Что такое демократизация данных?

Целью демократизации данных является предоставление сотрудникам улучшенного доступа к данным, необходимым для выполнения их обязанностей. Следует также позаботиться о том, чтобы рабочие имели соответствующие знания и навыки для качественного использования информации и получения значимых результатов на основе этих данных.

Эффективная стратегия демократизации данных позволит сотрудникам задавать вопросы, связанные с данными, и таким образом улучшать свою грамотность относительно данных. Если сотрудники будут точно знать, к каким данным им нужен доступ, командам безопасности будет легче определить соответствующие механизмы контроля доступа.

Демократизация данных – это постоянный процесс, который может привести к изменению корпоративной культуры внутри организации. Особенно это касается крупных организаций, собирающих и хранящих огромное количество информации.

Преимущества демократизации данных

Сегодня организации собирают больше данных, чем когда-либо, поэтому командам по работе с данными стало труднее выполнять свои функции. Учитывая этот фактор, демократизация данных существует для того, чтобы:

• Сотрудники имели доступ к нужным данным, когда это необходимо;
• Сотрудники доверяли данным, к которым они имеют доступ;
• Сотрудники имели базовые знания и могли задавать обоснованные вопросы касающиеся данных;
• Сотрудники имели доступ к инструментам, необходимым для анализа данных;
• Сотрудники были более самостоятельны, когда дело доходит до изучения и определения отдельных типов данных.

Что работникам следует знать о данных

Существует ряд общих вопросов, на которые работники должны знать ответ, прежде чем выяснить, к каким именно данным им нужен доступ. Вот перечень этих вопросов:

• Что за данные собирает компания, как и зачем?
• Как выглядят эти данные?
• Почему отслеживаются эти данные и каким образом они отслеживаются?
• Где и в каком формате хранятся данные?
• Насколько конфиденциальны данные и какие последствия может иметь их несанкционированное раскрытие?

Существует множество типов данных, хранящихся в раличных форматах и ​​в разных местах. Поскольку каждый сотрудник выполняет свои задачи, то и уровень осведомленности в сфере данных может отличаться. Им также понадобятся разные навыки анализа данных для получения результатов. Ниже приведены примеры типов данных, доступ (и знания) к которым может потребоваться сотрудникам, включая их формат и расположение.

• Данные, хранящиеся в базе данных, например Oracle, SQL Server или PostgreSQL;
• Неструктурированные данные, такие как Word, мультимедийные файлы, электронные таблицы и презентации;
• Данные, хранящиеся в облачных хранилищах;
• Данные аналитических инструментов;
• Демографические данные по инструментам привлечения клиентов;
• Данные, собранные из/для маркетинговых кампаний.

Как можно использовать данные

Данные собираются и используются для многих целей, некоторые из которых включают в себя:

• Создание персонализированного и привлекательного контента для маркетинговых кампаний;
• Разработка моделей для прогнозирования будущих тенденций и результатов;
• Добавление новых функций продукта и удаление ненужных функций;
• Предоставление клиентам более быстрой и качественной поддержки;
• Определение потенциальных клиентов и бизнес-возможностей;
• Понимание того, как работает бизнес и куда следует делать будущие инвестиции.

Какие технологии могут улучшить демократизацию данных

Различные компании требуют разных технологических решений, а внедрение необходимых решений требует специально обученного персонала для управления этим непрерывным процессом. Следует тщательно выбирать решения, которые обеспечивают компанию необходимой информацией из широкого спектра источников данных, позволяющих принимать решения на основе собранных данных, не полагаясь на другие. Примеры технологий, способствующих процессу демократизации данных:

Классификация данных

Технология позволяет автоматически выявлять и классифицировать критически важные активы, помогающие командам безопасности и сотрудникам быстро находить определенные типы данных. Классификация данных также позволяет командам безопасности облегчить введение соответствующих мер безопасности.

Бизнес-аналитика (BI)

Используйте решения для хранения данных, такие как Amazon Redshift, Snowflake и Google BigQuery, способные поддерживать функции бизнес-анализа, особенно аналитику. В дополнение к хранилищу данных вы можете использовать дополнительные инструменты BI, такие как Looker, ClicData и Ortto, чтобы проводить исследования и делиться статистикой в режиме реального времени.

Extract, Load, Transform (ELT)

Решения ELT выгружает данные из ряда источников, проверяет их на соответствие и консолидирует в централизованное хранилище данных. Некоторые решения, включающие ELT: Airbyte, Fivetran и Meltano.

Обратный ETL

Решение обратного ETL копирует данные из централизованного хранилища в стороннее приложение или службу. Примеры решений с обратным ETL включают: Census, Grouparoo и Hightouch.

Из вышеперечисленного инструмент, который позволяет легко обнаруживать и классифицировать ваши данные, является, пожалуй, важнейшим, поскольку он помогает точно определить какие данные хранятся и где они расположены. Это также поможет определить, насколько конфиденциальны данные, и, таким образом, как их обрабатывать.

Lepide Data Security Platform обеспечивает полную видимость процессов, происходящих с конфиденциальными данными. Решение будет полезно в разработке и поддержании эффективной стратегии демократизации данных.

Компания iIT Distribution – поставщик новейших решений и инструментов, позволяющих корпоративным клиентам использовать передовые технологии в области построения и обслуживания IT-инфраструктуры и обеспечения кибербезопасности. Наши специалисты проведут предварительную экспертизу проекта и оценят наличие условий его реализации на предприятии.