هوش تجاری

مدیریت داده چیست و چه اهمیتی دارد؟

مدیریت داده فرآیند هضم، ذخیره‌سازی، سازمان‌دهی و نگهداری داده‌های ایجادشده و جمع‌آوری‌شده توسط یک سازمان است. مدیریت اثربخش داده‌ها قطعه اساسی استقرار سیستم‌های فناوری اطلاعات است که برنامه‌های کسب و کار را اجرا کرده و اطلاعات تحلیلی را برای کمک به تصمیم‌گیری عملیاتی و برنامه‌ریزی استراتژیک توسط مدیران شرکت‌ها، مدیران کسب و کار و سایر کاربران نهایی فراهم می‌کنند.

فرایند مدیریت داده شامل ترکیبی از توابع مختلف می‌باشد؛ در مجموع هدف آن‌ این است که داده‌ها در سیستم‌های شرکتی دقیق، در دسترس قرار گیرند. بیشتر کارهای مورد نیاز توسط تیم‌های فناوری اطلاعات و مدیریت داده انجام می‌شود، اما کاربران کسب و کار معمولاً در برخی از مراحل فرآیند شرکت می‌کنند تا اطمینان حاصل نمایند که داده‌ها نیاز آن‌ها را برآورده می‌کند.

این راهنمای جامع، توضیح می‌دهد که مدیریت داده چیست و بینشی از رشته‌های فردی آن، بهترین روش‌ها برای مدیریت داده، چالش‌هایی که سازمان‌ها با آن روبرو هستند و مزایای یک استراتژی موفق مدیریت داده را ارائه می‌دهد.

اهمیت مدیریت داده

داده‌ها به طور فزاینده‌ای به عنوان یک دارایی شرکتی تلقی می‌شوند که می‌تواند برای تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد کسب و کار، بهبود فعالیت‌های بازاریابی، بهینه‌سازی عملیات کسب و کار و کاهش هزینه‌ها، با هدف افزایش درآمد و سود استفاده شود. اما عدم مدیریت صحیح داده می‌تواند سازمان‌ها را با مجموعه داده‌های ناسازگار و مشکلات کیفیت داده که توانایی آن‌ها در اجرای هوش تجاری (BI) و برنامه‌های تجزیه و تحلیل محدود می‌کند یا بدتر از آن، یافته‌های معیوب مواجه کند.

امروزه مدیریت داده از اهمیت بیشتری برخوردار شده است زیرا کسب و کارها تحت فشار افزایش تعداد الزامات انطباق نظارتی قرار می‌گیرند، از جمله قوانین حریم خصوصی و محافظت از اطلاعات مانند GDPR و قانون حریم خصوصی مصرف‌کننده. علاوه بر این، شرکت‌ها حجم هرچه بیشتر داده‌ها و طیف گسترده‌تری از انواع داده‌ها را ثبت می‌کنند، هر دو مشخصه سیستم‌های کلان داده (Big Data) است که بسیاری از آن‌ها استفاده کرده‌اند. بدون مدیریت خوب داده‌ها، پیمایش در چنین محیط هایی سخت می‌شود.

انواع توابع مدیریت داده

رشته‌های جداگانه‌ای که بخشی از روند کلی مدیریت داده هستند یک سری مراحل را شامل می‌شوند، از پردازش و ذخیره‌سازی داده گرفته تا نحوه قالب‌بندی و استفاده از داده‌ها در سیستم‌های عملیاتی و تحلیلی. توسعه معماری داده اغلب اولین قدم است، خصوصاً در سازمان‌های بزرگی که داده‌های زیادی برای مدیریت دارند. یک معماری نقشه‌ای برای پایگاه داده و سایر سیستم عامل‌های داده‌ای که مستقر خواهند شد، از جمله فناوری‌های خاص متناسب با برنامه‌های خاص، فراهم می‌کند.

پایگاه داده رایج‌ترین بستری است که برای نگهداری داده‌های شرکتی استفاده می‌شود. آن‌ها حاوی مجموعه‌ای از داده‌ها هستند که سازمان‌یافته‌اند، بنابراین می‌توان به آن‌ها دسترسی پیدا کرده، آن‌ها را بروزرسانی و مدیریت کرد. پایگاه‌های داده در سیستم پردازش معاملات که داده‌های عملیاتی مانند سوابق مشتری و سفارشات فروش و انبارهای داده را ایجاد می‌کنند، و همچنین در انبارهای داده که مجموعه‌های تلفیقی داده را از سیستم‌های کسب و کار برای هوش تجاری و تجزیه و تحلیل ذخیره می‌کنند، استفاده می‌شوند.

مدیریت پایگاه داده یک عملکرد اصلی مدیریت داده است. پس از راه‌اندازی پایگاه‌های داده، نظارت و تنظیم عملکرد باید انجام شود تا زمان پاسخ قابل قبول در درخواست‌های پایگاه داده که کاربران برای دریافت اطلاعات از داده‌های ذخیره‌شده در آن‌ها اجرا می‌کنند، حفظ گردد. سایر کارهای اجرایی شامل طراحی، پیکربندی، نصب و به روزرسانی پایگاه داده، امنیت داده‌ها؛ پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده و استفاده از ارتقاء نرم‌افزار و وصله‌های امنیتی است.

فناوری اصلی که برای استقرار و مدیریت پایگاه داده استفاده می‌شود، یک سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) است: نرم‌افزاری که به عنوان رابط بین پایگاه داده‌های کنترل‌شده و مدیران پایگاه داده، کاربران نهایی و برنامه‌هایی که به آن‌ها دسترسی دارند، عمل می‌کند. سیستم عامل‌های داده جایگزین برای پایگاه داده شامل سیستم‌های فایل و خدمات ذخیره‌سازی شیء ابری هستند. آن‌ها داده‌ها را به روش‌های ساختاری کمتر ساختاری نسبت به پایگاه داده‌های جریان اصلی ذخیره می‌کنند، که انعطاف‌پذیری بیشتری در انواع داده‌های قابل ذخیره و نحوه قالب‌بندی آن‌ها فراهم می‌کند. در نتیجه، برای برنامه‌های معاملاتی مناسب نیستند.

سایر رشته‌های اساسی مدیریت داده شامل مدل‌سازی داده‌ها است که روابط بین عناصر داده و جریان داده‌ها در سیستم را نمودار می‌کند. یکپارچه‌سازی داده‌ها، که داده‌های منابع مختلف را برای استفاده عملیاتی و تحلیلی ترکیب می‌کند. حاکمیت داده، که سیاست‌ها و رویه‌هایی را تنظیم می‌کند تا اطمینان حاصل نماید داده‌ها در یک سازمان سازگار هستند. نهایتا مدیریت کیفیت داده، که هدف آن رفع خطاها و ناسازگاری‌های داده است. مورد دیگر مدیریت داده اصلی (MDM) است که مجموعه مشترکی از داده‌های مرجع را در مورد مشتریان و محصولات ایجاد می‌کند.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن