Le sfide di Data Management

Mentre l'hardware necessario per memorizzare grandi quantità di dati diventa più conveniente con il passare degli anni, la conseguente esplosione del contenuto dei dati memorizzati significa che le aziende sono costrette a ideare nuovi modi innovativi per affrontare le sfide di lavorazione di questo crescente ricchezza di informazioni . Basta memorizzare tutto per sempre a causa del basso costo dei supporti di memorizzazione suona come una buona idea per i non informati, ma grandi quantità di informazioni memorizzate nel database e file flat può fare il recupero, spurgo, e l'archiviazione di un processo difficile. Leggi dati elettronici recenti che richiedono specifici periodi di ritenzione per consentire il controllo in caso di frodi o altri illeciti servono solo a complicare ulteriormente le cose.

Best practice per la gestione dei dati

Come qualsiasi altra area trattamento dei dati, gli esperti di Anthony Ricigliano Data Management hanno compilato una lista delle migliori pratiche. Mentre ogni articolo non si applicherà a tutte le organizzazioni, l'individuo reparto IT dovrebbe scegliere le pratiche che funzionano bene per la loro particolare modello di archiviazione dei dati. Con la crescita nei data warehouse, una strategia di gestione dei dati è un fattore critico per il successo globale di tutte le aree di business. Regole e codici dovrebbero essere creati per fare in modo che ogni pezzo di dati è sempre preciso, che significa la stessa cosa a tutti e ogni sistema, e che tutti hanno accesso alle informazioni più aggiornate.

Dati Stewardship

Una data steward mantiene il Registro di metadati e assicura l'integrità di ogni elemento di dati. Ciò include fare in modo che ogni elemento di dati ha una definizione chiara e precisa, che il dato non sia duplicato inutilmente, e che ogni elemento di dati ha chiare e up-to-date documentazione che specifica i valori validi, origini dati e destinazioni di dati . Quando non è più necessario l'elemento di dati, esso deve essere immediatamente rimosso dalla struttura di file. Gestione dei dati garantisce l'uso costante di un campo definito tra più sistemi di computer, consente una più facile mappatura dei dati e riduce i costi di migrazione.

Model Driven Integration

Utilizzando Unified Modeling Language (UML), alcuni negozi IT stanno usando la strategia model-driven per fornire soluzioni di integrazione delle applicazioni. Questo è un tentativo di ridurre i costi di soddisfare le mutevoli esigenze del mondo del lavoro corrente adattando rapidamente l'infrastruttura software esistente. Si cerca di separare la logica di business dal sistema sottostante in modo che i singoli componenti possono essere riutilizzati senza bisogno di cambiarli. Con questa teoria, l'archiviazione dei dati deve essere tenuto indipendente dalla progettazione delle applicazioni e organizzato in base alle esigenze di business.

Attivo Data Model

I database relazionali sono il metodo di scelta di memorizzazione per la maggior parte delle organizzazioni che richiedono la conservazione di grandi quantità di dati con tempi di recupero rapidi. Il modello Active Data "attivamente" aggiorna i dati che si vede a livello di client. Il client recupera i dati nel suo stato attuale. Avanti, che traccia i dati creati, cancellati, o modificati dall'utente, e quindi passa le informazioni al servizi aggiuntivi per la convalida prima dello stoccaggio permanente. Poiché i dati a livello di client è sempre up-to-date, codice progettato per impostare o manipolare i dati possono spesso essere ridotti o eliminati.

sfide organizzative

Poiché la quantità di dati memorizzati cresce, così fanno le sfide organizzative. Mentre nessuno vuole mantenere le informazioni antiquato, è diventato sempre più necessario farlo in caso di audit o di sfide legali. Vecchi dati devono essere archiviati una volta che è più necessario per il recupero istantaneo, ma devono essere tenuti da qualche parte che può essere letta abbastanza facile quando necessario. Grazie alla classificazione incoerente dei dati tra sistemi o tra organizzazioni, notevole sforzo e il costo è sprecato nel tentativo di riconciliare i dati. In molti casi, i due sistemi saranno corretti, ma possono essere seguendo diverse norme di gestione dei dati. Quando elementi di dati sono memorizzati in più file system, errori di dati può diventare un grave problema. Un sistema può essere aggiornato prima di un altro, o alcuni sistemi non può essere aggiornato a tutti. Quando due o più sistemi di computer sono fusi insieme a causa della crescita di fusioni e acquisizioni, esso composti solo i problemi se una strategia di gestione dei dati aggressivo non viene utilizzata Hotel  .;