🥇数据管理平台：从边缘到云端

如今，对于大多数公司和组织来说，数据是战略资产之一。并且随着分析能力的扩展，企业收集和积累的数据的价值也在不断增加。与此同时，他们经常谈论所生成的企业数据量呈爆炸式、指数级增长。值得注意的是，90% 的数据是在过去两年创建的。

数据量的增长伴随着其价值的增加

数据由大数据分析系统、物联网（IoT）、人工智能等创建和使用。收集到的数据是提高客户服务质量、决策、支持企业运营活动以及各种研究和开发。

90% 的数据是在过去两年创建的。

IDC预测，从2018年到2023年，全球存储的数据量将翻一番，总数据存储容量达到11,7 ZB，其中企业数据库占总数的四分之三以上。值得注意的是，如果2018年供应的磁盘驱动器（HDD）（仍然是主要存储介质）的总容量达到869艾字节，那么到2023年这个数字可能会超过2,6泽字节。

数据管理平台：它们的用途是什么以及它们扮演什么角色？

毫不奇怪，数据管理问题正在成为企业的优先事项，对他们的工作产生直接影响。为了解决这些问题，有时需要克服诸如系统、数据格式、存储和使用方法的异构性、在不同时间实施的解决方案“动物园”中的管理方法等困难。

这种不统一方法的结果是在不同系统中存储和处理的数据集碎片化，以及确保数据质量的不同程序。这些典型问题会增加处理数据时的劳动力和财务成本，例如在获取统计数据和报告或做出管理决策时。

数据管理业务模型必须定制，适应企业的需求、任务和目标。没有单一的自动化系统或数据管理平台可以涵盖所有任务。然而，当今全面、灵活且可扩展的数据管理系统通常提供一体化的数据管理和存储软件。它们包括有效数据管理所需的工具和服务。

最新的发展使企业能够重新思考整个组织的数据管理，清楚地了解哪些数据可用、与之相关的策略、数据存储在哪里以及存储多长时间，最后，它们提供了交付数据的能力。将正确的信息及时传递给正确的人。这些解决方案可以扩展企业的能力并允许：

管理文件、对象、应用程序数据、数据库、虚拟和云环境中的数据，并访问各种类型的数据。
使用编排和自动化工具，将数据移动到最有效的存储位置 - 主、辅助存储基础设施、提供商的数据中心或云。
使用全面的数据保护功能。
确保数据集成。
从数据中获取运营分析。

数据管理平台可以建立在多个软件产品的基础上，也可以是一个统一的系统。该综合平台提供跨整个 IT 基础设施的统一数据管理，包括备份、恢复、归档、硬件快照管理和报告。

这样的平台可以让您实施多云策略，将数据中心扩展到云环境，进行向云的快速迁移，利用更换设备的可能性并实施最具成本效益的数据存储选项。

一些解决方案能够自动归档数据。在人工智能的帮助下，他们可以检测到“出了问题”并自动采取纠正措施或通知管理员，以及识别和阻止各种类型的攻击。服务自动化有助于优化 IT 运营、解放 IT 员工、最大限度地减少人为因素造成的错误并最大限度地减少停机时间。

现代数据管理平台应具备哪些品质？此类解决方案在实践中应用在哪里？

一刀切的方法不适用于数据管理平台。每个公司都有自己的数据需求，这取决于业务类型、工作经验等。通用平台一方面应该提供特定企业处理数据的配置，另一方面应该独立于其他企业。应用行业的具体情况、在此基础上构建的产品的应用范围以及信息环境。

数据管理的实用领域（来源：CMMI 研究所）。

以下是数据管理平台的一些实际应用：

部件
应用

数据管理策略
管理的目的和目标、数据管理的企业文化、数据生命周期要求的确定。

数据管理
数据和元数据管理

数据操作
使用数据源的标准和程序

数据质量
质量保证、数据质量框架

平台与架构
架构框架、平台和集成

支持流程
评估与分析、流程管理、质量保证、风险管理、配置管理

此外，此类平台在组织向“数据驱动”企业转变的过程中发挥着重要作用，该过程可分为几个阶段：

改变现有系统中的数据管理，引入责任和权力分离的角色模型。数据质量控制，系统间数据交叉核对，纠正无效数据。
设置提取和收集数据、转换和加载数据的流程。将数据纳入统一系统，无需使数据质量控制复杂化，也无需更改业务流程。
数据整合。自动化在正确的时间将正确的数据传送到正确的地点的流程。
引入全面的数据质量控制。确定质量控制参数，开发使用自动化系统的方法。
实施用于管理数据收集、验证、重复数据删除和清理过程的工具。因此，所有企业系统数据的质量、可靠性和统一性都得到了提高。

数据管理平台的好处

有效利用数据的公司往往比竞争对手更成功，更快地将产品和服务推向市场，更好地了解目标受众的需求，并且能够快速响应需求变化。数据管理平台提供清理数据、获取质量和相关信息、转换数据以及战略性评估企业数据的能力。

用于构建企业数据管理系统的通用平台的一个例子是俄罗斯 Unidata，它是在开源软件的基础上创建的。它提供了用于创建数据模型的工具以及在集成到各种 IT 环境和第三方信息系统时扩展功能的方法：从维护材料和技术资源到安全处理大量个人数据。

