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数据管理平台：从外围到云

如今，对于大多数公司和组织而言，数据已成为战略资产之一。随着分析技术的扩展，公司收集和积累的数据的价值不断增加。此外，他们经常谈论公司数据生成量的爆炸性增长。请注意，所有数据的90％是在过去两年中创建的。 


数据量的增长伴随着其价值的增长。


数据是由大数据分析系统，物联网（IoT），人工智能等创建和使用的。收集的数据是提高客户服务质量，决策，支持公司运营活动以及进行各种研发的基础。


所有数据的90％是在过去两年中创建的。 

根据IDC的预测，从2018年到2023年，全球存储的数据量将翻一番，数据仓库的总容量将达到11.7 ZB，企业数据库的份额将占总数的四分之三以上。通常，如果到2018年为止仍是主要存储介质的所提供磁盘驱动器（HDD）的总容量为869艾字节，那么到2023年，这个数字可能会超过2.6 zbytes。

数据管理平台：为什么需要它们，它们扮演什么角色？


毫不奇怪，数据管理问题已成为企业的首要任务，对他们的工作产生直接影响。为了解决这些问题，有时必须克服这样的困难，例如系统的异构性，数据格式，其存储和使用方法，在不同时间引入的“解决方案”中的管理方法。 


这种统一方法的结果是在不同系统，不同过程中存储和处理的数据阵列的碎片，以确保数据质量。这些典型问题在处理数据时（例如，在接收统计信息和报告时或在制定管理决策时）会增加人工和财务成本。 

数据管理的业务模型应进行定制，以适应企业的需求，任务和目标。没有单一的自动化系统，数据管理平台可以覆盖所有任务。但是，现代，全面，灵活和可扩展的数据管理系统通常会提供通用的数据管理和存储软件。它们包括有效管理数据所必需的工具和服务。 

最新发展使企业可以重新考虑整个组织的数据管理，对可用数据，与之关联的策略，存储数据的时间和时间有一个清晰的认识，最后，它们使及时向正确的人提供正确的信息成为可能。这些解决方案可扩展企业的功能并允许： 

  • 管理文件，对象，应用程序数据，数据库，虚拟和云环境的数据，访问各种类型的数据。
  • 借助业务流程和自动化工具，将数据移动到最有效存储的位置-主，辅助存储基础架构，提供商的数据中心或云中。
  • 使用全面的数据保护功能。
  • 提供数据集成。
  • 从数据获取运营分析。 

数据管理平台可以基于多个软件产品构建，也可以代表一个统一的系统。一个全面的平台可在整个IT基础架构中提供统一的数据管理，包括备份，还原，归档，管理硬件快照和报告。

这样的平台允许实施多云策略，将数据中心扩展到云，快速迁移到云，使用替换设备的可能性以及引入最经济的数据存储选项。

一些解决方案可以自动存档数据。借助人工智能，他们可以检测到“出了问题”，并自动采取纠正措施或通知管理员，并识别和抑制各种类型的攻击。服务自动化有助于优化IT运营，使您可以释放IT人员，最大程度地减少人为因素造成的错误并最大程度地减少停机时间。 

现代化的数据管理平台应具备哪些素质？在实践中应采用哪些解决方案？

“一个所有人的解决方案”方法不适用于数据管理平台。每个公司都有自己的数据要求，它们取决于业务类型，工作经验等。一个通用平台一方面应提供定制以处理特定企业中的数据，另一方面应独立于所应用行业的具体情况，范围基于其基础和信息环境构建的产品。 


数据管理的实用领域（来源； CMMI研究所）。

以下是数据管理平台的一些实际用途：
零件应用领域
数据管理策略管理的目标和目的，数据管理的企业文化，对数据生命周期的要求的定义。
数据管理数据和元数据管理
数据运算处理数据源的标准和程序
资料品质质量保证，数据质量框架
平台和架构架构框架，平台和集成 
配套流程评估与分析，过程管理，质量保证，风险管理，配置管理

此外，此类平台在将组织转变为数据驱动型企业的过程中起着重要作用，可以分为以下几个阶段： 

  1. 改变现有系统中的数据管理，实现职责与权力分离的榜样。数据质量控制，系统之间的数据交叉检查，错误数据的更正。 
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通常，与数据有效地合作的公司比竞争对手具有更大的成功，可以快速推销产品和服务，更好地了解目标受众的需求，并且可以快速响应需求的变化。数据管理平台提供了“清除”数据，获取高质量和相关信息，转换数据以及对企业数据进行战略评估的能力。 

用于构建公司数据管理系统的通用平台的一个示例是Russian Unidata，它是在开源软件的基础上创建的。它提供了用于创建数据模型的工具，并提供了扩展功能以集成到各种IT环境和第三方信息系统中的方法：从维护材料和技术资源到安全处理大量个人数据。 


