ビジネスに適したデータ管理ツールの選び方
データ管理って何ですか？
データは新しい石油、言い換えればデータはコモディティです。現在、企業や組織は、データの急増に対応するための絶え間ない困難に直面しています。組織はデータを活用してビジネス上の意思決定を改善し、業務を改善できるようになったため、データの価値がかつてないほど高まっています。
しかし、企業のすべてのデータをどのように追跡していますか？データ管理とは、会社のデータと記録を追跡し、すべてのデータに簡単にアクセスして検索できるようにするプロセスです。
整理されたデータは、事業運営を推進し、企業のレポート作成プロセスを強化するのに役立ちます。つまり、適切に管理されたデータ管理プログラムがないと、データの追跡と日常業務の遂行に苦労することになります。包括的なデータ管理プログラムにより、ギャップを特定し、現在のプロセスを再評価して、最適なデータ管理プログラムを確実に実施できます。
データ管理が重要なのはなぜですか？
データ管理は、データから価値を引き出すことに真剣に取り組んでいる組織にとって重要な関心事です。これは、定期的にデータを処理または処理する企業にとって特に重要です。クラウドデータを保存して処理する企業は、保有しているすべてのデータを追跡し、その正確性と信頼性を確保する必要があります。データ管理には5つのメリットがあります
。1.データは迅速な意思決定に役立つ貴重な資産-
組織が生成するデータは貴重なリソースであるため、データ管理は非常に重要です。最後に、データとビジネスインテリジェンスの収集に時間とリソースを投資して、データを紛失したり置き忘れたりしないようにすることです。その場合、すでに所有していたものと同じビジネスインテリジェンスを取得するために、時間とリソースを追加で投資する必要があります。蓄積されたデータは、より優れたビジネス戦略を立て、変化するトレンドに迅速に対応するのに役立つため、特に大きなグローバル企業にとって有益です。
2。データ管理は企業のセキュリティにとって不可欠です。
近年、組織がコンプライアンス規制の蔓延の影響を受けやすくなり、情報ストレージが大幅に増加するにつれて、効果的なデータ管理の重要性が高まっています。キャパシティ。これにより、膨大な量のデータや文書が収集されます。国際データコーポレーション（IDC）によると、2030年までにデータストレージが2倍以上になるため、この成長率は鈍化しないと予想されています。ビッグデータは、ERPシステム、HRMS、CRMシステム、および企業の機密情報を保持するビジネス文書全体から収集された膨大な量のデータを指すためによく使用されます。漏洩すると会社の将来が損なわれる可能性があります。
3。データ損失は、ビジネスにとって壊滅的な事態になる可能性があります。
今日のビジネスの世界では、マスターデータを長期間管理できず、重要なデータを失う企業は、多大な損失を目の当たりにし、破産を宣言しています。堅牢なデータ管理戦略はビジネスの成功に不可欠であり、ビジネスを飛躍的に成長させるベストプラクティスの 1 つです。
4。効果的な意思決定：
クラウドベースのセットアップでデータを適切に収集することで、すべての従業員が最新の情報を表示して分析できます。これにより、入手可能な最も正確なデータに基づいて、可能な限り正確な意思決定を下すことができます。
5。
データ管理は予算内での生産性の向上につながります。データを包括的に管理すると、問題をより迅速に特定して解決するのに役立ちます。従業員は利用可能な情報にシームレスにアクセスでき、情報を何度も複製する必要がありません。
データ管理は、膨大な時間とリソースを必要とする複雑なタスクです。
Zipschedules は、適切なデータ管理ツールが時間、お金、頭痛の種を節約することを提案しています。企業に最適なデータ管理ツールを見つけるのに役立つよう、選択肢を絞り込みました。
適切なデータ管理ツールの選び方
高度なデータ管理では、必要な場所とすべての企業で、継続的に利用可能で忠実度の高いデータを提供することを検討する必要があります。データパイプラインを管理するには、コストとパフォーマンスの両方を監視し、強化する必要があります。結果指向のデータ管理ツールがもたらす特質は次のとおりです
。1.ハイパフォーマンス-現代の企業は、膨大な量のデータを管理する必要があります。さらに、データはローカルでリアルタイムに移動または処理される必要があります。特に AI や機械学習アプリケーションでは、データ管理が障害になることはありません。ハイパフォーマンスなデータ管理により、データ出力と生産性が向上します。
