大数据管理的应用与实践

确保企业目前及未来能够拥有适当的基础设施以保留信息，便于根据需求轻松扩展或维护个人或机密数据的安全性至关重要。大数据管理若执行得当，可确保数据的可访问性、组织性和准确性，这对于增强人们对决策所依赖信息的信任至关重要。若数据不准确，高级分析平台将无法提供可靠结果。因此，制定和实施明确的数据处理和管理指导方针，确保数据的一致性、准确性和安全性至关重要。

将数据治理纳入大数据管理的一部分，可以保护企业免受安全漏洞或类似问题的损害，并通过确保遵守法律或数据政策（如欧盟通用数据保护条例(GDPR)）来减少监管问题。该法规允许个人查看企业所持有的关于他们的信息。

企业收集和存储的数据量前所未有地高，并且仍在持续增长。若企业没有积极主动的数据管理策略，将难以跟上数据增长的步伐，并可能面临损害运营或声誉的风险，以及潜在的法律或监管问题。

大数据管理面临的挑战

在大数据管理中，庞大的数据量是最大的挑战。非结构化数据（如电子邮件、社交媒体内容和多媒体）与结构化数据（如电子表格和数据库记录）相比，面临不同的挑战。总体而言，管理来自不同来源、不同格式的大量数据需要策略。

企业的数据孤岛化使得这些工作更加复杂，增加了信息重复或隐藏的风险，或增加了数据收集、格式化或存储方式不一致的风险。

如果企业没有实施可扩展的计划来处理数据峰值，管理大数据可能会变得更加艰巨。例如，许多企业在一年中的特定时段特别繁忙——如果企业领导者没有为预期的激增做好准备，那么高效地利用与这些时段相关的额外信息将更具挑战性。

大数据管理的优势

大数据管理使企业能够保持竞争力，并对用于做出关键决策的信息充满信心。它还提供了许多额外的好处。

可扩展性——数据管理允许企业根据需求创建可重复的流程来增加或减少系统，提供可预测性并最大限度地降低成本。

安全有效的策略——如何存储数据和谁可以访问它，可以确保数据的备份，并防止未经授权的访问。

可访问性——通过保持数据收集、格式化和存储的一致方法，企业可以在正确的时间将数据提供给正确的人。

准确性——大数据管理可以通过确保数据的准确性和可靠性来增加企业对数据的信任。

合规性——数据保留和隐私政策有助于保持组织与司法管辖区和法律法规的一致性，确保合规性并防止隐私问题。

大数据管理的四个最佳实践

遵循行业标准的最佳实践时，大数据管理最为有效。无论企业类型或规模如何，以下建议都值得考虑。

(1) 确定数据优先级

企业必须在大数据管理上投入的时间和费用通常会随着信息量的增加而增加。企业应确定最重要的信息，并创建数据保留策略，以确定如何保留和保留多长时间，以及应清除哪些数据，以最大限度地降低存储成本并减少搜索时间。

(2) 创建备份和恢复策略

所有大数据管理工作都应包括保护数据免受网络安全威胁、自然灾害或存储故障的措施。定期备份和恢复计划是任何大数据管理策略的关键部分。

(3) 了解数据类型

所有数据都可以归为以下三类之一：结构化、非结构化或半结构化。结构化数据包括关系数据库可以处理的数字或文本字符串，而非结构化数据则更加多样化，可以由存储在音频文件、图像或视频中的信息组成。半结构化数据包含结构化和非结构化数据的特征。大多数企业的非结构化数据明显多于结构化数据。了解如何存储、访问和使用正确类型的数据是关键。

(4) 建立数据处理流程

企业的许多数据将以各种格式和不同来源到达进行处理。用于评估、清理和格式化它的主动过程可以确保一致性并减少错误。改进数据处理可能涉及以下步骤，以标准化信息格式或筛选信息是否存在重复问题。

结语

随着数据量及其在运营中的重要性不断增长，大数据管理对企业来说至关重要。解决这个问题可能很复杂。许多提供商提供帮助企业进行大数据管理的服务，从审计现有流程和提出详细建议到完全外包数据管理策略和程序。它们还可以帮助创建在不同位置之间移动数据的行动计划，例如从本地解决方案到云平台。

其他供应商提供的数据管理工具旨在减轻企业的负担。微软Azure、谷歌云和亚马逊网络服务(AWS)都提供移动、存储和分析数据的产品，IBM提供人工智能驱动的产品，以促进大数据管理和改善决策。

无论是内部、外包还是混合模式，所有企业都应充分参与大数据管理战略，以保护、改善和确保其最宝贵资产的可靠性。