同名公司的Unidata平台的体系结构。

这个多功能平台提供集中的数据收集（资源的清单和会计），信息的标准化（标准化和充实），当前和历史信息的会计（记录的版本控制，数据相关时间段），数据质量和统计信息。它提供任务的自动化，例如收集，累积，清理，比较，合并，质量控制，数据发布，以及用于使决策系统自动化的工具。 

广告和营销中的数据管理平台（DPM） 


在广告和营销中，数据管理平台（DMP）的概念含义较窄。这是一个软件平台，可基于收集到的数据，使公司确定受众群体，以将广告定位到特定用户和在线广告活动的上下文。这样的软件能够收集，处理和存储任何类型的教室数据，并具有通过熟悉的媒体渠道使用它们的能力。


根据市场研究未来（MRFR）的预测，到2023年底，全球数据管理平台（DMP）市场将达到30亿美元，年均增长15％，到2025年其规模将超过35亿美元。

DMP系统：

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数字营销的份额不断增长，对数据管理平台市场的增长产生了重大影响。 DMP系统可以快速统一来自各种来源的数据，并根据用户的行为模型将其分为几类。这些机会正在推动市场营销人员对DMP的需求。 

数据管理平台的全球市场由许多领先企业和一些新公司组成，包括Lotame Solutions，KBM Group，Rocket Fuel，Krux Digital，Oracle，Neustar，SAS Institute，SAP，Adobe Systems，Cloudera，Turn，Informatica和其他

俄罗斯解决方案的一个示例是Mail.ru Group发布的基础结构产品，它是一个单一数据管理平台（DMP）。该解决方案允许您在与营销工具集成的平台中构建细分受众群的扩展个人资料描述。DMP将Mail.ru Group在全渠道营销领域的解决方案和服务结合在一起，并与受众合作。客户将能够存储，处理和构造自己的匿名数据，并在广告传播中激活它们，从而提高业务和营销效率。 

云数据管理


另一类数据管理解决方案是云平台。特别是，使用现代数据保护解决方案作为管理云中数据的一部分可以避免可能出现的问题-从安全威胁到数据迁移和性能下降的问题，以及解决公司的数字化转型挑战。当然，这种系统的功能不限于数据保护。


Gartner基于云的数据管理平台的功能包括：资源分配，自动化和编排；服务请求管理；高级管理和政策执行；监测和测量参数；支持多云环境；成本的优化和透明度；优化能力和资源；云迁移和容灾（DR）服务水平管理；安全和识别；自动化配置更新。

云中的数据管理应在数据中心，网络和云中提供高水平的数据可用性，控制，数据管理的自动化。 


云数据管理（CDM）是一个平台，用于管理各种云环境中的公司数据，同时考虑了私有，公共，混合和多云方法。

Veeam云数据管理平台就是此类解决方案的一个示例。根据系统开发人员的说法，它可以帮助组织改变其数据管理方法，提供智能的自动化数据管理及其在任何应用程序或云基础架构中的可用性。


Veeam的云数据管理被视为智能数据管理不可或缺的一部分，使企业可以从任何地方访问它。 

通过Veeam Cloud数据管理平台，您可以升级备份和放弃旧系统，加速混合云部署和数据迁移，自动化数据安全性和法规遵从性。 


Veeam云数据管理平台-“支持任何云的现代数据管理平台。”

如您所见，现代数据管理平台代表了相当广泛和多样化的解决方案。也许，它们是由一件事组成的：专注于有效处理公司数据并将公司或组织转变为现代的数据驱动型企业。

数据管理平台是传统数据管理的必要演进。越来越多的组织正在将数据传输到云中，在越来越多的不同本地和云配置中，出现了新问题，需要从数据管理的角度精确解决这些新问题。云数据管理-一种更新的方法，一种新的范例，它将数据管理扩展到支持新平台，应用程序和使用场景。

此外，根据2019年Veeam云数据管理报告研究，公司计划更深入地集成云，混合云，大数据分析，人工智能和物联网。这些数字计划有望为公司带来重大利益。

451 Research的分析师表示，企业正在迅速采用数据平台技术，并准备使用云来执行分析工作负载，但是许多企业在尝试使用其所有数据以获得更好的业务成果时面临着许多问题。最新的数据管理平台将帮助企业导航处理多个云中数据的复杂过程，使用数据管理工具并执行分析，无论这些数据位于何处。

由于我们努力保持最新并专注于客户的需求（包括当前和潜在的需求），因此我们想问一下habrasociety，您想在我们的市场中看到Veeam 吗？您可以在下面的调查中回答。

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