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据数据预计，到2027年，全球大数据市场价值将达到1030亿美元。这是因为各行各业的企业现在都可以访问海量数据。然而，尽管有这种访问权限，业务经理仍需要一套工具、技术和适当的数据管理系统，才能从海量数据中获得最大价值。分析数据管理外包趋势有助于企业及其员工做出更好的决策，保护企业利益相关者并提高公司的盈利能力。当管理来自各种来源的大量结构化和非结构化数据并将其用于业务利益时，它会派上用场。因此，如果希望将大数据集成到业务中，本文将提供数据管理技巧，帮助大家更好的理解。

什么是数据管理？

数据管理是指收集、保存、组织和保护数据的过程。一旦企业从不同来源获得数据，他们就会有效地管理这些数据并获得业务决策的洞察力。当处理大数据时，需要一个强大的数据管理策略，涉及数据处理、数据治理、数据安全和数据存储，以简化企业运营。使用数据管理计划的企业可以获得好处，例如减少数据孤岛、增强客户体验、提高安全性和合规性以及业务可扩展性。

什么是大数据？

大数据是指企业为推动更好的决策和战略，而收集的大量非结构化和结构化数据。对于大多数仍在使用传统数据管理工具的企业来说，管理这一庞大的数据集可能很复杂。社交媒体平台和证券交易所是大数据的例子，因为它们每天都会产生数兆字节的新数据。大数据对业务很重要，因为它可以改善运营，帮助创建个性化的活动，并改善客户体验。例如，企业可以使用大数据来研究购买行为，并使用这些实时数据来定制营销活动。此外，大数据在预测建模和机器学习中也能派上用场。

集成大数据的3个数据管理技巧

在过去十年中，人工智能、云系统和物联网(IoT)等领域的技术取得了进步，导致大数据呈指数级增长。为此，企业有必要将其整合到企业的核心领域，与行业内的玩家一较高下。此外，大数据带来更多商机，因为管理者可以做出更快、更明智的决策。那么，企业如何将大数据整合到流程中呢？

1.确保收集过程中的数据完整性

如前所述，大数据可以是结构化的，也可以是非结构化的。结构化数据采用易于理解的固定格式，而非结构化数据是原始形式的文本文件、图像和视频的组合。对于这两种数据源，需要注意数据输入不良、错误和影响准确性的错误。要将大数据应用到业务中，数据管理流程应该是透明的。例如，如果正在在线收集客户反馈，或来自不同来源的销售数字，则需要在进行下一步之前确认数据的准确性。可以采用智能收集流程，并聘请一支技术娴熟的团队来确保完整性得到维护。有了正确的团队和系统，就可以避免使用可能对决策过程产生负面影响的错误数据。

2.投资于数据安全

数据安全涉及保护数据免遭未经授权的使用，以避免损坏或泄露。如果数据损坏，它就会变得不准确、无法使用和不可读；因此，它不能用于决策。要将大数据集成到业务中，需要通过添加访问控制、身份验证层、加密和备份来保护所有信息免受黑客攻击。数据安全应涵盖硬件、软件、备份、用户设备、存储、管理控制、访问和数据治理。例如，如果正在经营一家金融机构，则需要大数据来进行实时市场分析。为了使流程有效，还需要保护来自不同来源的客户和企业财务信息，亦可以通过添加权限控制和防火墙等功能来保护数据来做到这一点。数据安全的一个重要部分是使用数据访问平台，使通用数据安全策略能够应用于所有数据。其中包括根据角色(RBAC)和属性(ABAC)授予对数据的访问权限，授予对敏感数据的临时访问权限，以及根据特定的安全、隐私、合规性和治理要求对数据进行动态匿名化数据。

3.使用数据管理软件

由于大数据的规模和不断变化的技术趋势，业务需要跟上。由于要分析和排序的数据太多，手动执行并不容易。像Excel表格这样的传统数据管理工具将在一段时间后变得不可持续，需要能够处理大量数据的数据管理软件。市场上有不同的数据管理软件。统计数据显示，2021年企业数据管理市场规模为775亿美元，预计到2028年将达到1306亿美元。由于小型企业和大型企业对此类软件的需求，该市场正在增长。因此，如果想将大数据整合到业务中，需要根据业务规模选择理想的数据管理软件。花点时间为企业寻找可靠且负担得起的解决方案，以享受大数据的全部好处。

总结

在商业环境中，几乎每个系统都从不同的来源收集数据。这些数据中的大部分都可以用于未来的预测。大数据为客户行为和行业动态带来了丰富的见解。然而，它也带来了安全风险、数据孤岛和决策瓶颈等挑战。能够应对这些挑战的业务团队和领导者能够成功整合大数据。此外，这使数据科学团队能够利用机器学习等更高级的分析工具来做出明智的业务决策。