Data management

 1. Data management là gì?

Data management (quản lý dữ liệu) là quá trình tổ chức, chuẩn hóa, bảo quản, và kiểm soát dữ liệu một cách có tổ chức để đảm bảo tính khả dụng, tin cậy và an toàn của dữ liệu. 

(Nguồn: https://www.infobelpro.com/en/blog/what-is-data-management)

Các khía cạnh chính của quản lý dữ liệu bao gồm:

• Thu thập dữ liệu: Quá trình tập hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu cấu trúc và bất cấu trúc, từ các nguồn khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp tin, thiết bị cảm biến, internet, v.v.

• Lưu trữ và bảo quản: Đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ một cách an toàn, có cấu trúc và có thể truy cập được. Bao gồm việc sắp xếp, đánh chỉ số, sao lưu và bảo vệ dữ liệu khỏi mất mát hoặc hỏng hóc.

• Xử lý và phân tích: Quá trình xử lý, biến đổi và phân tích dữ liệu để tạo ra thông tin có giá trị. Bao gồm các bước tiền xử lý dữ liệu, phân tích số liệu và trực quan hóa kết quả.

• Bảo mật và quản lý quyền truy cập: Đảm bảo rằng dữ liệu được bảo vệ khỏi truy cập trái phép bằng cách thiết lập các biện pháp an ninh và quản lý quyền truy cập.

• Tuân thủ và quản lý chuẩn mực: Đảm bảo rằng dữ liệu tuân thủ các quy định pháp luật và các tiêu chuẩn quản lý dữ liệu, đặc biệt là với các dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân.

• Duy trì và cập nhật: Việc duy trì và cập nhật dữ liệu theo thời gian, bao gồm việc thêm mới, sửa đổi hoặc xóa thông tin dữ liệu cũ để đảm bảo tính mới nhất và chính xác của dữ liệu.

2. Phân loại data management

 Theo mục tiêu chính:

• Quản lý dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise Data Management - EDM): Tập trung vào việc quản lý dữ liệu trong môi trường toàn bộ tổ chức.

• Quản lý dữ liệu cá nhân (Personal Data Management): Liên quan đến việc quản lý dữ liệu cá nhân, bảo vệ thông tin riêng tư của người dùng cuối.

Theo khía cạnh công nghệ:

• Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (Database Management Systems - DBMS): Cung cấp các công cụ và phương pháp để lưu trữ, truy xuất và quản lý cơ sở dữ liệu.

• Quản lý dữ liệu mạng (Network Data Management): Tập trung vào việc quản lý dữ liệu trong môi trường mạng, đặc biệt là dữ liệu liên quan đến việc truyền tải và lưu trữ trên mạng.

Theo quy trình và mục tiêu sử dụng dữ liệu:

• Quản lý dữ liệu doanh nghiệp (Enterprise Data Management): Liên quan đến việc chuẩn hóa, bảo quản và sử dụng dữ liệu trong các quy trình hoạt động của tổ chức.

• Quản lý dữ liệu nghiên cứu (Research Data Management): Tập trung vào việc quản lý dữ liệu trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển khoa học.

Theo mức độ phức tạp của dữ liệu:

• Quản lý dữ liệu cấu trúc (Structured Data Management): Liên quan đến việc quản lý dữ liệu có cấu trúc như dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ.

• Quản lý dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data Management): Tập trung vào việc quản lý dữ liệu không có cấu trúc như văn bản, hình ảnh, video.

Theo mục tiêu cụ thể:

• Quản lý dữ liệu bảo mật (Data Security Management): Tập trung vào việc bảo vệ thông tin và dữ liệu khỏi các mối đe dọa và lỗ hổng bảo mật.

• Quản lý chất lượng dữ liệu (Data Quality Management): Đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý và bảo quản với chất lượng cao, đáng tin cậy và chính xác.

3. Công cụ hỗ trợ data management

(Nguồn: https://www.thedataops.org/list-of-master-data-management-mdm-tools/)

• Relational Database Management Systems (RDBMS): Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, và SQLite cung cấp các công cụ để quản lý dữ liệu có cấu trúc trong môi trường cơ sở dữ liệu quan hệ.

