Что такое управление данными (Data Management)?

1. Определение «Управления данными»
2. Системы управления данными
3. Управление большими данными
4. Трудности с управлением данными
5. Принципы управления данными
6. Рекомендации по управлению данными
7. Продукты, связанные с управлением данными 

Развитие рынка больших данных в ближайшие два года может привести в российскую экономику 1,6 трлн руб.  Одновременно растет и потребность в решениях по управлению данными: 45% крупных компаний планируют в первую очередь импортозаместить решения именно этого класса. Сегодня, чтобы сохранять конкурентоспособность, компания должна обеспечить своим сотрудникам доступ к почти любым данным о бизнесе в режиме реального времени. То есть рабочие процессы необходимо выстроить таким образом, чтобы менеджер в любой момент мог получить ответ на вопрос, касающийся его компетенций: где находится партия продукции/ кто заказчик/ что он заказывал раньше/ сколько такой продукции в целом поставляет компания/ что есть у конкурентов и так далее.   Создание такого решения требует существенных инвестиций в системы сбора и управления данными, решения по визуализации, разграничению правд доступа, облачные сервисы.

Определение понятия «Управление данными»
Управление данными (Data Management) – это процесс организации и использования данных внутри компании, контроль за тем, чтобы они были доступны, актуальны, безопасны и полезны для организации. В настоящее время, когда объемы данных растут в геометрической прогрессии, эффективное управление данными становится все более важной задачей для предприятий.

Системы управления данными
Системы управления данными (Data Management Systems) – это инструменты и платформы, которые обеспечивают сбор, хранение, интеграцию, анализ и использование данных. Существуют различные системы управления данными, которые помогают организации эффективно работать с информацией. Одна из основных – это базы данных. Базы данных представляют собой организованные данные, которые хранятся и обрабатываются с использованием специальных программных средств. Они используются в различных областях, например, в банковской сфере, бизнесе, науке, здравоохранении и так далее, чтобы эффективно управлять данными и повысить продуктивность и результативность работы.

Управление большими данными
Управление большими данными, также известное как Big Data, является процессом сбора, хранения, обработки и анализа больших объемов данных для получения полезной информации и поиска ценных паттернов и трендов. Этот процесс требует использования специализированных инструментов и технологий для обработки данных, которые не могут быть обработаны с использованием обычных методов и программного обеспечения.

Основные задачи управления большими данными включают в себя, во-первых, сбор данных: это процесс сбора данных из различных источников, включая социальные сети, сенсоры, устройства Интернета вещей и т.д. При этом важно учитывать надежность и качество данных. Во-вторых, хранение данных: большие объемы данных требуют специальных систем для их хранения, таких как гигантские базы данных и хранилища данных. Эти системы предоставляют масштабируемость и отказоустойчивость для обработки больших объемов данных. В-третьих, обработку данных: это процесс преобразования необработанных данных в структурированный формат для дальнейшего анализа и использования. Здесь используются различные методы, включая агрегацию, фильтрацию, трансформацию и сопоставление данных. В-четвертых, визуализацию данных: важно представление данных в понятной и удобной для восприятия форме. Визуализация данных помогает в понимании паттернов и трендов в данных, а также в принятии решений на основе полученной информации. В-пятых, анализ данных: это процесс извлечения полезной информации и знаний из больших объемов данных. Здесь применяются различные методы, такие как статистический анализ, машинное обучение и аналитика данных.

Таким образом, технология больших данных позволяет хранить, анализировать и управлять огромными объемами данных. Она также используется в самых разных областях, начиная с банковского сектора и заканчивая сельским хозяйством.

Внедрение решений по управлению большими данными помогает компаниям совершенствовать операционную деятельность, улучшать процесс обслуживания клиентов, разрабатывать персонализированные маркетинговые кампании и в конечном итоге способствуют значительному увеличению доходов.

Однако несмотря на то, что управление большими данными имеет огромный потенциал для бизнеса и науки, оно также представляет вызовы в области безопасности данных, конфиденциальности и этики, которые также должны быть учтены при работе с большими объемами данных.

Трудности с управлением данными

В современном мире данные являются как одним из наиболее ценных активов компании, так и значимым источником потенциальных рисков для бизнеса в случае их неправильного хранения. В процессе цифровой трансформации компания аккумулирует огромное количество информации, описывающей все наиболее важнее бизнес-процессы: от управления цепочками поставок и взаимоотношениями с клиентами до разного рода внутренних регламентов, товарных остатков и имеющихся материальных и нематериальных активов.

Одной из трудностей в вопросе управления данными также является их разнообразие. Данные могут быть представлены в разных форматах и структурах, что создает сложности при их сведении вместе и анализе. Кроме того, данные могут быть распределены по разным источникам, что затрудняет работу с ними.

Принципы управления данными

В реалиях цифровой экономики бизнесу необходимо комплексное решение, обеспечивающее хранение данных, интеграцию их в единую платформу, обеспечивающую сотрудникам доступ к любой необходимой информации в режиме реального времени. Такое решение должно включать инструменты автономного сбора и обработки данных, визуализации потоков происхождения информации, мониторинг и поддержку целевого уровня их качества, а также построение моделей и аналитики любой сложности. Основой для такого рода систем является озеро данных – хранилище, в котором аккумулированы большие объемы необработанных данных в их собственном формате до тех пор, пока они не понадобятся аналитическим приложениям. Для управления озерами данных используются службы облачного хранения, решения на базе искусственного интеллекта и ПО автоматизации.

