Скачайте БЕСПЛАТНО полную версию Tableau Desktop, 14 дней и получите в ПОДАРОК обучающие материалы по бизнес-аналитике Tableau

• Цифровая трансформация стала основной темой обсуждений на недавней 22 ой конференции «ИТ в страховании». Участники сошлись во мнении, что внедрение и применение аналитических технологий для монетизации данных уже стало обязательным условием для качественных преобразований в отрасли.
• IoT представляет собой мощный источник данных, который в сочетании с аналитикой может дать представление обо всем, от поведения до эмоций и здоровья. И вот почему это ключ к улучшению качества обслуживания клиентов.
• Разработайте стратегию управления данными с использованием Data Lineage и дайте возможность ИИ полностью раскрыть свой потенциал.
• Нет единого плана по работе над проектом по аналитике данных. Эксперт по технологиям Фил Саймон предлагает рассмотреть эти десять вопросов в качестве руководства.
• Успешный data-driven бизнес способствует формированию целенаправленной, коллаборативной культуры; имеет лидеров, которые верят в данные и ориентированы на управление. Узнайте больше в этом кратком обзоре исследования TDWI, в котором раскрываются рекомендации для становления data-driven.
• Самое время перейти к летней практике и рассмотреть такую распространенную и понятную задачу, как планирование севооборота. Что будет, если добавить в эту задачу щепоточку искусственного интеллекта и несколько граммов математических методов?
• В конце весны SAS Россия впервые провела День стажера. Это новый формат встреч для студентов и выпускников, которые успешно прошли все этапы отбора на стажерскую программу SAS и уже начали работать в нашей команде.
• Чтобы узнать больше о понятии «персональные данные», почему об этих данных говорят в новостях и почему они жестко регулируются Общим положением о защите данных (GDPR), мы пообщались с Джеем Экзэмом, юристом по вопросам конфиденциальности в SAS.
• Как можно повысить эффективность бизнес-процессов, начиная с производства и заканчивая хранением и сбытом, с помощью информационных технологий?
• Аналитика SAS поможет страховым компаниям Как применять углубленную аналитику и машинное обучение в медицинском страховании?
• Подготовка данных - это процесс их объединения, приведения к единому формату и очистки с целью дальнейшего анализа и решения других бизнес-задач.
• Качество данных не является хорошим или плохим, высоким или низким. Это диапазон или показатель работоспособности данных, проходящих через вашу организацию.
• From cows to factory floors, the IoT promises intriguing opportunities for business. Find out how three experts envision the future of IoT.
• Что же такое озеро данных? Это просто маркетинговый хайп? И вообще, чем оно отличается от традиционного хранилища данных?
• Data profiling, the act of monitoring and cleansing data, is an important tool organizations can use to make better data decisions.

Большинство компаний должны управлять большими объемами информации и компьютерными ресурсами. Это требует эффективного плана управления. Управление данными является стратегией, которая используется для организации и управления данными в организации. Хороший план должен быть основан на четырех ключевых элементах управления информацией - собственности, безопасности, политике предприятия, сохранение и укрепление политики. Смена управления Совета является специальная группа, которая управляет изменениями в компании систем информационных технологий.

Всё это, как правило, отвечает за управление организацией данных. ЦКБ гарантирует, что системные изменения были одобрены и протестированы до внесения изменений в производственные системы. Этот совет собирается на регулярной основе и проверяет и обрабатывает все запросы для изменений системы для организации.

Управление данными включает, как правило, защиту информационных активов компании. Эти действия различаются в зависимости от типа данных которые поддерживаются. Данные политики безопасности обычно включают контроль доступа, шифрование процедур, а также сохранение политики.

Большинство правительственных учреждений имеют строгие процедуры управления данными. Эти шаги необходимы для обеспечения адекватной безопасности для военных технологий и государственных тайн. Безопасность данных для конфиденциальных данных может включать в себя специальные меры контроля физического доступа, что делает данные недоступными для широкой общественности. Этот тип данных обычно закрыт на секретных объектах, управляемых вооруженными охранниками.

С ростом популярности Интернета, защита конфиденциальности данных становится все более важной. Элементы управления данными, как правило, включают процедуры ограничения конфиденциальности, предназначенные для обмена данными, полученными через Интернет. Предприятиям, как правило, требуется получить разрешение от клиентов, прежде чем конфиденциальность данных может использоваться совместно с другими компаниями.

Политика хранения данных — это правила, которая регулирует длину данных которые должны осуществляться и сохранены, прежде чем их уничтожить. Эти правила варьируются в зависимости от компании и отдела, который использует эти данные. Политика управления данными, определяет требования по хранению данных для компании. Это требование хранения могут быть большими для финансовых учреждений и правоохранительных органов, и она необходима для управления данными на протяжении десятилетий.

Управление данными также включает в себя предоставление и управление паролями для компьютерных программ. Такие правила владения и управления данными имеют почти все организации. Процедуры определяют, как человек может получать доступ к данным. Это, как правило, включает формальные процедуры и процессы проверки.

