Управление данными и зачем оно нужно организациям?

Управление данными включает в себя людей, процессы, правила, положения, политики и стандарты, которые требуются компании для достижения целей управления данными. В то время как бизнес-группа обычно отвечает и помогает создавать необходимые процессы, технологическая группа помогает автоматизировать эти процессы и вдохнуть в них жизнь. На макроуровне это часть политического дискурса и международных отношений, тогда как на микроуровне это часть того, как компании планируют свои стратегии обработки данных.

Принципы управления данными

Управление данными обычно принимает во внимание несколько факторов, таких как:

а). Обеспечение доступности данных для различных заинтересованных сторон

б). Право собственности на данные

в). Новые идеи для добавления дополнительных источников данных

г). Обеспечьте безопасность данных и поддерживайте контроль доступа

д). Наличие конвейеров очистки и обработки данных

е). Соответствовать правилам и требованиям соответствия, связанным с доступом к данным и их хранением

Эффективное управление данными гарантирует, что каждый аспект данных, обрабатываемых компанией, управляется с помощью ряда процессов, создателей и проверяющих, владельцев данных и механизмов контроля. Это также гарантирует, что конфиденциальность, целостность, доступность и чистота данных сохраняются при доступе к ним и обновлении несколькими группами.

Сегодня компании имеют возможность собирать огромные объемы данных из многочисленных источников. Они могут получать данные с машин, используя технологию IOT, или использовать внутренние данные, т. е. данные, генерируемые заказчиками, клиентами и процессами. Команда Data Science также может подключаться к внешним источникам данных и использовать решения для парсинга веб-страниц.

При обработке данных из нескольких источников необходимо проявлять осторожность перед их агрегированием, а компаниям необходимо проверять достоверность данных на всех уровнях, чтобы свести к минимуму риски. Большие объемы данных не обеспечивают автоматически успех компании, поэтому компаниям необходима дисциплина данных посредством управления данными.

В команду по управлению данными любой компании обычно входят представители ключевых вертикалей, таких как технологии, бизнес, обеспечение качества и соответствие нормативным требованиям. Команда r работает над критическими требованиями, которые включают, но не ограничиваются:

а). Утверждение политики

б). Создание консультативной панели данных

в). Распределение владельцев для необходимых информационных продуктов

г). Коррекция данных и нормализация данных

д). Механизм правил или фреймворки

е). Инфраструктура данных

Как работает команда управления данными?

Требования к управлению данными обычно начинаются с бизнес-группы. Например, возьмем пример использования компании, которая предоставляет микрокредиты студентам колледжа. Для такого бизнеса может потребоваться хранить определенные финансовые данные тех, кто подает заявку на кредит. Информация должна быть замаскирована таким образом, чтобы разные команды и участники имели ограниченный доступ к точкам данных, над которыми им нужно работать.

Как только бизнес-команда выдвигает требования, они должны быть проверены группой соответствия. Изменения должны помочь компании выполнить требования законодательства при проведении аудита. После того, как к нему добавлены требования, проверки и дополнительная информация, технологическая группа обычно создает решение.

Решение будет состоять из двух частей: а) фактический код, который необходимо написать для маскировки данных, б) настройка инфраструктуры, которая потребуется на облачной платформе, такой как AWS. После того, как изменения будут внесены, они должны быть протестированы группой обеспечения качества и подтверждения и повторно утверждены группой соответствия, прежде чем они будут запущены.

Когда несколько команд работают над одним решением, одним из основных препятствий является терминология. Для компании, занимающейся электронной коммерцией, команда склада может полагать, что когда продукт «отправлен», это означает, что он достиг склада, тогда как команда доставки может полагать, что термин означает «ожидание доставки». Необходимо определить общие термины, чтобы все могли оставаться на одной странице при работе над проблемами управления данными.

Управление данными против управления данными

Управление данными и управление данными могут показаться синонимами, но это не так. Однако в большинстве случаев управление данными является частью управления данными. Управление данными касается различных аспектов, связанных с обработкой и хранением данных. Это может включать в себя настройку облачной инфраструктуры и ее обслуживание при контроле затрат. Это также будет включать очистку и обработку данных из нескольких источников, чтобы те, кто получает доступ к данным, могли использовать их в формате plug and play. Группа управления данными будет работать над некоторыми конкретными требованиями на ежедневной основе, такими как:

а). Нормализация и форматирование данных

б). Конвейеры данных и рабочие процессы ETL с использованием таких сервисов, как пошаговые функции

в). Каталогизация данных с помощью таких сервисов, как AWS Glue.

