Διαχείριση δεδομένων

Διαχείριση δεδομένων

Γράφτηκε από την Ana Canteli στις 29 Μαρτίου 2022

Η διαχείριση δεδομένων βασίζεται στη συλλογή, τη φύλαξη και την αποτελεσματική και ασφαλή χρήση τους Η διαχείριση δεδομένων στοχεύει στη βελτιστοποίηση της χρήσης των δεδομένων βασιζόμενη στις πολιτικές διαχείρισης δεδομένων και το ρυθμιστικό πλαίσιο. Δεν πρέπει να ξεχνάμε ότι υπάρχουν όλο και περισσότερες εταιρείες των οποίων η κύρια δραστηριότητα είναι η διαχείριση δεδομένων. Δηλαδή, δεν βασίζονται σε κάτι απτό για να δημιουργήσουν αξία.

 Η διαχείριση δεδομένων λέγεται ότι ξεκίνησε γύρω στο 1890 με τη δημιουργία διατρητικών καρτών. Αλλά στην πραγματικότητα, μέχρι το 1960, η έννοια της διαχείρισης δεδομένων ή της αποθήκευσης δεδομένων δεν είχε την ίδια έννοια με αυτή που χρησιμοποιούμε σήμερα. Η Ένωση Οργανισμών Υπηρεσιών Επεξεργασίας Δεδομένων (ADPSO) ξεκίνησε τη συμβουλευτική της δραστηριότητα για τη διαχείριση βασικών δεδομένων και την αποθήκευση τους, μεταξύ άλλων. Μια δεκαετία αργότερα, τα συστήματα διαχείρισης δεδομένων ήταν μόλις λειτουργικά. Παρείχαν αναφορές για επιχειρησιακές λειτουργίες σε μια δεδομένη χρονική στιγμή - δεδομένα εξαγόντουσαν από μια σχεσιακή βάση δεδομένων - αποθήκη δεδομένων - αποθηκευμένα σε σειρές και στήλες.

Σήμερα, οι επιχειρήσεις χρειάζονται λύσεις διαχείρισης δεδομένων που τους παρέχουν έναν ενιαίο τρόπο διαχείρισης δεδομένων σε πολλαπλά επίπεδα. Τα εργαλεία διαχείρισης δεδομένων βασίζονται σε πλατφόρμες διαχείρισης δεδομένων και μπορούν να περιλαμβάνουν κύριες βάσεις δεδομένων, λίμνες δεδομένων (data lakes), αποθήκευση δεδομένων, συστήματα διαχείρισης μεγάλων δεδομένων, ανάλυση δεδομένων κ.λπ.

 Μια πλατφόρμα διαχείρισης δεδομένων είναι το κύριο σύστημα συλλογής και παροχής πρόσβασης μεγάλων όγκων αναλυτικών δεδομένων. Οι πλατφόρμες δεδομένων συχνά περιλαμβάνουν εργαλεία λογισμικού για διαχείριση και αναπτύσσονται από τον πάροχο της βάσης δεδομένων ή τρίτα μέρη. Αυτές οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων βοηθούν τις τεχνικές ομάδες και τους διαχειριστές βάσεων δεδομένων να εκτελούν εργασίες όπως:

• Να προσδιορίζουν, διαγνώσκουν και επιλύουν βλάβες στο σύστημα ή την υποδομή της βάσης δεδομένων.
• Να κατανείμουν τους πόρους αποθήκευσης.
• Να ενημερώνουν την δομή της βάσης δεδομένων.
• Να βελτιστοποιούν τις απαντήσεις στα ερωτήματα βάσης δεδομένων (queries) για καλύτερη απόδοση.

Όσο για τα μεγάλα δεδομένα, είναι ακριβώς αυτό που ακούγεται: πολλά δεδομένα, πολλά δεδομένα. Αλλά τα μεγάλα δεδομένα διατίθενται σε μεγάλη ποικιλία μορφών και συλλέγονται επίσης με υψηλή ταχύτητα. Για παράδειγμα, σκεφτείτε όλα τα δεδομένα που συλλέγει η Meta από τα κοινωνικά σας δίκτυα. Η ποσότητα, η ποικιλία και η ταχύτητα αυτών των δεδομένων τα καθιστούν πολύτιμα για τις επιχειρήσεις, αλλά καθιστά επίσης δύσκολη τη διαχείρισή τους.

Καθώς όλο και περισσότερα δεδομένα συλλέγονται από διαφορετικές πηγές όπως το CCTV, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, ηχογραφήσεις και συσκευές Internet of Things (IoT), έχουν εμφανιστεί συστήματα διαχείρισης μεγάλων δεδομένων.

Μια λίμνη δεδομένων (data lake) είναι ένα σύστημα αποθήκευσης δεδομένων στην ακατέργαστη μορφή του και συνήθως περιλαμβάνει βασικά αντίγραφα ασφαλείας των δεδομένων από την πηγή τους.

