数据管理系统的七个关键特性

大数据 CIOAge
本文介绍了可能在企业中使用的不同类型的数据管理系统的一些示例,以及实施数据管理系统时要考虑的关键特性。

​数据管理是为企业收集、组织、保护和存储数据的做法,以便对数据进行分析以制定业务决策。数据管理通过围绕数据的使用设置流程和政策,并建立对企业用于决策的数据的信心,帮助企业最大限度地减少潜在错误。企业采用数据管理系统以确保数据可信。

数据管理系统是许多企业成功运营业务的基石。这些系统帮助企业组织和存储数据,以便在需要时可以轻松访问。数据可以是从客户记录到库存清单,再到装运细节等的任何内容。

本文介绍了可能在企业中使用的不同类型的数据管理系统的一些示例,以及实施数据管理系统时要考虑的关键特性。

数据管理系统如何运行?

数据管理系统是一种在数据库中组织和存储数据的软件应用程序,企业使用数据管理系统来帮助他们管理信息。当企业拥有强大的数据管理系统时,员工可以轻松找到完成工作所需的信息。数据管理系统可以包括各种不同的服务,其中包括数据集成、数据分析、人工智能、数据可视化平台、数据安全等。

典型的数据管理系统可能包括数据库、数据湖和存储、大数据管理系统和数据分析平台。数据管理的其他相关学科包括数据建模,它映射数据元素之间的关系以及数据跨系统流动的方式;数据整合,整合来自不同来源的数据,以实现操作和分析用途;数据治理,可以制定政策和程序以确保数据在企业中统一;数据质量管理旨在纠正原始数据中的错误和不一致。

IT人员和数据管理人员确保他们部署的系统适合其预期目的,并确保他们提供企业业务运营所需的数据处理能力和分析洞察力。此外,业务应用程序需要技术解决方案来维护、保护、管理和处理存储在数据库中的数据。数据库作为数据实用程序共同发挥作用,为企业提供所有业务应用程序正常运行所需的数据治理能力。

数据管理团队在企业中的作用

数据管理团队还帮助企业确定角色和职责,以确保以适当的方式提供数据访问;这对于维护数据机密性尤其重要。企业通常使用在数据质量、数据科学、元数据管理、隐私和安全方面拥有深厚专业知识的专业数据团队,每天加强这些职责。应用程序开发人员通常是帮助部署和运行大型数据环境的人员,与关系数据库系统相比,这通常需要掌握一些新技能。

不同类型的数据管理系统

企业实施了几种不同类型的数据管理系统,本节重点介绍企业中使用的一些常见类型的数据管理系统。

1. 数据库

数据库是用于保存企业数据的最常用平台;它们拥有以可访问、更新和管理的方式组织的数据集合。可以访问、修改、管理、控制和组织数据以执行各种数据处理操作。独立于所使用的数据集成技术,数据通常在数据处理过程中进行过滤、组合或聚合,以满足其预期目的的要求,这可能从业务分析仪表板到预测性机器学习算法。

数据库管理器是数据库管理系统解决方案中的核心软件组件,它执行与数据存储和检索相关的核心功能。数据仓库管理提供并监督用于管理原始数据和数据分析活动的物理或基于云计算的基础设施。

2. 大数据管理系统

管理大数据需要新类型的数据库和工具,大数据通常是海量的结构化、非结构化和半结构化数据。通过可视化复杂的编码任务、使用用户界面友好的模板、管理合规性注意事项等,数据管理软件加速并简化了大数据管理的复杂过程。

3. 营销自动化系统

营销自动化系统围绕集中式数据存储系统构建,其他工具可以与这些系统集成以提取数据并优化内容、消息传递、社交媒体、移动营销和其他活动需求,例如网站个性化、移动网站、社交媒体广告、基于帐户的营销、数据丰富等。商业数据平台通常包括由数据库提供商或第三方供应商开发的管理软件工具。

