Upravljanje podacima

Upravljanje podacima

Napisala Ana Canteli, OpenKM 29. marta 2022

Upravljanje podacima se zasniva na prikupljanju, čuvanju i efikasnom i bezbednom korišćenju podataka. Upravljanje podacima ima za cilj da pomogne u optimizaciji njihove upotrebe na osnovu politika upravljanja podacima i regulatornog okvira. Ne smemo zaboraviti da ima sve više kompanija čija je bitna  osnova poslovanja upravljanje podacima.

 Rečeno je da je upravljanje podacima počelo oko 1890. stvaranjem bušenih kartica. Ali u stvarnosti, sve do 1960. godine, koncept upravljanja podacima ili skladištenje podataka nije se napredno koncipiralo kako ga danas koristimo. Tada je asocijacija za usluge obrade podataka (ADPSO) ​​započela svoju savetodavnu aktivnost o upravljanju podacima i skladištenju podataka. Deceniju kasnije, sistemi za upravljanje podacima bili su samo operativni; obezbeđivali su izveštaje o operacijama u datom trenutku – kao glavni podaci izvučeni iz relacione baze podataka – uskladišteno u redovima i kolonama.

Danas su preduzećima potrebna rešenja za upravljanje podacima koja im pružaju jedinstven način upravljanja podacima na više nivoa. Zato što su alati za upravljanje podacima zasnovani na platformama za upravljanje podacima i mogu uključivati master baze podataka, jezera podataka, skladišta podataka, sisteme za upravljanje velikim podacima, alate za analitiku podataka itd.

Platforma za upravljanje podacima je primarni sistem za prikupljanje i obezbeđivanje velikih količina analitičkih podataka. Platforme podataka često uključuju softverske alate za upravljanje i mogu ih razviti dobavljači baze podataka ili treća lica. Ova rešenja za upravljanje podacima pomažu tehničkim timovima i administratorima baza podataka da obavljaju zadatke kao što su:

• Identifikujte, dijagnostikujte i rešite kvarove u sistemu ili infrastrukturi baze podataka.
• Dodelite resurse za skladištenje.
• Ažurirajte dizajn baze podataka.
• Optimizujte odgovore na upite baze podataka za bolje performanse.

Što se tiče big data podataka, podaci dolaze u velikom broju formata, a takođe se prikupljaju velikom brzinom. Na primer, razmislite o svim podacima koje Meta prikuplja sa vaših društvenih mreža. Količina, raznolikost i brzina tih podataka čine ih toliko vrednim za preduzeća, ali takođe otežava upravljanje njima.

Kako se sve više podataka prikuplja iz različitih izvora kao što su CCTV, društveni mediji, audio snimci i uređaji Interneta stvari (IoT), pojavili su se sistemi za upravljanje velikim podacima.

Jezero podataka je sistem za skladištenje podataka u sirovom formatu i obično uključuje bitne rezervne kopije podataka iz izvornog sistema.

Podaci su oblik kapitala, jer u današnjoj ekonomiji mogu sami sebi da stvaraju vrednost. Podaci su veoma relevantni na strateškom i konkurentskom nivou. Podaci su takođe definisani kapital budući da su podaci registrovani i neophodni za proizvodnju dobara ili usluga. I kao što smo rekli gore, uključuje sve snimljene podatke:

• Organizacija: transakcije, evidencija klijenata, izveštaji podrške.
• Mobilni: interakcija sa aplikacijom, konfiguracija uređaja, geopozicioniranje.
• Audio: korisnička služba, glasovne usluge i automatizovani sistemi.
• Video: satelitski snimci, rendgenski snimci, bezbednosni snimci.
• Senzori: temperatura, vlažnost, vibracije, ubrzanje.

Osnovni elementi procesa upravljanja podacima

• Arhitektura podataka: dizajnirana je i primenjena sa sistemom baze podataka i drugim repozitorijumima za smeštaj podataka organizacije.
• Model podataka: kreirani su da mapiraju tokove posla i odnose između podataka tako da se informacije mogu organizovati da zadovolje zahteve kompanije.
• Podaci: generisani, obrađeni i uskladišteni u bazi podataka, sistemu datoteka, servisu u oblaku ili drugim sistemima za skladištenje.
• Transakcioni sistem: i drugi izvori podataka integrisani su u skladište podataka ili jezeru podataka za rezultate analize podataka.
• Kontrola kvaliteta podataka: vrši se za identifikaciju grešaka i nedoslednosti i za njihovo rešavanje kroz zadatke čišćenja podataka.
• Upravljanje podacima: Kreirajte definicije podataka i smernice za korišćenje podataka.

