ການຈັດການຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ໃນຍຸກດິຈິຕອນໃນປະຈຸບັນ, ຂໍ້ມູນມີຢູ່ເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ແລະ ສືບຕໍ່ເຕີບໂຕທຸກໆວິນາທີ. ການຊື້ເຄື່ອງອອນໄລນ໌, ການນຳໃຊ້ສື່ສັງຄົມອອນລາຍ, ການເຮັດທຸລະກຳທາງທະນາຄານ, ເຊັນເຊີ IoT, ແລະ ແມ່ນແຕ່ບັນທຶກທາງການແພດທາງອີເລັກໂທຣນິກກໍ່ສ້າງຮ່ອງຮອຍຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນຄ່າຢ່າງບໍ່ໜ້າເຊື່ອເມື່ອມີການຈັດການຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍນີ້ຍັງນຳມາເຊິ່ງສິ່ງທ້າທາຍຕ່າງໆ: ຂໍ້ມູນບໍ່ພຽງແຕ່ມີຢູ່ຢ່າງອຸດົມສົມບູນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີຫຼາຍຮູບແບບ, ເຄື່ອນຍ້າຍໄດ້ໄວ, ແລະ ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະມວນຜົນຢ່າງປອດໄພ ແລະ ມີປະສິດທິພາບ. ນີ້ແມ່ນເຫດຜົນທີ່ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ເປັນພື້ນຖານທີ່ສຳຄັນສຳລັບອົງກອນຕ່າງໆທີ່ຊອກຫາການຕັດສິນໃຈໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ເທັດຈິງ ແລະ ສ້າງຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນ.

ເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ

ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ໝາຍເຖິງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຫຍ່ເກີນໄປ, ໄວເກີນໄປ, ຫຼື ສັບສົນເກີນໄປທີ່ຈະປະມວນຜົນໂດຍໃຊ້ວິທີການແບບດັ້ງເດີມ. ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມັກຖືກອະທິບາຍໂດຍໃຊ້ແນວຄວາມຄິດຂອງ “5 Vs”, ຄື:

1. ປະລິມານ: ຂະໜາດຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍ, ຕັ້ງແຕ່ເທຣາໄບຕ໌ ຈົນເຖິງ ເພຕາໄບຕ໌.
2. ຄວາມໄວ: ຄວາມໄວທີ່ຂໍ້ມູນເຂົ້າ ແລະ ປ່ຽນແປງ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ການຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ.
3. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍ: ຮູບແບບຂໍ້ມູນຫຼາກຫຼາຍ, ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ, ວິດີໂອ, ບັນທຶກລະບົບ, ຈົນເຖິງຂໍ້ມູນເຄິ່ງໂຄງສ້າງ (JSON, XML).
4. ຄວາມຖືກຕ້ອງ: ລະດັບຄວາມໝັ້ນໃຈໃນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ລວມທັງການມີສິ່ງລົບກວນ, ການຊໍ້າຊ້ອນ ແລະ ຄວາມບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
5. ມູນຄ່າ: ມູນຄ່າທາງທຸລະກິດທີ່ສາມາດສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ມູນໄດ້ ຖ້າປະມວນຜົນຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ແມ່ນຊຸດຂອງຂະບວນການ, ນະໂຍບາຍ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີສຳລັບການເກັບກຳ, ການເກັບຮັກສາ, ການເຊື່ອມໂຍງ, ການທຳຄວາມສະອາດ, ການຮັກສາຄວາມປອດໄພ, ການຄຸ້ມຄອງການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ ເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບສຳລັບການວິເຄາະ, ການລາຍງານ ແລະ ແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.

ເປັນຫຍັງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ?

ຖ້າບໍ່ມີການຄຸ້ມຄອງທີ່ເໝາະສົມ, ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດກາຍເປັນພາລະໄດ້. ອົງກອນຕ່າງໆອາດຈະປະສົບກັບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບຮັກສາທີ່ສູນເສຍໄປ, ຄວາມສັບສົນກ່ຽວກັບການກຳນົດ "ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ" ຫຼືແມ່ນແຕ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການລະເມີດຂໍ້ມູນ. ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າ:

- ປັບປຸງຄຸນນະພາບການຕັດສິນໃຈ: ຂໍ້ມູນທີ່ເປັນລະບຽບ ແລະ ສອດຄ່ອງກັນເຮັດໃຫ້ເກີດການວິເຄາະທີ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ.
- ປະສິດທິພາບດ້ານຕົ້ນທຶນ ແລະ ປະສິດທິພາບ: ການເກັບຮັກສາ ແລະ ການປະມວນຜົນສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບໄດ້ດ້ວຍສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ເໝາະສົມ.
– ການປະຕິບັດຕາມ ແລະ ຄວາມປອດໄພ: ຊ່ວຍຕອບສະໜອງລະບຽບການຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ.
- ຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ: ລະບົບສາມາດເຕີບໃຫຍ່ຂະຫຍາຍຕົວໄດ້ເມື່ອຂໍ້ມູນເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີການປັບປຸງໃໝ່ທັງໝົດ.

ຂັ້ນຕອນສຳຄັນໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

1. ການໄດ້ມາ ແລະ ການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນ
ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຕ່າງໆ: ແອັບພລິເຄຊັນພາຍໃນ, ຖານຂໍ້ມູນທຸລະກຳ, API ຂອງພາກສ່ວນທີສາມ, ສື່ສັງຄົມ, ອຸປະກອນ IoT ແລະ ໄຟລ໌ບັນທຶກ. ຂໍ້ມູນສາມາດເຂົ້າມາເປັນກຸ່ມ (ເປັນໄລຍະ) ຫຼື ໃນການຖ່າຍທອດສົດ. ສິ່ງທ້າທາຍແມ່ນການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ເຂົ້າມາຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້, ຕົ້ນກຳເນີດຂອງມັນຖືກບັນທຶກໄວ້, ແລະ metadata ພື້ນຖານ (ເວລາ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ປະເພດຂໍ້ມູນ) ແມ່ນມີໃຫ້.

2. ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ: ທະເລສາບຂໍ້ມູນ ແລະ ສາງຂໍ້ມູນ
ໃນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ສອງແນວຄວາມຄິດການເກັບຮັກສາທີ່ຖືກນຳໃຊ້ເລື້ອຍໆຄື:

- ທະເລສາບຂໍ້ມູນ: ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນສູນກາງທີ່ເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນດິບໃນຮູບແບບພື້ນເມືອງຂອງມັນ (ມີໂຄງສ້າງ, ເຄິ່ງໂຄງສ້າງ, ແລະ ບໍ່ມີໂຄງສ້າງ). ທະເລສາບຂໍ້ມູນແມ່ນເໝາະສົມສຳລັບການສຳຫຼວດຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.
– ສາງຂໍ້ມູນ: ບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງສຳລັບການລາຍງານທຸລະກິດ ແລະ ການວິເຄາະດ້ວຍໂຄງຮ່າງທີ່ໄດ້ກຳນົດໄວ້. ສາງຂໍ້ມູນແມ່ນດີເລີດໃນດ້ານຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ປະສິດທິພາບການສອບຖາມສຳລັບ BI.

ໃນປະຈຸບັນ, ຫຼາຍອົງກອນລວມສອງຢ່າງເຂົ້າກັນຄື: ຂໍ້ມູນດິບຈະຖືກເກັບໄວ້ໃນບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຂໍ້ມູນຈະຖືກເຮັດຄວາມສະອາດ ແລະ ໄດ້ມາດຕະຖານແລ້ວຍ້າຍໄປທີ່ສາງເພື່ອຈຸດປະສົງການລາຍງານ.

3. ການເຊື່ອມໂຍງ ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ (ETL/ELT)
ເມື່ອຂໍ້ມູນຖືກເກັບກຳແລ້ວ, ຕ້ອງມີຂະບວນການລວມເຂົ້າກັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນສາມາດ "ເວົ້າພາສາດຽວກັນໄດ້." ຂະບວນການນີ້ເອີ້ນວ່າ ETL (Extract, Transform, Load) ຫຼື ELT (Extract, Load, Transform).

- ETL ປະຕິບັດການຫັນປ່ຽນກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະຖືກປ້ອນເຂົ້າໃນລະບົບປາຍທາງ.
- ELT ປ້ອນຂໍ້ມູນກ່ອນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນການຫັນປ່ຽນຈະຖືກປະຕິບັດໃນສະພາບແວດລ້ອມການເກັບຮັກສາ/ການປະມວນຜົນທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ.

ການປະມວນຜົນປະກອບມີການລວມຂໍ້ມູນ, ການເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ, ການລວມເຂົ້າກັນ, ການບໍ່ຊໍ້າກັນ ແລະ ການສ້າງຕາຕະລາງວິເຄາະທີ່ພ້ອມໃຊ້.

4. ການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ
ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມັກຈະມີຂໍ້ມູນທີ່ເປື້ອນເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນທີ່ຊໍ້າກັນ, ຄ່າຫວ່າງເປົ່າ, ຮູບແບບທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ, ຫຼື ຂໍ້ມູນຜິດປົກກະຕິທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ. ການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນປະກອບມີ:

- ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ: ຮັບປະກັນວ່າຄ່າຂໍ້ມູນສອດຄ່ອງກັບກົດລະບຽບ (ຕົວຢ່າງເຊັ່ນຮູບແບບອີເມວ).
– ການເຮັດຄວາມສະອາດ: ກຳຈັດຂໍ້ມູນທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ, ການຈັດການຂໍ້ມູນທີ່ສູນຫາຍ.
- ມາດຕະຖານ: ມາດຕະຖານຫົວໜ່ວຍ, ຮູບແບບວັນທີ, ການຂຽນຊື່ສະຖານທີ່, ແລະອື່ນໆ.
- ການຕິດຕາມກວດກາຄຸນນະພາບ: ຕົວຊີ້ວັດຄຸນນະພາບເຊັ່ນ: ຄວາມຄົບຖ້ວນ, ຄວາມສອດຄ່ອງ, ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງ.

ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີສາມາດນໍາໄປສູ່ຄວາມລໍາອຽງໃນການວິເຄາະ ແລະ ການຕັດສິນໃຈທີ່ຜິດພາດ, ແມ່ນແຕ່ໃນຮູບແບບ AI ກໍຕາມ.

5. ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ
ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແມ່ນຊຸດກົດລະບຽບກ່ຽວກັບຜູ້ທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນໄດ້, ວິທີການກຳນົດຂໍ້ມູນ, ແລະ ວິທີການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ. ອົງປະກອບຫຼັກປະກອບມີ:

– ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ: ການແຕ່ງຕັ້ງເຈົ້າຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຜູ້ຈັດການຄຸນນະພາບ.
- ລາຍການຂໍ້ມູນ ແລະ ເມຕາດາຕາ: ເອກະສານກ່ຽວກັບຄຳນິຍາມຂໍ້ມູນ, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ເຊື້ອສາຍ (ການໄຫຼຂອງຂໍ້ມູນ).
– ນະໂຍບາຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນ: ລວມທັງການນຳໃຊ້ສຳລັບການວິເຄາະ, ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງພະແນກຕ່າງໆ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.
- ມາດຕະຖານຂໍ້ມູນ: ຄຳສັບທາງທຸລະກິດທີ່ສອດຄ່ອງ, ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ຄຳນິຍາມຂອງ “ລູກຄ້າທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວ”.

ການປົກຄອງທີ່ດີຊ່ວຍປ້ອງກັນຄວາມຂັດແຍ້ງລະຫວ່າງທີມງານ ແລະ ຮັບປະກັນວ່າອົງກອນມີ "ແຫຼ່ງຄວາມຈິງດຽວ".

6. ຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ເນື່ອງຈາກວ່າຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ມັກຈະປະກອບມີຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ຄວາມປອດໄພຈຶ່ງເປັນສິ່ງສຳຄັນ. ການປະຕິບັດທີ່ສຳຄັນລວມມີ:

– ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງຕາມບົດບາດ (RBAC): ຈຳກັດການເຂົ້າເຖິງຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກ.
- ການເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນໃນຂະນະທີ່ເກັບໄວ້ ແລະ ໃນຂະນະທີ່ສົ່ງຕໍ່.
– ການປິດບັງ ຫຼື ການປິດບັງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.
- ບັນທຶກການກວດສອບເພື່ອບັນທຶກຜູ້ທີ່ເຂົ້າເຖິງ ແລະ ປ່ຽນແປງຂໍ້ມູນ.
– ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ: ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ ກົດລະບຽບການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ ແລະ ນະໂຍບາຍພາຍໃນຂອງບໍລິສັດ.

ຄວາມປອດໄພບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບເທັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບຂະບວນການ ແລະ ພຶດຕິກຳຂອງຜູ້ໃຊ້ອີກດ້ວຍ.

7. ການນຳສະເໜີຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະ
ເປົ້າໝາຍສຸດທ້າຍຂອງການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນພ້ອມທີ່ຈະນຳໃຊ້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນທີ່ປະມວນຜົນ ແລະ ຈັດການແລ້ວຈະຖືກນຳສະເໜີຜ່ານແຜງຄວບຄຸມ BI, ການສອບຖາມວິເຄາະ, ຫຼື ນຳໃຊ້ໂດຍຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ. ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບປະກັນປະສິດທິພາບການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນ, ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງຄຳນິຍາມຕົວຊີ້ວັດ, ແລະ ຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນທີ່ທັນເວລາ (ຄວາມສົດໃໝ່ຂອງຂໍ້ມູນ).

ສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີສະໜັບສະໜູນ

ເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ອົງກອນຕ່າງໆໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະໃຊ້ການປະສົມປະສານຂອງເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆ, ເຊັ່ນ:

- ລະບົບເກັບຮັກສາແບບກະຈາຍສຳລັບຂະໜາດໃຫຍ່.
- ຂອບການປະມວນຜົນແບບຂະໜານສຳລັບການວິເຄາະທີ່ວ່ອງໄວ.
- ແພລດຟອມສະຕຣີມມິງສຳລັບຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງ.
- ການຈັດການທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນເພື່ອຈັດລະບຽບຂະບວນການປະມວນຜົນ.
- ລາຍການຂໍ້ມູນເພື່ອຄວາມສະດວກໃນການຄົ້ນຫາ ແລະ ເຂົ້າໃຈຊຸດຂໍ້ມູນ.

ການເລືອກ ເຕັກໂນໂລຊີ ຄວນເປັນໄປຕາມຄວາມຕ້ອງການທາງທຸລະກິດ , ລັກສະນະຂໍ້ມູນ ແລະ ຄວາມສາມາດຂອງທີມ, ບໍ່ພຽງແຕ່ແນວໂນ້ມເທົ່ານັ້ນ.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່

ບາງສິ່ງທ້າທາຍທົ່ວໄປທີ່ມັກເກີດຂຶ້ນລວມມີ:

- ການເຕີບໂຕຂອງຂໍ້ມູນແບບກ້າວກະໂດດເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການເກັບຮັກສາເພີ່ມຂຶ້ນ.
- ການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນລະຫວ່າງພະແນກຕ່າງໆທີ່ຍາກທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງເຂົ້າກັນ.
- ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານຄວາມສາມາດ: ການຂາດແຄນຄວາມສາມາດດ້ານວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ຜູ້ຈັດການຂໍ້ມູນ, ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພ.
- ມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການຮັກສາຄຸນນະພາບ ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນມາຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ ແລະ ຫຼາຍຮູບແບບ.
- ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຈັນຍາບັນ: ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຕ້ອງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການວິເຄາະລູກຄ້າ.

ການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຍຸດທະສາດທີ່ດຳເນີນໄປເປັນໄລຍະ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມຕ້ອງການທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດຫຼາຍທີ່ສຸດ.

ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ

ເພື່ອໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ດຳເນີນໄປຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ມີຫຼາຍວິທີປະຕິບັດທີ່ສາມາດຈັດຕັ້ງປະຕິບັດໄດ້ຄື:

1. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍກໍລະນີການນຳໃຊ້ທາງທຸລະກິດທີ່ຊັດເຈນ, ເຊັ່ນ: ການກວດຫາການສໍ້ໂກງ ຫຼື ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ.
2. ສ້າງທໍ່ສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ມາດຕະຖານ ແລະ ບັນທຶກໄວ້.
3. ຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັງຈາກຂໍ້ມູນໄດ້ສະສົມແລ້ວ.
4. ເຮັດໃຫ້ການຕິດຕາມກວດກາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນເປັນອັດຕະໂນມັດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາທີ່ເກີດຂຶ້ນຊ້ຳໆ.
5. ໃຊ້ຫຼັກການຄວາມປອດໄພຂອງ "ສິດທິພິເສດໜ້ອຍທີ່ສຸດ", ໂດຍໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງໜ້ອຍທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ຈະເປັນໄປໄດ້.
6. ຈັດການວົງຈອນຊີວິດຂອງຂໍ້ມູນ: ກຳນົດນະໂຍບາຍການເກັບຮັກສາ, ການເກັບມ້ຽນ ແລະ ການລຶບຂໍ້ມູນ.
7. ປະເມີນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ ແລະ ປະສິດທິພາບເປັນໄລຍະເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການເສຍ.

ສະຫຼຸບ

ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍເທົ່ານັ້ນ; ແຕ່ມັນກ່ຽວກັບການຄຸ້ມຄອງວົງຈອນຊີວິດຂອງຂໍ້ມູນທັງໝົດເພື່ອຮັບປະກັນວ່າມັນໜ້າເຊື່ອຖື, ປອດໄພ, ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ແລະ ມີຄຸນຄ່າຕໍ່ອົງກອນ. ດ້ວຍຂະບວນການໄດ້ມາທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ການເກັບຮັກສາທີ່ເໝາະສົມ, ການເຊື່ອມໂຍງທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ການຮັກສາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ຮັກສາໄວ້, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ສາມາດກາຍເປັນຊັບສິນຍຸດທະສາດ. ໃນທີ່ສຸດ, ອົງກອນທີ່ຈັດການຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ຢ່າງສຳເລັດຜົນຈະມີຄວາມພ້ອມທີ່ຈະປະເຊີນກັບການແຂ່ງຂັນທີ່ດີກວ່າ, ຕັດສິນໃຈໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ແລະ ມີນະວັດຕະກໍາຫຼາຍຂຶ້ນໃນການສ້າງບໍລິການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ.