När du köper via affiliate-länkar på vår webbplats kan vi få en provision utan extra kostnad för dig. Läs mer om 
Datahantering är en avgörande process för att hantera data effektivt och säkert i dagens digitala värld. I den här texten får du en förståelse för varför datahantering är viktigt, hur processen fungerar och vilka verktyg som kan användas för att omvandla data till värdefulla insikter.
- Visa fullständig lista
Vad är datahantering?
Datahantering är implementeringen av teknologier, verktyg och processer som används för att tillämpa policyer inom datastyrning (data governance). Det omfattar dagliga operationer som att samla in, lagra, rensa, integrera, analysera, säkra och dela data för att stödja organisatoriska mål och uppfylla regulatoriska krav.
Viktiga insikter om datahantering
- Datahantering är processen att omsätta datastyrning-policyer i praktiken och säkerställa att data hanteras effektivt under hela dess livscykel.
- Det är en kontinuerlig process med strukturerade stadier, från skapande till avyttring.
- Effektiva strategier och verktyg för datahantering möjliggör för intressenter att enkelt få tillgång till och använda den data de behöver för välgrundade beslut.
- Olika typer av datahantering fokuserar på olika aspekter av datahantering, såsom lagring, integration, kvalitet och säkerhet.
- Genom att kombinera verktyg och tekniker för datahantering kan organisationer omvandla rådata till handlingsbara insikter som driver affärsmål.
- Visa fullständig lista
Varför är datahantering viktigt?
Datahantering är viktigt eftersom det förvandlar rådata till en värdefull resurs som kan stödja strategiska mål. Det förbättrar operativ effektivitet genom att organisera och underhålla data för enkel åtkomst och analys och möjliggör implementering av governance-policyer i konkreta åtgärder.
Historien och utvecklingen av datahantering
Innan datorernas framväxt hanterades data manuellt, och människor använde liggare för att spåra ekonomi, arkivsystem för att organisera dokument och bibliotek för att katalogisera information. Detta förändrades med introduktionen av relationella databaser (RDB) på 1970-talet och den ökade användningen av persondatorer (PC) på 1980-talet.
Idag kan plattformar för molntjänster, big data-verktyg, artificiell intelligens (AI) och maskininlärning (ML) automatisera datainsamling och förbearbetning, förbättra skalbarhet och hjälpa intressenter att få djupare insikter för beslutsfattande och innovation.
Viktiga händelser inom datahantering
Hur datahanteringens livscykel fungerar
Datahanteringens livscykel ger en operativ ram för att implementera och tillämpa datastyrnings-policyer samt hantera olika typer av data från skapande till avyttring. Projektledningsprogram kan användas för att säkerställa att varje del av en datahanteringsinsats slutförs i tid och för att spåra framsteg mot affärsmål.
Viktiga faser i datahanteringens livscykel:
Insamling av data
Data kan samlas in manuellt eller automatiskt och kan komma från både interna och externa källor.
Lagring av data
Data kan lagras och säkerhetskopieras lokalt eller i molnet.
Bearbetning av data
Uppgifter som datarensning och datatransformation kan automatiseras för att säkerställa att data pålitligt laddas in i målsystem.
Användning av data
Organisationer kan använda sina dataresurser för att fatta affärsbeslut och skapa konkurrensfördelar.
Slutskede
När data inte längre är användbart kan det raderas säkert eller arkiveras för att uppfylla efterlevnadskrav.
Hantering av big data
Hantering av big data gör det möjligt för företag att sammanställa olika typer av strukturerad, ostrukturerad och semistrukturerad data från en mängd olika källor.
Speciella verktyg och teknologier för datahanteringsprogramvara (DMS), såsom Hadoop och NoSQL-databaser, kan hantera omfattningen och komplexiteten i big data. Dessa möjliggör användning av big data för prediktiv modellering, beslutsfattande i realtid och andra operativa ändamål.
4 typer av datahantering
Olika typer av datahantering tar itu med olika aspekter av datahantering för att säkerställa att data förblir korrekt, tillgänglig, säker och användbar under hela dess livscykel.
Exempel på olika typer av datahantering inkluderar:
Viktiga delar av datahanteringsprocesser
De viktigaste delarna av datahanteringsprocesser arbetar tillsammans för att säkerställa att data hanteras effektivt under hela dess livscykel.
Centrala komponenter inkluderar:
Verktyg och tekniker för datahantering
Verktyg och tekniker för datahantering kombineras ofta för att skapa och stödja en organisations strategi för datahantering.
Tekniker för datahantering
- Normalisering: Minskar redundans i relationsdatabaser och förbättrar dataintegritet.
- ETL (Extract, Transform, Load): Överför data och förbereder den för analys.
- Datakryptering: Säkerställer datasekretess och säkerhet.
- Dataarkivering: Lagrar historisk data säkert för framtida referens.
- Datastädning: Identifierar datafel och korrigerar inkonsekvenser.
