Каталоги данных: жизненно важный актив в современном управлении данными

Вы можете потратить больше времени на поиск данных, чем на их анализ. Чтобы превратить ваши бизнес-данные в конкурентное преимущество, все ваши пользователи должны иметь возможность быстро находить, понимать и использовать эти данные. Если лица, принимающие решения в разных отделах, не могут найти нужные им данные или не могут их понять, они не смогут использовать их для оптимизации бизнес-операций и улучшения ключевых стратегий роста. Компании, которые создают каталог данных, могут легко находить, выбирать, классифицировать и обмениваться активами данных, наборами данных и аналитическими моделями, чтобы открывать новые возможности. Каталоги данных становятся основным компонентом современного управления данными, позволяя всем бизнес-пользователям легко находить и получать доступ к данным, чтобы ускорить получение информации.

Что такое каталог данных?

Каталог данных — это библиотека, в которой все ваши бизнес-данные аккуратно организованы, проиндексированы и готовы к использованию. Он организует технические детали, связанные с активами данных или метаданными, в определенные, значимые и доступные для поиска бизнес-активы, чтобы обеспечить единообразное понимание данных всеми бизнес-пользователями и потребителями данных.

Что делает каталог данных?

То, что делают каталоги данных, является частью того, чем является каталог данных: организуя данные из нескольких источников в доступную для поиска централизованную библиотеку, инструменты каталога данных позволяют любому, кто ищет ответы на свои вопросы, находить, понимать и использовать данные быстрее и эффективнее. Но как каталоги данных делают это?

Поиск набора данных

Каталоги данных предлагают надежные возможности поиска, включая поиск по фасетам, ключевым словам и/или фильтрам, имени объекта и бизнес-термину, что упрощает и ускоряет поиск нужных данных. Многие каталоги данных автоматически ранжируют результаты поиска по релевантности и частоте просмотра, поэтому лучшие данные всегда доступны.

Оценка набора данных

Возможность предварительного просмотра набора данных, просмотра всех связанных метаданных, пользователя, сертифицировавшего данные, и описаний, а также просмотра информации о качестве данных упрощает процесс выбора правильного набора данных для анализа.

Доступ к данным и защита

Функции доступа к данным гарантируют, что пользователи могут получить доступ к данным надлежащим образом и безопасно в соответствии со своими потребностями. Они включают в себя защиту конфиденциальных данных и конфиденциальных данных, поэтому, хотя каждый может получить доступ к одному и тому же каталогу данных, только пользователи с соответствующими разрешениями смогут получить доступ к определенным наборам данных.

Аналитика

Каталог данных, интегрированный с решением бизнес-аналитики, значительно повышает скорость и качество анализа данных. Он также предоставляет каталог наборов данных и функций визуализации. С правильным инструментом также будут доступны расширенные операции с данными.

Единое управление

Каталоги данных навсегда устраняют разрозненность. Предоставляя централизованное место для сбора всех ваших бизнес-данных, каталоги данных обеспечивают самообслуживание пользователей и снимают нагрузку с ИТ-специалистов и специалистов по данным, предоставляя доступ всем, кому нужны данные, и когда они в них нуждаются.

Почему вашему бизнесу нужен каталог данных

Согласно исследованию IBM, бизнес-лидеры тратят 70 % своего времени на поиск данных и только 30 % на их использование. Что хорошего в ваших данных, если они не используются в полной мере? Данные являются ценным активом только в том случае, если бизнес-пользователи могут преобразовать их в осмысленную и полезную информацию, которая поможет им в принятии решений, извлечении ценности и получении конкурентного преимущества.

Каталог данных делает данные более доступными для всей организации. Вместо того, чтобы вашей команде приходилось полагаться на ИТ-специалистов и аналитиков данных, они могут использовать инструменты каталога и найти то, что им нужно, всего за пару минут. Это экономит время всех сотрудников компании, ускоряет процесс принятия решений и повышает производительность и эффективность в целом.

Каталоги данных способствуют развитию культуры, основанной на данных. Когда у каждого есть доступ к данным, все в разных отделах и на разных уровнях ответственности становятся более уверенными в себе и начинают говорить на одном языке. Сотрудничество становится проще и прозрачнее. Цель культуры, основанной на данных, — обеспечить прозрачность всей организации и предоставить легко усвояемую информацию. Он ставит данные в центр всех решений, поэтому вы полагаетесь не на интуицию, а на факты. Таким образом, ошибки сводятся к минимуму, а успех почти всегда гарантирован.

Например, если ваш бизнес связан с розничной торговлей и объединяет данные о покупателях в магазине, историю покупок и данные мобильных телефонов, вы можете использовать эти данные для создания и запуска рекламной кампании с геотаргетингом для потенциальных клиентов в момент совершения покупки. . Инструменты каталога данных могут помочь вашей команде получить эти идеи, которые могут способствовать принятию решений в отношении рекламных кампаний. В конце концов, каталог данных позволяет проводить более эффективную рекламную кампанию с более высокой рентабельностью инвестиций.

Конечно, сбор и хранение данных не обходится без каких-либо опасений и ответственности за конфиденциальность потребителей. Положения о конфиденциальности данных потребителей определяют, какие данные могут собирать компании, как они могут хранить и обмениваться ими. Инструменты каталога данных помогают организациям соблюдать такие правила, как GDPR, HIPAA, CCPA и другие.