Контроль доступа к данным должен включать процедуры для сотрудников, которые покидают компанию. Процесс доступа-удаления, когда сотрудник не уволен. Процедуры обеспечения безопасности данных и аудита должны включать шаги, которые обеспечивают увольняемым работникам не иметь доступа к конфиденциальным данным компании.

Логический уровень (формализованное/модельное описание)

Логический уровень информационной технологии представляется комплексом взаимосвязанных моделей, формализующих информационные процессы при трансформации информации в данные. Формализованное в виде моделей представление информационной технологии позволяет связать параметры информационных процессов и дает возможность реализации управления информационными процессами и процедурами. На рис. 2.12 приведена логическая модель базовой информационной технологии, которая отражает схему взаимосвязи моделей информационных процессов.

На основе модели предметной области, характеризующей объект управления, создается общая модель управления, по которой, в свою очередь, формируются модели решаемых задач. Так как для решения задач управления применяют различные информационные процессы, то необходимо строить модель их организации, которая на логическом уровне увязывает применяемые при решении задач процессы управления.

Рис. 2.12.

При обработке данных формируются все основные информационные процессы: обработка, обмен и накопление данных, преставление знаний.

Модель обработки данных включает в себя формализованное описание процедур организации вычислительного процесса (операционные системы), преобразования (алгоритмы и программы сортировки, поиска, создания и преобразования статических и динамических структур) и логического вывода (моделирования).

Модель обмена данными содержит формальное описание процедур, выполняемых в вычислительной сети: передачи (кодирование, модуляция в каналах связи), коммутации и маршрутизации (протоколы сетевого обмена) и описывается с помощью международных стандартов: OSI (взаимодействие отрытых систем), локальных сетей (IEEE 802) и спецификации сети Интернет (см. гл. 18).

Модель накопления данных описывает как систему управления базой данных (СУБД), так и саму информационную базу, которая может быть определена как база данных и база знаний. Процесс перехода от смыслового (информационного) представления к физическому осуществляется трехуровневой системой моделей информационной базы: концептуальной (какая и в каком объеме информация должна накапливаться при реализации информационной технологии), логической (структура и взаимосвязь элементов информации) и физической (методы размещения данных и доступа к ним на машинных носителях). Функции управления базами данных регламентируют (см. гл. 19): язык баз данных SQL (Structured Query Language); информационно-справочную систему IRD (Information Resource Dictionary System); протокол удаленного доступа операций RDA (Remote Data Access), PAS (Publicly Available Specifications) Microsoft на открытый прикладной интерфейс доступа к базам данных ODBC (Open Data Base Connectivity) API (Application Program Interface).

Модель представления знаний выбирается в зависимости от полноты воспроизведения и содержания предметной области, а также вида решаемых задач. В настоящее время используют такие модели представления знаний, как логические, алгоритмические, семантические, фреймовые и интегральные.

Модель получения информации строится с учетом стандартов, регламентирующих структуры данных и документов, а также форматы данных:

• o средств языка ASNl (Abstract Syntax Notation One), предназначенного для спецификации прикладных структур данных - абстрактного синтаксиса прикладных объектов;
• o форматов метафайла для представления и передачи графической информации CGM (Computer Graphics Metafile);
• o спецификации сообщений и электронных данных для электронного обмена в управлении, коммерции и транспорте EDIFACT (Electronic Data Interchange for Administration, Commence and Trade);
• o спецификации документов и их структур ODA (Open Document Architecture);
• o спецификации структур документов для производства, например SGML (Standard Generalized Markup Language);
• o языков описания документов гипермедиа и мультимедиа, например: HyTime, SMDL (Standard Music Description Language), SMSL (Standard Multimedia/Hypermedia Scripting Language), SPDS (Standard Page Description Language), DSSSL (Document Style Semantics and Specification Language), HTML (HyperText Markup Language);
• o спецификации форматов графических данных, например форматов JPEG, JBIG и MPEG.

Модель отображения информации строится с учетом стандартов X Windows, MOTIF, OPEN LOOK, VT, CGI, PHIGS, машинной графики GKS, графического пользовательского интерфейса GUI.

Модели управления информацией, данными и знаниями увязывают базовые информационные процессы, синхронизируют их на логическом уровне.

Так как базовые информационные процессы оперируют с информацией, данными и знаниям и, то управление информацией происходит через процессы получения (сбор, подготовка и ввод) и отображения (построение графики, текста и видео, синтез речи); управление данными осуществляется через процессы обработки (управление организацией вычислительного процесса преобразования), обмена (управление маршрутизацией и коммутацией в вычислительной сети, передачей сообщений по каналам связи) и накопления (системы управления базами данных), а управление знаниями - через представление знаний (управление получением и генерацией знаний).

Физический уровень (программно-аппаратная реализация)

Физический уровень информационной технологии представляет ее программно-аппаратную реализацию. На физическом уровне информационная технология рассматривается как система, состоящая из крупных подсистем: обработки, обмена, накопления данных, получения и отображения информации, представления знаний и управления данными и знаниями (рис. 2.13). С системой, реализующей информационные технологии на физическом уровне, взаимодействуют пользователь и разработчик системы.

