管理组织中的数据是一项涉及多个角色的协作工作，每个角色都有特定的重点领域。以下是组织中负责数据管理的关键人员的总体分类：
在较大的组织中，首席数据官 (CDO) 通常负责监督整个数据管理策略。他们定义愿景、建立数据治理策略并确保与业务目标保持一致。
数据治理委员会是一个跨职能小组，由 IT、业务部门和数据治理专家的代表组成，协作定义数据政策、标准和程序，确保合规。
数据管理员是拥有特定数据集并对其准确和质量负责的业务部门代表。他们了解部门的数据需求并确保数据得到适当使用。数据分析师分析数据以提取见解并为业务决策提供信息。他们还可能参与数据的清理、转换和管理。凭借统计分析和机器学习方面的先进技能，数据科学家开发模型和算法来发现数据中隐藏的模式和趋势，从而实现更复杂的数据驱动决策。
IT 安全团队实施安全措施、访问控制和数据保护协议来保护敏感信息。
现代数据管理系统配备了多种功能和组件，使您能够分析数据、生成见解并做出预测。具体来说，BI 提供历史和实时数据的全面概述。它将原始数据转化为可行的见解，使您能够以前瞻的视角做出明智的决策。
另一方面，分析使您能够筛选信息、识别模式并提取有价值的详细信息，从而有助于更深入地了解您的业务环境。 BI 和分析共同构成数据管理策略的关键组成部分，以增强决策能力。
数据丢失和网络威胁的影响继续让组织保持警惕。这就是为什么管理数据也延伸到保护敏感信息。由于数据安全是关键的数据管理组件，它涉及设置访问控制、加密和身份验证机制，仅允许授权个人访问和修改数据。对数据活动的定期监控和审计通过主动检测和解决潜在威胁进一步增强数据安全。
管理数据不仅仅是保持数据井然有序；这同样是关于遵守规则。行业标准和法规制定了明确的数据处理指南，遵循这些指南可以帮助组织避免巨额罚款。但这还不是全部。通过负责任地处理数据，组织表明他们认真对待保护敏感信息。这可以与利益相关者建立信任，并增强组织在道德和负责任实践方面的声誉。
精心规划的数据管理策略的一个重要方面涉及了解组织的数据源以及业务数据所在的位置。然而，许多公司在识别关键数据元素时遇到了困难。超过 42% 的受访技术专业人士在查找组织数据时面临困难。
该解决方案首先确定分析和报告目标。 基于这些目标，设计数据收集、准备、存储和分发的综合策略。 目标应该是使组织数据可以在整个组织内访问。 制定计划后，管理层应确定人力和 IT 资源以成功执行流程。
本地系统存储容量有限是管理大数据的一大障碍。不断增长的数据量需要额外的存储空间或更先进的存储系统，从而导致成本更高。
罪魁祸首是大数据的兴起，而科技行业是大数据的最大消费者之一。 由于信息数字化的不断发展，数据收集大幅增加。 社交媒体和智能手机的日益使用进一步推动了这一趋势。 物联网系统是大数据的另一个重要驱动力。
科技公司使用多种信息系统，包括会计软件、CRM 和 ERP 系统。 每个系统都有自己的数据存储库，从而形成孤立的系统。 对比系统可能会导致数据重复、缺乏协同作用，从而阻碍数据分析。
企业应该通过将分散的数据整合到一个集中的位置来创建单一的事实来源，以克服这一挑战。 将所有数据汇集到一个统一的系统中有助于消除数据孤岛并释放业务洞察力。
同样，科技公司可以从 PDF 文档（包括采购订单和反馈表）中提取非结构化数据，以获得有关采购和销售部门的有意义的见解。
由于非结构化数据不是机器可读的，因此应将其转换为结构化数据，即按列和行进行报告和分析。为了充分利用非结构化数据，公司必须使用能够收集和管理数据的工具和技术，无论数据是结构化的还是非结构化的。
为了应对这一挑战，必须引入具有定义的质量指标的数据验证检查。 这些检查将有助于识别重复值、缺失字段、空值以及数据的整体完整。 理想情况下，解决方案应具有实时数据准备功能以确保数据质量。
使用适当的安全协议构建集中式数据存储库还可以最大限度地降低数据泄露的风险。公司使用端到端 ETL 工具来集成数据源并实现安全、单一的事实来源。hth官网首页
许多组织针对不同的数据管理流程使用单独的软件，例如提取、集成、仓储等。使用不同的数据解决方案可能会导致数据孤岛和低效的数据管理，从而导致数据监管不力和漏洞。
使用多个软件有以下缺点：
您可以采取多种措施来保护敏感数据。例如，实施强大的数据加密以使未经授权的人员无法读取信息。另一种行动可能是实施访问控制，只有在授权用户满足严格的验证程序后才向他们授予访问权限。此外，定期进行安全检查和审计有助于识别和解决数据安全中的潜在弱点。这些弱点可能是访问控制中的漏洞或凭据泄露。
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