مدیریت داده چیست؟

مدیریت داده چیست؟

متخصصان فناوری اطلاعات مبتنی بر داده، در میان مشاغلی و صنایعی که دارای موقعیت‌هایی برای مدیریت داده‌ها هستند، سریع‌ترین رشد را دارند، تقاضای بالایی برای این متخصصان وجود دارند.  در زمینه‌ی تولید، مالی، مراقبت‌های بهداشتی یا بیمه، داده‌های بزرگ، به متخصصان داده‌محور و فرصت‌محور نیاز دارد که مجموعه‌های مهارت‌های تحلیلی را به‌شدت توسعه داده‌اند.

در این مقاله، مدیریت داده‌ها را تعریف می‌کنیم، بررسی می‌کنیم که سیستم های مدیریت داده شامل چه مواردی هستند و به برخی از بهترین شیوه‌هایی که چالش‌های امروزی را با سیستم‌های مدیریت داده پاسخ می‌دهند، نگاه می‌کنیم.

مدیریت داده چیست؟

مدیریت داده با اقدامات، طرح‌ها، برنامه‌ها و سیاست‌هایی سروکار دارد که ارزش اطلاعات و دارایی‌های داده را در طول چرخه عمرشان محافظت، کنترل و افزایش می‌دهد. همچنین جریان داده‌های سیستم اطلاعاتی از زمان ایجاد تا ذخیره‌سازی اولیه تا منسوخ شدن و در نهایت حذف شدن آن‌ها است.

مدیریت داده‌ها از طریق رویه‌ها و سیاست‌ها به سازمان‌ها در کنترل داده‌های کسب و کارشان کمک می‌کند. مدیریت صحیح، خطرات نقض امنیت را به حداقل می‌رساند و هزینه‌ها را برای انطباق قانونی و نظارتی کاهش می‌دهد. همچنین به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا در هر کجا یا هر زمان که لازم باشد به داده‌های دقیق دسترسی داشته باشند و احتمال عدم ارتباط را کاهش می‌دهد.

سیستم‌های مدیریت داده‌های بزرگ با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارند که در ساختارهای متنوعی ارائه می‌شوند- بیشتر از داده‌های سنتی. این داده‌ها به سرعت جمع آوری می‌شود. داده ها در هر دقیقه به سرعت از پلتفرم هایی مانند منابع رسانه های اجتماعی بدست می‌آیند. داده‌های بزرگ به دلیل تنوع، حجم و سرعت داده‌ها برای سازمان‌ها بسیار سودمند است.

مدیریت کلان داده امکان ادغام انواع مختلف داده‌ها را فراهم می‌کند تا مدیران بتوانند اطلاعات را برای مصرف انسان تغییر دهند. داده‌ها برای کشف بینش‌های جدید با تجزیه و تحلیل، اغلب با کمک هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین، ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل می‌شوند.

کلان داده می‌تواند توسعه محصول را تسریع کند، به همین دلیل است که بسیاری از شرکت ها از آن استفاده می‌کنند. همچنین می‌تواند تجربه مشتری، کارایی عملیاتی و امنیت را بهبود بخشد. کلان داده‌ها در حال رشد هستند و فرصت ها برای مدیریت داده‌ها نیز افزایش می‌یابد.

هدف از مدیریت داده‌ها چیست؟

یک سیستم مدیریت داده، با وجود متنوع بودن، روشی کارآمد برای کنترل داده‌ها در یک ردیف داده یکپارچه ارائه می دهد. پلتفرم‌های مدیریت داده که سیستم‌های مدیریت داده بر روی آنها ساخته شده‌اند عبارتند از:

تجزیه و تحلیل داده‌ها: علم جمع آوری داده‌های خام و استفاده از تکنیک‌هایی برای نتیجه‌گیری یا کشف روندها و معیارهایی برای کمک به بهینه سازی و افزایش کارایی کلی یک کسب و کار.

پایگاه‌های داده: مجموعه‌های سازمان یافته‌ای از داده‌ها که به صورت الکترونیکی از طریق یک سیستم کامپیوتری قابل دسترسی هستند.

سیستم‌های مدیریت کلان داده‌ها: حاوی حجم زیادی از داده‌های ساختاریافته و بی‌ساختار برای اطمینان از کیفیت سطح بالای اطلاعات برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش تجاری.

انبارهای داده: مخازنی برای داده‌های فیلتر شده و ساختار یافته که برای یک هدف مشخص پردازش شده‌اند.

دریاچه‌های داده: مجموعه بزرگی از داده‌های خام که هنوز هدف خاصی برای آن تعیین نشده است.

این مؤلفه‌های مدیریتی به عنوان ابزار داده مورد نیاز برای برنامه‌های یک شرکت و الگوریتم‌ها و تجزیه و تحلیل‌هایی هستند که از داده‌های ایجاد شده توسط برنامه‌های آنها استفاده می‌کنند. مداخله دستی هنوز مورد نیاز است، حتی اگر مدیران پایگاه داده ابزارهایی دارند که بسیاری از وظایف مدیریت سنتی را خودکار می‌کند.