- Datadeduplicering: Eliminerar dubbla kopior av data för att spara lagringsutrymme och förbättra analytisk effektivitet.
- Datakatalogisering: Organiserar metadata för att förbättra dataupptäckt och stödja datahantering.
Verktyg för datahantering
- Databashanteringssystem (DBMS): MySQL, PostgreSQL och Oracle används för att hantera lagring och hämtning av strukturerad data.
- Verktyg för datalager: Snowflake och Amazon Redshift används för att aggregera data för analys.
- Big data-verktyg: Apache Hadoop och Spark används för att hantera stora och komplexa datamängder.
- Verktyg för dataintegration: Talend, Informatica och Apache Nifi används för att kombinera data från flera källor.
- Plattformar för datakvalitet: Trifacta och Ataccama används för att förbättra dataens noggrannhet och konsistens.
- Verktyg för datastyrning: Collibra och Alation används för att hantera regelefterlevnad och policyimplementering.
- Verktyg för datasäkerhet: IBM Guardium och Varonis används för att skydda data och förhindra dataintrång.
- Verktyg för datahantering i molnet: AWS, Azure och Google Cloud används för att tillhandahålla skalbar lagring och hanteringsfunktioner.
Exempel på att kombinera verktyg och tekniker inkluderar:
- Använda ett molnbaserat datalager som Snowflake tillsammans med ett verktyg för datavisualisering som Tableau för att analysera stora datamängder och skapa instrumentpaneler som gör det möjligt för intressenter att få insikter från data i realtid.
- Implementera ett ramverk för datastyrning som kombinerar regler för datakvalitet med åtkomstkontroller för att säkerställa dataintegritet.
- Använda en kombination av relationsdatabaser och NoSQL-databaser för att lagra och hantera olika typer av data.
- Integrera ett ETL-verktyg som Apache NiFi med en plattform för maskininlärning som AWS SageMaker för att effektivisera och automatisera förberedelsen och implementeringen av maskininlärningsmodeller.
- Kombinera ett verktyg för masterdatahantering som Informatica MDM med en lösning för datakatalogisering som Alation för att göra det enklare för intressenter att hitta och använda data.
5 bästa praxis för datahantering
En datahanteringsplan (DMP) beskriver vilka strategier för datahantering en organisation kommer att använda för att samla in, lagra, dela, bevara och slutligen avyttra data i slutet av dess livscykel.
Bästa praxis inkluderar:
- Följa policys för datastyrning för att säkerställa konsekvens, regelefterlevnad och korrekt hantering av data
- Regelbundet städa, validera och uppdatera viktig data för att upprätthålla dess noggrannhet och tillförlitlighet
- Implementera robusta säkerhetsåtgärder för att skydda data och genomföra regelbundna revisioner för att identifiera och åtgärda potentiella säkerhetsbrister
- Använda moln- eller hybridlagringssystem när det är möjligt för att hantera växande datamängder och erbjuda skalbarhet och flexibilitet
- Regelbundet testa protokoll för dataåterställning för att säkerställa affärskontinuitet vid dataförlust eller systemfel
Fördelar och utmaningar med datahantering
Även om datahantering kan innebära betydande utmaningar i det dagliga arbetet, överväger fördelarna svårigheterna.
Fördelar
- Datahanteringsplaner omvandlar policys för datastyrning till en serie genomförbara åtgärder
- Effektiviserade dataprocesser sparar tid och resurser
- Effektiv datahantering minskar risken för böter och juridiska konsekvenser vid bristande regelefterlevnad
- Tillgänglig och pålitlig data förbättrar tillfredsställelsen hos både interna och externa användare
- Effektiv användning av data kan driva innovation och ge en konkurrensfördel
Nackdelar
- Datasilor kan försvåra åtkomst och integration
- Problem med datakvalitet kan störa arbetet med att fatta datadrivna beslut
- Att följa regelverk som GDPR och CCPA kan vara komplext och resurskrävande
- Att kombinera data från olika källor kräver expertis och specifika typer av verktyg
Sammanfattning av vad som menas med datahantering
En tydlig definition av datahantering kan hjälpa intressenter att förstå skillnaden mellan datastyrning, som fokuserar på policys och ansvar, och datahantering, som fokuserar på de stegvisa operationer som krävs för att implementera policys för datastyrning.
Vanliga frågor om datahantering
Vad är datahantering i enkla ord?
Vad är exempel på datahantering?
Vilka är de fyra typerna av datahantering?
Vad är huvudfunktionen för datahantering?
Referenser
- The Snowflake AI Data Cloud – Mobilize Data, Apps, and AI (Snowflake)
- Business Intelligence and Analytics Software | Tableau (Tableau)
- Apache NiFi (Nifi.apache)
- Machine Learning Service – Amazon SageMaker – AWS (Aws.amazon)
- Master Data Management (MDM) Solutions and Tools | Informatica (Informatica)
- Atlan | Third-Gen Data Catalog (Atlan)
