Administrado de datumoj fariĝis same grava entreprena funkcio kiel kontado kaj operacioj, kun la merkato de entreprena administrado de datumoj taksita je 92.99 miliardoj USD en 2022, laŭ Grand View Research. Kun altnivela teknologio kiel ekzemple AI estas prezentita al Big Data, kompanioj kaj organizoj havas multe pli da kapabloj je sia dispono por altigi sian efikecon nur per datuma administrado. Jen kelkaj el la manieroj kiel ili povos fari tion ekde 2023.
Pli Proaktiva Datuma Sekureco
Dum multaj jaroj, datumoj estas rigardataj kiel la plej valora valoraĵo de entreprenoj en la cifereca epoko. Sed kiel multaj postmortaj analizoj de bankrotaj entreprenoj iras, unu el la plej grandaj kialoj ili malsukcesis estis la subutiligo de datumoj. Tro ofte, datumoj estas aŭ perditaj aŭ alie nealireblaj. Jen kial pli altnivelaj metodoj de reakiro kaj sekurkopio fariĝas pli ĝeneralaj.
Nuntempe, datumoj finiĝis dividitaj en multoblaj platformoj por akomodi certan "trajtaĵojn", por tiel diri, de nova teknologia adopto ene de entreprenoj kaj organizoj. Ĉi tio estas parte por protekti kontraŭ ciberatakoj, sed ĝi venas ĉe la ofero de datumperdo kaj nereakirebleco. Tial la natura evoluo ĉi tie pliigus la fortikecon de cibersekurecaj solvoj estante pli iniciatema prefere ol simple reaktiva. Ĉi tio permesos al kompanioj plifirmigi pli da siaj datumoj, tiel signife pliigante facilecon de aliro.
Nubo-Native Apoj kaj Tekniko
Nun ne nur datumoj, sed la aplikaĵoj, kiuj uzas ĝin, portas al la nubo. Kvankam iomete kompromisa laŭ sekureco, ĉi tio havas la grandan avantaĝon forigi la bezonon konservi proprajn aparataron kaj programajn ilojn por daŭrigi operaciojn. Ĉi tiu avantaĝo povas esti valorega por entreprenoj kun limigitaj buĝetoj ĉar vi pagas nur laŭ kiom vi uzas la servon. Por aldoni al tio, nubo-denaskaj programoj kaj teknologio estas plene skaleblaj kaj uzeblaj por maksimuma kresko.
Nubo-denaskaj programoj estas konteneritaj, kio signifas, ke ili funkcias ekster la skatolo sendepende de la subesta OS aŭ servilo. Ĉi tio ebligas dinamikan deplojon sur ajna aparataro sen neceso zorgi pri la kodbazo aŭ sistemresursoj. Krom skaleblo, ĉi tiuj programoj ankaŭ tendencas esti pli fidindaj kaj fortikaj kompare kun tradiciaj aplikoj.
Ampleksa Analitika Aŭtomatigo Kun Amazon Retaj Servoj
Unu el la ĉefaj kialoj, kial aliro al datumoj, estas tiel pivota por konservi efikajn entreprenojn, estas analizo. Ĉi tio estas reflektita de Amazon lastatempaj ĝisdatigoj al ilia AWS-suito, kie la plej grandaj estas Nul-ETL-integriĝo inter Amazon Aurora kaj Redshift kaj integrante Redshift en Apache Spark. Ĉi tiuj du kune, diras Amazon, efike faros Ekstrakti, Transformi, kaj Ŝarĝi procezoj entute malaktuala. Kune kun la Amazon Relational Database Service, ĉi tio igos datumojn praktike administri sin. Sciante ĉi tion, komprenante la prezojn de AWS RDS estas iom pli facila. Ĉar tiom da datumbazaj funkcioj estas forigitaj al AWS, ili ankaŭ devas elspezi multon por sekureco, pliigante la prezon eĉ pli.