2。実際の安定性-ハードウェアとソフトウェアの両方で障害が発生する可能性があるため、フォールトトレラントなプロセスに細工する必要があります。データ管理システムはエラー防止機能を備えている必要があります。つまり、99.9% のアップタイムで 0.1% のダウンタイムが発生し、重大な問題が発生する可能性があることが保証されます。修復不可能なユーザーデータや保存されていない作業は、交渉できないものでなければなりません。
3。データの安全性は重要です。これは無視できません。クラウドベースのデータセキュリティソリューションは、最高レベルのデータ保護とアプリケーションの可用性を提供します。
4。バックアップ-複数の製品によって、コスト、複雑さ、リスクが増大します。理想的な世界では、データはあらゆる場所にリアルタイムで保存され、保護されます。バックアップコピーを自動化し、自然災害や攻撃後にデータを迅速にリカバリできるソリューションを探してください。
5。アクティブデータガバナンス-最高のデータ管理システムは、ユーザーのアクティビティから学習し、ポリシーを顧客の機能に適用します。複数のデータソースに接続し、深い洞察と提案によって基本的な技術メタデータを強化するには、データ管理ソフトウェアが必要です。
さまざまなタイプのデータ管理ツール
よりデジタルな世界への移行を望む企業にとって、データ管理に最適なツールは次のようなものです
。1.製品情報管理 (PIM)-
これは、すべての製品機能を 1 か所で管理したいメーカーや販売業者にとって最適なツールです。
企業で働く人々は、製品情報管理 (PIM) ソリューションを使用して、カタログ設計プログラム、販売チャネル、または販売者や小売店などの代理店が、販売する製品に関する正しい情報を確実に把握できるようにします。
2。マスターデータ管理（MDM）：
このタイプのツールは、マスターデータを管理し、従業員、アカウント、顧客、規制、およびその他の運用目的のためにリアルタイムで。
キーマッピング、データクレンジング、一元化、支払い管理、マルチドメインサポート、情報交換、さまざまな場所でのグローバル接続などがその構成要素です。SAP NetWeaver、マイクロソフト Azure、オラクル、Profisee、および IBM InfoSphere は、このような製品を作っている企業の一部です。
3。データモデリング-
これは、データを会社のデータベースに保存できるように変更する方法です。このようなデータ管理ツールを使用すると、概念モデルを作成し、データの一貫性やクリーンさを保つためのルールを設定することができます。
4。データウェアハウス (DW)-
データウェアハウスプログラムは、データの保存場所を生成し、会社にすでにインストールされている既存のハードウェアにリンクされます。これらは情報を保存するためのツールですが、それ自体では構造を与えたり、考えたりする助けにはなりません。
また、データ品質分析、メタデータ、データモデル、セキュリティ、バックアップなどに独自のツールを使用することもあります。
データ管理ソフトウェアのもう 1 つの点は、概念データ、ツリー形式、チャネルなど、さまざまな方法でデータを整理できることです。
データ管理ツールを選ぶ際の主な要因
データ管理ツールを選択する前に考慮すべきベストプラクティスと要因には、次のものがあります。
1) データ統合-
検討中のシステムは、CRM、ERP、電子メールなどの他のソフトウェアアプリケーションと統合する必要があります。マーケティングシステム。これは、特定のソフトウェアと直接統合することも、オープンソースコードを使用して統合することも可能です。
2) スケーラビリティ-
システムが、データやビジネスと連携して将来的に拡張できる能力があることを確認します。データを常に取り入れている可能性が高いため、現時点では要件が小さくても、定期的にデータを収集してアップグレードすると、データが急速に拡大する可能性があることに注意してください。
3）手頃な価格と適応性：
エンタープライズデータ管理ツールを購入する際には、ビジネス経費計画でコストが考慮すべき要素であることは間違いありませんが、組織のタイプに対するソフトウェアの価値に基づいて決定するのが賢明です。
システムを引き受け、その開発に時間をかけて、自分のニーズに十分でないことに気付くのは、コストがかかる可能性があります。同様に、その機能の大部分を使用する可能性が低い場合は、入手可能な最も高価なソフトウェアを購入する理由はありません。
4) インターネットホスティング：
データおよびソフトウェアシステムを社内でホストするのか、それとも企業にアウトソーシングするのか？これは、サポート、ハードウェアのコスト、セキュリティ、場合によってはパフォーマンスに影響を及ぼす可能性があります。
5) ユーティリティ-
