Управление данными: как собирать, анализировать и защищать

Юрий Макаренко, глава экспертного отдела Umbrella IT, о том, как эффективно управлять корпоративными данными.

В современном бизнесе каждый день генерируются огромные потоки информации. В этой динамичной среде важно не только сохранить целостность данных, но и извлечь максимальную пользу из них. Юрий Макаренко, глава экспертного отдела Umbrella IT, рассказал, как можно улучшить управление данными, чтобы достичь лучших результатов.

Какие основные технические и организационные проблемы возникают у российских компаний при управлении большими данными?

С технической точки зрения — с масштабированием хранилищ данных и обработкой больших объемов информации. Нужно обеспечить безопасность, конфиденциальность и целостность данных. Для анализа данных важна их структура и чистота, а также эффективность алгоритмов подготовки и очистки. У нас в стране есть опытные IT-специалисты, способные решать эти задачи, но, к сожалению, их не хватает.

Кроме технических проблем существует еще одна, менее очевидная: в компании могут отсутствовать назначенные руководители направления и выделенные роли для управления данными и анализом. В итоге такие задачи возлагаются на IT-департамент, у которого может не быть достаточных ресурсов для этого.

Как можно повысить эффективность управления данными?

Например, использовать принципы Data Governance. Они позволяют анализировать и визуализировать данные, создавать отчеты и дашборды для разных департаментов. Все это помогает контролировать качество, целостность и безопасность данных, минимизировать риск ошибок и в целом повышать эффективность управления бизнесом.

Насколько вообще важно качество сбора и анализа данных?

Очень важно. Если данные собраны и проанализированы неправильно, решения, принятые на их основе, могут оказаться неверными, что отразится на финансовых показателях.

Допустим, компания прогнозирует недостаточный спрос и производит слишком много продукции. Это может привести к избыточным запасам и дополнительным затратам на хранение и сокращению прибыли из-за снижения цен или распродаж. С другой стороны, если компания недооценивает спрос на основе неправильно интерпретированных данных и производит недостаточное количество продукции или услуг, она может упустить возможность нарастить прибыль.

Бизнес, использующий готовые платформы для обработки и анализа данных, ничем не рискует? Такие IT-решения безопасны?

Современные платформы предлагают широкий спектр средств для обеспечения безопасности. Например, в платформу Hadoop встроен сетевой протокол аутентификации Kerberos, обеспечивающий защиту данных от несанкционированного доступа.

В нынешних условиях бизнес все чаще стремится выбирать качественные российские решения. И они существуют. Скажем, Efros Access Control Server и Kaspersky Endpoint Security для управления доступом к данным, поиска уязвимостей и защиты от угроз.

Визуализация может способствовать более глубокому пониманию и анализу данных?

Конечно. Например, с помощью инструмента Power BI можно создать дашборд с графиками оборота по клиентам, что позволяет выявить наиболее прибыльных клиентов и анализировать тенденции в их поведении. Аналитики могут также использовать Tableau для создания дашборда с графиками продаж по времени, регионам и категориям товаров для обнаружения ключевых трендов и паттернов.

Как выбрать наиболее подходящие инструменты и методы визуализации в зависимости от типа данных?

Невозможно выделить какой-то один инструмент для визуализации конкретного типа данных. «Наиболее эффективный» в данном случае — понятие субъективное. Ведь выбор в конечном итоге зависит не только от типа данных и их объема, но и от потребностей компании, проекта, пользователей.

Когда дело касается категориальных данных, таких как типы продуктов или регионы, пригодятся столбчатые, круговые диаграммы или столбчатые гистограммы. Их можно сгенерировать с помощью Excel или Tableau, чтобы получить возможность сравнивать категории между собой и выявлять основные тенденции.

Для анализа временных рядов или трендов наиболее эффективными могут быть линейные графики или графики с различными временными интервалами. Их можно создать в Power BI или Tableau. Это позволит отобразить динамику изменений и выявить сезонные или циклические закономерности.

Пространственные данные тоже можно визуализировать, например, в QGIS. Карты с географическими данными о продажах или распределении клиентов по регионам подходят для наглядного исследования закономерностей.

С какими проблемами сталкиваются компании, которые внедряют стандарты данных для повышения эффективности управления? Как их можно преодолеть?

Для успешной реализации такого подхода требуется унификация данных по всей компании. Отсутствие эффективного взаимодействия между различными отделами может серьезно затруднить этот процесс.

Необходимо тщательно спланировать все этапы и координировать их выполнение. Без контроля изменений возникает риск прерывания бизнес-процессов и другие угрозы.

Важно поддерживать высокое качество данных за счет систематической очистки. Ошибки, дубликаты или несогласованная информация могут негативно сказаться на результате и привести к неожиданным последствиям.