Menadżerowie, dyrektorzy działów IT oraz informatycy toczą nieustanny wyścig aby nadążyć z rozwiązaniami i bezpieczeństwem w obliczu ogromnego wzrostu gromadzonych informacji w postaci cyfrowej.

Muszą oni znaleźć rozwiązania pozwalające nie tylko na gromadzenia ale również na szybką analizę, dostępność oraz zabezpieczenie tych ogromnych ilości informacji jakie są wymieniane między pracownikami, serwerami lokalnymi i centrami danych. Różnorodność rozwiązań, złożoność infrastruktury, oraz konieczność łączenia nowych i starszych rozwiązań tylko potęgują te wyzwania.

Jak wynika z raportu Rethink Data Seagate nowa dziedzina opisująca procedury postępowania z danymi DataOps może rozwiązać większość problemów oraz zwiększyć monetyzację informacji.

„DataOps możemy zdefiniować jako zestaw automatycznych procedur postępowania z danymi, w celu umożliwienia końcowemu użytkownikowi, efektywnego ich wykorzystania. Tymi użytkownikami będą zatem zarówno pracownicy jak i menadżerowie jak i aplikacje potrzebujące danych do analizy.”

Raport Rethink Data podkreśla znaczącą rolę DataOps dla zarządzania dużymi zasobami informacji oraz nadaje znacznie lepszemu wykorzystaniu danych w ruchu i analizie opartej na sztucznej inteligencji. Firmy różnej wielkości potrzebują skutecznych rozwiązań do przetwarzania i analizy danych. Dzięki DataOps mogą wykorzystać swego rodzaju możliwości uczenia się systemu w oparciu o dostarczone informacje. Model ten pozwala na bardziej elastyczne i intuicyjne przetwarzanie zgromadzonych informacji.

Jak wynika z raportu IDC zapotrzebowanie w dużych zachodnich firmach na tego typu rozwiązania jest ogromne, ale niecałe 10% z nich wdrożyło je w pełnym zakresie.

Pełne wdrożenie DataOps wymaga spójnej polityki konsumentów, menadżerów i właścicieli firm. Muszą oni zrozumieć jakie dane gromadzą, z jakich źródeł, ile ich jest i które są ważne a które niekoniecznie. Poprawa zrozumienia przepływu informacji może w znaczny sposób wpłynąć na wykorzystanie czasu pracowników i menadżerów.

Dzięki wykorzystaniu uczenia maszynowego do zbierania informacji i ich analiz z wielu źródeł, począwszy od stacji końcowych po interakcje z użytkownikami, aplikacjami czy urządzeniami, można uzyskać wgląd w całościowy obraz, który mógłby umknąć analitykom.

Przykładem takich analiz może być odpowiedź na pytanie o preferencje zakupowe klientów, których zachowania nie są do końca zrozumiałe. Dzięki temu można ulepszyć strategie marketingowe i wyeliminować powszechne błędy jak np. krążące reklamy zakupionych już wcześniej produktów na portalach typu Allegro czy w sklepach internetowych. Przy wykorzystaniu DataOps można by proponować produkty komplementarne lub dodatkowe opcje bez denerwowania klientów.

Według raportu nawet 68% danych zostaje nie wykorzystana lub błędnie interpretowana a to oznacza ogromne straty finansowe dla przedsiębiorstw. Automatyzacja mogłaby pomóc zagregować dane z różnych działów firm i wykorzystać je we właściwy sposób.

Wiele firm stoi przed kluczowymi wyzwaniami, które obecnie w znaczny sposób ograniczają potencjał i zdolność do wykorzystania zgromadzonych informacji. Należą do nich głównie:

  • Przestrzeń na gromadzone dane
  • Zarządzanie zgromadzonymi informacjami
  • Dystrybucja informacji w rozproszonych środowiskach
  • Zapewnienie bezpieczeństwa podczas przesyłania informacji
  • Zapewnienie bezpieczeństwa podczas przechowywania danych

Do tej pory sądzono, że dane są jednym z najcenniejszych zasobów firmy. Może i tak ale co nam po nich jeśli wykorzystujemy około 30% ich potencjału. Te wyniki powinny zostać szybko poprawione. Dużym problemem obecnie stała się kwestia przetwarzania danych osobistych, które maja duży wpływ na wiele biznesów. Należy to jednak opracować i stworzyć procedury, które z jednej strony zapewnią bezpieczeństwo, a z drugiej pozwolą na efektywne wykorzystanie pozostałych 70%.

Uczenia maszynowe może przyspieszyć te procesy i zwiększyć efektywność. Sprawny system docelowo powinien analizować dane niemal w locie. Daje to ogromne możliwości jeśli chodzi o kolejkowanie procedur i segregowanie informacji. System może automatycznie decydować co jest potrzebne natychmiast a co można przeanalizować gdy zwolnią się zasoby. Już teraz sieci sklepów spożywczych wykorzystują podobne systemy do automatyzacji procesów zamówień i logistyki produktów.

Dane w ruchu

Obecny świat zmienia się niemal z prędkością światła. Od wielu lat ludzie biorą pracę do domu, tworzą informacje w delegacji, wymieniają się informacjami zdalnie między pracownikami. To wszystko powoduje wiele problemów, z którymi borykają się firmy.

Nawet z naszego doświadczenia możemy przytoczyć wiele przykładów, w których doszło do utraty danych na stacjach brzegowych ( np. laptopach czy smartfonach) czyli zaburzenia przepływu informacji w wyniku awarii dysku twardego lub SSD. Mimo, iż cały system i procedury są sprawne i funkcjonalne nie da się uniknąć takich sytuacji. Na szczęście po naprawie urządzeń lub odzyskaniu danych mogą one wrócić do obiegu firmy.

Jednym z narzędzi, które pomaga w zapobieganiu mogącym się pojawić problemom jest wirtualizacja zadań w chmurach i rozproszony backup. Pozwala to nawet w razie awarii urządzenia końcowego na jego szybką wymianę bez utraty danych.

Niezbędne w procesie rozproszonego dostępu do danych jest również wdrożenie odpowiednich zabezpieczeń i szyfrowania przesyłanych danych. Wiele organizacji nie myśli o tym aż do awarii.

Środowiska chmurowe

Przeniesienie danych i ich obsługi do chmur może nieść za sobą ogromne korzyści. Niestety jak pokazuje życie nie jest to rozwiązanie pozbawione wad i 100% bezpieczne. Przekonali się już o tym np. użytkownicy Canona oraz w marcu 2021r OVH. Duże centra danych narażone są na ataki hackerskie i inne zagrożenia.

Częściowo takie problemy może wyeliminować chmura hybrydowa czyli połączenie usług zewnętrznych z prywatnymi zasobami. To jednak niesie za sobą problemy integracyjne.

Jak widać firmy wykorzystujące duże ilości danych czeka jeszcze wiele wyzwań, a przewidywania co do wzrostu ilości produkowanych informacji cyfrowych nie są dla nich optymistyczne.

Z naszego punktu widzenia, jako firmy zajmującej się odzyskiwaniem danych możemy tylko doradzić aby zawsze stawiać kopie zapasowe na wysokim miejscu we wszystkich projektach. O ile niewykorzystane zasoby ograniczą zarobek to brak dostępu do danych może wręcz doprowadzić do ogromnych strat. Im więcej danych tym więcej czasu potrzeba na ich odzyskanie gdy dojdzie do awarii. Duże ilości danych to tez problemy w sprawdzaniu ich integralności. Warto o tym pamiętać.