システムを使用する義務を負うすべてのスタッフにとって、システムの使いやすさを考慮してください。企業によっては、マーケティング担当者、IT 部門、データベース開発者などが含まれます。全員の視点から実行可能性を考慮し、チームごとに異なるレベルの権限を割り当てることができるかどうかを判断します。
多数のシステムがドラッグアンドドロップ実行をサポートしているため、直感的な作業が容易になるため、システムは適切に動作し、チーム全体で使用されます。
6) セキュリティ-
データセキュリティは、あらゆるデータベースプラットフォームにとって重要なコンポーネントです。ビジネスクリティカルなデータと個人情報は、規制に準拠し、あらゆる種類の盗難を防止するために、安全に保存する必要があります。
データに対する物理的リスク (火災、盗難など) と、過失によるハッキングやデータ破損などのサイバーリスクの両方を考慮することが重要です。実装するシステムでは、データセキュリティの問題を考慮する必要があります。
データ管理は非常に大変な作業です。データはどこにでもあり、必要なものを見つけるのは必ずしも容易ではありません。
ZipSchedulesが提案しているように、ビジネスに適したデータ管理ツールを選択する方法は、最も重要なことに集中できるように、適切なツールとリソースを見つけるのに役立ちます。
5 つの最高のデータ管理ツール
データ管理は、データサイエンスの中で最も困難な側面の 1 つです。データを収集して保存した後は、データの安全性と整理性を確保する必要があります。幸いなことに、役立つさまざまなツールがあります。この記事では、データサイエンティストに最適なデータ管理ツールの 5 つを紹介します。クリーンストレージから探索的解析まで、これらのツールはあらゆるプロジェクトのデータ管理に役立ちます。
- アマゾンウェブサービス
- Microsoft Azure
- Google クラウドプラットフォーム
- Profisee
- Tableau
1。アマゾンウェブサービス
アマゾンウェブサービスは、クラウドデータコンピューティングの卓越性と正当な理由で広く知られています。アマゾンウェブサービス (AWS) はよく知られたクラウドベースのプラットフォームで、セキュリティ、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、セキュリティ、データベースなどのオンデマンドサービスに、世界中のどこからでもインターネット経由でアクセスでき、ユーザーがこれらのリソースを管理する必要がありません。
アマゾンウェブサービスはクラウド市場のマーケットリーダーであり、200 か国以上でクラウドサービスを提供しています。ストレージ、コンピューティング、データベース、メッセージング、移行、ネットワーキング、分析、ビッグデータなど、さまざまな業界で 200 を超えるクラウドコンピューティングサービスを提供しています。
アマゾンウェブサービスは、俊敏性、安全性、信頼性に優れたクラウドサービスプロバイダーであり、市場で最も求められているハードスキルです。企業はこのサービスプロバイダーに数十億ドルを投資しており、その数字は近い将来に増加し続けると予想されています。
Mc Donalds、WeWork、および Repp health は、アマゾンウェブサービスが支援とサービスを提供している有名企業のほんの一部です。
データマネジメント
2。マイクロソフトアズール
Azure は、分析、仮想コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングなどのソリューションを提供するパブリッククラウドデータプラットフォームです。オンプレミスサーバーを補完または置き換えることができます。
その主な機能は次のとおりです
。1.バックアップとリカバリの向上-
Azure は、柔軟性に優れ、統合機能と高度なサイトリカバリが組み込まれた、ディザスタリカバリとバックアップの夢のテクノロジーです。
クラウドベースのソリューションである Azure は、ほぼすべての言語、OS、いつでも、どこでも、データをバックアップできます。また、毎日、毎週、毎月など、バックアップの頻度と範囲を制御することもできます。
Azure Site Recovery は、アウトソーシングされたレプリケーション、最小限のオンサイト維持、99 年間のデータ保持、少ないまたは少ない設備投資を提供することで、テープバックアップを向上させることができます。データセンターには 3 つのデータのコピーがあり、リモート Azure データセンターにはさらに 3 つのコピーがあるため、データ損失について心配する必要はありません。
2。モバイルアプリのホストと開発-
パッチ管理、AutoScale、およびオンプレミスアプリの組み込みにより、Azure はウェブアプリとモバイルアプリを独立させ、適応性を高め、データ品質を向上させます。
