데이터 관리

Data management
데이터 라이프 사이클

데이터 관리는 중요한 자원으로서의 데이터 관리와 관련된 모든 분야로 구성됩니다.

개념.

데이터 관리의 개념은 1980년대에 기술이 순차 처리(처음에는 천공 카드, 다음에는 자기 테이프)에서 랜덤 액세스 스토리지로 이동하면서 생겨났습니다.이제 개별적인 사실을 저장하고 랜덤 액세스 디스크 기술을 사용하여 신속하게 액세스할 수 있게 되었기 때문에 비즈니스 프로세스 관리보다 데이터 관리가 더 중요하다고 주장하는 사람들은 "고객의 집 주소는 컴퓨터 시스템의 75개(또는 일부 다른 큰 수)에 저장됩니다."와 같은 주장을 사용했습니다.그러나, 이 기간에는 랜덤 액세스 처리가 경쟁적으로 빠르지 않았기 때문에, 「데이터 관리」보다 「프로세스 관리」가 중요하다고 하는 의견이, 배치 처리 시간을 주된 논거로 삼았다.애플리케이션 소프트웨어가 실시간 대화형 사용으로 발전함에 따라 두 관리 프로세스가 모두 중요하다는 것이 분명해졌습니다.데이터가 제대로 정의되지 않으면 애플리케이션에서 데이터가 잘못 사용될 수 있습니다.프로세스가 제대로 정의되지 않으면 사용자의 요구를 충족할 수 없었습니다.

토픽

데이터 관리의 토픽은 다음과 같습니다.

  1. 데이터 거버넌스
  2. 데이터 아키텍처
  3. 데이터 모델링 및 설계
  4. 데이터베이스 및 스토리지 관리
  5. 데이터 보안
  6. 참조 및 마스터 데이터
  7. 데이터 통합 및 상호 운용성
    • 데이터 이동(ETL, ELT)
    • 데이터 상호 운용성
  8. 문서 및 콘텐츠
  9. 데이터 웨어하우징, 비즈니스 인텔리전스 및 분석
  10. 메타데이터
  11. 데이터 품질

사용.

시리즈의 일부
도서관과 정보과학
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이력
라이브러리 - 정보
초점
아카이브 관리 - 컬렉션 관리 (보존) - 데이터 관리 - 정보 관리 (카탈로그) - 지식 관리 - 라이브러리 관리
큐레이션
데이터 - 메타데이터 - 정보 - 문서 - 아티팩트 - 지식
학제간 분야
아카이브 과학 - 커뮤니케이션 연구 - 컴퓨터 과학 - 데이터 과학 - 문서 과학 - 인식론 - 도서관 과학 - 정보 과학 - 과학기술 연구
지역들
학술 - 아카이브 - 법률 - 보건 - 사립 - 공립 - 학교 - 특수

현대 관리 용법에서는 데이터라는 용어가 비기술적 맥락에서 정보 또는 지식으로 점차 대체되고 있습니다.따라서 데이터 관리는 정보 관리 또는 지식 관리가 되었습니다.이러한 경향은 원시 데이터 처리를 모호하게 하고 해석을 암묵적으로 만듭니다.데이터와 파생값의 차이는 정보 사다리에 의해 설명된다.그러나 빅데이터라는 용어가 대중화되면서 데이터가 다시 등장하고 있습니다. 빅데이터는 대량의 데이터를 수집하고 분석하는 것을 말합니다.

여러 조직이 운영을 [2]위해 데이터 관리 센터(DMC)를 설립했습니다.

통합 데이터 관리

IDM(Integrated Data Management)은 데이터 관리를 용이하게 하고 성능을 향상시키는 도구 접근법입니다.IDM은 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터를 관리하고 수명 [3]동안 데이터 기반 애플리케이션을 최적화하는 통합된 모듈식 환경으로 구성됩니다.[4][5][6][7] IDM의 목적은 다음과 같습니다.

  • 엔터프라이즈용 애플리케이션 고속 생성
  • 데이터 액세스 향상, 반복 테스트 속도 향상
  • 설계자, 개발자 및 DBA 간의 협업 강화
  • 일관된 서비스 수준 목표 달성
  • 운용 자동화 및 심플화
  • 솔루션 스택 전체에서 상황별 인텔리전스 제공
  • 비즈니스 성장 지원
  • 인프라스트럭처를 확장하지 않고 새로운 이니셔티브에 대응
  • 애플리케이션 업그레이드, 통합 및 폐기 단순화
  • 조정, 일관성 및 거버넌스 촉진
  • 비즈니스 정책 및 표준을 사전에 정의하여 라이프 사이클 전체에 걸쳐 공유, 확장 및 적용

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Hoare, C. A. R. (2004) [1985]. Communicating Sequential Processes. Prentice Hall International. ISBN 978-0-13-153271-7.
  2. ^ 예를 들어:쿠마르는 Sangeeth, 라메쉬, Maneesha Vinodini(2010년)."한 Heterogeneous 무선 네트워크 산사태 감지를 위한 경량 관리 프레임워크(백혈구 유사 분열 인자)".Meghanathan, Natarajan, Boumerdassi, 셀마. Chaki, Nabendu, Nagamalai, Dhinaharan(eds.)에서.네트워크 통신에 최근 동향:.국제 헌장, NeCoM 2010년 WiMoN 2010년 WeST 2010,Chennai, 인도, 7월 23일부터 25일까지, 2010.논문집.전산 정보 과학에서 통신.Vol90.스프링거. 우편에 466. 아이 에스비엔 9783642144936.. 4.4데이터 관리 센터가 모든은 줄임으로써, 클러스터 네트워크의 데이터 관리 센터는 데이터 센터(DMC)[:]2016-06-16 Retrieved.이 디지털 미디어 시티를 통해 백혈구 유사 분열 인자 사용자는 성단 구성원이었던 모든 클러스터[...]에 속하는에 서비스를 나열할 수 있습니다.
  3. ^ 통합 데이터 관리: 라이프 사이클 전체에 걸친 데이터 관리
  4. ^ 리 헤이스
  5. ^ 조직은 Eric Naiburg의 데이터로 번영
  6. ^ 통합 IBM 데이터 관리 정보 센터
  7. ^ 엔터프라이즈 백업 솔루션

외부 링크