مدیریت داده چیست؟

بسیاری از سرویس‌های SaaS، iPaaS  مبتنی بر استفاده آسان برای جمع‌آوری، ذخیره، نگهداری و ادغام داده‌های شما هستند. اما مدیریت داده چیست؟ و چرا مهم است؟ استراتژی مدیریت داده چیست و از چه ابزارهایی می توانید برای جمع آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده های خود استفاده کنید؟

مدیریت داده چیست؟

مدیریت داده عمل جمع آوری، ذخیره سازی، حفاظت، تحویل و پردازش داده‌ها است. در تجارت، داده‌ها معمولاً با مشتریان، کارکنان، معاملات، رقبا و امور مالی مرتبط هستند. هنگامی که یک سازمان به طور موثر داده‌ها را مدیریت می کند، بینشی به دست می آورد که تصمیمات تجاری را هدایت می‌کند. حفاظت از داده‌های شما باید در طول کل فرآیند اولویت باشد، به خصوص که نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها افزایش می‌یابد و حملات باج‌افزاری بیداد می‌کنند. از آنجایی که برنامه‌های کاربردی تجاری و پایگاه‌های داده  در اندازه‌های مختلف وجود دارند، هر شرکتی باید رویکرد خاص خود را در این مراحل اتخاذ کند. شما باید این کار را با توجه به اکوسیستم فناوری خاص خود انجام دهید و در صورت لزوم، مراحل جدیدی را به فرآیند تعریف و اضافه کنید. به عنوان مثال، پاکسازی داده ها ممکن است یک گام کوچک و کوتاه برای یک استارتاپ با داده های محدود باشد، اما یک شرکت در سطح سازمانی ممکن است نیاز داشته باشد که در مراحل اولیه آن را اولویت بندی کند.

انواع مدیریت داده ها

مدیریت داده ها بر هر جنبه از کسب و کار شما تأثیر می گذارد. مدیریت داده ها ممکن است شامل وظایف روزانه، ایجاد خط مشی یا نگهداری فرآیندها باشد که می‌توایند از انواع مختلف مدیریت داده‌ها استفاده کنید:

1.مدیریت چرخه عمر داده(Data Lifecycle Management)

به زبان ساده، DLM مراحل مختلفی را که اطلاعات از طریق آنها جریان می یابد شناسایی می کند و سیاست هایی را برای مدیریت هر یک از آن مراحل ایجاد می کند. هدف نهایی این چارچوب، به حداکثر رساندن عمر مفید داده‌های شماست. مراحل DLM عبارتند از:

• مجموعه
• دسترسی
• استفاده
• ذخیره سازی
• منتقل کردن
• حذف یا تخریب

DLM بیشتر توسط شرکت‌های بزرگی استفاده می‌شود که با حجم عظیمی از داده‌ها کار می‌کنند که باید در لایه‌های مختلف طبقه‌بندی شوند. برای کسب و کارهای کوچکتر، همچنین می تواند ساختار مفیدی برای ایجاد استراتژی های مدیریت داده‌های مقیاس پذیر باشد.

2. کانال انتقال داده (Data Pipelines)

کانال انتقال داده مسیری است که گروهی از داده‌ها از یک سیستم به سیستم دیگر طی می‌کنند. گاهی اوقات پیروی از این مسیرها داده‌ها را تغییر می دهد، اما گاهی اوقات داده‌ها ثابت می‌مانند.

3. ETL (حروف اول سه کلمه استخراج، انتقال، بارگذاری)

داده‌ها را از یک سیستم گرفته، تبدیل کرده و در انبار داده‌های سازمان بارگذاری می‌کند. در ELT جمع آوری داده ها از چندین منبع به یک منبع واحد تبدیل می‌شود. در این سه مرحله:

• استخراج: استخراج داده ها از پایگاه داده.
• تبدیل: دستکاری داده ها با کد برای قالب بندی و آماده سازی آن برای تجزیه و تحلیل.
• بارگذاری: نوشتن داده ها در مکان جدید.

4. پردازش داده ها

پردازش داده زمانی است که متخصصان داده‌ها را جمع آوری و به اطلاعات مفید تبدیل می کنند. سه روش معمولی برای پردازش داده ها وجود دارد - الکترونیکی، مکانیکی و دستی. امروزه بسیاری از مشاغل به پردازش خودکار داده ها متکی هستند. پردازش نادرست داده می تواند تأثیرات جدی بر خروجی داده‌ها داشته باشد. داده‌های اشتباه می‌تواند شرکت ها را به سمت ایده ها و استراتژی های اشتباه سوق دهد.

