什么是云數據管理?

云數據管理是云數據管理平臺和工具，策略及過程的實現，可讓組織控制其在云中以及在本地和云結合存儲或獲取數據的混合設置中的業務數據應用。

企業采用的云應用程序和工具的列表在不斷增長，這導致了數據的指數增長—無論是結構化，非結構化還是半結構化。由于此數據對于現代企業來說是至關重要的資產，因此管理數據已成為一項戰略要務，尤其是隨著數據用戶數量的增加，數據數量和類型的增加以及業務流程類型的發展。

云數據管理與傳統數據管理有何不同?

企業越來越多地意識到將工作負載遷移到云中的價值，并利用改進的敏捷性來優化新產品和服務并減少資本支出和運營支出。隨著企業業務繼續將IT運營和應用程序轉移到云中，對更加以云為中心的數據管理工具和平臺的需求至關重要。

傳統的數據管理工具非常適合本地工作負載，但是在涉及基于云的工作負載時往往會遇到困難。使數據管理工具以云為中心的一種方式是將其開發為云本地的-這意味著它們的架構可以在現代云計算平臺所需的彈性和分布式性質下運行。云數據管理平臺(也稱為云數據湖屋管理平臺)的其他一些主要原則是：

他們可以支持各種云生態系統(多云)中的數據。

它們由API驅動，并作為微服務交付。

他們使用容器和無服務器之類的現代結構來實現更快和可擴展的部署。

它們易于安裝和設置。

它們易于管理，具有自動升級和補丁程序管理功能。

它們是根據服務利用率定價的。

云中數據管理的關鍵工具和功能

隨著組織根據不斷變化的業務需求和流程計劃或重新設計其數據體系結構，云數據管理應成為首要考慮因素。在創建云策略時，需要考慮以下五項重要功能：

云整合

云可以推動創新，發現效率并幫助重新定義業務流程。但是，只有在您的云基礎架構允許您在本地或多云環境的任何部分中集成，同步和關聯所有數據，應用程序和流程時，才能實現這些優勢。

從更細粒度的角度來看，企業可能希望設計，運行和自動化跨應用程序的業務流程。他們可能希望使用業務流程，API和消息傳遞實時集成應用程序，或者為其分析平臺(云數據倉庫和數據湖)運行提取轉換負載(ETL)批處理集成作業，或者保持應用程序數據同步。

對于這些情況，組織需要智能數據和應用程序集成以及API管理工具，以及廣泛的連接功能-所有這些都構成了現代集成平臺即服務(iPaaS)的核心組件。

云數據質量和治理

當公司將數據作為其業務流程的核心時，最成功的組織就會意識到高質量，可信賴的數據在其數字化轉型計劃中的作用。正如麥肯錫公司(McKinsey&Company)的最新調查所指出的那樣：“賦予員工持續使用數據作為決策依據的公司，其報告實現其數據和分析目標的可能性幾乎是其他公司的兩倍。” 另外，數據法規變得越來越復雜和動態。

為了推進其計劃，組織必須確保整個企業中的人員都能夠輕松定位，訪問，理解和使用數據。您希望使業務和IT用戶能夠通過基于云的自動化數據質量和治理流程，從可信賴的，干凈的高質量數據中快速實現業務價值。

云數據隱私和安全

企業越來越多地意識到將工作負載遷移到云中的價值，并利用新的敏捷性來優化新產品和服務并減少CAPEX / OPEX，從而將競爭留在后視鏡中。在公共云和混合環境中，數據變得比傳統防火墻更容易遭受濫用和攻擊的風險。保護數據，管理安全訪問以及實施合規性和適當的使用策略以降低安全漏洞和公司濫用的風險不僅對業務至關重要，而且現在已成為法律。

保留在內部的傳統系統級數據保護無法與當今好的“風暴云”相提并論，后者跨越邊界和遷移的應用程序共享擴展的數據，加速敏感和個人化的新數據類型的增長，并吸收大量數據進入數據存儲庫。如今，客戶對數據泄露的強烈反對通常是針對沒有準備的組織以及犯罪分子。遵守法規不再只是增加罰款和處罰的問題;長期客戶忠誠度也懸而未決。

但是有一個好處-隱私保證有助于使安全數據使用民主化，加速和解除對云工作負載的遷移，并提供建立在客戶信任基礎上的創新產品和服務。集成的云數據隱私和保護工具可幫助您自動發現和分類敏感數據，映射標識以明確所有權并支持數據訪問規則，操作隱私策略，對數據存儲和位置之間的數據風險敞口進行建模和分析，以及協調數據保護。

基于元數據驅動的情報和自動化的集成方法可以幫助采取快速行動(例如對SARS疫情的應對)提供數據使用透明性，數據遮罩以保護個人信息，并監控現有控制措施的有效性用于審計報告。

