大數據管理是指企業在其整個生命周期中處理的大量數據的治理、管理和組織，包括數據的攝取、處理、存儲和分析，以推動決策并保持運營順利運行。由于大數據管理涉及企業工作的許多領域，因此需要時間和集中精力來制定和堅持有效的行動計劃。以下概述大數據管理的不同組成部分、它的好處和挑戰，以及一些最常見的技術和最佳實踐。它還探討了可以幫助企業進行大數據管理工作的服務和供應商。
大數據管理的重要性何在?
大數據管理涉及企業如何存儲和處理數據。遵守最佳實踐可以使成本更易于管理，并確保企業在現在和可預見的將來擁有適當的基礎設施來保留信息，從而更容易根據需要進行擴展或維護個人或機密數據的適當安全性。
如果做得好，大數據管理可以確保企業的數據是可訪問的、組織良好的和準確的。這對于提高人們對決策所依賴的信息的信任至關重要。如果數據不準確，高級分析平臺將無法給出可靠的結果，為處理和處理數據制定和實施定義良好的指導方針，確企業的數據一致、準確和安全。
將數據治理作為大數據管理的一部分，可以通過限制安全漏洞或類似問題的損害來保護企業，并通過確保遵守法律或管轄數據政策(例如歐盟的通用數據保護法規(GDPR))來減少監管問題，該法規允許人們查看企業所擁有的關于他們的信息。
企業收集和存儲的數據量從未如此之高，而且還在不斷增長。如果企業沒有積極主動的策略來管理這些數據，就會發現很難迎頭趕上，并面臨著損害其運營或聲譽的風險，以及潛在的法律或監管問題。
大數據管理的挑戰
當涉及到大數據管理時，龐大的數據量是最大的挑戰。非結構化數據(如電子郵件、社交媒體內容和多媒體)與結構化數據(例如電子表格和數據庫記錄)相比面臨著不同的挑戰，總的來說，管理來自不同來源、不同格式的大量數據需要策略。
企業的孤島使這些工作復雜化，增加了重復或隱藏信息的風險，或者增加了數據收集、格式化或存儲方式不一致的風險。
如果企業沒有實施可擴展的計劃來處理傳入的峰值，那么管理大數據可能會變得更加艱巨。例如，許多企業在一年中的特定時間段特別忙——如果企業領導者沒有為預期的激增做好計劃，那么高效有效地使用與這些時間段相關的額外信息就更具挑戰性。
大數據管理的優勢
大數據管理使企業能夠保持競爭力，并對他們用來做出關鍵決策的信息充滿信心。它還提供了許多額外的好處。
可擴展性——數據管理允許企業根據數據需求創建可重復的流程來增加或減少系統，提供可預測性并最大限度地降低成本。
安全有效的策略——如何存儲數據和誰可以訪問它可以確保數據的備份，并防止未經授權的訪問。
可訪問性——通過保持收集、格式化和存儲數據的一致方法，企業可以在正確的時間將數據提供給正確的人。
準確性——大數據管理可以通過確保數據的準確性和可靠性來增加企業對數據的信任。
合規性——數據保留和隱私政策有助于保持組織與司法管轄區和法律法規保持一致，確保合規性并防止隱私問題。
大數據管理的4個最佳實踐
當遵循行業標準最佳實踐時，大數據管理是最有效的。無論企業類型或規模如何，以下這些建議都值得認真考慮。
(1)知道哪些數據要優先考慮
企業必須在大數據管理上投入的時間和費用通常會隨著信息量的增加而增加。企業應該確定最重要的信息，并創建數據保留策略，以確定如何保留和保留多長時間，以及應該清除哪些數據，以最大限度地降低存儲成本并減少搜索時間。
(2)創建備份和恢復策略
所有大數據管理工作都應包括保護數據免受網絡安全威脅、自然災害或存儲故障的措施。定期備份和恢復計劃是任何大數據管理策略的關鍵部分。
(3)了解自己所擁有的數據類型
所有數據都可以歸為以下三類之一:結構化、非結構化或半結構化。結構化數據包括關系數據庫可以處理的數字或文本字符串，而非結構化數據則更加多樣化，可以由存儲在音頻文件、圖像或視頻中的信息組成。半結構化數據包含結構化和非結構化數據的特征。大多數企業的非結構化數據明顯多于結構化數據。了解如何存儲、訪問和使用正確類型的數據是關鍵。
(4)建立數據處理流程
企業的許多數據將以各種格式和不同來源到達進行處理。用于評估、清理和格式化它的主動過程可以確保一致性并減少錯誤。改進數據處理可能涉及以下步驟，以標準化信息格式或篩選信息是否存在重復問題。
結語
隨著數據量及其在運營中的重要性不斷飆升，大數據管理對企業來說至關重要。解決這個問題可能很復雜。許多提供商提供幫助企業進行大數據管理的服務，從審計現有流程和提出詳細建議到完全外包數據管理策略和程序。它們還可以幫助創建在不同位置之間移動數據的行動計劃，例如從本地解決方案到云平臺。
其他供應商提供的數據管理工具旨在減輕企業的負擔。
微軟Azure、谷歌云和亞馬遜網絡服務(AWS)都提供移動、存儲和分析數據的產品，IBM提供人工智能驅動的產品，以促進大數據管理和改善決策。
無論是內部、外包還是混合模式，所有企業都應該充分參與大數據管理戰略，以保護、改善和確保其最寶貴資產的可靠性。