г). Создание и обновление универсального озера данных

С другой стороны, группа управления данными должна определить политики и требования соответствия, которые необходимо соблюдать, когда группа управления данными работает над любым из своих проектов. Базовая архитектура потоков данных, которую необходимо разработать в первую очередь, также должна соответствовать стандартам, установленным группой управления данными.

Короче говоря, команда по управлению данными устанавливает процессы и правила для всего, что связано с данными в компании, тогда как команда по управлению данными обычно работает над применением этих правил и процессов и настройкой инфраструктурных требований.

Преимущества управления данными

Управление данными может быть трудно внедрить в краткосрочной перспективе, но оно похоже на плодоносящее дерево, которое продолжает приносить плоды после того, как оно посажено. Это может помочь активизировать усилия команды Data Science and Analytics, а также помочь в управлении рисками и соблюдении нормативных требований:

а). При наличии управления данными у вас будет стандартный набор правил, которым может следовать любой, кто работает над проектом по науке о данных и которому требуется доступ к потокам данных компании. Это, в свою очередь, уменьшит потребность в многоуровневой коммуникации и принятии решений.

б). При поставленных целях и требованиях расходы, связанные с управлением данными, снизятся, а экономия средств будет на более высоком уровне. Это применимо, особенно когда у компании есть тонны данных, но есть надлежащие методы хранения, архивирования и доступа.

в). Действия, основанные на данных, станут более прозрачными, и это позволит компаниям быстрее предоставлять ответы заинтересованным сторонам или аудиторам.

г). Имея надлежащие руководящие принципы, компания может стремиться к большему количеству внешних источников данных, чтобы обогатить текущие источники данных, а также проводить более широкие исследования рынка.

д). Команда по управлению данными может обеспечить более быстрое решение всех проблем, связанных с данными, с которыми может столкнуться продукт или технология или с которыми может столкнуться команда по обеспечению соответствия.

е). Усовершенствованные механизмы мониторинга и регистрации обеспечат безопасность данных и позволят компаниям завоевать доверие клиентов. В связи с многочисленными взломами данных, произошедшими в последние годы по всему миру, безопасность данных может стать причиной потери всех ваших клиентов, даже если ваш продукт стоит своих денег.

Борьба

Рост управления данными был связан с борьбой, с которой столкнулись компании после многочисленных кибератак и потери общественного доверия. Сегодня такие внешние нарушения, ужесточение правил и экономия средств делают управление данными обязательным для больших и малых компаний, которые балуются данными. Недавние нормативные акты, такие как Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA) и Общий регламент по защите данных (GDPR), повышают стимулы для компаний, которые строят свою инфраструктуру данных на основе заранее определенных стандартов.

Точно так же, как Рим не строился за один день, создание команды управления данными и построение структуры, которой будет следовать вся компания, может оказаться неосуществимым за короткий период времени. Причина этого в том, что вам потребуются участники из разных команд, чтобы собраться вместе и проанализировать данные, которые будет использовать компания, источники потоков данных, цель, для которой они будут использоваться, и пользователей, которые будут получать доступ к данным. данные.

Веб-скрейпинг и управление

Веб-скрапинг является крупнейшим источником внешних данных для отраслей из-за почти бесконечного объема информации, доступной в Интернете, и обновлений данных в режиме реального времени. Однако боязнь судебных разбирательств и соблюдение требований создают препятствия на пути использования парсинга веб-страниц в качестве источника данных . Наличие стандартизированного свода правил управления данными и команды, которая может составлять «список дел» каждый раз, когда добавляется новый источник, могут помочь вам оставаться на правильной стороне законов данных.

Если вам понравилось читать этот блог, мы уверены, что вам будет интересно прочитать статью « Разница между нормализацией данных и структурированием данных» . Обязательно оставьте нам свой ценный отзыв в разделе комментариев ниже.