5.معماری داده‌ها

معماری داده ساختاری است که به تیم شما کمک می کند از استراتژی داده شما پشتیبانی کند. این  کار نشان می‌دهد که شرکت شما چگونه داده‌های خود را دریافت می‌کند و این داده ها به کجا می‌روند. همچنین ذخیره سازی، استفاده و امنیت داده‌ها را پوشش می‌دهد؛ در واقع معماری داده جایی است که بیشتر استراتژی داده‌ها شروع می‌شود.

6. مدل سازی داده‌ها

مدل‌های داده، نمودارهای ساده‌ای از سیستم‌های شما و داده‌هایی هستند که آن سیستم‌ها دارند. مدل‌سازی داده‌ها، دیدن نحوه جریان داده‌ها در سیستم‌ها و فرآیندهای تجاری شما را برای تیم‌ها آسان‌تر می‌کند.

در اینجا چند نمونه از اطلاعاتی که یک مدل داده ممکن است شامل شود آورده شده است:

• داده های محصول
• اطلاعات شریک
• اطلاعات مشتری

7.کاتالوگ‌های داده

کاتالوگ‌های داده، موجودی منابع داده در یک کسب و کار هستند. در این روش معمولاً از ابرداده برای سازماندهی این منابع استفاده می کنند. کاتالوگ داده می تواند داده‌های تجاری را برای کاربران شفاف‌تر و قابل جستجو کند. به عنوان مثال، فروشندگانی مانند گوگل کاتالوگ‌های داده را به عنوان یک محصول مکمل برای مدیریت داده ارائه می دهند. این محصولات اساساً نوارهای جستجو هستند تا دارایی های داده را به راحتی پیدا کرده و دسته بندی کنند. اگر یک کسب و کار کوچک دارید، می‌توانید عملکرد کاتالوگ‌های داده را با ایجاد فهرستی از تمام دارایی‌های داده‌ای شرکتتان درست کنید، این کاتالوگ می تواند به تیم های مختلف شما کمک کند به راحتی داده‌هایی را که برای دسترسی به آن نیاز دارند پیدا کنند. برچسب‌ها روشی عالی برای دسته‌بندی گروه‌هایی از داده‌ها هستند تا بعداً آنها را به راحتی پیدا کنید.

8. یکپارچه سازی داده ها

در این نوع مدیریت داده‌های سیستم های مختلف برای ایجاد یک مجموعه داده یکپارچه ترکیب می‌شود. داده ها به ندرت توسط یک پلت فرم جمع آوری می شوند اما معمولاً چندین برنامه کاربردی برای فرآیندهای تخصصی وجود دارد. تیم‌های جداگانه اغلب پایگاه‌های اطلاعاتی خود را دارند و هر کدام بخشی از داده‌های شرکت شما را جمع‌آوری می‌کنند. به عنوان مثال، فرض کنید یک فروشگاه آنلاین دارید که در آن کفش های ورزشی می فروشید. ممکن است یک برنامه داشته باشید که اطلاعاتی را که مشتریان شما هنگام خرید پر می کنند جمع آوری می‌کند. برنامه دوم اطلاعات صورتحساب یا حسابداری را جمع آوری می کند. سومین اپلیکیشن با چت بات به سوالات مشتریان پاسخ می‌دهد. هر برنامه داده‌ها ی مربوط به هر مشتری را جمع آوری می کند. هدف ادغام این است که آن داده‌ها همگی در یک محل باشند تا یک دیدگاه واحد (SCV) ارائه دهد. هنگامی که داده ها را ادغام می کنید، کیفیت آنها بهبود می‌یابد زیرا می توانید داده‌ها را از نظر دقت و ارتباط مقایسه کنید. یکپارچه سازی همچنین به شما امکان می دهد تا کاربران را در کل پروسه ردیابی کنید.

9. انتقال داده‌ها

انتقال داده فرآیند انتقال داده‌ها از یک پایگاه داده به پایگاه داده دیگر است. این انتقال معمولاً به این دلیل اتفاق می‌افتند که شرکت شما یک سیستم یا مکان داده جدید اضافه می‌کند یا می‌تواند به خاطر تغییر فرمت ها یا برنامه‌های داده باشد. برای مثال، اگر شرکت شما در حال تغییر به یک CRM جدید است، باید داده‌ها  را از پلتفرم فعلی خود به پلتفرم جدید منتقل کنید. انتقال‌ها اغلب پروژه های استراتژیک هستند که برای رسیدن به بهترین نتایج نیاز به طراحی، آزمایش و ممیزی دارند.

