Управление данными — это подход, призванный уравновесить риски и ценность данных на всех этапах работы с ними: от получения до анализа. Управление данными основывается на политиках, направленных на обеспечение нормативно-правового соответствия, качества данных и доступа к ним. Грамотное управление данными предполагает предоставление нужных данных нужным людям в нужное время для ускорения анализа.
В основе политик и процедур управления данными лежат интеллектуальные технологии. К примерам технологических средств, поддерживающих политики управления, относятся отслеживание происхождения данных на основе метаданных, автоматическое маскирование конфиденциальной информации и доступ к информации на основе ролей, благодаря которому к защищенным данным могут обращаться только доверенные потребители.
Управление данными направлено на снижение рисков при одновременном повышении точности данных. Примеры использования включают в себя выполнение требований GDPR и CCPA в отношении конфиденциальности данных, доступ к информации на основе ролей, обеспечивающий совместную работу потребителей данных и самообслуживание, а также маскирование конфиденциальной финансовой или медицинской информации. Эффективное управление данными приобретает все большее значение по мере роста потребности в анализе данных из множества источников.
Управление данными — это один из принципов DataOps. DataOps (интеллектуальные операции с данными) — это методология, технологическая и культурная новация, призванная улучшить использование данных в организации за счет более эффективной автоматизации и совместной работы. Это означает повышение доверия к данным и их защиту, сокращение цикла для предоставления аналитической информации и более экономичное управление данными.
https://www.hitachivantara.com/ru-ru/insights/dataops-insights/dataops/what-is-dataops.html