Каталоги данных: создавать или покупать?

Совершенно возможно создать свой собственный каталог данных. Вопрос в том, стоит ли вкладывать время, деньги и усилия, или лучше инвестировать в уже установленный инструмент каталогизации данных. Вот плюсы и минусы создания и покупки инструмента каталога данных:

• Для создания собственного каталога данных требуется специальная команда инженеров по данным — вам потребуется как минимум 5 инженеров, назначенных на проект на постоянной основе, и даже больше на этапах создания и реализации.
• Создание собственного каталога данных требует времени — для крупных организаций с достаточными ресурсами процесс создания собственного каталога данных может занять около 3-4 недель. Однако некоторые сообщают, что им потребовалось несколько попыток и пара лет, прежде чем им, наконец, удалось успешно настроить каталог данных.
• Стандарты каталогов данных быстро меняются; вам нужна группа обслуживания и поддержки, чтобы поддерживать ваш каталог данных в актуальном состоянии — и это помимо первоначального проекта. Вы должны либо нанять людей для работы только над этим, либо добавить дополнительные обязанности к вашей существующей команде (и мы предполагаем, что у них действительно есть более важные задачи, на которых нужно сосредоточиться).
• Чтобы создать собственный каталог данных, вам нужны знания в области машинного обучения, чтобы иметь возможность собирать технические, операционные, деловые и социальные метаданные — анализ данных имеет решающее значение для разработки каталогов данных, и такие инновации, как машинное обучение, лежат в основе этого. Каталоги данных машинного обучения (MLDC) обеспечивают наилучший способ управления, мониторинга и улучшения использования активов бизнес-данных и обеспечивают обнаружение данных в режиме реального времени, автоматическую каталогизацию, сканирование метаданных и классификацию данных PII.
• Для создания собственного каталога данных требуются ресурсы UX/UI — цель создания каталога данных состоит в том, чтобы все ваши пользователи могли легко находить данные и получать к ним доступ. Это означает, что каталог данных должен быть разработан таким образом, чтобы все пользователи, независимо от роли и опыта, могли беспрепятственно работать с ним. Чтобы гарантировать это, вам понадобится эксперт по UX/UI, работающий вместе с командой дата-инженеров.
• Создание собственного каталога данных — дорогостоящий проект. Создание собственного каталога данных может стоить вам меньше, но в долгосрочной перспективе с такими инвестициями связано много дополнительных расходов. Скорее всего, вы заплатите в 2–3 раза больше за поддержку собственного инструмента, чем за покупку каталога данных с постоянными обновлениями и встроенными затратами на поддержку.

Напротив, покупка существующего инструмента каталога данных является более быстрым и гибким вариантом. Вы можете начать использовать его прямо сейчас, не беспокоясь о найме новых людей, обременяя свою группу данных или о каком-либо обслуживании и поддержке. Имеет смысл инвестировать в решение каталога данных и позволить вашим инженерам тратить свое драгоценное время на работу над программным обеспечением, улучшающим ваш собственный продукт/услугу.

Как найти правильный инструмент каталога данных

Лучший каталог данных — это тот, который упрощает процесс управления данными и помогает вашей организации стать более ориентированной на данные. Различные решения для каталогов данных подходят для разных вариантов использования, поэтому важно, чтобы вы сузили область поиска до тех, которые лучше всего соответствуют вашим требованиям. Некоторые обрабатывают данные в озерах данных и больше подходят для науки о данных, в то время как другие больше ориентированы на бизнес и, следовательно, то, что вы, вероятно, ищете.

Но, конечно, выбор правильного каталога данных — это еще не все. Каталог данных полезен настолько, насколько он может выполнять поиск и фильтрацию данных. Если он интегрирован в решение для анализа данных, такое как Slingshot, он позволяет пользователям максимально эффективно использовать свои данные и принимать более разумные бизнес-решения, одновременно предлагая обширный каталог источников и наборов данных, визуализаций и информационных панелей. Это универсальное и интуитивно понятное приложение объединяет чат и бенчмаркинг стратегии на основе целей, анализ данных, управление проектами и контентом.

Инструмент каталога данных должен иметь надежные функции поиска и обнаружения данных, чтобы все пользователи могли извлекать ценную информацию из данных, с которыми они работают. Он должен быть в состоянии использовать ML/AI для повышения грамотности данных, ускорения получения точных сведений и улучшения подготовки данных. Он должен иметь возможность использовать предварительно созданные соединители для самых разных источников, включая SDK открытого соединителя для подключения к любому другому источнику и включать совместную работу. Не забудьте также обратить внимание на курирование метаданных и варианты управления, соответствия, развертывания и интеграции поставщика.

Вывод

Каталог данных должен стать основой вашей стратегии работы с данными. Если вы действительно хотите взять под контроль свои данные и создать единый источник надежных данных, который легко найти, скачать, использовать и поделиться, то каталог данных — правильный инструмент. Унифицированное представление всех ваших данных в вашей организации позволяет вам легко находить нужные данные, тратить меньше времени на их поиск и больше времени на их анализ.