4. 客户关系管理系统

客户关系管理(CRM)系统是通常包含所有客户数据源的数据库,其中包括个人详细信息、销售机会、销售转换数据、收入数据、新优惠和订阅续订等。该平台是销售团队代表存储所有客户、潜在客户、联系人、案例和所有其他面向客户的数据的主要界面。客户关系管理系统还允许企业跟踪和记录客户交互,例如购买、客户反馈等。它们通过将客户数据(例如姓名和电子邮件地址)存储在一个地方来促进企业与其客户之间的沟通。这使企业能够更有效地响应客户。

5. 投资回报系统

实施良好的数据管理系统的最大好处之一是提高了投资回报率(ROI)。当企业使用强大的数据管理系统跟踪其投资回报率时,他们可以更准确地跟踪其营销策略的有效性。这可以帮助企业更好地了解哪些营销策略可以产生最佳的投资回报率。当企业想要对其营销预算做出战略决策时,这尤其有用。当企业知道他们的投资回报时,就更容易确定盈利能力。这可以帮助企业确定哪些产品和服务最有利可图,并在必要时进行调整。

6. 电子商务平台系统

当企业使用电子商务平台时,他们可以管理在线状态、库存和订单。该系统通常与其他数据管理系统结合使用。对于在线销售产品的企业来说,这是一个不错的选择。

使用电子商务平台的企业可以有效地管理他们的客户信息、库存和订单。这可以帮助企业在处理在线订单、跟踪货物等方面节省时间并提高效率。当企业使用数据管理系统来管理他们的电子商务平台时,更容易将其他软件程序集成到平台中。

良好数据管理系统的七个关键特性

在数字世界中,数据管理是任何企业的数字战略的关键部分。正确的数据管理系统可以帮助企业实现其目标并满足其需求。由于数据管理系统可以整理企业从调查、数据库、网站或社交媒体收集的所有原始信息,因此选择合适的解决方案对于任何企业的成功都至关重要。

市场上有很多不同的数据管理系统产品,那么企业怎么知道哪一种最适合其业务?首先,以下是良好的数据管理系统具有的七个关键特性:

1. 数据集成和清理

企业的数据管理系统应该能够集成和组合来自不同来源的数据。这将帮助企业整理可能已经存储在服务器、数据库或遗留系统中的数据,并节省时间和费用。

它还应该具有清理数据的能力。这对于确保企业的数据准确且一致并且可用于各种业务目的(例如报告或分析)非常重要。数据管理系统的数据清理功能可确保存储的数据准确、一致且可靠。

2. 安全性和数据保留

作为企业数字化战略的一部分,可能会存储大量数据,无论是作为输入还是输出。这可以包括从客户数据和活动结果到产品信息和营销宣传材料的所有内容。

一个良好的数据管理系统将提供强大的安全功能来保护其数据免受未经授权的访问、滥用和篡改,以及灾难恢复功能,以便可以在发生灾难时恢复丢失的数据。它还应制定有关数据保留时间的规则和法规,以帮助企业保持符合政府法规和行业标准。数据安全是一个严重的问题,因此不容忽视。一个良好的数据管理系统将具有适当的安全功能和技术,以保护其数据免受内部和外部威胁。

3. 自动化数据分析

企业的数据管理系统应包括自动化数据分析(或数据可视化),以便可以轻松地以各种方式查看数据。这将帮助企业识别趋势和模式,并根据数据做出更明智的决策。

如果在源头存储数据,则可以通过将数据管理系统与分析平台集成来简化数据分析和可视化。这将允许企业在一个中心位置查看数据,因此不必在多个系统之间切换。无论是使用数据管理系统作为数据源还是目标,分析模块都将帮助理解数据。数据可视化工具可以帮助发现趋势、识别重要数据并做出更明智的决策。

