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增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理給企業(yè)帶來更多好處

運(yùn)維 數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)維 數(shù)據(jù)管理
不斷增加的管理工作量迫使很多IT部門想方設(shè)法減少他們?cè)诖鎯?chǔ)、分析和向用戶呈現(xiàn)信息方面花費(fèi)的時(shí)間。企業(yè)一直在尋找產(chǎn)品,以減少其IT支持專業(yè)人員花費(fèi)在維護(hù)當(dāng)前系統(tǒng)上的時(shí)間,從而使他們能夠?qū)W⒂诟叩腞OI活動(dòng)。

對(duì)于IT部門來說,管理無限增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是非常大的挑戰(zhàn)。

不斷增加的管理工作量迫使很多IT部門想方設(shè)法減少他們?cè)诖鎯?chǔ)、分析和向用戶呈現(xiàn)信息方面花費(fèi)的時(shí)間。企業(yè)一直在尋找產(chǎn)品,以減少其IT支持專業(yè)人員花費(fèi)在維護(hù)當(dāng)前系統(tǒng)上的時(shí)間,從而使他們能夠?qū)W⒂诟叩腞OI活動(dòng)。

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同時(shí),各種規(guī)模的供應(yīng)商都都紛紛發(fā)布新產(chǎn)品或增強(qiáng)現(xiàn)有產(chǎn)品,以利用IT社區(qū)對(duì)自動(dòng)化數(shù)據(jù)管理活動(dòng)的興趣來賺錢。這些供應(yīng)商提供節(jié)省時(shí)間的自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能,可幫助企業(yè)改善數(shù)據(jù)集成、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)庫(kù)管理、分析和信息治理功能。

增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理增長(zhǎng)

增長(zhǎng)最快的趨勢(shì)之一是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)工具,這些工具可幫助員工收集、準(zhǔn)備、存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)以及共享業(yè)務(wù)見解。根據(jù)Gartner最近的研究預(yù)測(cè),到2022年,由于增強(qiáng)功能,手動(dòng)數(shù)據(jù)管理任務(wù)將減少45%。

下面讓我們看看高度概括版的信息生命周期,以更深入地了解增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理。 數(shù)據(jù)收集、歸檔和管理 數(shù)據(jù)治理是一項(xiàng)戰(zhàn)略計(jì)劃,它定義企業(yè)需要的角色、規(guī)則、流程和最佳做法,以確保數(shù)據(jù)的安全性、質(zhì)量和正確使用。數(shù)據(jù)治理提供了控制藍(lán)圖,以確保在企業(yè)級(jí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)是打破數(shù)據(jù)孤島,以促進(jìn)整個(gè)企業(yè)之間的信息共享,并確保企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的準(zhǔn)確性、跨系統(tǒng)保持一致且不被濫用。

數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵組成部分是元數(shù)據(jù)管理。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為你可信任的信息,你首先需要收集數(shù)據(jù)并記錄其含義、業(yè)務(wù)用途、來源、沿襲、背景信息以及與其他元素的關(guān)系。這些信息稱為元數(shù)據(jù)-有關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)專家探索元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù),以識(shí)別和更好地理解可使用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

我們很容易得出這樣的假設(shè),即總體數(shù)據(jù)治理以及對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的有效管理和歸檔既費(fèi)時(shí)又昂貴。

現(xiàn)在信息管理市場(chǎng)有非常多的產(chǎn)品,從專注于特定管理活動(dòng)的應(yīng)用程序到試圖涵蓋整個(gè)數(shù)據(jù)治理過程的通用平臺(tái)。

這些工具供應(yīng)商共同點(diǎn)是,他們利用自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的進(jìn)步來使他們的產(chǎn)品與競(jìng)爭(zhēng)產(chǎn)品區(qū)分。下面讓我們看看具有獨(dú)特的增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理功能集的示例供應(yīng)商產(chǎn)品。

  • Informatica。Informatica是提供各種數(shù)據(jù)管理產(chǎn)品的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者。該供應(yīng)商最近宣布在其智能數(shù)據(jù)平臺(tái)產(chǎn)品中集成了增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理創(chuàng)新。
  • Infogix。Infogix提供廣泛的數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品,現(xiàn)在該公司還提供增強(qiáng)的元數(shù)據(jù)管理策略。
  • IBM。這個(gè)行業(yè)巨頭繼續(xù)向其數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品套件中添加增強(qiáng)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的最新創(chuàng)新技術(shù)。IBM在其IBM Watson知識(shí)目錄中使用自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來促進(jìn)企業(yè)數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施管理

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)領(lǐng)域中,數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)供應(yīng)商知道他們的產(chǎn)品必須提供功能以簡(jiǎn)化、自動(dòng)化和提高管理活動(dòng)質(zhì)量。這些供應(yīng)商意識(shí)到,易于管理和節(jié)省時(shí)間的自動(dòng)化是企業(yè)在比較產(chǎn)品時(shí)的關(guān)鍵評(píng)估點(diǎn)。

供應(yīng)商將繼續(xù)集成自動(dòng)化和產(chǎn)品生成的建議,以減少數(shù)據(jù)庫(kù)管理員在重復(fù)日常低ROI的管理活動(dòng)上花費(fèi)的時(shí)間。

運(yùn)營(yíng)人工智能(AIOps)是大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化技術(shù)的集合,可幫助數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)支持人員快速解決問題,并更有效地支持大規(guī)模企業(yè)計(jì)算環(huán)境。

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)管理自動(dòng)化的示例包括:

  • 甲骨文。利用自動(dòng)化減少管理任務(wù)時(shí)間和提高系統(tǒng)質(zhì)量的示例是甲骨文的自治數(shù)據(jù)庫(kù)。
  • 微軟。管理數(shù)據(jù)平臺(tái)包括管理其操作系統(tǒng)的云和本地版本。微軟的Operations Management Suite提供了一個(gè)控制臺(tái),該控制臺(tái)可以自動(dòng)化針對(duì)云和本地OS的各種管理活動(dòng);
  • BMC Software。除了產(chǎn)品制造商,第三方管理工具提供商還可以專注于自動(dòng)化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)支持活動(dòng)。BMC的TrueSight Automation for Servers就是很好的例子,讓我們看到第三方產(chǎn)品提供商如何使用增強(qiáng)的數(shù)據(jù)管理功能來減少管理時(shí)間并提高支持質(zhì)量。

數(shù)據(jù)分析與展示

在數(shù)據(jù)分析的早期階段,對(duì)于IT行業(yè)的每個(gè)人來說,顯而易見的是,數(shù)據(jù)科學(xué)家花費(fèi)了太多時(shí)間來收集、存儲(chǔ)和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,實(shí)際上這些時(shí)間可以用來分析信息以產(chǎn)生業(yè)務(wù)見解。

分析工具供應(yīng)商很快了解到,如果他們希望提高其產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),則他們必須提供自動(dòng)化、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能來幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家準(zhǔn)備數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并指導(dǎo)他們進(jìn)行數(shù)據(jù)探索過程。

目前描述這些功能的行業(yè)流行詞是增強(qiáng)分析。

增強(qiáng)分析使用AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化功能來改善數(shù)據(jù)獲取、準(zhǔn)備和分析功能,其目的是使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠更輕松地生成和發(fā)布高質(zhì)量的見解。增強(qiáng)分析還可以通過生成建議來指導(dǎo)他們完成數(shù)據(jù)分析過程,從而幫助專家和公民數(shù)據(jù)科學(xué)家更有效地探索數(shù)據(jù)。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: TechTarget中國(guó)
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