데이터 관리 시스템이란 무엇이며 비즈니스에 필요한 이유

데이터 관리 시스템은 더 이상 의사 결정자에게 유용하지만 선택적인 리소스로 간주되지 않습니다. 이제 그들은 조직의 기능과 생산성의 중심이 되었습니다. 기업이 데이터를 수집하고 처리하는 방법은 이익과 손실의 차이를 의미할 수 있습니다. 강력한 데이터 관리는 첨단 기술과 같은 분야에서도 경쟁 우위가 될 수 있습니다.

실행 가능한 통찰력에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 플랫폼도 이에 상응하는 발전을 이루었습니다. 글로벌 데이터 시장은 가치가 있을 것으로 예상됩니다. 770억 달러 이상 2025년까지.

다음은 기업에서 데이터 관리 시스템을 배포해야 하는 이유와 방법에 대한 간략한 요약입니다.

데이터 관리란 무엇입니까?

데이터 관리는 데이터를 수집, 저장, 처리 및 액세스하는 프로세스입니다. 데이터 자체는 쓸모가 없습니다. 그러나 이를 어떻게 조달하고 사용하느냐에 따라 비즈니스 프로세스에 변화를 가져올 수 있습니다.

점점 더 많은 기업이 데이터 관리 전략 액세스 권한이 있는 데이터를 어떻게 활용하려는지 계획을 세우기 위해 마련되었습니다.

데이터 관리에는 광범위한 작업과 프로세스가 포함되며, 모두 데이터 관리 시스템에 의해 수행됩니다.

• 다양한 이해관계자를 위한 데이터 생성, 업데이트 및 액세스
• 온프레미스 또는 클라우드 시스템에 데이터 저장
• 저장된 데이터의 안정적인 가용성 및 복구 제공
• 비즈니스 기능 및 인터페이스 전반에 걸쳐 사용할 수 있도록 배포
• 데이터 개인 정보 보호 및 보안 보장

전 세계적으로 생성되고 소비되는 데이터의 양(2010-2025)

데이터 관리가 왜 중요한가요?

디지털 세계에서는 대부분의 거래와 비즈니스 결정이 데이터를 기반으로 이루어집니다. 유일한 문제는 원시 데이터가 최소한 규모에 맞게 실행 가능하지 않다는 것입니다. 그리고 그만큼 80-90% 세상에 존재하는 데이터는 구조화되지 않았거나 자연 상태입니다.

데이터 관리 시스템은 원시 데이터를 수집하고 처리하여 사용할 수 있는 통찰력을 끌어내는 데 도움이 됩니다. 올바르게 수행하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

1. 향상된 가시성

우선, 데이터 관리는 자산, 프로세스, 이해관계자를 포함하여 조직에 대한 가시성을 크게 향상시킵니다. 이를 통해 사람들은 신뢰할 수 있는 데이터를 신속하게 찾아 쿼리를 해결하고 작업을 뒷받침할 수 있습니다.

회사의 가시성이 높을수록 직원은 업무를 더 효과적으로 수행할 수 있어 고용주의 성과와 수익이 향상됩니다.

2. 공정 신뢰성

데이터 관리는 모든 기능에 대한 표준화된 프로세스를 생성하고 구현을 추적하는 데 도움이 됩니다. 창고 관리 솔루션 이 이에 대한 좋은 예입니다. 창고가 가득 차기 전에 얼마나 많은 제품을 수용할 수 있는지 정확하게 알려주므로 이를 중심으로 물류를 구성할 수 있습니다.

3. 사업 가치

데이터는 본질적으로 비즈니스 자본입니다. 당신이 새로운 시장으로의 확장을 계획하고 있는 자동차 제조업체라고 가정해 보겠습니다. 소비 습관과 2차 조사를 통해 나타난 소비자 선호도를 주의 깊게 분석하면 어떤 기능과 수정 사항이 인기를 끌 수 있는지 알 수 있고 시장 점유율을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IoT 및 AI 분석은 이미 10년 넘게 조직의 운영 및 에너지 비용에서 상당한 비용을 절감해 왔습니다. 데이터 관리의 장점은 혁신과 자원 활용 능력에 의해서만 애플리케이션이 제한된다는 것입니다.

