大数据的管理(二)

我们该如何管理数据呢?接下来的章节提出的问题,值得你去深思。

Data Management

大数据是为了解决复杂的企业优化问题。为了充分利用大数据,我们必须认识到,数据是一个重要的企业资产,因为数据是互联网经济的命脉。今天的组织依靠数据科学可以做出更明智和更有效的决策,通过创新产品和运营效率创造竞争优势。

然而,数据首先是债务。数据采集,硬件,软件,操作和人才的成本非常高。没有正确的管理,我们就不可能有效地从数据中提取价值。为了使大数据成功,我们必须有所有的规则来管理作为宝贵资源的数据。数据管理比数据库管理更广泛。这是一个以成本有效的方式捕获,交付,操作,保护,增强和处置数据的系统过程,需要不断加强计划,政策,计划和实践。

数据管理的最终目标是增加数据的价值主张。它需要认真仔细地考虑,并应从一个数据策略开始,定义一个路线图,以数据驱动的方式满足业务需求。要创建数据策略,请仔细考虑以下问题:

•我们试图解决什么问题?大数据能带来什么价值?大数据很火热,因此许多公司都选择拥抱它。然而,大数据为大数据显然是错误的。其他的案例不一定是你想要的东西。要收集大数据的价值,深入了解您的业务和解决的问题是至关重要的。

•谁掌握数据,谁拥有数据,谁可以访问数据?数据管理是一组过程,是确保重要的数据资产在整个企业中可以得到正式管理。通过数据管理,我们期望数据管理员和数据托管人对数据进行积极的控制。数据托管人负责数据的安全保管,运输和存储,而数据托管人负责数据元素(内容和元数据)的管理。

•我们需要什么数据?这可能看起来很明显,但它通常只是回答“我不知道”或“一切”,这表明此时缺乏理解商业实践。每当这种情况发生,我们应该回去回答第一个问题。如何获取数据?数据可以从记录,日志文件,调查或第三方的内部系统收集。可以修改事务系统以收集用于分析的必要数据。

•在哪里存储数据和保存它们多长时间?由于各种数据,今天的数据可能存储在各种数据库(关系或NoSQL),数据仓库,Hadoop等。今天,数据库管理超越了关系数据库管理。因为大数据也是快速数据,所以永远保存所有数据是不切实际的。需要仔细思考来确定数据的寿命。

•如何保证数据质量?垃圾进入,垃圾离开。在没有确保数据质量的情况下,大数据不会给业务带来任何价值。随着大数据的出现,数据质量管理比以往任何时候都更重要,更具挑战性。

•如何分析和可视化数据?大量的数学模型可用于分析数据。简单地应用数学模型不一定会产生可行的见解。在谈论你的数学模型之前,先了解你的业务和问题。引导模型与你的见解(或机器学习的先验),而不是由无法解释的黑箱模型的数量领先。此外,可视化非常有助于探索数据和呈现分析结果,一图千字。

•如何管理复杂性?大数据非常复杂。为了管理复杂性和改进数据管理实践,我们需要制定问责框架,以鼓励符合组织的业务战略,优势和优先事项的期望行为。

我们相信,在思考和回答上述问题后,将会拥有一个良好的数据策略。

原文发布于微信公众号 - 鸿的学习笔记(shujuxuexizhilu)

原文发表时间:2017-01-09

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