4. 用户友好的界面和体验

数据管理系统的用户体验(UX)非常重要。如果用户发现难以导航,他们不太可能使用它,这首先违背了拥有数据管理系统的目的。

一个良好的数据管理系统将具有用户友好的界面,并为企业的最终用户提供积极的体验,帮助他们快速轻松地找到需要的信息。其数据管理系统应该具有现代、直观的设计,并提供个性化的体验。这将帮助员工更有效地工作,并减少他们花费在搜索数据上的时间。它还应该提供自助服务功能,以便员工可以在没有IT部门提供帮助的情况下找到他们需要的信息。这将帮助员工节省时间,并减少使用该系统的整体挫败感。

5. 实时数据功能

一个良好的数据管理系统将具有实时功能,允许企业在创建数据时对其进行管理。这将帮助更快地发现问题并解决问题,并有助于降低出错的风险。拥有一个存储所有数据的集中位置非常重要,这样就可以轻松地对其进行监控、审查并根据需要做出响应。

如果企业从各种来源收集数据,其数据管理系统应该具有与所有来源集成的实时功能,并提供该数据的单一视图。这将帮助识别数据问题、采取纠正措施并快速解决问题。企业的数据管理系统还应该能够识别数据问题并且不允许它们进入系统。这将帮助发现问题并在它们变得严重之前解决。

6. 强大的报告功能

企业的数据管理系统应提供强大的报告功能。这将帮助生成准确、及时且可供需要它们的每个人轻松访问的报告。它还允许访问所需的数据,无论是在源头还是在数据管理系统中。数据可视化工具可以帮助企业快速发现趋势、识别重要数据并做出更明智的决策。

一个良好的数据管理系统将提供各种标准报告,以及允许以多种不同方式过滤和查看数据的自定义报告,包括按日期范围、数据来源、用户或部门。数据管理系统还应该能够与其现有的报告工具集成,以便可以在一个地方查看所有系统中的数据。这将帮助企业快速识别趋势和模式,并根据其数据做出更明智的决策。

7. 数据存储能力

企业的数据只有在需要时才能访问,这就是为什么强大的数据存储系统是关键的原因。将其数据存储在安全可靠的环境中以保护其免受内部和外部威胁也很重要。一个良好的数据管理系统将具有多种存储选项,因此可以选择最能满足其需求的一种。在理想情况下,它还将具有内置的灾难恢复解决方案。这将帮助企业保护其数据免受安全威胁。它还将提供一个安全的解决方案,用于存储关键数据并保护其免受网络攻击。

结论

数据是任何企业的数字化战略的重要组成部分。它是企业必须通过利用数字化转型来发挥优势的关键资源。由于数据管理系统自动化,并简化了在整个生命周期中管理数据所涉及的流程,因此考虑数据管理系统的关键功能非常重要,例如数据集成和清理、安全性和数据保留、自动化数据分析、用户友好的界面和体验、实时数据功能、强大的报告功能和数据存储功能。

责任编辑:赵宁宁 来源: 企业网D1Net
相关推荐

2022-05-09 15:08:56

存储厂商NFV领域华为

2020-05-12 11:19:50

企业资源计划ERP

2022-04-07 20:26:45

数据管理自动化

2022-05-19 16:31:23

数据中心云计算BIM)

2016-08-29 10:06:32

Liebert SP服务器电源管理系统

2020-06-29 10:38:30

大数据数据中心综合布线

2022-01-20 08:00:00

数据仓库Snowflake数据库

2022-04-12 14:11:27

存储虚拟化软件定义服务器

2009-01-05 18:15:48

服务器虚拟化数据中心

2022-03-14 09:44:14

数据库虚拟化

2020-08-12 10:56:55

数据管理数据数据分析

2020-02-05 17:43:14

数据库PostgreSQL Oracle

2021-11-26 22:07:57

2013-05-17 11:43:55

主数据数据管理

2011-09-22 19:05:52

大数据信息管理云计算

2020-11-20 14:15:23

大数据数据存储

2014-10-15 14:11:14

思科UCS

2021-04-20 14:25:24

云计算云安全

2009-02-24 20:55:19

软件系统构测试影响分析

2016-10-25 19:33:40

曙光
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号