原文：
www.kdnuggets.com/2023/04/5-data-management-challenges-solutions.html
图片来源于 Kampus Production
随着数字化和数字化转型带来商业运作模式的范式转变，适当的数据管理确保了准确数据的可访问性和可用性，这些数据可以被分析以生成有价值的洞察。这些洞察对于公司理解市场行为和客户趋势至关重要，进一步帮助推动更好的决策制定。
1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业轨道
2. 谷歌数据分析专业证书 - 提升您的数据分析技能
3. 谷歌 IT 支持专业证书 - 支持您的组织的 IT 需求
随着企业数据的指数级增长，传统处理大量数据的方法迅速变得低效。组织在汇总、维护和从海量数据中生成价值方面面临挑战。最突出的障碍之一是创建多个数据存储库或数据孤岛，这导致数据识别和管理的问题。缺乏熟练资源和对来自不同来源的数据处理的理解也成为采取更好数据管理措施的瓶颈。如果没有适当的数据管理，企业可能无法确保数据的安全性和隐私，这可能导致财务和潜在的法律后果。
数据孤岛发生在数据存储在分开且断开的系统、部门或业务单位时，使得访问、共享和整合变得困难。随着组织从各种来源收集更多数据，数据孤岛可能会增长，给数据集成、分析和决策制定带来挑战。
数据集成复杂性出现在尝试将来自多个来源的数据合并和同步时，特别是当处理不一致的数据格式、质量和结构时。集成复杂性使得建立单一真实来源并从数据中提取准确洞察变得具有挑战性。
为克服这些挑战，组织必须采纳全面的数据整合策略，包括数据治理、质量管理以及整合工具和技术。
现代数据策略只能通过发展现有的数据架构来实施。这些架构的固有复杂性要求对相关的基础技术进行彻底的改革，这可能是一项昂贵且耗时的工作。此外，如果遗留系统未更新以满足现代业务需求，数据孤岛可能变得难以整合，导致信息在业务单位之间共享不足或不准确。因此，数据架构需要灵活且适应现代需求，以确保无缝和持续的数据分析，从而进一步推动创新。
大多数企业仍然采用瀑布式的数据共享方法。然而，灵活的数据架构必须确保部门间的数据无缝协作。这可以通过在数据管理策略中采用 DataOps 原则来实现，因为 DataOps 专注于自动化组织内部数据的无缝流动。除了灵活性，DataOps 还引入了急需的敏捷性，以便迅速扩展数据管道，以适应组织的增长。
组织必须实施适当的数据治理实践，以确保数据的完整性和可用性，并便于访问。这确保了数据的可靠性，流动的顺畅，并受到保护以防滥用。然而，在实施数据治理时，组织必须规避如缺乏技能的数据治理领导和资源、数据质量差以及对企业数据缺乏控制等问题。
数据治理和合规是密不可分的。数据治理实践和政策的漏洞可能导致监管合规问题。监管机构可以根据违规的性质和严重程度以及当地的法律法规，处以罚款和处罚。这些违规行为可能会遭受高达2000 万欧元或上一财政年度 4%的总收入（以较高者为准）的罚款。此外，因数据滥用或泄露，企业可能面临一个或多个诉讼。在严重情况下，当加大监管审查时，操作流程可能会长时间受到干扰。
为应对数据治理和合规挑战，组织需要建立明确的政策和程序，分配职责，培训员工，并实施适当的技术和组织控制措施。他们还需要定期监控和审计数据实践，以确保持续合规和不断改进。
大量数据对企业保持敏感数据和个人可识别信息（PII）的隐私构成了关键挑战。此外，随着网络攻击和数据泄露变得越来越普遍，投资和更新旧有安全工具和基础设施的成本也在上升。
根据 Check Point Research (CPR) 的报告，2022 年第三季度的网络安全攻击比 2021 年增加了28%，这表明数据泄露和滥用的潜在风险增加。随着业务基础设施快速采用数字模型，必须部署强有力的安全措施和实践，以保护数据隐私并确保其完整性。在数据管理战略的框架下，必须通过认证严格执行对数据的物理和数字访问。在系统故障、数据损坏或不可预见的灾难发生时，也必须有适当的恢复措施来恢复数据。
企业必须投资于数据收集和分类工具，以区分符合监管要求的数据。组织必须制定严格的数据管理政策和程序，包括数据保留、数据质量和数据访问。解决方案应包括基于数据敏感性进行分类，并根据数据的分类应用适当的安全控制。必须根据需要进行持续的风险评估，以识别数据安全和隐私的潜在风险，并实施措施以降低这些风险。
数据生态系统，即数据源、工具、技术和利益相关者的互联网络，面临着若干挑战。例如，确保不同系统和平台之间的数据互操作性可能会很困难。这需要建立通用的数据标准、协议和接口。此外，从数据中提取有意义的见解是数据生态系统中的一项重大挑战。这需要使用先进的分析工具、技术和技能，从复杂的大数据集中提取有价值的见解。
应对这些挑战需要所有数据生态系统相关利益方的协作努力。组织必须采用全面的数据管理方法，关注数据质量、集成、隐私、安全、治理、可扩展性和分析。这需要结合技术解决方案，如数据集成平台、数据分析工具和安全软件，以及组织变革，包括过程改进、培训和沟通。
集成自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）模型可以丰富数据生态系统。NLP 结合流程自动化，可将原始和非结构化数据转换为结构化数据。另一方面，ML 模型可以帮助改进数据生态系统中的操作逻辑，并将人工干预的负担降到最低。
数据被恰当地称为数字黄金，组织迅速而高效地处理大量数据以进行分析和价值生成的能力对业务的敏捷性和可扩展性至关重要。一个有效的数据管理策略可以确保提高效率和生产力、做出更好且经过计算的业务决策、降低成本并增强数据安全性。最终结果是改善客户体验。
理解和努力进行数据管理的重要性将继续增长。随着数据管理的发展，连接各级数据将始终是至关重要的，以满足日益复杂的业务需求。这将进一步推动数据管理领域的创新，并在最前沿采用人工智能。
**迪特玛·里奇**是Pimcore的首席执行官。作为一名拥有强烈创新意识、技术洞察力和数字化转型感的连续创业者，他是一位充满热情的企业家，20 多年来一直在设计和实现令人兴奋的数字项目。