Главные принципы управления данными:

• Идентификация и классификация данных: определение типов данных, их значения и связей для эффективной организации;
• Согласованность и целостность данных: создание и поддержка стандартов и правил, которые гарантируют актуальность и целостность информации;
• Контроль доступа и защита данных: обеспечение безопасности и конфиденциальности информации для предотвращения несанкционированного доступа или утечки данных;
• Резервное копирование и восстановление данных: регулярное создание копий и готовность к быстрому восстановлению в случае потери информации;
• Эффективное использование данных: обеспечение легкого доступа и использования информации для принятия обоснованных решений и оптимизации бизнес-процессов.
  
  

Рекомендации по управлению данными
Использование инструментов и технологий управления данными, таких как программа управления базами данных или системы для интеграции данных. Эти инструменты могут помочь автоматизировать процессы сбора, обработки и анализа информации.

Чтобы облегчить управление данными, следует придерживаться нескольких правил:

• Определение целей и стратегии управления данными в соответствии с бизнес-потребностями организации;
• Создание политик и процедур, которые определяют стандарты для захвата, хранения и обработки данных;
• Внедрение систем управления данными, которые обеспечивают автоматизацию процессов и эффективное использование информации;
• Обучение сотрудников и осведомление о политиках и процедурах управления данными для обеспечения их соблюдения;
• Мониторинг и контроль выполнения политик и процедур управления данными для обнаружения и предотвращения нарушений;
• Совершенствование и постоянное обновление систем и процессов управления данными в соответствии с изменяющимися потребностями и технологиями.

Продукты, связанные с управлением данными

Продукты, связанные с управлением данными, включают в себя различные программные решения, которые помогают в сборе, хранении, организации и анализе данных. Это могут быть базы данных, ERP-системы, BI-платформы, системы управления контентом (CMS) и другие.  Соблюдение принципов и рекомендаций по управлению данными позволяет минимизировать трудности и риски, связанные с обработкой и использованием информации, а также повышает продуктивность и конкурентоспособность организации.

Кроме того, качественная работа с данными позволяет их монетизировать,

В портфеле DIS Group есть весь необходимый стек российских продуктов для работы с данными, позволяющий повысить операционную эффективность компании и её ключевых бизнес-процессов. DIS Group занимается внедрением полностью российских разработок для комплексного управления данными; предлагает ряд решений по работе с данными и знаниями, предназначенными для автоматизации государственных и коммерческих организаций от разработчика «Data Инновации»; а также продукт российской кампании «Датафлот» по работе с  репликацией данных.

Выбор конкретных продуктов зависит от целей, потребностей и возможностей организации. Например, Юниверс DG  позволяет компании выстроить полный цикл управления данными в организации предоставляет возможности для сбора, хранения, обработки, анализа и визуализации данных.
Система позволяет собирать данные из различных источников, в том числе из разных отделов и подразделений организации. Это позволяет получить полное представление о состоянии бизнеса и принимать обоснованные решения.

Юниверс DG имеет удобный интерфейс, который позволяет пользователям легко настраивать процессы сбора и обработки данных. Благодаря гибким настройкам, систему можно адаптировать под индивидуальные потребности каждой организации.

Платформа обеспечивает безопасность данных и защиту конфиденциальности. Пользователи имеют доступ только к тем данным, которые им необходимы для работы.

Юниверс DG предоставляет широкие возможности для анализа данных. Платформа также позволяет визуализировать данные в удобном для пользователя виде. Графики, диаграммы и отчеты помогают анализировать информацию и принимать обоснованные решения.

Также Юниверс DG позволяет автоматизировать процессы работы с данными. Это позволяет сократить время и усилия, затрачиваемые на обработку информации, и повысить эффективность работы с данными.

Юниверс DG предоставляет комплексное решение для эффективного управления данными, с помощью которого компания сможет создать и реализовать собственную практику управления данными
и обеспечить организации всю необходимую функциональность для построения успешного бизнеса.

Если же в компании необходимо наладить целостную стратегию управления корпоративными данными, то можно обратить внимание на решение Data Governance. C помощью методологии продукта вы сможете извлечь максимальную бизнес-ценность из ваших данных, а организация станет более гибкой.
Вы соберете в единый каталог технические метаданные компании (например, о том, в каких ИТ-системах хранится информация).

Каталогизировав корпоративные данные, для каждого бизнес-термина вы зафиксируете в бизнес-глоссарии единое для всей компании определение. Внедрите правила для обеспечения качества данных и проведите соответствующие организационные изменения. Всё это позволит точнее и быстрее анализировать данные, формировать отчётность и принимать правильные бизнес-решения.

Управление данными сегодня является важным аспектом цифровой экономики. Организации должны разрабатывать стратегии и процессы управления данными, использовать современные инструменты и технологии, чтобы эффективно управлять и использовать данные для достижения бизнес-целей. Важно помнить, что управление данными – это непрерывный процесс, который требует постоянного обновления и оптимизации.

Олег Гиацинтов

Технический директор DIS Group

Один из ведущих экспертов России во многих областях, связанных с Big Data и стратегическим управлением данными, включая интеграцию данных, обеспечение их качества, управления знаниями и построение датацентричных бизнес-процессов.