Τα δεδομένα είναι μια μορφή κεφαλαίου, καθώς στη σημερινή οικονομία, μπορούν να δημιουργήσουν αξία από μόνα τους. Τα δεδομένα έχουν μεγάλη σχέση σε στρατηγικό και ανταγωνιστικό επίπεδο. Τα δεδομένα επίσης αποτελούν ένα καθορισμένο κεφάλαιο, καθώς είναι πληροφορίες καταχωρημένες και απαραίτητες για την παραγωγή αγαθών ή υπηρεσιών. Και όπως είπαμε παραπάνω, περιλαμβάνονται τυχόν δεδομένα που συλλέγονται από:

• Οργανισμούς: συναλλαγές, αρχεία πελατών, αναφορές υποστήριξης.
• Κινητές Συσκευές: αλληλεπίδραση εφαρμογών, διαμόρφωση συσκευής, γεωγραφική τοποθέτηση.
• Συσκευές Ήχου: εξυπηρέτηση πελατών, φωνητικές υπηρεσίες και αυτοματοποιημένα συστήματα.
• Βίντεο: δορυφορικές εικόνες, ακτίνες Χ, πλάνα ασφαλείας.
• Αισθητήρες: θερμοκρασία, υγρασία, δόνηση, επιτάχυνση.

Βασικά στοιχεία μιας διαδικασίας διαχείρισης δεδομένων

• Αρχιτεκτονική δεδομένων: Σχεδιάζεται και αναπτύσσεται σε συνδυασμό με ένα σύστημα βάσης δεδομένων και άλλα αποθετήρια για να φιλοξενήσει τα δεδομένα ενός οργανισμού.
• Μοντέλο δεδομένων: Δημιουργείται για να χαρτογραφήσει τις ροές εργασίας και τις σχέσεις μεταξύ των δεδομένων, έτσι ώστε οι πληροφορίες να μπορούν να οργανωθούν με τέτοιο τρόπο που να ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις της εταιρείας.
• Δεδομένα: Δημιουργούνται, υποβάλλονται σε επεξεργασία και αποθηκεύονται σε βάση δεδομένων, σύστημα αρχείων, υπηρεσία cloud ή άλλα συστήματα αποθήκευσης.
• Σύστημα συναλλαγών: Δεδομένα συνδυάζονται με άλλες πηγές δεδομένων και ενσωματώνονται σε μια αποθήκη δεδομένων ή μια λίμνη δεδομένων (data lake) για την αναλυτική τους επεξεργασία.
• Έλεγχος ποιότητας δεδομένων: Ο έλεγχος εκτελείται για τον εντοπισμό σφαλμάτων και ασυνεπειών και την επίλυσή τους μέσω εργασιών καθαρισμού δεδομένων.
• Διακυβέρνηση δεδομένων: Δημιουργήστε δομές δεδομένων και πολιτικές χρήσης δεδομένων.

Προκλήσεις στη διαχείριση δεδομένων

Οι περισσότερες από τις προκλήσεις στη διαχείριση δεδομένων σήμερα πηγάζουν από τον συνεχώς επιταχυνόμενο ρυθμό ανάπτυξης των επιχειρήσεων και τον αυξανόμενο ρυθμό που αυξάνονται τα δεδομένα. Η συνεχώς αυξανόμενη ποικιλία, η ταχύτητα και ο όγκος των δεδομένων που διατίθενται στις εταιρείες τις ωθεί να αναζητήσουν πιο αποτελεσματικά εργαλεία διαχείρισης για να διατηρηθούν. Μερικές από τις κύριες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι οργανισμοί είναι:

• Έλλειψη γνώσης σχετικά με τα δεδομένα: Συλλέγεται μεγάλος αριθμός δεδομένων αλλά κανένα από αυτά τα δεδομένα δεν είναι χρήσιμο εάν ο οργανισμός δεν γνωρίζει ποια δεδομένα διαθέτει, πού βρίσκονται και πώς να τα χρησιμοποιήσει. Οι λύσεις διαχείρισης δεδομένων πρέπει να έχουν την δυνατότητα της παροχής ουσιαστικών πληροφοριών όταν χρειάζεται.
• Δυσκολία διατήρησης των χρόνων απόκρισης: Οι οργανισμοί καταγράφουν, αποθηκεύουν και χρησιμοποιούν όλο και περισσότερα δεδομένα για μεγαλύτερο χρονικό διάστημα. Για να διατηρήσουν τους χρόνους απόκρισης στο υψηλότερο επίπεδο, οι οργανισμοί πρέπει να παρακολουθούν συνεχώς τον τύπο των ερωτημάτων που απαντά η βάση δεδομένων και να τροποποιούν τα ευρετήρια.
• Δυσκολίες στην εκπλήρωση των μεταβαλλόμενων απαιτήσεων: Οι κανονιστικές απαιτήσεις, όπως ο Γενικός Κανονισμός για την Προστασία Δεδομένων (GDPR), είναι περίπλοκες, διεθνής και ενημερώνονται συνεχώς. Σε αυτές τις συνθήκες, οι εταιρείες πρέπει να είναι σε θέση να ελέγχουν γρήγορα τα δεδομένα τους και να εντοπίζουν τυχόν στοιχεία που ενδέχεται να παραβιάζουν τους νέους κανονισμούς. Ειδικότερα, οι πληροφορίες προσωπικής ταυτοποίησης (PII) πρέπει να ανιχνεύονται, να παρακολουθούνται και να παρακολουθούνται προκειμένου να συμμορφώνονται με τους ολοένα και πιο αυστηρούς παγκόσμιους κανονισμούς περί απορρήτου.
• Ανάγκη για επεξεργασία και μετατροπή δεδομένων: Η συλλογή και η ταυτοποίηση των δεδομένων από μόνη της δεν παρέχει αξία. Το σύστημα πρέπει να τα επεξεργαστεί. Εάν χρειάζεται πολύς χρόνος και προσπάθεια για να μετατραπούν τα δεδομένα στην μορφή που απαιτεί η ανάλυση δεδομένων, αυτό κινδυνεύει να μην υλοποιηθεί ποτέ. Ως αποτέλεσμα, η πιθανή αξία αυτών των δεδομένων χάνεται.
• Ανάγκη για συνεχή επαρκή αποθήκευση: Οι οργανισμοί σήμερα αποθηκεύουν δεδομένα σε πολλαπλά συστήματα, συμπεριλαμβανομένων των αποθηκών δεδομένων (data warehouses) και των αδόμητων λιμνών δεδομένων (data lakes) που αποθηκεύουν δεδομένα σε οποιαδήποτε μορφή σε ένα ενιαίο χώρο αποθήκευσης. Οι αναλυτές δεδομένων σε έναν οργανισμό πρέπει να μετατρέψουν τα δεδομένα από την αρχική τους μορφή στη μορφή ή το μοντέλο που χρειάζονται για διαφόρου τύπου αναλύσεις, ακολουθώντας μια γρήγορη και εύκολη διαδικασία. Όπως μπορούμε να φανταστούμε, αυτό μοιάζει συχνά με τον τετραγωνισμό του κύκλου.
• Συνεχής βελτιστοποίηση της απόδοσης και του κόστους της τεχνολογίας: Με την έλευση των συστημάτων διαχείρισης δεδομένων cloud, οι επιχειρήσεις μπορούν να επιλέξουν εάν θα διατηρήσουν και θα αναλύσουν δεδομένα εντός των εγκαταστάσεων τους, στο cloud ή σε μια υβριδική εγκατάσταση. Οι εταιρείες ΤΠΕ πρέπει να αξιολογήσουν τα πλεονεκτήματα/ μειονεκτήματα μεταξύ τοπικών περιβαλλόντων και cloud ώστε να είναι σε θέση να διατηρήσουν τη μέγιστη ευελιξία σε τεχνολογικό επίπεδο, μειώνοντας ταυτόχρονα το κόστος. Η διατήρηση αυτής της ισορροπίας είναι ειλικρινά δύσκολη.

Βέλτιστες πρακτικές στη διαχείριση δεδομένων

Ένα καλά σχεδιασμένο πρόγραμμα διακυβέρνησης δεδομένων είναι απαραίτητο σε μια σταθερή και αξιόπιστη στρατηγική διαχείρισης δεδομένων, ειδικά σε εταιρείες που απαιτείται να διαχειριστούν κατανεμημένα δεδομένα που περιλαμβάνουν πολλά συστήματα. Η έντονη εστίαση στην ποιότητα των δεδομένων είναι επίσης κρίσιμη για την εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών. Ωστόσο, και στις δύο περιπτώσεις, οι ομάδες IT και διαχείρισης δεδομένων δεν μπορούν να τα κάνουν όλα. Η διοίκηση, οι εργαζόμενοι και οι χρήστες πρέπει να δεσμευτούν στη διασφάλιση της ορθής χρήσης των δεδομένων και στη διατήρηση της ποιότητας των δεδομένων μέσω της  εφαρμογής βέλτιστων πρακτικών.

Επιπλέον, το πλήθος των βάσεων δεδομένων και άλλων πηγών δεδομένων που είναι διαθέσιμες για χρήση απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό της αρχιτεκτονικής δεδομένων και πρέπει να αξιολογηθεί και να επιλεγεί η κατάλληλη τεχνολογία. Οι διαχειριστές δεδομένων και τα εργαλεία διαχείρισης δεδομένων πρέπει να διασφαλίζουν ότι τα συστήματα που εφαρμόζουν ταιριάζουν στον σκοπό τους και διαθέτουν τις δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων και τις πληροφορίες ανάλυσης που απαιτούνται για τις λειτουργίες του οργανισμού τους.

Το σύστημα διαχείρισης εγγράφων OpenKM έχει όλες τις λειτουργίες και τις δυνατότητες για να επεξεργάζεται τα δεδομένα ενός οργανισμού και να διαμορφώνει ή να αποτελεί μέρος του συστήματος διαχείρισης δεδομένων που αναπτύσσει. Με το OpenKM, η εταιρεία σας θα μπορεί να αξιοποιήσει στο έπακρο το τα δεδομένα σας.