Используйте управление, чтобы расширять, а не блокировать доступ к данным для аналитики

Совместно с Capital One

Управление данными всегда было серьезным препятствием для аналитики. Хотя важно управлять данными, чтобы обеспечить их соответствие политикам и нормам, эти процессы также могут затруднить поиск данных и доступ к ним. Компании, которые управляют данными в масштабе, в режиме реального времени и в облаке, часто сталкиваются с еще более сложной ситуацией. В конце концов, что хорошего в потоках данных в режиме реального времени, если процессы управления блокируют их использование?

Эффективное управление должно помочь сотрудникам быстро находить и использовать данные, позволяя им сотрудничать и создавать бизнес-ценность из данных, данных организации. Так как же управление данными может стимулировать, а не блокировать этот процесс? Некоторые организации говорят, что нашли способ. Комбинируя аспекты двух основных моделей управления данными, используемых сегодня, компании могут интегрировать управление в более крупную аналитическую структуру.

Таким образом, управление планируется и осуществляется для создания конкурентного преимущества, беспрепятственного и всестороннего обеспечения соответствия политике, безопасности, доступности и удобства использования. Это, в свою очередь, ускоряет доступность данных и повышает удобство их использования членами распределенной команды, сохраняя при этом централизованный контроль над рисками. Несмотря на то, что общие методы управления данными создают препятствия для бизнеса, такое сочетание моделей потенциально может преодолеть эти препятствия.

Обе модели управления данными создают проблемы

Компании изо всех сил пытаются управлять данными в масштабе и в облаке. Почти три четверти лиц, принимающих решения, в недавнем опросе Forrester Research говорят, что они еще не управляют большей частью данных своей организации в облаке. Около 80 % говорят, что им трудно управлять данными в больших масштабах. 82 % называют прогнозирование затрат и контроль за их экосистемой данных проблемой, а 82 % — запутанными политиками управления данными.

В то же время объем данных, которыми необходимо управлять компаниям, растет, и все больше и больше пользователей требуют большего доступа. «Теперь у вас есть гораздо больше данных из гораздо большего количества источников, хранящихся в гораздо большем количестве мест, — говорит Патрик Барч, старший директор по управлению продуктами в Capital One Software.

Компании хотят сделать эти данные доступными для большего числа бизнес-команд, что позволит получить новую информацию и повысить ценность для бизнеса. Однако многие пытаются сбалансировать потребность в централизованном управлении данными в облаке (что обеспечивает комплексное управление, но может затруднить доступ к данным) с децентрализованной моделью, которая дает бизнес-направлениям больший контроль и доступ к данным и аналитике. Однако у децентрализации есть свои недостатки. Различные команды могут не совпадать в политике управления. Определенные данные или типы данных могут застрять в хранилищах, недоступных для всех. Инженеры по машинному обучению могут не иметь доступа к данным, необходимым им для создания инструментов расширенной аналитики.

«Вашим командам нужен полный и мгновенный доступ к нужным им данным и инструментам, — говорит Барч. «Вы не можете централизованно управлять всем, не становясь огромным узким местом или не нанимая армию инженеров по обработке данных, и вы не можете полностью децентрализовать ответственность за управление, не подвергая себя значительному риску данных».

Лучший из двух миров

Однако существует способ объединить централизованный и децентрализованный подходы в новой модели управления данными посредством федерации управления данными. Это позволяет компаниям реализовать преимущества каждого из них без недостатков.

Capital One, например, приняла эту модель, когда компания закрыла...