云主數據管理

跨業務線生成所有數據后，您需要對云中任何域和任何關系的完整360度視圖。此外，還推動智能數據管理，改進數據的搜索和可視化以及改進的驗證和充實-目標是獲得“ 黃金記錄 ”，從而提供對最純凈，最有效和最完整的了解。域中的單個記錄。

云主數據管理功能可在組織中的各個系統之間同步最關鍵的數據，使AI和分析團隊能夠從該數據中獲得深刻的見解，從而為您的業務提供動力。

云元數據管理/數據編目

公司正在改變其業務，以推動創新，改善客戶體驗，降低成本并提高運營效率。無論業務驅動因素是什么，所有這些業務轉換都依賴于良好的可信數據。但是，隨著數據環境變得越來越復雜，數據變得多樣化并且分布在許多不同的部門，應用程序，數據倉庫和數據湖(一些內部部署中，其他在云中)，這使得確切地了解您要使用的數據成為一個挑戰。有和在哪里。

全面的數據分類解決方案使用基于機器學習的數據發現來掃描和分類整個企業中的數據資產，并為分析人員，數據科學家和IT用戶提供強大的語義搜索，詳細的數據沿襲，概要分析統計信息，數據質量記分卡，整體關系視圖，自動數據管理，眾包數據管理等等。

通過在整個企業范圍內實現全面的數據發現，智能數據目錄使企業可以很大程度地利用其數據資產的價值。通過利用技術，業務，運營和使用元數據的組合，智能數據目錄還有助于建立元數據基礎，以支持云現代化，數據治理和其他業務優先級。

通過AI增強智能

隨著企業數據以幾何級數增長，數據處理現在需要人工智能的幫助。全面的云數據管理平臺提供關鍵的AI功能，這些功能允許跨各種系統(例如ERP，CRM等)自動發現和分類數據，自動發現客戶數據之間的關系以及與特定人員匹配的洞察力，數據集成和數據的自動化質量任務，智能策略管理和執行等等。

云數據管理的價值和收益

隨著現代企業的發展并變得更加以云為中心，必須配備適當的工具和流程來管理所有數據。

云數據管理涉及從創建到報廢的數據的端到端生命周期，以及數據在其生命周期的各個階段之間的受控進展。它有助于很大程度地降低法規不遵從，法律復雜性和安全漏洞的風險和成本。它還可以在需要的時間和地點提供對準確數據的訪問，而不會造成歧義或沖突，從而避免了通信錯誤。

從高層次上講，以下是使用適當的云數據管理策略和工具可以從中獲得的一些核心好處：

通過改進的集成和攝取增強了分析能力。

改善了數據安全性和數據治理狀態。

改善了數據質量，避免了“垃圾進，垃圾出”的問題。

快速數據發現和增強的元數據管理。

優化了跨系統的記錄維護和管理-達到了“黃金記錄”。

Ë xample使用案例：現代化與云數據倉庫

組織正在采取的關鍵數字現代化舉措之一是采用云數據倉庫(CDW)系統來改進分析。與傳統的數據倉庫相比，CDW具有許多優勢，例如增強的可伸縮性和彈性，靈活性和敏捷性，更快的價值實現時間，更好的性能等等。

正確的云數據管理工具可以幫助并加速將工作負載從現有的本地數據倉庫遷移到云或構建新的云數據倉庫的過程。交付優化的CDW涉及多個步驟，包括(但不限于)：

發現 正確的數據-您想查找所有相關數據并將其遷移到新的CDW。例如，其他云應用程序(例如Salesforce)中是否有有用的數據?僅在OneDrive上的電子表格上存在相關的東西嗎?

將各種來源的數據集成到CDW中-云數據倉庫中的數據將來自迅速擴展的各種來源，每種來源都有其自己的數據模型和格式。在內部，潛在的數據源包括托管在公共云上的應用程序，例如軟件即服務(SaaS)應用程序

確保數據質量 —如果您輸入到CDW的數據質量 低下，那么生成的洞察力也將如此。數據質量必須是任何成功的分析項目的關鍵要求。

如果沒有一套完善的云數據管理工具來輔助上述工作，大多數CDW項目將面臨無縫運行的絆腳石。

結論

對于現代企業而言，有效的云數據管理策略勢在必行，尤其是隨著組織加速其對云基礎架構，應用程序和服務的采用。無論您是跨數據系統移動和同步數據，保護關鍵的組織和客戶數據，確保跨系統的高質量數據，還是發現對關鍵企業數據的深入了解，定義數據需求和潛在解決方案，都是第一步。

平臺解決方案可能是一個關鍵優勢，因為所有關鍵功能都放在一個統一的保護傘下，共享一個通用數據模型。

分享標題：現代云數據管理的一些基礎知識包括關鍵工具和功能
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