• NoSQL Database Management Systems: Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB, Cassandra, và Redis được sử dụng cho việc lưu trữ và quản lý dữ liệu không có cấu trúc hoặc dữ liệu phi cấu trúc.

• Data Warehousing Tools: Các công cụ như Amazon Redshift, Google BigQuery, và Snowflake được sử dụng để xây dựng và quản lý các kho dữ liệu lớn và phức tạp để phục vụ cho việc phân tích và báo cáo.

• ETL (Extract, Transform, Load) Tools: Các công cụ như Informatica, Talend, và Apache NiFi hỗ trợ quá trình trích xuất, biến đổi và tải dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một hệ thống lưu trữ chung.

• Data Governance Tools: Công cụ như Collibra và Informatica Axon được sử dụng để quản lý và duy trì tiêu chuẩn, quy trình và chính sách quản lý dữ liệu trong tổ chức.

• Master Data Management (MDM) Tools: Công cụ như IBM InfoSphere MDM và Informatica MDM giúp trong việc quản lý, chuẩn hóa và đồng bộ hóa dữ liệu cơ bản trong toàn bộ tổ chức.

• Data Cataloging Tools: Công cụ như Alation, Collibra Catalog, và Apache Atlas giúp tổ chức và quản lý metadata của dữ liệu, cung cấp thông tin về nguồn gốc, cấu trúc và quan hệ giữa dữ liệu.

• Data Quality Tools: Các công cụ như Talend Data Quality, Informatica Data Quality, và Trifacta giúp kiểm tra, sửa chữa và duy trì chất lượng dữ liệu.

4. Những ai cần đến Data management?

Data management (quản lý dữ liệu) là quá trình quan trọng và cần thiết cho mọi tổ chức và người dùng sử dụng dữ liệu. Dưới đây là một số đối tượng cần thiết trong việc quản lý dữ liệu:

• Các doanh nghiệp và tổ chức: Tất cả các doanh nghiệp, từ các công ty nhỏ đến các tập đoàn lớn, cần quản lý dữ liệu của họ. Data management giúp họ tổ chức, bảo quản, và sử dụng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh, cải thiện hiệu suất hoạt động, và tối ưu hóa chiến lược.

• Ngành y tế: Trong ngành y tế, quản lý dữ liệu là rất quan trọng để lưu trữ thông tin bệnh án, dữ liệu về thuốc, dữ liệu điều trị và nghiên cứu y khoa. Việc quản lý dữ liệu hiệu quả có thể cải thiện chất lượng chăm sóc sức khỏe và nâng cao nghiên cứu y khoa.

• Giáo dục: Trong lĩnh vực giáo dục, các trường học, đại học cần quản lý dữ liệu học sinh, sinh viên, và thông tin về chương trình học. Quản lý dữ liệu giúp họ theo dõi tiến trình học tập, cung cấp thông tin cho phụ huynh và cải thiện chất lượng giáo dục.

• Ngành tài chính: Các tổ chức tài chính như ngân hàng, công ty bảo hiểm cần quản lý dữ liệu về giao dịch tài chính, thông tin khách hàng, và dữ liệu rủi ro. Quản lý dữ liệu giúp họ đảm bảo tính bảo mật và tin cậy của thông tin tài chính.

• R&D: Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển, việc quản lý dữ liệu là quan trọng để lưu trữ và phân tích thông tin từ các thí nghiệm, nghiên cứu, và dữ liệu khoa học.

• Người dùng cá nhân: Người dùng cuối cũng cần quản lý dữ liệu cá nhân của họ, bao gồm dữ liệu từ các thiết bị di động, thông tin trên mạng xã hội, và các dữ liệu cá nhân khác. Quản lý dữ liệu giúp bảo vệ thông tin cá nhân và tạo sự tiện ích khi sử dụng dữ liệu.

Tóm lại, mọi người và tổ chức, từ cá nhân đến doanh nghiệp lớn đều cần quản lý dữ liệu để đảm bảo tính khả dụng, tin cậy, và an toàn của thông tin.

Tài liệu tham khảo

• https://www.infobelpro.com/en/blog/what-is-data-management
• https://www.oracle.com/database/what-is-data-management/
• https://www.ibm.com/topics/data-management 
• https://www.sap.com/sea/products/technology-platform/what-is-data-management.html