数据是企业最有价值，最持久的资产，也是数字战略和转型的基础。要想牢牢掌控散布在公共云和私有云以及本地环境中迅速增长的数据量，IT领导者需要一种创新的管理方法。
要想跟上不断增长的应用程序和安全性需求，现代化数据管理至关重要。
企业需要安全有效地管理数据所需创建的可靠策略和方法，来访问、集成、清理、管理、存储和准备数据。以下7个技巧可以帮助您更快、更轻松地应对这一具有挑战性的过程。
更新现有数据管理策略和架构
卡内基梅隆大学商学院商务技术助理教授Yan Huang建议，企业在进行现代化变革时，可以先对企业的业务战略、数据需求和数据分析目标进行深入了解。
她说：“然后设计一个数据管理架构。这个架构以结合现有的数据管理系统和最新的方法模型，帮助实现企业的当前目标，并适应未来的需求。”
Huang指出，一个强大的架构能够使数据管理现代化以系统和集成的方式进行，避免数据孤岛和兼容性问题。
她解释说：“重新设计数据管理架构的过程需要仔细评估企业的数据分析目标，并找寻到需要改进的领域和新的机会。”
一个精心设计的现代数据管理架构可以确保企业的数据管理系统能够高效地运作，不断地为企业提供价值，并且具有足够的灵活性来合并增强功能和新功能。
盘点并绘制所有数据资产
在继续之前，请先回到基础部分。
RedSeal CTO Mike Lloyd警告说：“如果你不能确定你的数据资产在哪里，以及是什么在保护它们，你就无法回答授予的访问权限是否受到了适当的限制以及企业数据对互联网的开放程度。”
咨询公司Protiviti的企业数据和分析实践的常务董事兼负责人Peter Mottram对此也表示赞同。
他说：“了解企业接收什么，创造什么，输出什么——这就是基础。然后将您对企业未来的设想与现代数据管理技术能如何简化企业的数据分析模型放在等式两边。”
Mottram指出，在过去的几年中，数据管理变得异常复杂。他说：“开始现代化进程的最佳方法是将‘管理’分解为各种核心组成部分，简化问题陈述。”
Mottram建议，现代数据管理策略还应包括混合云策略。在不同环境中对全局有一个清晰的清单是一个很好的开始。然后，部署原则和控制措施可以帮助企业跨环境处理数据。
旨在实现数据民主化
几年前，企业实现数据管理生态系统现代化只有一个重要目的：管理快速增长的数据量。
咨询公司Capgemini North America数据管理业务副总裁Luc Ducrocq指出：“如今，新的机会是数据‘民主化’的能力——在正确的时间将正确的数据发送给正确的人。”
数据民主化使企业能够实现自助分析，增强大型数据工程和数据科学团队的能力，与贸易伙伴建立数据交换和协作区，并推行其他成熟的数据管理计划。
Ducrocq说：“通过使数据民主化，企业可以实现真正的数据信任。这为他们提供了更大的自由，使他们拥有更多时间专注于业务价值和变革成果。”
信任也是一个重要的属性。他说：“那些没有可信数据的企业将面临一场持续的斗争——寻找并向企业客户提供正确的数据。”
企业应该制定和部署治理策略，来保持数据的时效性和准确性。Ducrocq说：“为了便于管理消费者使用的数据，我们需要对民主化的数据进行识别、编目、标准化和分类。”
强大的管理可以有效地减少企业数据的准备时间，使数据科学家和其他高级用户可以将时间集中在数据分析上。
他补充说：“如果企业不花时间修正最终数据，他们就不会在云计算和对数据日益依赖的新世界中取得成功。”
投资数据现代化技术
持续投资云计算和数据管理技术。Deloitte的AI生态系统负责人Frank Farrall说，成功的数据现代化项目将会与这些工具同步运行。
CIO们应从容易实现的部分开始——现有的、容量不足的遗留技术和老化的决策支持系统将在未来12到24个月内失效。”
Farrall认为，投资于主数据管理和治理技术以及流程是保持对数据整体控制的理想方式。他说：“在异构环境中，了解数据的来源、关键定义及其在不同系统中的移动方式是非常重要的。”
在数据管理程序中，经常缺少对数据流程和元素的严格所有权以及关键领导层的支持，但这恰恰是管理复杂环境的关键推动力。
充分利用数据统一带来的管理优势
具有混合/多云策略的企业可能希望考虑探索和投资于可以统一数据的管理平台。
技术和商业咨询公司EY Americas的新兴技术负责人Faisal Alam说：“这可以包括将企业数据与SaaS提供商、数据订阅提供商和生态系统中的其他提供商提供的第三方数据源相结合。”
虚拟化是一个已经使用了一段时间的选项，但是直到最近才发展到可以以最小的延迟实现大规模性能的程度。
Alam解释说，“所有主要的云提供商都具有联合查询功能（数据虚拟化的子集），该功能允许跨云和混合云数据查询和统一。”
数据统一方法正在不断完善，联合查询只是一种选择。Alam指出，还存在其他选择，例如数据湖，功能存储和现代数据仓库。
明确数据责任制
KPMG的CIO Steve Bates认为，明确数据责任是重构数据治理的一个基本步骤。
他解释说：“成功的企业会越过一些政策和流程，将某些见解和质量衡量的责任交给高层领导。”Bates建议企业明确划定高级领导（包括CIO，CTO和CDO）的确切数据职责。
在当今快速发展的商业世界中，几乎所有内容都是数字化且相互联系的。
Bates指出：“收集到的关于交易、客户和内部流程的每一项数据都可以被用来改善产品和用户体验。“
IT领导者面临的关键问题是，尽管数字点的数量激增，但许多点仍然与单一的遗留系统链接在一起。
Bates建议：“需要对包括敏捷，DevOps，云和许多其他方法在内的现代解决方案开发和交付进行更全面的了解。
现代交付是一种模型，它可以帮助企业更快地交付价值，减少失败的部署并创建持续改进和以客户为中心的文化，帮助企业赢得市场。”
掌握不断发展的数据管理方法
数据管理是IT领导者在2021年及以后将面临的最不稳定，最苛刻的问题之一。
Huang说：“我们需要持续监控数据管理策略及其有效性，每年至少进行一次系统审查，探寻问题和改进空间。”
她认为，企业的数据管理方法应与其整体业务战略相匹配。“因此，同时审查业务策略和数据管理策略是一个好主意。”
作者：John Edwards
原文地址：
https://www.cio.com/article/3604333/7-tips-for-modernizing-data-management.html