این احتمال وجود دارد که هنگام مدیریت دستی، خطاهایی رخ دهد – قرار دادن پایگاه های داده مستقل در خط مقدم فناوری جدید مدیریت داده، که به دنبال کاهش نیاز به مدیریت دستی داده است.

سیستم‌های مدیریت داده چه می‌کنند؟

مدیریت داده ها شامل دامنه وسیعی از شیوه‌ها، وظایف، رویه‌ها و خط مشی‌ها است. عواملی مانند:

• تضمین امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• ایجاد، به روز رسانی و دسترسی به داده‌ها از طریق یک ردیف داده متنوع
• استفاده از داده‌ها در تعداد فزاینده‌ای از تحلیل‌ها، برنامه‌ها و الگوریتم ها
• ذخیره داده‌ها در تعداد مختلفی از محل‌ها و ابرها
• ارائه بازیابی بلایا و در دسترس بودن بالا
• بایگانی و پاک کردن داده‌ها به دنبال الزامات انطباق و برنامه‌های نگهداری

استراتژی مورد استفاده در مدیریت داده‌های رسمی با فعالیت مدیران و کاربران، خواسته‌های الزامات نظارتی، قابلیت‌های فناوری‌های مدیریت داده و نیازهای یک شرکت برای به دست آوردن ارزش از داده‌های خود سر و کار دارد.

بهترین روش‌ها برای سیستم‌های مدیریت داده

در طی چند سال گذشته، میزان داده‌های انباشته شده بسیار افزایش یافته است. جدای از حجم داده، سازمان‌ها با چالش‌های دیگری نیز در مدیریت داده‌ها مواجه هستند، مانند تمرکززدایی و توزیع داده‌ها و امنیت، از جمله نگرانی‌های دیگر. لازم است به چالش‌های مدیریت داده‌ها با بهترین شیوه‌های کاملاً فکر شده و جامع نزدیک شویم.

به طور کلی، صنعتی که یک شرکت در آن قرار دارد و نوع داده‌های مربوطه بهترین شیوه‌های خاص را تعیین می‌کند. با این حال، بهترین شیوه‌های زیر با تعدادی از چالش‌های اصلی که شرکت‌ها در مدیریت داده با آن مواجه هستند، مقابله می‌کند:

یک سازه پرس و جو متداول برای مدیریت اشکال مختلف و چندگانه ذخیره سازی داده ها اتخاذ کنید:

با فناوری جدید، یک لایه پرس و جو استاندارد که انواع مختلف ذخیره سازی داده را پوشش می دهد، تحلیلگران، دانشمندان داده و برنامه های کاربردی را قادر می سازد به داده ها دسترسی داشته باشند و نیازی به دانستن مکان آن و نیاز به تبدیل دستی آن به یک قالب قابل استفاده را از بین ببرد.

ایجاد یک لایه کشف برای شناسایی داده‌ها:

داده‌ها می‌توانند توسط دانشمندان و تحلیلگران داده با یک لایه کشف که در بالای ردیف داده یک شرکت ایجاد شده است قابل استفاده‌تر شوند.

کشف می‌تواند سازمان‌ها را در انطباق نگه دارد:

با الزامات انطباق، ابزارهای جدیدی وجود دارد که از کشف داده‌ها برای شناسایی زنجیره‌های اتصالاتی که نیاز به نظارت، ردیابی و شناسایی دارند، استفاده می‌کنند. کشف، امکان بررسی داده‌ها را فراهم می‌کند که با افزایش تقاضاهای جهانی برای انطباق، برای افسران ریسک و امنیت اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.

سطوح عملکرد را در سطح داده با فناوری مستقل حفظ کنید:

با تغییر پرس‌و‌جوها، فهرست‌ها به بهینه‌سازی نیاز خواهند داشت و قابلیت‌های داده مستقل می‌توانند از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای نظارت مستمر درخواست‌های پایگاه داده استفاده کنند. در نتیجه، پایگاه‌های اطلاعاتی زمان‌های پاسخ سریع را حفظ می‌کنند، بنابراین مدیران پایگاه داده و دانشمندان داده‌ای وظایف زمان‌بر زیادی نخواهند داشت.

استفاده مجدد از داده ها با توسعه یک محیط علم داده:

تا حد امکان، کار تبدیل داده را می‌توان در یک محیط تحلیل داده خودکار کرد. همچنین، فرآیند ایجاد و ارزیابی مدل‌های داده را می‌توان ساده کرد. با استفاده از ابزارهای خاص، سازمان‌ها می‌توانند نیاز به تبدیل دستی داده‌ها را کاهش دهند، که می‌تواند وظایف فرضیه‌سازی و آزمایش مدل‌های جدید داده را سرعت بخشد. R

بیشتر بخوانید:

سیستم ردیابی کارجویان (ATS) چیست؟

۱۰ نرم افزار برتر سیستم های ردیابی متقاضی ( ATS ) برای سال ۲۰۲۱

استخدام منابع انسانی ( انواع، فرآیند و نکات)

شخصیت شغلی

مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

اصول توسعه کسب و کار چیست؟

مهارت های رهبری در تیم منابع انسانی

سؤالات مصاحبه برای مهندس توسعه عملیات (DevOps engineers)