企业数据管理需求在过去几年里急剧变化,今日企业比以往任何时候面临更大的压力执行主动策略。
企业数据管理需求在过去几年里急剧变化,今日企业比以往任何时候面临更大的压力执行主动策略。企业数据管理不是传承趋势或牛群思想产物-真正的运维需求驱动着运动公司急切地期望使数据更容易获取和更有意义,这项任务允许冷硬数据启发决策,增强效率并最终驱动增长
对某些初出世者来说 数据已经标准化 转换成可用表单 存储方式既方便用户访问 安全不幸地,大多数企业不那么警惕, 发现自己急忙爬上数据顶端, 数据势必逐日增长变化
文章中我们将调查企业数据管理 以及它随时间变换开始吧
纯数据量以惊人速率增长2018年全球数据圈共33兆字节至2025年,预计数据超过175兆字节.况且 近三分之一的世界数据 需要实时处理
实践上像什么今日,50亿消费者每日与数据交互2025年时,这个数字将达60亿-占世界人口的75%估计显示每个连接者每18秒至少有一数据交互
数据量在增加,数据公司处理类型也在增加数据流包含从金融资料和盘点图到非结构化数据等所有内容,数据源出自社交媒体和物联网
所有这些形式多样的数据必须是:
集中化
组织化
可访问性
安全性
实现这些任务企业数据管理数据变换表情 数据管理需求也会变换
企业数据管理描述企业实现以下目标的能力:
整合数据决策
Govern数据
安全数据
分布数流数据
伙伴间传输数据子公司和应用
有效企业数据管理并非易事需要全面理解贵组织的数据 和智能主动敏捷管理策略
企业数据管理组件现代企业数据中心管理需求组织处理以下关键元素
数据集成成功的企业数据集成看到组织移动并整合各种数据到一个中心无障碍地方数据集成保证所有互不相干的数据形式不单易获取,而且实用性强数据集成可能涉及虚拟化传播合并
数据治理数据治理包括流程和政策确保数据安全性、质量和完整性面对数据膨胀潮流,企业保护数据的责任变得日益重要。治理包含政策执行、权威和义务指南
数据安全数据安全涉及现有保护数据生命周期所有点的措施,包括在转口和休息时数据安全策略保护免遭窃取、泄漏和破解,并维护完整性并尽量减少腐败风险
有了以上组件计算,你就可以设计出一种防未来企业数据管理方法,满足你今天的要求 — — 和明天数据丰富世界的要求。
少数最佳实践先入为主
估计-耗时过程,是的但它不可跳过企业实施有效数据管理策略时,必须理解数据流的内向和外向,以及处理的多种类型数据。团队必须确信他们承诺反映组织数据微小面的过程
识别交付品-数据管理可以是模糊的关键是公司识别它是什么, 精确地说,它们用数据管理策略实现
目标是什么
整体范围是什么
将如何衡量成功
数据项目可快速成为巨大任务,特别是当数据需求变得更加重要时。分阶段实现增量目标可有效实现方法
设置政策和程序-确定并记录政策和程序对指导数据记录、存储和转移至关重要。适当标准可帮助减少安全漏洞、腐败和数据丢失的风险
除此以外,如果一个组织在高度规范行业运作,它们必须确定其义务并制订保证守法的政策。这不仅保护数据,还帮助企业避免罚款并维护客户信任
优先质量-不良数据比无数据差,接受质量文化会帮助组织维护安全性、完整性并最终维护值数据
投资人才技术缺少正确的人和正确的技术掌舵, 企业企业数据管理策略从一开始就注定失败寻找能跟上需求变化并选择工具实现无缝缩放和灵活特征的前向思想家
企业从未面临如此大量数据然然数据量提供全套令人振奋的创新契机, 并带来沉重的重负
管理数据方式今日很重要-多清晰越多信息输入数据圈 企业数据管理可能就拥有 创建或破解企业的权力
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