利用最先进的模型和方法,实现组织的当前目标,并适应其未来的需求,"她说。Huang指出,强大的架构将允许以系统和集成的方式实现数据管理现代化,从而避免兼容性问题和数据孤岛。"重新设计数据管理架构的过程需要仔细评估组织的数据分析目标,并确定需要改进的领域和新的机会,"她解释说。"精心设计的现代数据管理架构可确保组织的数据管理系统有效且高效地工作,可以不断为组织提供价值,并且足够灵活,可以整合增强功能和新功能。

2. 清点和映射所有数据资产

在继续前进之前,请回到基础。"如果你不能确定你的数据资产在哪里以及什么在保护它们,你将无法回答授予的访问权限是否受到适当的限制或对互联网开放,"网络安全技术开发商RedSeal的首席技术官Mike Lloyd警告说。

咨询公司甫瀚咨询企业数据和分析业务的董事总经理兼负责人Peter Mottram对此表示赞同。"了解公司带来了什么,你创造了什么,以及你发出了什么——这是基础,"他说。"然后深入到您想要的位置以及现代数据管理技术如何简化组织的数据/分析运营模式的等式中。

Mottram指出,在过去几年中,数据管理已经变得非常复杂。"将[管理]分解为核心构建块并简化问题陈述是开始有意义的转型的最佳方式,"他说。

现代数据管理策略还应包括混合云策略。"在各个环境中拥有清晰的库存是一个良好的开端,"Mottram 建议道。"然后,部署原则和控制可以帮助公司跨环境处理其数据。

3. 以数据民主化为目标

就在几年前,企业对其数据管理生态系统进行现代化改造只有一个压倒一切的理由:管理快速增长的数据量。"今天,新的黄铜环是'民主化'数据的能力- 在正确的时间将正确的数据提供给正确的人,"商业和技术咨询公司凯捷北美数据管理实践副总裁Luc Ducrocq指出。

数据民主化使企业能够部署自助式分析,为大数据工程和数据科学团队提供支持,与贸易合作伙伴创建数据交换和协作区域,以及追求其他成熟的数据管理计划。"通过使数据民主化,组织还可以实现真正的数据信任,"Ducrocq说。"这为他们提供了更大的自由度,让他们专注于业务价值和变革成果。信任是另一个重要的属性。"那些没有可信数据的[企业]面临着寻找并向企业客户提供正确数据的持续斗争,"他警告说。应制定和部署治理战略,以确保数据保持最新和准确。Ducrocq说:"民主化的数据需要被识别、编目、标准化和分类,以便管理消费者在整个组织中使用的数据。强大的治理还使企业能够减少数据准备时间,使数据科学家和其他高级用户能够将时间集中在分析上。"如果组织不花时间最终修复他们的数据,他们将无法在云的新世界中取得成功,并且对数据的依赖程度越来越高,"他补充道。

4. 投资数据现代化技术

继续投资云计算和数据管理技术。最成功的数据现代化项目与这些工具同步运行,专业服务公司德勤(Deloitte)的人工智能生态系统负责人Frank Farrall说。"首席信息官应该从唾手可得的果实开始 - 本地和容量不足的传统技术;老化的决策支持系统将在未来12到24个月内失去合同,"他指出。

Farrall观察到,投资主数据管理和治理技术及流程是保持对数据整体控制的理想方式。"了解数据的来源,关键定义以及它如何在不同的系统中移动,在异构环境中是赌注,"他说。"在数据管理计划中,在关键领导支持下,对数据流程和元素的强大所有权经常被忽视,但它是管理复杂环境的关键推动因素。

5. 利用数据统一带来的管理效益

具有混合多云战略的组织可能希望考虑探索和投资可以统一数据的管理平台。"这可能包括将企业数据与通过SaaS提供商,数据订阅提供商和生态系统中的其他提供商提供的第三方数据源相结合,"技术和商业咨询公司EY Americas的新兴技术领导者Faisal Alam说。

虚拟化是一个已经存在了一段时间的选项,但直到最近才成熟到可以以最小的延迟大规模执行的程度。"所有主要的云提供商都有联合查询功能(数据虚拟化的一个子集),允许跨云和混合云数据查询和统一,"Alam解释说。

数据统一方法不断完善,联合查询只是一种选择。Alam指出,其他选择,如数据湖、功能存储和现代数据仓库,也存在。

6. 指定数据责任

澄清数据问责制是重新构想数据治理的基本步骤,商业和技术咨询公司毕马威(KPMG)首席信息官咨询负责人Steve Bates表示。

"成功的组织超越了政策和流程,将某些见解和质量措施的责任交给了高级领导层,"他解释道。Bates建议澄清高级管理人员的确切数据责任角色,包括CIO,CTO和首席数据官(CDO)。

在当今快速发展的商业世界中,几乎所有东西都是数字化和互联的。"收集的有关交易,客户和内部流程的每条数据都成为可以挖掘以改善产品或客户体验的资产,"贝茨指出。

IT领导者面临的关键问题是,虽然数字点正在激增,但许多点仍然与单一的遗留系统相连。"需要更全面地了解现代解决方案开发和交付,包括敏捷、DevOps、云和许多其他方法,"他建议道。"现代交付是一种模式,可以帮助组织更快地交付价值,减少失败的部署,并创造一种持续改进和以客户为中心的文化,同时帮助企业在市场上获胜。

7. 掌握不断发展的数据管理方法和实践

数据管理是IT领导者在2021年及以后将面临的最流畅和最苛刻的问题之一。"数据管理策略及其有效性应不断受到监控,并且应至少每年进行一次系统审查,以确定关注点和改进机会,"黄说。她认为,企业的数据管理方法应该与其整体业务战略相匹配。"因此,在审查业务战略时,审查数据管理战略也是一个好主意。

责任编辑:赵宁宁 来源: ITPUB
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