Sed kiel la aferoj staras, AWS estas la plej potenca facile uzebla nuba platformo ĝis nun, kaj ĉi tiuj ĝisdatigoj prenos ĝin eĉ pli antaŭ la konkurado. Ĝi havas kelkajn signifajn sekurecajn problemojn, kiujn necesas trakti, sed la alternativo al uzado de AWS estas ĉasi la ĝustan servon kaj peze ĝustigi ĝin ĝis ĝi konvenas al viaj celoj. Krom la nuna AWS-suito, Amazon ankaŭ liberigas Amazon DataZone por multe plifaciligi la katalogadon de datumoj. DataZone ebligos entreprenojn rapide serĉi, kunhavigi kaj uzi datumojn tra AWS, same kiel iliajn endomajn datumbazojn kaj iujn ajn triajn fontojn ligitajn al ĝi aŭ AWS. Ĉiuj ĉi tiuj kune zorgas pri la plej granda parto de la peza levado en datumbaza administrado kaj la kolekto de metadatenoj por ekfunkciigi.
Pli Saĝa Datuma Migrado
Havi ĉiujn viajn datumojn en la nubo povas esti oportuna en iuj kazoj, sed ĝi povas esti treege multekosta. Pli bona metodo estus uzi malsamajn nubajn stokadklasojn. Ŝanĝi alttrafikajn datumojn al pli multekostaj nubaj niveloj kiel NAS kaj malpli prioritataj datumoj al pli atingeblaj niveloj kiel Azure Blob Cool permesos al vi multe pli efikan uzon de viaj datumadministraj rimedoj. Konsiderante ke la plimulto de la datumoj hodiaŭ estas nestrukturitaj, uzi ĉi tiun metodon aldonos esencan tavolon de organizo por fari ĉion pli facile administrebla.
Unu el la plej grandaj avantaĝoj de fokuso de rimedoj sur alttrafikaj datumoj estas, ke ĝi malfermas la eblecon uzi aferojn kiel analizon kaj indeksadon sen senigi aliron al la dosieroj danke al dosiero-objekta dueco. Tiel vi povas fari analizon, prizorgadon kaj laborfluan ĝustigojn sen interrompi regulajn operaciojn.
Pli da AI-Asistataj Administradaj Iloj
La laborgrupo restas grava problemo, ankoraŭ ŝanceliĝanta pro ĝeneraligita interrompo pro COVID-19 kaj aliaj faktoroj, kiel kapablaj mankoj en IT-teamoj. Feliĉe, pli bonaj AI-helpoj nun estas pretaj por esti deplojitaj por datumadministrad iloj, ebligante eĉ enirnivelajn IT-kunlaborantojn fari efikajn optimumigojn, agado-raportadon, politikajn ekzekutojn kaj aliajn operaciojn. Ĝi ankaŭ kontribuas al aŭtomatigo de analizo uzante kompleksajn algoritmojn por kapti rilatojn kaj komprenojn en pli malgrandaj datumaj aroj, kiujn pli grandaj bildaj sistemoj kiel AWS eble ne tuj detektas.
Ni komencas vidi pli kaj pli facile uzeblajn ilojn, kiuj ebligos al kompanioj kaj organizoj fordoni altlertajn datumojn pri administrado de taskoj antaŭe al malalt-lerta personaro, reduktante laborkostojn kaj pliigante efikecon ĝenerale. Industrio-fakuloj atendas, ke antaŭ 2025, analizo estos multe pli kunteksta danke al AI, permesante al iloj pri administrado de datumoj mem dinamike krei, administri kaj retiriĝi datumduktojn laŭbezone, ĉio sen homa interveno. Dum la tuta tempo rikoltas esencajn tendencajn datumojn por raporti ŝlosilajn areojn, kiujn administrado povas uzi por akiri konkurencivajn avantaĝojn.
Administrado de datumoj estas nur unu el la sektoroj altiĝantaj al maksimuma efikeco de AI kaj aŭtomatigo. Sed el ĉio, kion ĉi tiuj altnivelaj teknikoj ĝisdatigas, datuma administrado eble povus esti la plej efika por niaj ĉiutagaj vivoj simple pro kiom da aspektoj de la moderna vivo gvidas datumbazoj.