Izazovi u upravljanju podacima

Većina izazova u upravljanju podacima danas potiče od sve bržeg tempa poslovanja i sve veće proliferacije podataka. Sve veća raznolikost, brzina i obim podataka koji su dostupni kompanijama zahtevaju efikasnije alate za upravljanje kako bi se održali. Neki od glavnih izazova sa kojima se organizacije suočavaju su:

• Nedostatak znanja o podacima: Mnogi podaci se prikupljaju i čuvaju u količini i raznovrsnosti, ali nijedan od tih podataka nije od pomoći ako organizacija ne zna koje podatke ima, gde se nalaze i kako da ih koristi. Rešenja za upravljanje podacima zahtevaju obim i performanse da bi pružila smislene informacije kada su potrebne.
• Poteškoće u održavanju nivoa učinka: Organizacije beleže, čuvaju i koriste sve više podataka. Da bi vreme odgovora bilo konkurentno, organizacije moraju stalno da prate tip upita na baze podataka i optimizuju indekse kako bi se pri menjanju upita održale performanse.
• Poteškoće u ispunjavanju promenljivih zahteva: Regulatorni zahtevi, kao što je Opšta uredba o zaštiti podataka, složeni su, imaju sve više nadležnosti i stalno se ažuriraju. U ovim okolnostima, kompanije moraju biti u mogućnosti da brzo pregledaju svoje podatke i identifikuju sve elemente koji bi mogli da krše nove propise. Posebno se moraju otkriti, pratiti i nadgledati podaci koji mogu da identifikuju ličnosti (PII) kako bi bili u skladu sa sve strožijm globalnim propisima o privatnosti.
• Potreba za obradom i konverzijom podataka: prikupljanje i identifikacija podataka samo po sebi ne daje vrednost; entitet treba da ih obradi. Ako je potrebno mnogo vremena i truda da se podaci konvertuju u ono što im je potrebno, u analitiku podataka, kao rezultat, gubi se potencijalna vrednost tih podataka.
• Potreba za stalnim adekvatnim skladištenjem: Organizacije danas skladište podatke u više sistema, uključujući skladišta podataka i nestrukturirana jezera podataka koja čuvaju sve podatke u bilo kom formatu u jednom spremištu. Specijalisti za podatake u organizaciji treba da transformišu podatke iz originalnog formata u oblik ili model koji im je potreban za širok spektar analiza, prateći brz i lak proces. Kao što možemo da zamislimo, to često izgleda kao kvadriranje kruga.
• Konstantna optimizacija performansi tehnologije i troškova: Sa pojavom sistema za upravljanje podacima u oblaku, preduzeća mogu da biraju da li će zadržati i analizirati podatke lokalno, u oblaku ili u hibridnom objektu. IKT kompanije treba da procene nivo identiteta između lokalnog okruženja i oblaka kako bi održale maksimalnu agilnost na tehnološkom nivou uz istovremeno smanjenje troškova, a održavanje ili garantovanje tog balansa je vrlo teško.

Najbolje prakse u upravljanju podacima

 Dobro osmišljen program upravljanja podacima je od suštinskog značaja za čvrstu i pouzdanu strategiju upravljanja podacima, posebno u kompanijama sa distribuiranim okruženjima podataka koja uključuju mnoge sisteme. Snažan fokus na kvalitet podataka je takođe ključan za primenu najboljih praksi. Međutim, u oba slučaja, IT i timovi za upravljanje podacima ne mogu sve. Menadžment, zaposleni i korisnici moraju biti posvećeni obezbeđivanju pravilnog korišćenja podataka i održavanju kvaliteta podataka radi primene najboljih praksi.

 Pored toga, mnoštvo baza podataka i drugih platformi podataka koje su dostupne za implementaciju zahtevaju pažljiv dizajn arhitekture podataka, a odgovarajuća tehnologija mora biti procenjena i odabrana. Menadžeri podataka i alati za upravljanje podacima moraju osigurati da sistemi koje implementiraju, odgovaraju njihovoj svrsi i da imaju mogućnosti obrade podataka i analitičke informacije neophodne za rad njihove organizacije.

 OpenKM sistem za upravljanje dokumentima ima sve funkcionalnosti i mogućnosti da obrađuje podatke organizacije i konfiguriše ili bude deo sistema za upravljanje podacima koji razvija. Sa OpenKM-om, vaša kompanija će moći da izvuče maksimum iz vašeg kapitala podataka.