Los retos de la gestión de datos

Si bien el hardware necesario para almacenar grandes cantidades de datos se vuelve más barato con cada año que pasa, la explosión resultante de contenido de los datos almacenados significa que las empresas se ven obligadas a idear nuevas formas innovadoras para enfrentar los desafíos del procesamiento de esta cada vez mayor cantidad de información . Simplemente almacenar todo para siempre debido al bajo costo de los medios de almacenamiento suena como una buena idea para los desinformados, pero grandes cantidades de información almacenadas en bases de datos y archivos planos puede hacer la recuperación, depuración, y archivar un proceso difícil. Leyes datos electrónicos recientes que requieren períodos específicos de retención para permitir la auditoría en el caso de fraude u otro delito sólo sirven para complicar aún más las cosas.

Las mejores prácticas para la gestión de datos

Al igual que cualquier otra área de procesamiento de datos, los expertos en Anthony Ricigliano gestión de datos han compilado una lista de las mejores prácticas. Si bien cada artículo no se aplicará a todas las organizaciones, el departamento de TI individuo debe elegir las prácticas que funcionan bien para su modelo de almacenamiento de datos en particular. Con el crecimiento de los almacenes de datos, una estrategia de gestión de datos es crítico para el éxito general de prácticamente todas las áreas de negocio. Normas y códigos deben ser creados para asegurarse de que cada pieza de información es siempre precisa, que significa lo mismo para todo el mundo y cada sistema, y ​​que todo el mundo tiene acceso a la información más actualizada.

Datos Administración

Un mayordomo de datos mantiene el registro de metadatos y asegura la integridad de cada elemento de datos. Esto incluye asegurarse de que cada elemento de datos tiene una definición clara y precisa, que el elemento de datos no se duplica innecesariamente, y que cada elemento de datos tiene claro y hasta a la fecha de la documentación que especifica los valores válidos, fuentes de datos y destinos de datos . Cuando ya no se requiere el elemento de datos, debe ser removido inmediatamente de la estructura de archivos. La administración de datos garantiza el uso constante de un campo definido entre múltiples sistemas informáticos, permite la asignación de más fácil de los datos, y reduce los costos de migración.

Model Driven Integración

Al utilizar Unified Modeling Language (UML), algunos departamentos de TI están utilizando la estrategia basado en modelos para proporcionar soluciones de integración de aplicaciones. Este es un intento de reducir los costos de cumplir con las siempre cambiantes demandas del mundo empresarial actual, adaptando rápidamente la infraestructura de software existente. Intenta separar la lógica de negocio del sistema subyacente de manera que los componentes individuales pueden ser reutilizados sin necesidad de cambiarlos. Con esta teoría, el almacenamiento de datos debe mantenerse independiente de diseño de la aplicación y organizada de acuerdo con las necesidades del negocio.

Activo Data Model

Bases de datos relacionales son el método de almacenamiento de elección para la mayoría de las organizaciones que requieren la retención de cantidades masivas de datos con tiempos de recuperación rápidos. El modelo de datos activa "activamente" refresca los datos que se observa a nivel de cliente. El cliente recupera los datos en su estado actual. A continuación, hace un seguimiento de los datos creados, borrados o modificados por el usuario y, a continuación, pasa la información a los servicios adicionales para su validación antes de su almacenamiento permanente. Dado que los datos a nivel de cliente es siempre hasta a la fecha, código diseñado para establecer o manipular los datos a menudo pueden ser reducidos o eliminados.

Los desafíos de organización

A medida que la cantidad de datos almacenados crece, también lo hacen los problemas de organización. Si bien nadie quiere mantener la información fuera de fecha, se ha hecho cada vez más necesario para hacerlo en el caso de las auditorías o desafíos legales. Los datos antiguos deben ser archivados una vez que ya no es necesario para la recuperación instantánea, pero todavía deben mantenerse en alguna parte que se puede acceder bastante fácil cuando sea necesario. Debido a la clasificación inconsistente de datos entre sistemas o entre organizaciones, esfuerzo sustancial y el costo se desperdicia en tratar de conciliar los datos. En muchos casos, ambos sistemas serán correctos, pero pueden ser diferentes siguiendo las normas de gestión de datos. Cuando los elementos de datos se almacenan en varios sistemas de archivos, errores de datos puede llegar a ser un problema importante. Un sistema puede ser actualizado antes de que otro, o ciertos sistemas no se puede actualizar en absoluto. Cuando dos o más sistemas informáticos se fusionan juntos por el crecimiento en las fusiones y adquisiciones, que sólo agrava los problemas si una agresiva estrategia de gestión de datos no se utiliza Restaurant  .;