10.حاکمیت داده

حاکمیت داده قوانین و رویه هایی است که مدیریت داده را در یک شرکت تعریف می کند. غالباً یک تیم یا فرد مسئول حاکمیت داده خواهد بود. آنها مسئول مواردی مانند؛ درخواست های دسترسی، تعاریف و نگهداری سوابق پایگاه داده‌ها هستند.حاکمیت داده موثر، داده های سازگار و قابل اعتماد ایجاد می کند، همچنین به حفظ امنیت داده‌ها کمک می‌کند.

11. امنیت داده‌ها

شرکت ها از امنیت داده‌ها برای محافظت در برابر سرقت، فساد و موارد دیگر در طول چرخه عمر داده‌ها استفاده می‌کنند. امنیت داده ها شامل:

• سخت افزار
• نرم افزار
• ذخیره سازی
• پشتیبان گیری
• دستگاه‌های کاربران
• داشتن دسترسی
• کنترل‌های مدیریت
• حاکمیت داده

به عنوان مثال، CAPTCHA ها روشی محبوب برای جلوگیری از ورود هکرها از وارد کردن کدهای مخرب به فرم های وب هستند.

12. ذخیره سازی داده‌ها

ذخیره سازی داده‌ها عمل ثبت و نگهداری آن‌ها برای آینده است. ذخیره سازی الکترونیکی نسبت به ذخیره سازی اسناد کاغذی رایج تر است. شرکت ها ممکن است از نوار مغناطیسی، دیسک های نوری یا رسانه های مکانیکی برای ذخیره داده‌ها استفاده کنند.

انبارهای داده و پلتفرم های داده مشتری دو روش متداول شرکت ها برای جمع آوری و ذخیره داده‌ها هستند. انبار داده یک پایگاه داده است که یک شرکت تمام داده‌ها ی خود را - معمولاً از منابع مختلف - به آن منتقل می کند. این انبارها معمولاً دریاچه‌های داده یا دیتا مارت نامیده می شوند. همچنین ممکن است با اصطلاح انبار داده سازمانی (EDW) برای شرکت های بزرگتر آشنا باشید. پلتفرم داده‌ها ی مشتری یک پلت فرم کاربر پسندتر است. همچنین داده‌های مربوط به مشتریان شما را جمع‌آوری می‌کند و داده‌ها را در گزارش‌های بصری و سفارشی به کاربران نهایی نمایش می‌دهد.

سایر مفاهیم مدیریت داده ها

• فراداده

فراداده داده‌ای است که سایر داده‌ها را در یک پایگاه داده یا انبار داده توصیف می‌کند.

• هوش تجاری

هوش تجاری، عمل تجزیه و تحلیل و ارائه داده ها برای ارائه بینش هایی است که می تواند به شرکت ها در تصمیم گیری‌های تجاری کمک کند. این داده‌ها اغلب به شکل یک داشبورد یا گزارش متریک هستند.

• پاک کردن داده

این فرآیند شناسایی و تصحیح داده های فاسد و نادرست است. پاکسازی داده‌ها ممکن است شامل حذف موارد تکراری، تصحیح خطاها یا حذف موارد پرت باشد. از آنجایی که این فرآیند می تواند خسته کننده و زمان بر باشد، اعتبارسنجی دقت داده‌ها مهم است.

• تست داده‌ها

در آزمایش داده ها در مورد داده ها اظهار نظر می‌کنید و سپس بررسی می کنید که آیا این ادعاها معتبر هستند یا خیر. می توانید کیفیت داده های منبع خود را آزمایش کنید و تأیید کنید که کد موجود در مدل‌های داده شما همانطور که در نظر گرفته شده است کار می‌کند یا خیر.  این چند نمونه از تست‌های کیفیت داده‌های معمولی است:

• آزمایش مقادیر ناشناخته یا تهی
• تست‌های حجم داده (به عنوان مثال، نمایش داده های خیلی زیاد یا خیلی کم)
• محدوده مقادیر عددی (به عنوان مثال، آیا داده‌ها با مقادیر مورد انتظار مطابقت دارند یا خیر)
• داده‌های تکراری
• انواع شناخته شده (به عنوان مثال، بررسی سازگاری فرمول ها برای همه داده ها)

بررسی‌های کیفیت داده‌ها نمی‌تواند همه چالش‌های ممکن را پوشش دهند، اما می‌توانند به تأیید کیفیت و سازگاری داده‌های شما کمک کنند.

حال که به انواع مدیریت داده آشنا شده‌ایم در مقاله بعدی درباره ارزش مدیریت داده‌ها بر روی کسب و کارتان صحبت می‌کنیم.