これにより、仮想ネットワークの管理ではなく、アプリケーションの改善に集中できます。Azure はライブマイグレーションもサポートしているため、時間の経過に伴うコードの更新を自動化できます。これにより、トラフィックが多いときに必要なリソースを確保しながら、コストを節約できます。
3。Active Directory の割り当てと補足-
Azure を Active Directory と統合することで、ドメイン名のグローバルなリーチ、一元管理、セキュリティの向上を実現できます。
Azure を使用すると、Active Directory 環境を直接接続してグローバルに配布できます。
Microsoft Azure に Active Directory を含めることは、マルチドメインの場所ですべてのツールへのアクセスを管理および維持したり、Microsoft 365 などのオンプレミスアプリやクラウドアプリを使用したりするための重要なツールとなります。
4。IoT 業界ソリューションの導入-
中小企業は Microsoft Azure の俊敏性、適応性、セキュリティを活用して、テクノロジーデバイスの実装を支援できます。デバイスをクラウドに接続することで、企業に関する新しいデータの収集を開始できます。ビジネス上の意思決定の改善、コストの削減、カスタマーエクスペリエンスの削減、開発の加速化を実現できます。リモート監視、予知保全、分析も利点です。
3。Google クラウドプラットフォーム
ビッグデータや機械学習関連のサービスは、Google のクラウドプラットフォームに定期的に追加されています。数テラバイトのデータセットに対する SQL に似たクエリの場合、Google BigQuery サービスは、処理と分析のための Google のビッグデータサービスの好例です。一方、Google Cloud Dataflow サービスは、分析、抽出、変換、読み込み、リアルタイムの計算プロジェクトなどのためのデータ処理サービスです。ビッグデータ処理の場合、システムは Google Cloud Dataproc から Apache Spark および Hadoop サービスを有効にします。
Google が提供するクラウドコンピューティングサービスは、Google Cloud と呼ばれます。ホスト型コンピューティング、ストレージ、アプリサービスは、プラットフォームの一部として Google ハードウェア上で実行されます。Google Cloud Services への接続は、パブリックまたはプライベートのインターネット接続、またはソフトウェア開発者や他の企業の IT プロフェッショナル向けの専用ネットワーク接続を介して可能です。
4。Profisee
Profisee のマルチドメイン、クラウドベースのマスターデータ管理 (MDM) プラットフォームにより、顧客は信頼できるビジネス情報を作成および管理できます。データ統合、保護と保全、ガバナンス、顧客エンゲージメント、ゴールデンレコードキーピング、データ整合性、ワークフローはすべて、この製品の主要な側面です。Profisee は Microsoft Azure 環境専用に設計されており、Azure Purview、データファクトリーなどとの双方向の統合が可能です。
5。タブロー
Tableau は、膨大な量のデータに関するレポート作成と分析を行うための、優れたデータ視覚化およびビジネスインテリジェンスツールです。Salesforce は 2019 年に Tableau を買収しました。Tableau はもともと 2003 年に設立され、使いやすいダッシュボードを使用して、ビジネスの意思決定を支援するためにデータを視覚化および分析する目的で、さまざまなマップ、チャート、グラフ、ストーリーを作成できます。
タブローハイライト-
1.Tableau は強力なデータ検索と探索を可能にし、ユーザーは重要な質問にすばやく答えることができます。
2。プログラミング経験は必要ありません。現場での経験がないユーザーでも、すぐに Tableau ビジュアライゼーションの作成を開始できます。
3。Tableau では、複数のデータセットを結合して統合することで、レポートを作成できます。
4。Tableau Server は、企業のレポートされたデータセットを一元的に管理する場所を提供します。
データは会社のバックボーンです。これが戦略の原動力となり、意思決定に情報を提供し、改善に役立ちます。
会社のデータを整理し、プロセスを自動化するのに役立つ、ZipSchedulesが提案するデータ管理ツールが必要です。
必読コンテンツ
ビジネスに最適なデータ管理プラットフォームを見つける方法
