データ管理、データライフサイクル管理、データセンター…

この技術記事は、大手データ処理会社の1つであるMinitoolによって改訂されています。製品データ管理、データ処理サービス、ビッグデータ管理、データリスク管理、データセンターインフラストラクチャ管理など、一般的に使用されるいくつかのデータ処理関連用語について説明します。

データ処理とは何ですか？

データ処理には、貴重な資産としてデータの管理に関連するすべてのフィールドが含まれます。 1980年代に登場するデータ処理とは、シーケンシャル処理（最初はパンチカード、磁気テープが続く）からランダムアクセスストレージに移行する技術を指します。

今日、個々の事実を保存し、ランダムアクセスディスクテクノロジーを使用してすぐにそれらを取得することが可能です。その結果、多くの人々は、データ処理はビジネスプロセス管理よりも重要であると考えています。ただし、ソフトウェアプログラムはインタラクティブでリアルタイムの使用に進化しているため、両方の管理プロセスが不可欠であることは明らかです。プロセスが明確に定義されていない場合、ユーザーのニーズを満たすことが不可能になります。同様に、データが明確に定義されていない場合、アプリケーションで誤用される可能性があります。

データ処理に関連するトピック

1. データアーキテクチャ

• データアーキテクチャ
• データフロー

2. データベースとストレージ管理

• データメンテナンス
• データベース管理
• データベース管理システム
• ビジネス継続性計画
• データサブセッティング

3. データセキュリティ

• データアクセス
• データ消去
• データプライバシー
• データセキュリティ

4. 参照データとマスターデータ

• マスターデータ管理（MDM）
• 参照データ

5. データ統合と相互運用性

• データ統合
• データの相互運用性
• データの動き（抽出、変換、ロード）

6. ドキュメントとコンテンツ

• ドキュメント管理システム
• 記録管理

7. データ品質

• データ発見
• データクレンジング
• データの整合性
• データ強化
• データ品質
• データ品質保証
• 二次データ

データ処理の進化

現代の管理用語では、「データ」という用語は、非技術的なコンテキストで「知識」または「情報」に徐々に置き換えられています。その結果、データ処理は知識処理または情報処理に変わりました。

このシフトは、生データ処理を不明瞭にし、解釈を暗黙的にします。データと派生値の違いは、情報のはしごによって示されています。それにもかかわらず、データは、膨大なデータセットの収集と分析を含むビッグデータの出現により顕著に登場しました。いくつかの組織が、ビッグデータ処理のためにデータ処理センター（DHC）を確立しています。

データ処理に関するいくつかの一般的な用語

1。マスターデータ処理

マスターデータハンドリング（MDH）は、企業の公式共有マスターデータ資産の均一性、一貫性、精度、セマンティクス、スチュワードシップ、説明責任を確保するために、ビジネスと情報技術が協力する技術サポートの分野です。

2。データ処理プラットフォーム

データハンドリングプラットフォーム（DHP）は、データを収集および管理するために利用されるソフトウェアプラットフォームです。これにより、企業は視聴者セグメントを特定できます。これは、オンライン広告キャンペーンの特定のユーザーとコンテキストをターゲットに適用できます。

3。エンタープライズデータ処理

エンタープライズデータハンドリング（EDH）は、内部アプリケーションと外部通信の両方のデータを正確に定義し、簡単に統合し、効果的に取得できる組織の機能です。正確で一貫した、透明なコンテンツの作成に焦点を当てています。

4。データライフサイクル処理

データライフサイクルハンドリング（DLH）は、ポリシー主導のフレームワークまたはモデルであり、データがその耐用年数を最適化するために流れます。通常、データ収集または作成から始まり、データの破壊またはリサイクルで終了する一連のステップまたは段階で表されます。

データライフサイクル処理の3つの主要な目的は、データセキュリティと機密性、継続的な可用性、長期的な構造的完全性です。データのライフサイクルの6つのフェーズは、データキャプチャ、データのメンテナンスまたはストレージ、データの使用、データの公開またはリリース、データアーカイブ、およびデータクリーニングです。

5。データ処理ソフトウェア

データハンドリングソフトウェア（DHS）は、データの収集、保存、編集、コピー、およびデータの削除または削除をユーザーが支援するツールの一種です。一般に、単一のデータ処理プログラムでは、上記のすべての操作を実行することはできません。ほとんどのデータ処理サービスは、 1つ以上のタスクを達成できます。たとえば、Minitool Shadowmakerは、データセキュリティを確保するためにデータのバックアップを主に作成するデータ処理ツールの1つです。これは、データリスクの取り扱いやデータセキュリティ処理にも有益です。

6。データセンターの取り扱い

データセンターの取り扱いは、データセンターの継続的な操作を管理する責任者が実行するタスクのセットです。これには、ビジネスサービス管理と将来の計画が含まれます。

歴史的に、データセンターの取り扱いは、データセンターインフラストラクチャハンドリング（DCIH）ツールと共同で呼ばれるツールを使用して、従業員によって実行されるものと見なされていました。

7。顧客データ処理

顧客データハンドリング（CDH）は、企業が顧客情報を追跡し、顧客ベースを調査してフィードバックを得る方法に関係しています。 CDHには、大規模な組織に顧客データへの迅速かつ効率的なアクセスを提供するように設計されたさまざまなソフトウェアまたはクラウドコンピューティングアプリケーションが含まれます。

8。製品データ処理

製品データ処理（PDH）は、製品情報処理（PIH）とも呼ばれ、製品ライフサイクル管理に通常含まれるビジネスの側面です。製品データの管理と公開を担当しています。ソフトウェアエンジニアリングでは、PDHはバージョンコントロールとして知られています。

9。データ処理計画

データ処理計画（DHP）は、研究プロジェクト中およびプロジェクトが完了した後、データの管理方法を概説する正式なドキュメントを参照できます。 DHPの目的は、データ処理、メタデータ生成、データ保存、およびプロジェクトが開始される前の分析のさまざまな側面を考慮することです。

10。データ処理戦略

たとえば、モバイルデータ処理戦略は、モバイルデバイス上のユーザーがナビゲートする複雑なデータモデルに課される構造です。これは、柔軟で詳細なナビゲーション構造を必要とするモバイルアプリの人気から生じた比較的新しいプロセスです。

11。統合データ処理

統合データハンドリング（IDH）は、データ処理を促進し、パフォーマンスを向上させるプロセスです。 IDHは、エンタープライズプログラムのデータを管理し、生涯にわたってデータ駆動型アプリを最適化する統合されたモジュール式環境で構成されています。以下はIDHの目的です。

• データアクセス、速度反復テストを改善します。
• アプリのアップグレード、統合、退職を簡素化します。
• エンタープライズ対応ソフトウェアをより速く作成します。
• プロセスを簡素化および自動化します。
• ソリューションスタック全体にコンテキストインテリジェンスを提供します。
• インフラストラクチャを拡大することなく、新しいイニシアチブに対応します。
• アラインメント、一貫性、およびガバナンスを促進します。
• アーキテクト、開発者、およびデータベース管理者（DBA）間のコラボレーションを強化します。
• サービスレベルの目標を一貫して達成します。
• ビジネスの成長をサポートします。
• 事前定義するビジネス基準とポリシー。ライフサイクル全体に拡張、共有、適用します。

次に、データ処理ベストプラクティスの1つをダウンロードして、データ処理スキルを向上させてください！

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