集成大數據的3個數據管理技巧

據數據預計，到2027年，全球大數據市場價值將達到1030億美元。這是因為各行各業(yè)的企業(yè)現在都可以訪問海量數據。然而，盡管有這種訪問權限，業(yè)務經理仍需要一套工具、技術和適當的數據管理系統(tǒng)，才能從海量數據中獲得最大價值。

分析數據管理外包趨勢有助于企業(yè)及其員工做出更好的決策，保護企業(yè)利益相關者并提高公司的盈利能力。當管理來自各種來源的大量結構化和非結構化數據并將其用于業(yè)務利益時，它會派上用場。

因此，如果希望將大數據集成到業(yè)務中，本文將提供數據管理技巧，幫助大家更好的理解。

什么是數據管理？

數據管理是指收集、保存、組織和保護數據的過程。一旦企業(yè)從不同來源獲得數據，他們就會有效地管理這些數據并獲得業(yè)務決策的洞察力。當處理大數據時，需要一個強大的數據管理策略，涉及數據處理、數據治理、數據安全和數據存儲，以簡化企業(yè)運營。

使用數據管理計劃的企業(yè)可以獲得好處，例如減少數據孤島、增強客戶體驗、提高安全性和合規(guī)性以及業(yè)務可擴展性。

什么是大數據？

大數據是指企業(yè)為推動更好的決策和戰(zhàn)略，而收集的大量非結構化和結構化數據。對于大多數仍在使用傳統(tǒng)數據管理工具的企業(yè)來說，管理這一龐大的數據集可能很復雜。

社交媒體平臺和證券交易所是大數據的例子，因為它們每天都會產生數兆字節(jié)的新數據。大數據對業(yè)務很重要，因為它可以改善運營，幫助創(chuàng)建個性化的活動，并改善客戶體驗。例如，企業(yè)可以使用大數據來研究購買行為，并使用這些實時數據來定制營銷活動。此外，大數據在預測建模和機器學習中也能派上用場。

集成大數據的3個數據管理技巧

在過去十年中，人工智能、云系統(tǒng)和物聯網(IoT)等領域的技術取得了進步，導致大數據呈指數級增長。

為此，企業(yè)有必要將其整合到企業(yè)的核心領域，與行業(yè)內的玩家一較高下。此外，大數據帶來更多商機，因為管理者可以做出更快、更明智的決策。那么，企業(yè)如何將大數據整合到流程中呢？

1.確保收集過程中的數據完整性

如前所述，大數據可以是結構化的，也可以是非結構化的。結構化數據采用易于理解的固定格式，而非結構化數據是原始形式的文本文件、圖像和視頻的組合。對于這兩種數據源，需要注意數據輸入不良、錯誤和影響準確性的錯誤。

要將大數據應用到業(yè)務中，數據管理流程應該是透明的。例如，如果正在在線收集客戶反饋，或來自不同來源的銷售數字，則需要在進行下一步之前確認數據的準確性。

可以采用智能收集流程，并聘請一支技術嫻熟的團隊來確保完整性得到維護。有了正確的團隊和系統(tǒng)，就可以避免使用可能對決策過程產生負面影響的錯誤數據。

2.投資于數據安全

數據安全涉及保護數據免遭未經授權的使用，以避免損壞或泄露。如果數據損壞，它就會變得不準確、無法使用和不可讀；因此，它不能用于決策。要將大數據集成到業(yè)務中，需要通過添加訪問控制、身份驗證層、加密和備份來保護所有信息免受黑客攻擊。

數據安全應涵蓋硬件、軟件、備份、用戶設備、存儲、管理控制、訪問和數據治理。例如，如果正在經營一家金融機構，則需要大數據來進行實時市場分析。為了使流程有效，還需要保護來自不同來源的客戶和企業(yè)財務信息，亦可以通過添加權限控制和防火墻等功能來保護數據來做到這一點。

數據安全的一個重要部分是使用數據訪問平臺，使通用數據安全策略能夠應用于所有數據。其中包括根據角色(RBAC)和屬性(ABAC)授予對數據的訪問權限，授予對敏感數據的臨時訪問權限，以及根據特定的安全、隱私、合規(guī)性和治理要求對數據進行動態(tài)匿名化數據。

3.使用數據管理軟件

由于大數據的規(guī)模和不斷變化的技術趨勢，業(yè)務需要跟上。由于要分析和排序的數據太多，手動執(zhí)行并不容易。像Excel表格這樣的傳統(tǒng)數據管理工具將在一段時間后變得不可持續(xù)，需要能夠處理大量數據的數據管理軟件。

市場上有不同的數據管理軟件。統(tǒng)計數據顯示，2021年企業(yè)數據管理市場規(guī)模為775億美元，預計到2028年將達到1306億美元。由于小型企業(yè)和大型企業(yè)對此類軟件的需求，該市場正在增長。

因此，如果想將大數據整合到業(yè)務中，需要根據業(yè)務規(guī)模選擇理想的數據管理軟件?；c時間為企業(yè)尋找可靠且負擔得起的解決方案，以享受大數據的全部好處。

總結

在商業(yè)環(huán)境中，幾乎每個系統(tǒng)都從不同的來源收集數據。這些數據中的大部分都可以用于未來的預測。大數據為客戶行為和行業(yè)動態(tài)帶來了豐富的見解。然而，它也帶來了安全風險、數據孤島和決策瓶頸等挑戰(zhàn)。

能夠應對這些挑戰(zhàn)的業(yè)務團隊和領導者能夠成功整合大數據。此外，這使數據科學團隊能夠利用機器學習等更高級的分析工具來做出明智的業(yè)務決策。

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