4. 디지털 혁신

데이터는 디지털 혁신 프로세스의 중추입니다. 산업과 행동을 형성하고 지속적으로 형성하는 기술은 모두 데이터에 의존합니다. 클라우드, 인공 지능, 기계 학습, 블록체인 등은 사용자에게 가치를 제공하기 위해 시기적절하고 정확한 데이터가 필요합니다.

생성 AI 예를 들어, 학습할 수 있는 방대한 온라인 데이터 리소스가 없다면 존재하지 않을 것입니다.

5. 규제 준수

강력한 데이터 관리는 산업 및 회사별 개인 정보 보호 요구 사항 외에도 EU의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 같은 지역 및 글로벌 데이터 보안 법률을 준수하는 데 중요합니다.

데이터 관리 시스템은 이러한 규정 준수를 입증해야 할 때 유용한 리소스이기도 하며, 이를 통해 귀하와 감사자는 효과적으로 정보를 조사할 수 있습니다.

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데이터 관리 시스템의 유형

데이터 관리 시스템은 데이터를 엔드 투 엔드로 제어할 수 있는 다양한 플랫폼과 구성 요소로 구성됩니다. 선택할 수 있는 몇 가지 종류의 데이터 관리 시스템이 있습니다.

데이터베이스

데이터베이스는 단일 컴퓨터 시스템에 저장되는 경우가 많습니다. 데이터는 구조화된 정보의 모음으로, 일반적으로 데이터를 더 쉽게 탐색할 수 있도록 행과 열이 포함된 일련의 테이블로 배열됩니다.

데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 데이터베이스를 제어하는 데 도움이 됩니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)과 객체 지향 데이터베이스 관리 시스템(OODBMS)은 사용 가능한 가장 일반적인 유형의 데이터베이스 시스템 중 두 가지입니다.

2. 데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스는 기본적으로 보고 및 분석과 같은 비즈니스 인텔리전스 기능을 지원하도록 설계된 통합 데이터 저장소입니다. 여기에는 기업 및 기업에서 사용하는 것과 같은 트랜잭션 애플리케이션을 포함하여 다양한 소스에서 얻은 대량의 기록 데이터가 포함되는 경우가 많습니다. POS 시스템 .

3. 데이터 레이크

데이터 레이크는 비정형, 반정형, 정형 데이터를 저장하도록 설계된 시스템입니다. 이는 매우 다양한 소스에서 얻은 대량의 다양한 데이터를 구성하는 방법으로 사용됩니다. 이는 광범위한 데이터 탐색 및 검색에 참여하려는 기업에 특히 유용합니다.

데이터 레이크는 눈부신 속도로 구조화되지 않은 데이터를 수집하고 액세스되는 동안 거의 실시간으로 처리할 수 있습니다.

4. 빅데이터 관리 시스템

우리가 다양한 소스에서 엄청난 속도로 데이터를 계속 생성하고 처리함에 따라 이 출력을 처리할 수 있는 새로운 유형의 시스템이 필요합니다. 빅데이터 관리 시스템 다양한 소스의 정보를 통합하고 분석하여 통찰력을 제공하는 것을 포함하여 이 모든 정보를 처리하기 위해 특별히 개발되었습니다.

상품으로서의 데이터의 가치는 점점 더 커지고 있습니다. 이미 데이터가 넘쳐나는 것처럼 느껴지지만 이는 앞으로 다가올 일의 전조일 뿐입니다. 예를 들어 5G의 출현으로 인해 데이터 수집 및 분석이 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

데이터 관리 시스템은 이러한 발전에 보조를 맞추고 기업과 리더가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 계속 발전할 것입니다.

티마 미로시니첸코(Tima Miroshnichenko)의 사진: https://www.pexels.com/photo/close-up-view-of-system-hacking-in-a-monitor-5380664/