Рис. 2.13.

Подсистемы обработки данных строятся на базе электронных вычислительных машин различных классов и отличаются как по вычислительной мощности, так и по производительности. В зависимости от потребности решаемых задач используются как большие универсальные ЭВМ (мейнфреймы) для обработки громадных объемов информации, так и персональные компьютеры (ПК). В сети используются как серверы, так и клиенты (рабочие станции).

Подсистемы обмена данными включают в себя комплексы программ и устройств (модемы, усилители, коммутаторы, кабели и др.), создающих вычислительную сеть и осуществляющих коммутацию, маршрутизацию и доступ к сетям.

Подсистема накопления данных реализуется с помощью байков и баз данных на внешних устройствах компьютера, который ими управляет. Возможна организация как локальных баз и банков, реализуемых на отдельных компьютерах, так и распределенных банков данных, использующих сети ЭВМ и распределенную обработку данных.

Подсистемы получения , отображения информации и представления знаний используют для формирования модели предметной области из ее фрагментов и модели решаемой задачи. На стадии проектирования разработчик формирует в памяти компьютера комплекс моделей решаемых задач. На стадии эксплуатации пользователь обращается к подсистеме отображения информации и представления знаний и, исходя из поставленной задачи, выбирает соответствующую модель решения, после чего через подсистему управления данными включаются другие подсистемы.

Подсистема управления данными и знаниями , как правило, частично реализуется на тех же компьютерах, на которых реализуются соответствующие подсистемы, а частично с помощью систем управления организацией вычислительного процесса и систем управления базами данных. При больших потоках информации создаются специальные службы администраторов сети и баз данных.

Управление данными – основа администрирования БД.

Основная концепция управления данными.

Организация управления данными.

Администрирование БД.

Заключение.

Управление данными – основа администрирования базами данных

Управление данными включает в себя процессы переработки данных, начиная от сбора данных и заканчивая их архивацией и доведением до пользователей. При этом рассматриваются как технологические, так и организационные вопросы сбора, обработки данных. Администрирование БД – это компонент управления данными, связанный с СУБД.

Управление данными можно рассматривать на уровне источника данных, центра данных, проекта (программы). Каждый уровень может включать предыдущие уровни управления данными. Например, управление данными на уровне центра обязательно включает сбор данных от источников данных. Крупная научная программа может включать несколько экспериментов, каждый из которых может иметь свой план управления данными.

План управления данными – это организационный документ, в котором определены все этапы переработки данных, а также средства их реализации.

Целями создания плана управления данными является улучшение сбора, доступа и использования информации; развитие БД; стандартизация процедур сбора и обмена данными.

Основная концепция управления данными

Создание плана управления данными должно учитывать долгопериодные решения по

развитию и стандартизации общих технологий сбора и обмена данными, позволяющих уменьшить временной лаг между сбором и доступом к данным;

увеличению кооперации при сборе, архивации, обработке и картированию данных;

созданию распределенных БД;

объединению новых и исторических данных для получения соответствующих временных рядов;

совместимости БД за счет использования общих протоколов форматирования и контроля качества для отдельных дисциплин;

доступу к архивным данным.

Методология управления данными должна быть основана на применении наиболее эффективных средств:

создания многоуровневых каталогов данных;

использования каталогов для поиска и оценки дубликатов;

поиска и обмена данными;

конвертирования данных в общие форматы;

контроля данными на различных этапах переработки данных;

создания новых методов обработки данных;

доступ к данным на компактных дисках, Интернет и др.

План управления данными способствует лучшему пониманию всеми участниками проекта, объединения научных интересов, общественных потребностей и правовых вопросов. Управление данными начинается с проектирования измерительной программы экспедиции или проекта, создания БД и заканчивается доступом пользователей к качественно проконтролированным и хорошо задокументированным БД. План управления данными должен быть ключевым элементом всех крупных проектов и программ. План управления данными поможет максимизировать возврат инвестиций, сделанных в проект с помощью финансирования для целей всестороннего использования получаемых данных, т.е. план управления данными есть механизм распространения и использования результатов проекта, специальная активность, выполняемая в рамках национальной и международной или корпоративной политики, основанной на лучшей практике обработки данных.

Этот план должен описывать работу, технологические требования и соответствующие результаты в проектировании измерительной активности, отчетности по сбору данных, документировании, контроле качества и создании БД, доступа к данным.

Одной из главных задач любого проекта, а особенно центра данных, является создание баз метаданных. Общие подходы в управлении данными позволяют получить пользу как специалистам, работающим в этих проектах, так и обществу в целом (более быстрое использование данных); сделать эффективнее использование большинства источников данных; хорошо задокументировать и проконтролировать данные, предназначенные для общего использования по окончании проекта.

Адекватное управление данными определяется возможностями национальных организаций политическими аспектами, техническими проблемами, условиями финансирования проектов, хорошей координацией всех участников проекта, наличием соответствующего квалифицированного штата.