数据管理是组织用于保证数据安全、高效并可用于任何相关业务目的的一种策略。
数据管理包括流程和技术。流程通常由组织的数据治理框架定义，每个流程都使用相关的软件工具实现。
什么是数据管理策略?
数据管理策略涉及公司数据基础设施的所有方面。这包括以下元素:
摄入
数据必须从有信誉的来源获得，例如生产数据库或可信任的第三方。万博max手机网页登录数据沿袭——描述数据全部历史的元数据——对于跟踪信息的来源是必不可少的，特别是在数据可能经过多个服务器的地方。
访问
管理人员必须监督用户角色的创建，并确保每个用户都能获得适当的读访问和写访问。访问是一个组织问题，需要与每个部门协调，以确保每个人都有他们工作所需的权限。
集成
在获取新数据或移动现有数据时，它可能需要通过集成层。通常，这涉及创建一个主模式，然后操作数据以适应。这种转换必须始终保持数据完整性，同时满足目标存储库的需求。
元数据
大数据集需要一个有用的元数据模式，以便分析专家能够执行快速的数据探索。数据管理策略应该有一个收集和索引相关元数据的明确过程，并且在需要时这些元数据是可用的。
合规
有许多影响数据管理策略的遵从性要求。法律就像GDPR和CCPA规定个人信息的处理，而审计规则意味着一些财务信息必须在指定的时间内存档。数据管理政策应反映所有法规要求，并确保组织处于法律正确的一方。
分析
大多数组织现在都高度依赖分析来推动他们的决策。数据管理策略必须支持分析时间的努力，并确保可用数据是及时的、相关的和完整的。他们还必须确保数据保存在正确类型的存储库中——例如，a数据集市用于部门分析。
安全
安全性是数据管理策略的首要和最后一件事。任何用户或系统都不应暴露敏感数据或允许未经授权的数据访问。数据管理员负责揭露安全问题，还负责组织定期审计和测试。
存档
数据通常需要移动到存储库，如数据仓库或ManBetX万博客服数据湖．数据管理策略将推荐首选的解决方案，以便组织对长期数据存储有统一的方法。
效率
数据管理有经济和环境方面的成本。组织应定期审查其数据管理策略，以确定当前的方法是否具有成本效益和可持续性。这意味着决策者需要随时了解新的、可替代的数据解决方案。
扩展
数据量可以迅速增加。例如，物联网(IoT)和网站分析都可以产生大量的数据，需要存储在某个地方。随着业务的增长，这些量可以开始呈指数级增长。数据管理策略应该计划在需要时容易扩展。
实现此策略是数据管理人员的工作。数据经理可以是拥有首席数据官等职位的个人，也可以是一个数据专家团队。数据管理越来越自动化，这意味着策略在更高的级别定义，然后用数据管理系统实现。
什么是数据管理系统?
实际上，数据管理过于复杂，无法手动实现。大多数组织依靠数据管理系统来执行上面列出的大部分任务，特别是:
- 进口数据
- 数据转换
- 数据归档
- 安全管理
- 访问管理
两种最常见的解决方案是手动数据管理和低代码数据管理。
手动数据管理
数据团队从头开始创建一个定制的数据管理系统。手动数据管理包括以下任务:
- 记录整个数据管理结构
- 为数据转换创建模型和模式
- 设计最终存储库的体系结构，例如数据仓库ManBetX万博客服
- 构建数据管道以将数据从源移动到目标，通常使用批处理脚本和Chron作业
- 将额外的源集成到管道中，尽可能使用API调用
- 在加载到存储库之前，通过托管在独立数据库上的登台层对数据进行转换
- 及时向授权用户角色提供数据
- 数据管理系统的监控、维护和升级
- 响应安全问题
这种系统可以由软件工程师和数据工程师组成的团队来构建。这是极其资源密集型的，需要工程团队的无限支持。然而，在复杂的环境中，它可能是一个合适的解决方案。
低代码数据管理
低代码数据管理平台适用于不需要定制解决方案的组织。相反，这些平台允许公司实施数据管理策略，而不需要大量的资源投资。万博手机登录平台
典型的低代码解决方案可能具有以下特性:
- 用于架构设计的拖放界面
- 自动化数据管道
- 内置集成，允许平台连接到数据源、数据仓库和分析工具
- 显示分析结果的仪表板
- 云托管，包括实时支持和安全监控
在大多数业务用例中，像Xplenty这样的ETL平台可以作为数据处理平台。
低代码数据管理系统还解决了可伸缩性的问题。这些平台通常是云托管的，因此组织不需要在数据需求增长时提供额外的处理能力。
