数据管理软件是任何软件,可以帮助组织控制和维护他们的数据。这类软件可能相关的特性数据治理,数据集成,数据分析,和其他方面的数据管理。
因为数据扩张,大多数公司不再依赖一个单一的数据管理软件平台来处理一切。相反,数据管理软件补充其他工具在数据基础设施。
数据管理的元素
当一个公司有很多盘点,需要良好的库存管理政策来帮助组织的一切。同样,当一个组织有大量的数据,需要可靠的数据管理策略。
数据管理包括许多链,包括:
数据治理:治理是关于高级策略设置标准的组织。数据治理团队展示了数据管理的规则,他们在每个部门实施这些规则。
数据架构:体系结构是整个网络的设计,包括管道系统之间的数据。数据管理保证体系结构是安全的,符合要求。
数据安全:安全良好的数据管理的核心。经理确保每个系统和过程完全是防水的。
主数据管理(MDM):组织有时使用MDM某些数据类型创建一个金色的副本。MDM通常引用人们、产品或位置。万博max手机网页登录例如,医院可能使用MDM创建一个明确的病人记录。
元数据管理:元数据是关于数据的数据,它是特别重要的非结构化存储库数据的湖泊。良好的元数据管理更容易控制和分析这些庞然大物。
数据集成和存储:数据管理也可以包括将多个数据源在一个统一的格式。组织可能会将这些数据仓库长期存储。
数据质量管理:数据管理者必须执行质量保证检查数据。质量问题可能指向一个问题在数据基础设施。数据管理员也可以通过数据清洗和积极努力提高质量数据浓缩。
数据分析:分析通常是数据管理过程的终点。管理团队可能与分析师的工作,确保数据相关性和可用性。
数据管理是一个巨大的操作。一个专门的管理团队可能监督它,或者一个组织可能会选择其他领导人之间的分割管理职责。
数据管理软件的也是如此。有些组织可能使用一个单一的平台,执行上面的许多任务。但通常,他们会依靠一套工具来处理数据管理的各个方面。
数据管理软件的功能是什么?
也许最基本形式的数据管理软件是一个关系数据库管理系统(RDBMS),比如MySQL或Microsoft SQL Server。这些平台提供了许多工具除了核心关系数据库,和开发人员可以使用这些工具来执行某种程度的数据管理。
但在企业环境中,组织需要更强大的工具。数据管理软件的常见例子包括:
遵从性工具
法规遵从性是一个巨大的关心数据管理。组织需要注意潜在的漏洞,如非法移动数据到另一个领域,这是很容易发生的事情与原生云服务。
内置的遵从性工具可以帮助自动化这方面的数据管理。使用这些工具,数据管理员可以建立他们的规则,然后系统会自动标记任何违反。这可以减少合规任务所花费的时间,加上它有助于避免隐私和安全问题。
任务自动化
机器人过程自动化(战)使它比以往更容易实现复杂的任务的自动化。这使得数据管理员通过重复,资源密集型的工作总是事情的一种算法。
一个越来越受欢迎的例子,这是元数据管理。通过机器学习,这些工具可以创建元数据而无需人工干预。例如,如果你在数据存储一幅兰博基尼湖,一个自动化元数据系统可以解释照片并标记为“跑车”。
数据分析和商业智能(BI)
许多数据分析和BI工具已经广泛的数据管理工具的设计。良好的管理是至关重要的在这个阶段,数据质量分析上有很大的影响。任何见解从管理不善的收集的数据就没有价值。
这些平台越来越擅长处理非结构化数据存储库,如数据湖泊。一个数据湖不需要尽可能多的前期管理、输入数据不经过净化或集成的过程。但这些系统仍然需要一些管理防止数据变成沼泽。
ManBetX万博客服数据仓库
数据ManBetX万博客服仓库是一个高度结构化的存储库。它只能持有关系数据库表,所以一个组织通常会试图清洁和集成任何传入的数据。数据仓库将成为一个好黄金复制主数据管理候选人。
ManBetX万博客服数据仓库可能是一个好的数据管理系统的化身。如果正确组织奠定了基础,它可以让仓库数据中心的基础设施。所有存储在仓库是干净的,一致的和可靠的。
数据管道
数据管道连接上述系统。这些管道通常在一个自动运行提取、转换、加载可以与数据库集成(ETL)过程中,仓库,和其他企业系统。数据可以通过管道在任何时候在它的生命周期。
数据管道最有用的事情之一是,它提供了当前流程的可视性。数据管理人员可以监测管道的日志,看看数据通过网络,和他们可以监视任何转换过程。能见度良好的数据管理的关键。
