データ管理業務 (データをより良く管理するには? 10 の提案)
データをより適切に管理するにはどうすればよいでしょうか?あなたへの10の提案データベースの管理は単一の目標ではなく、データ ストレージの最適化、効率、パフォーマンス、セキュリティなど、複数の目標を並行して達成する必要があります。データのライフサイクル全体を作成から削除まで管理することによってのみ、企業は効率を大幅に向上させ、運用と保守の難易度を軽減し、デジタル変革に対応することができます。 データベース管理のヒント10選 ビッグデータのアプリケーションシナリオは常に進化しています。データプラットフォームの構築とデータ管理の実践において、10 個の管理提案をまとめました。 1. ビジネス目標を明確に理解する:ビジネス目標をリストし、データ目標を決定します。ビジネス目標には、次のものが含まれます。 • 自動化されたデータプロセスの作成と改善• リアルタイムで効果的なビジネス上の意思決定• 業界のトレンドとビジネスモデルの特定• 顧客の行動と使用習慣の発見 2. 実行可能なデータ処理プロセスを開発する:ビジネス目標を、データを抽出するデータ ソース、処理するデータ、ターゲット データ形式と出力方法などの特定の技術要件に変換します。次に、データ抽出、データ クリーニング、データ変換、データ統合、データ ロードなどのデータ処理手順を決定します。データ処理戦略とプロセスにより、エンタープライズ ユーザーに統一された実行標準が提供されます。日常のデータ操作では、インテリジェントなデータ処理プロセスを作成することで、エラーの発生を効果的に削減し、エラー発生後により迅速にエラーの原因を特定できます。 3. データ チャネルとデータ統合:複数のソースからデータを取得する場合、データベースは他のシステムに接続できる必要があります。データへのアクセスと統合がなければ、他のシステムとの効果的な接続を形成することは不可能です。主なデータ統合方法: • ETL または ELT を使用してバッチデータを処理してデータプラットフォームに転送します。 •データは、データパイプラインツールまたはファイル転送ツールを介してローカルストレージからデータプラットフォームに転送されます。 4. 統合データ分析:データ分析は、現代のビジネス インテリジェンスに不可欠な要素です。データ分析に必要なデータソースとデータアクセス方法を会社のデータ管理システムおよびデータプラットフォームと統合し、膨大なデータからビジネスチャンスを探り、運用を最適化し、より合理的なビジネス上の意思決定を行います。 5. 自動化されたデータ サービス:自動化されたテクノロジーとツールを使用してデータを処理および管理するサービス。これらのサービスは、企業が手作業による操作やエラーを減らしながら、データをより速く取得、処理、分析、視覚化するのに役立ちます。自動展開、収集、クリーニング、分析、視覚化など。自動化とデータ分析を組み合わせることで、アナリストはデータ分析に集中でき、データ分析の準備時間を短縮できます。 6. データ セキュリティ:データは企業にとって最も重要な資産の 1 つであるため、企業のデータ資産を保護することは、企業のデータ管理における最優先事項です。データ セキュリティ対策は、企業がデータ資産を保護し、データ漏洩やセキュリティ リスクを軽減し、企業の評判と利益を保護するのに役立ちます。 また、顧客のプライバシーの観点から、銀行カード番号や身分証明書番号など、顧客の個人情報や機密情報を取り扱う企業も多くあります。データ セキュリティ対策は、企業が顧客のプライバシーを保護し、顧客の信頼と忠誠心を築くのに役立ちます。 7. データの整合性を確保する:データの整合性はデータの品質に直接影響します。データの品質が悪いと、企業は間違った分析や決定を下す可能性があります。さらに、データの整合性によりデータ分析の効率が向上します。データが完全かつ有効であれば、アナリストは関連情報をより迅速に掘り出し、より正確な意思決定を行い、データ間の関係やパターンをより簡単に発見できるようになります。 8. バックアップとリカバリのプロセスを確立する:自然災害であれ人為的災害であれ、データの転送、保存、交換が行われる限り、データの障害、損失、損傷などのリスクが存在します。バックアップ データは、限られた数の信頼できる管理者のみがアクセスできる、独立した別の安全な場所に保存する必要があります。 9. データの冗長性を減らす:データの冗長性は、意図的なデータのバックアップとは異なります。冗長データは不必要に多くのストレージスペースを占有し、データベースのパフォーマンスを低下させます。さらに、重複したデータは IT リソースと人件費の無駄につながります。 10. データ サイロを排除する: IT 部門が意図的または無意識のうちにビジネス部門に対して作成するデータ アクセスの障壁に加えて、複数のデータ プラットフォームとクラスターにより、IT 部門自体がデータを統合し、データ サイロを排除し、ビジネス部門に統合されたデータ アクセスを提供することも困難になります。既存の技術アーキテクチャ システムを改善または統合することで、技術的な制限によって生じるデータ サイロを効果的に排除できます。 正しい方法 + 優れたツール データ管理の目標をうまく達成できるのは、正しい方法と優れたツールだけです。 Oushu Technology のリアルタイム レイク ウェアハウス統合プラットフォームである Skylab は、ユーザーがデータ管理目標を達成し、企業が上記の 10 の提案を効果的に実装するのに役立つ効率的なツールです。 Skylab には、データ アプリケーション、データ開発、データベース、人工知能、ビッグ データ、システム管理という 6 つの主要コンポーネントが含まれています。データとクエリのレベルで真の統合アーキテクチャを形成し、クラスターの規模と同時実行の制限、非構造化データの統合不可、モデリング パスの長さ、データの一貫性の弱さ、パフォーマンスと適時性のボトルネックなどの問題を完全に解決します。これにより、ユーザーはデータ サイロを完全に回避し、データ供給効率を最適化し、IT 運用および保守コストとデータ管理テクノロジのしきい値を効果的に削減して、企業がデジタル変革のプロセスで優位に立つことができます。 |
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