大数据管理是指企业在其整个生命周期中处理的大量数据的治理、管理和组织，包括数据的摄取、处理、存储和分析，以推动决策并保持运营顺利运行。由于大数据管理涉及企业工作的许多领域，因此需要时间和集中精力来制定和坚持有效的行动计划。以下概述大数据管理的不同组成部分、它的好处和挑战，以及一些最常见的技术和最佳实践。它还探讨了可以帮助企业进行大数据管理工作的服务和供应商。
大数据管理的重要性何在?
大数据管理涉及企业如何存储和处理数据。遵守最佳实践可以使成本更易于管理，并确保企业在现在和可预见的将来拥有适当的基础设施来保留信息，从而更容易根据需要进行扩展或维护个人或机密数据的适当安全性。
如果做得好，大数据管理可以确保企业的数据是可访问的、组织良好的和准确的。这对于提高人们对决策所依赖的信息的信任至关重要。如果数据不准确，高级分析平台将无法给出可靠的结果，为处理和处理数据制定和实施定义良好的指导方针，确企业的数据一致、准确和安全。
将数据治理作为大数据管理的一部分，可以通过限制安全漏洞或类似问题的损害来保护企业，并通过确保遵守法律或管辖数据政策(例如欧盟的通用数据保护法规(GDPR))来减少监管问题，该法规允许人们查看企业所拥有的关于他们的信息。
企业收集和存储的数据量从未如此之高，而且还在不断增长。如果企业没有积极主动的策略来管理这些数据，就会发现很难迎头赶上，并面临着损害其运营或声誉的风险，以及潜在的法律或监管问题。
大数据管理的挑战
当涉及到大数据管理时，庞大的数据量是最大的挑战。非结构化数据(如电子邮件、社交媒体内容和多媒体)与结构化数据(例如电子表格和数据库记录)相比面临着不同的挑战，总的来说，管理来自不同来源、不同格式的大量数据需要策略。
企业的孤岛使这些工作复杂化，增加了重复或隐藏信息的风险，或者增加了数据收集、格式化或存储方式不一致的风险。
如果企业没有实施可扩展的计划来处理传入的峰值，那么管理大数据可能会变得更加艰巨。例如，许多企业在一年中的特定时间段特别忙——如果企业领导者没有为预期的激增做好计划，那么高效有效地使用与这些时间段相关的额外信息就更具挑战性。
大数据管理的优势
大数据管理使企业能够保持竞争力，并对他们用来做出关键决策的信息充满信心。它还提供了许多额外的好处。
可扩展性——数据管理允许企业根据数据需求创建可重复的流程来增加或减少系统，提供可预测性并最大限度地降低成本。
安全有效的策略——如何存储数据和谁可以访问它可以确保数据的备份，并防止未经授权的访问。
可访问性——通过保持收集、格式化和存储数据的一致方法，企业可以在正确的时间将数据提供给正确的人。
准确性——大数据管理可以通过确保数据的准确性和可靠性来增加企业对数据的信任。
合规性——数据保留和隐私政策有助于保持组织与司法管辖区和法律法规保持一致，确保合规性并防止隐私问题。
大数据管理的4个最佳实践
当遵循行业标准最佳实践时，大数据管理是最有效的。无论企业类型或规模如何，以下这些建议都值得认真考虑。
(1)知道哪些数据要优先考虑
企业必须在大数据管理上投入的时间和费用通常会随着信息量的增加而增加。企业应该确定最重要的信息，并创建数据保留策略，以确定如何保留和保留多长时间，以及应该清除哪些数据，以最大限度地降低存储成本并减少搜索时间。
(2)创建备份和恢复策略
所有大数据管理工作都应包括保护数据免受网络安全威胁、自然灾害或存储故障的措施。定期备份和恢复计划是任何大数据管理策略的关键部分。
(3)了解自己所拥有的数据类型
所有数据都可以归为以下三类之一:结构化、非结构化或半结构化。结构化数据包括关系数据库可以处理的数字或文本字符串，而非结构化数据则更加多样化，可以由存储在音频文件、图像或视频中的信息组成。半结构化数据包含结构化和非结构化数据的特征。大多数企业的非结构化数据明显多于结构化数据。了解如何存储、访问和使用正确类型的数据是关键。
(4)建立数据处理流程
企业的许多数据将以各种格式和不同来源到达进行处理。用于评估、清理和格式化它的主动过程可以确保一致性并减少错误。改进数据处理可能涉及以下步骤，以标准化信息格式或筛选信息是否存在重复问题。
结语
随着数据量及其在运营中的重要性不断飙升，大数据管理对企业来说至关重要。解决这个问题可能很复杂。许多提供商提供帮助企业进行大数据管理的服务，从审计现有流程和提出详细建议到完全外包数据管理策略和程序。它们还可以帮助创建在不同位置之间移动数据的行动计划，例如从本地解决方案到云平台。
其他供应商提供的数据管理工具旨在减轻企业的负担。
微软Azure、谷歌云和亚马逊网络服务(AWS)都提供移动、存储和分析数据的产品，IBM提供人工智能驱动的产品，以促进大数据管理和改善决策。
无论是内部、外包还是混合模式，所有企业都应该充分参与大数据管理战略，以保护、改善和确保其最宝贵资产的可靠性。
