データ管理システムとは何か、そしてなぜそれがビジネスに必要なのか

データ管理システムはもはや、意思決定者にとって便利なオプションのリソースとは考えられていません。彼らは現在、組織の機能と生産性の中心となっています。企業がデータをどのように収集して処理するかによって、利益と損失が決まります。堅牢なデータ管理は、ハイテク分野などの分野でも競争上の優位性となる可能性があります。

実用的な洞察に対する需要の高まりにより、それに応じてデータ プラットフォームも進化しています。世界のデータ市場は価値があると予測されています770億ドル以上2025年までに。

ここでは、企業がデータ管理システムを導入する必要がある理由とその方法について簡単にまとめます。

データ管理とは何ですか?

データ管理は、データを収集、保存、処理、アクセスするプロセスです。データはそれ自体では役に立ちません。しかし、その調達方法と使用方法によっては、ビジネス プロセスに変革をもたらす可能性があります。

企業はますます、 データ管理戦略アクセスできるデータをどのように活用するかを計画するために必要な場所に配置します。

データ管理には幅広いタスクとプロセスが含まれており、それらはすべてデータ管理システムによって実行されます。

• さまざまな関係者のデータを生成、更新、アクセスする
• データをオンプレミスまたはクラウド システムに保存する
• 保存されたデータの信頼性の高い可用性とリカバリを実現します
• ビジネス機能とインターフェイス全体で使用できるように展開します。
• データのプライバシーとセキュリティの確保

世界中で生成および消費されるデータ量 (2010 ～ 2025 年)

データ管理はなぜ重要ですか?

デジタルの世界では、ほとんどの取引とビジネス上の意思決定はデータに基づいて行われます。唯一の問題は、生データは実用的ではない、少なくとも大規模ではないということです。そして同じくらい80-90%世の中にあるデータのうち、構造化されていないデータや自然な状態のデータはほとんどありません。

データ管理システムは、生データを収集して処理し、使用できる洞察を引き出すのに役立ちます。正しく実行すると、次のような多くのメリットが得られます。

1. 視認性の向上

まず、データ管理により、資産、プロセス、関係者などの組織に対する可視性が大幅に向上します。これにより、ユーザーは、クエリを解決し、行動を裏付けるための信頼できるデータをすばやく簡単に見つけることができます。

企業の知名度が高まるほど、従業員はより効率的に仕事を遂行できるようになり、雇用主の生産高と収益が向上します。

2. プロセスの信頼性

データ管理は、すべての機能の標準化されたプロセスを作成するのに役立ち、その実装を追跡できるようになります。倉庫管理ソリューションはその好例です。これにより、倉庫がいっぱいになる前に受け入れられる製品の数が正確にわかるため、それに基づいて物流を構築することができます。

3. 事業価値

データは本質的にビジネス資本です。あなたが新しい市場への拡大を計画している自動車メーカーだとします。消費者の消費習慣や二次調査によって示される消費者の好みを注意深く分析することで、どの機能や変更が人気があるかを知ることができ、市場シェアの獲得に役立ちます。

IoT と AI 分析により、組織はすでに 10 年以上にわたり、運用コストとエネルギーコストを大幅に節約してきました。データ管理の利点は、その応用がイノベーションと機知に富んだ能力によってのみ制限されることです。

4. デジタルトランスフォーメーション

データはデジタル変革プロセスのバックボーンです。業界と行動を形成し続けているテクノロジーはすべてデータに依存しています。クラウド、人工知能、機械学習、ブロックチェーンなどでは、ユーザーに価値を提供するためにタイムリーで正確なデータが必要です。

生成AIたとえば、学習するためのオンライン データの膨大なリソースがなければ存在しません。

5. 企業コンプライアンス

堅牢なデータ管理は、業界および企業固有のプライバシー要件に加えて、EU の一般データ保護規則 (GDPR) などの地域および世界のデータ セキュリティ法へのコンプライアンスを確保するために不可欠です。

データ管理システムは、これらの規制への準拠を証明する必要がある場合にも便利なリソースであり、あなたと監査人が効果的に情報を選別できるようになります。

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データ管理システムの種類

データ管理システムは、データをエンドツーエンドで制御できるようにするさまざまなプラットフォームとコンポーネントで構成されています。データ管理システムにはいくつかの異なる種類があります。

データベース

多くの場合、データベースは単一のコンピュータ システムに保存されます。これらは構造化された情報を編集したもので、通常はデータを参照しやすくするために行と列を含む一連の表に配置されます。

データベース管理システム (DBMS) は、データベースの制御に役立ちます。リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) とオブジェクト指向データベース管理システム (OODBMS) は、利用可能なデータベース システムの最も一般的なタイプの 2 つです。

2. データウェアハウス

データ ウェアハウスは基本的にデータの統合リポジトリであり、レポートや分析などのビジネス インテリジェンス機能をサポートするように設計されています。多くの場合、さまざまなソースからの大量の履歴データが含まれます。これには、エンタープライズ アプリケーションやトランザクション アプリケーションが含まれます。 POS システム。

3. データレイク

データ レイクは、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データを保存するように設計されたシステムです。これは、非常に多様なソースからの大量のさまざまなデータを整理する方法として機能します。これらは、大規模なデータの探索と発見に取り組みたい企業にとって特に役立ちます。

データ レイクは、非構造化データを驚異的な速度で取り込み、アクセスされながらほぼリアルタイムで処理できます。

4. ビッグデータ管理システム

多数のソースから膨大な速度でデータを生成および処理し続けると、この出力を処理できる新しいタイプのシステムが必要になります。 ビッグデータ管理システムこれらすべての情報を処理するために特別に開発されており、さまざまなソースからの情報を統合し、分析して洞察を提供します。

コモディティとしてのデータの価値は高まるばかりです。すでにデータが溢れているように感じられますが、それはこれから起こることの前兆にすぎません。たとえば、5G の出現により、データ収集と分析がさらに加速すると予想されます。

データ管理システムは、こうした進歩に歩調を合わせ、企業やリーダーが十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう進化し続けます。

ティマ・ミロシニチェンコによる写真: https://www.pexels.com/photo/close-up-view-of-system-hacking-in-a-monitor-5380664/