同名公司的 Unidata 平台架构。

该多功能平台提供集中数据收集（库存和资源核算）、信息标准化（规范化和充实）、当前和历史信息核算（记录版本控制、数据相关周期）、数据质量和统计。提供收集、积累、清理、比较、合并、质量控制、数据分发等任务的自动化，以及用于自动化决策系统的工具。

广告和营销中的数据管理平台 (DPM)

在广告和营销中，数据管理平台DMP（Data Management Platform）的概念具有较狭义的含义。它是一个软件平台，基于收集的数据，允许公司定义受众群体，以将广告定位到特定用户和在线广告活动的背景。此类软件能够收集、处理和存储任何类型的课堂数据，并且还能够通过熟悉的媒体渠道使用这些数据。

根据 Market Research Future (MRFR) 的预测，到 2023 年底，全球数据管理平台 (DMP) 市场可能达到 3 亿美元，复合年增长率为 15%，到 2025 年将超过 3,5 亿美元。

DMP系统：

使得收集和构建所有类型的课堂数据成为可能；分析可用数据；将数据传输到任何媒体空间以放置有针对性的广告。
帮助收集、组织和激活来自各种来源的数据，并将其转化为有用的形式。
根据业务目标和营销模式将所有数据组织成类别。该系统分析数据并生成受众群体，根据各种共同特征准确地代表各种渠道的客户群。
使您能够提高在线广告定位的准确性，并与相关受众建立个性化的沟通。基于DMP，您还可以与每个目标细分建立交互链，以便用户在正确的时间、正确的地点收到相关消息。

数字营销份额的不断增加正在显着影响数据管理平台市场的增长。 DMP系统可以快速统一各种来源的数据，并根据用户的行为模式对用户进行分类。这些功能正在推动营销人员对 DMP 的需求。

全球数据管理平台市场由许多领先企业和几家新公司代表，包括 Lotame Solutions、KBM Group、Rocket Fuel、Krux Digital)、Oracle、Neustar、SAS Institute、SAP、Adobe Systems、Cloudera、 Turn、Informatica 等

俄罗斯解决方案的一个例子是Mail.ru Group发布的基础设施产品，它是一个统一的数据管理和处理平台（Data Management Platform，DMP）。该解决方案允许您在与营销工具集成的平台内构建受众群体概况的扩展描述。 DMP 结合了 Mail.ru Group 在全渠道营销和与受众合作领域的解决方案和服务。客户将能够存储、处理和构建自己的匿名数据，并在广告传播中激活这些数据，从而提高业务和营销效率。

云数据管理

另一类数据管理解决方案是云平台。特别是，使用现代数据保护解决方案作为云数据管理的一部分可以让您避免潜在的问题 - 从安全威胁到数据迁移问题和生产力下降，并解决公司面临的数字化转型挑战。当然，此类系统的功能不仅限于数据保护。

Gartner云数据管理平台功能：资源分配、自动化和编排；服务请求管理；高层管理和政策合规监控；参数的监测和测量；支持多云环境；成本优化和透明度；优化能力和资源；云迁移和灾难恢复（DR）；服务水平管理；安全和识别；配置更新自动化。

云环境中的数据管理必须确保数据中心、网络周边和云中的数据管理的高水平数据可用性、控制和自动化。

云数据管理（CDM）是一个用于管理各种云环境中的企业数据的平台，考虑到私有云、公共云、混合云和多云方法。

Veeam 云数据管理平台就是此类解决方案的一个示例。据系统开发人员介绍，它可以帮助组织改变数据管理方法，提供智能、自动化的数据管理及其在任何应用程序或云基础设施中的可用性。

Veeam 认为云数据管理是智能数据管理不可或缺的一部分，确保企业可以从任何地方访问数据。

Veeam 云数据管理平台实现备份现代化并消除遗留系统，加速混合云采用和数据迁移，并实现数据安全性和合规性自动化。

Veeam 云数据管理平台是一个“支持任何云的现代数据管理平台”。

正如您所看到的，现代数据管理平台代表了相当广泛且多样化的解决方案。也许他们有一个共同点：专注于有效地处理企业数据并将公司或组织转变为现代数据驱动型企业。

数据管理平台是传统数据管理的必然演变。随着越来越多的组织将数据迁移到云端，越来越多的不同本地和云配置正在带来新的挑战，需要从数据管理的角度专门解决这些挑战。云中的数据管理是一种新的方法、一种新的范式，它扩展了数据管理功能以支持新的平台、应用程序和用例。

此外，根据Veeam 2019年云数据管理报告，企业计划深度融合云技术、混合云技术、大数据分析、人工智能和物联网。这些数字化举措的实施预计将为企业带来显着的效益。

451 Research 的分析师表示，企业正在加速采用数据平台技术，并准备利用云来运行分析工作负载，但许多企业在利用所有数据来实现更好的业务成果方面面临挑战。最新的数据管理平台可以帮助企业跨多个云导航复杂的数据工作流程、管理数据并执行分析，无论数据位于何处。

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来源： habr.com

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