fbpx

Наші представництва: 

Замовити зворотній дзвінок
btn
Статті та огляди

Метою демократизації даних є надання співробітникам покращеного доступу до даних, що необхідні для виконання їхніх обов’язків. Варто також подбати про те, щоб у робітників були відповідні знання та навички для якісного використання інформації і отримання значущих результатів на основі цих даних.

Ефективна стратегія демократизації даних дозволить співробітникам ставити питання, пов’язані з даними, та таким чином покращувати грамотність щодо даних. Якщо співробітники точно знатимуть, до яких даних їм потрібен доступ, командам безпеки буде легше визначити відповідні механізми контролю доступу.

Демократизація даних – це постійний процес, який може призвести до зміни корпоративної культури всередині організації. Особливо це стосується великих організацій, які збирають і зберігають величезну кількість інформації.


Переваги демократизації даних

Сьогодні організації збирають більше даних, ніж будь-коли, тому командам по роботі з даними стало важче виконувати свої функції. Враховуючи цей фактор, демократизація даних існує для того, щоб:

  • Співробітники мали доступ до потрібних даних, коли це їм необхідно;
  • Співробітники довіряли даним, до яких вони мають доступ;
  • Співробітники мали базові знання і могли ставити обґрунтовані питання щодо даних;
  • Співробітники мали доступ до інструментів, що необхідні для аналізу даних;
  • Співробітники були більш самостійними, коли справа доходить до вивчення та визначення окремих типів даних.


Що працівникам слід знати про дані

Існує ряд загальних питань, на які працівники мають знати відповідь перш ніж з’ясувати до яких саме даних їм потрібен доступ. Ось перелік цих питань:

  • Що за дані збирає компанія, як і навіщо?
  • Який вигляд мають ці дані?
  • Чому відстежуються саме ці дані та яким чином вони відстежуються?
  • Де, та в якому форматі зберігаються дані?
  • Наскільки конфіденційними є дані та які наслідки може мати їхнє несанкціоноване розкриття?

Існує багато типів даних, які зберігаються в різних форматах та в різних місцях. Оскільки кожен співробітник виконує власні задачі, то і рівень обізнаності у сфері даних може відрізнятися. Їм також знадобляться різні навички аналізу даних для отримання результатів. Нижче наведені приклади типів даних, доступ (і знання) до яких може знадобитися співробітникам, включаючи їх формат і розташування.

  • Дані, які зберігаються в базі даних, наприклад, Oracle, SQL Server чи PostgreSQL;
  • Неструктуровані дані, такі як документи Word, мультимедійні файли, електронні таблиці та презентації;
  • Дані, що зберігаються в хмарних сховищах;
  • Дані з аналітичних інструментів;
  • Демографічні дані із інструментів залучення клієнтів;
  • Дані, зібрані з/для маркетингових кампаній.


Як можна використовувати дані

Дані збираються та використовуються для багатьох цілей, деякі з яких включають:

  • Створення персоналізованого та привабливого контенту для маркетингових кампаній;
  • Розробка моделей для прогнозування майбутніх тенденцій та результатів;
  • Додавання нових функцій продукту та видалення непотрібних функцій;
  • Надання клієнтам більш швидкої та якісної підтримки;
  • Визначення потенційних клієнтів і бізнес-можливостей;
  • Розуміння того, як працює бізнес і куди слід робити майбутні інвестиції.


Які технології можуть покращити демократизацію даних

Різні компанії вимагають різних технологічних рішень, а впровадження необхідних рішень потребує спеціально навченого персоналу для управління цим безперервним процесом. Варто ретельно обирати рішення, які забезпечують компанію необхідною інформацією із широкого спектра джерел даних, що дозволяють приймати рішення на основі зібраних даних, не покладаючись на інших. Приклади технологій, що сприяють процесу демократизації даних:


Класифікація даних

Технологія дозволяє автоматично виявляти та класифікувати критично важливі активи, що допомагає командам безпеки та співробітникам швидко знаходити певні типи даних. Класифікація даних також дозволяє командам безпеки полегшити запровадження відповідних заходів безпеки.


Бізнес-аналітика (BI)

Використовуйте рішення для сховища даних, такі як Amazon Redshift, Snowflake і Google BigQuery, що здатні підтримувати функції бізнес-аналізу, особливо аналітику. На додаток до свого сховища даних ви можете використовувати додаткові інструменти BI, такі як Looker, ClicData і Ortto, щоб проводити дослідження та ділитися статистикою в режимі реального часу.


Extract, Load, Transform (ELT)

Рішення ELT вивантажує дані з кількох джерел, перевіряє їх на відповідність та консолідує в централізоване сховище даних. Деякі рішення, які включають ELT: Airbyte, Fivetran і Meltano.


Зворотний ETL

Рішення зворотного ETL копіює дані з централізованого сховища до стороннього додатка або служби. Приклади рішень зі зворотним ETL включають: Census, Grouparoo і Hightouch.

З перерахованого вище, інструмент, який дозволяє легко виявляти та класифікувати ваші дані, є, мабуть, найважливішим, оскільки він допомагає точно визначити які дані зберігаються та де вони розташовані. Це також допоможе визначити, наскільки конфіденційними є дані, і, таким чином, як їх обробляти.


Lepide Data Security Platform забезпечує повну видимість процесів, що відбуваються з конфіденційними даними. Рішення буде корисним у розробці та підтримці ефективної стратегії демократизації даних.

Компанія iIT Distribution – постачальник новітніх рішень та інструментів, що дозволяють корпоративним клієнтам отримувати переваги передових технологій у галузі побудови й обслуговування IT-інфраструктури та забезпечення кібербезпеки. Наші спеціалісти проведуть попередню експертизу проєкту та оцінять наявність умов для його реалізації у вашій компанії.

Назад

Mobile Marketing
+