ကြီးမားသောဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု

ကြီးမားသောဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု

ယနေ့ခေတ် ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်တွင် ဒေတာများသည် အမြောက်အမြားရှိနေပြီး စက္ကန့်တိုင်းတွင် ဆက်လက်တိုးပွားနေပါသည်။ အွန်လိုင်းစျေးဝယ်ခြင်း၊ လူမှုမီဒီယာအသုံးပြုမှု၊ ဘဏ်လုပ်ငန်းငွေပေးငွေယူများ၊ IoT အာရုံခံကိရိယာများနှင့် အီလက်ထရွန်းနစ်ဆေးမှတ်တမ်းများပင် ကောင်းမွန်စွာစီမံခန့်ခွဲပါက အလွန်တန်ဖိုးရှိသော ဒေတာလမ်းကြောင်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ သို့သော် ဤကြီးမားသောဒေတာပမာဏသည်လည်း စိန်ခေါ်မှုများကို ယူဆောင်လာပါသည်- ဒေတာသည် ပေါများရုံသာမက ပုံစံအမျိုးမျိုးဖြင့်လည်း လာကာ လျင်မြန်စွာရွေ့လျားပြီး လုံခြုံစွာနှင့် ထိရောက်စွာ စီမံဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် အချက်အလက်အခြေခံဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းတည်ဆောက်ရန် ရှာဖွေနေသော အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ကြီးမားသောဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုသည် အရေးကြီးသောအခြေခံအုတ်မြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Big Data နှင့် Data Management ကို နားလည်ခြင်း

Big data ဆိုသည်မှာ ရိုးရာနည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ စီမံဆောင်ရွက်ရန် အလွန်ကြီးမားလွန်းသော၊ အလွန်မြန်ဆန်လွန်းသော သို့မဟုတ် အလွန်ရှုပ်ထွေးလွန်းသော data set များကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ Big data ကို “5 Vs” ဟူသော အယူအဆကို အသုံးပြု၍ မကြာခဏ ဖော်ပြလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့မှာ-

၁။ ပမာဏ- တယ်ရာဘိုက်များမှ ပီတာဘိုက်များအထိ အလွန်ကြီးမားသော ဒေတာအရွယ်အစားများ။
၂။ အလျင်- ဒေတာဝင်ရောက်ပြီး ပြောင်းလဲသည့်အမြန်နှုန်း၊ ဥပမာအားဖြင့် အာရုံခံကိရိယာများမှ ဒေတာများကို ထုတ်လွှင့်ခြင်း။
၃။ အမျိုးမျိုးသောဒေတာဖော်မတ်များ- စာသား၊ ရုပ်ပုံများ၊ အသံ၊ ဗီဒီယို၊ စနစ်မှတ်တမ်းများကဲ့သို့သော တစ်ဝက်ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာ (JSON၊ XML) အထိ။
၄။ မှန်ကန်မှု- ဆူညံသံ၊ ထပ်တူကျမှုနှင့် မတိကျမှုများ ရှိနေခြင်း အပါအဝင် ဒေတာအရည်အသွေးအပေါ် ယုံကြည်မှုအဆင့်။
၅။ တန်ဖိုး- ဒေတာမှ ကောင်းမွန်စွာ စီမံဆောင်ရွက်ပါက ထုတ်ပေးနိုင်သော စီးပွားရေးတန်ဖိုး။

တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ big data management ဆိုသည်မှာ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်း၊ သိမ်းဆည်းခြင်း၊ ပေါင်းစပ်ခြင်း၊ သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်း၊ လုံခြုံအောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့် တင်ပြခြင်းအတွက် လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ မူဝါဒများနှင့် နည်းပညာများစုစည်းမှုဖြစ်ပြီး ၎င်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် ဒေတာအခြေပြု အပလီကေးရှင်းများအတွက် ထိရောက်စွာအသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဘာကြောင့် Big Data Management က အရေးကြီးတာလဲ။

သင့်လျော်သော စီမံခန့်ခွဲမှုမရှိပါက big data သည် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် အလဟဿ သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်များ၊ "မှန်ကန်သောဒေတာရင်းမြစ်" ကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ရှုပ်ထွေးမှုများ သို့မဟုတ် ဒေတာခိုးယူမှုအန္တရာယ်ကိုပင် ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။ Big data စီမံခန့်ခွဲမှုသည် အရေးကြီးပါသည်- အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်-

– ဆုံးဖြတ်ချက်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပါ- သပ်ရပ်ပြီး တသမတ်တည်းရှိသော အချက်အလက်များသည် ပိုမိုတိကျသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
– ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် ထိရောက်မှု- သိုလှောင်မှုနှင့် ကွန်ပျူတာကို မှန်ကန်သော ဗိသုကာဖြင့် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။
– လိုက်နာမှုနှင့် လုံခြုံရေး- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများနှင့် လုံခြုံရေးစံနှုန်းများနှင့် ကိုက်ညီစေရန် ကူညီပေးသည်။
– တိုးချဲ့နိုင်မှု- ဒေတာများ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ စနစ်သည် လုံးဝပြန်လည်ပြုပြင်ရန် မလိုအပ်ဘဲ ကြီးထွားနိုင်သည်။

Big Data စီမံခန့်ခွဲမှု၏ အဓိကအဆင့်များ

၁။ ဒေတာရယူခြင်းနှင့် မက်ဆေ့ချ်ပို့ခြင်း
ပထမခြေလှမ်းမှာ အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းရန်ဖြစ်သည်- အတွင်းပိုင်းအပလီကေးရှင်းများ၊ ငွေပေးငွေယူဒေတာဘေ့စ်များ၊ ပြင်ပ API များ၊ လူမှုမီဒီယာ၊ IoT စက်ပစ္စည်းများနှင့် မှတ်တမ်းဖိုင်များ။ ဒေတာများသည် အသုတ်လိုက် (အခါအားလျော်စွာ) သို့မဟုတ် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုဖြင့် ရောက်ရှိလာနိုင်သည်။ ဝင်လာသောဒေတာသည် မှတ်မိနိုင်သောပုံစံဖြင့်ရှိကြောင်း၊ ၎င်း၏ဇာစ်မြစ်ကို မှတ်တမ်းတင်ထားကြောင်းနှင့် အခြေခံ metadata (အချိန်၊ အရင်းအမြစ်၊ ဒေတာအမျိုးအစား) ရရှိနိုင်ကြောင်း သေချာစေရန်ဖြစ်သည်။

၂။ သိုလှောင်မှု- ဒေတာကန်နှင့် ဒေတာဂိုဒေါင်
Big data မှာ မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိတဲ့ storage concept နှစ်ခုကတော့ -

– Data Lake: မူရင်းပုံစံများ (ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော၊ တစ်ဝက်ဖွဲ့စည်းထားသော နှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်မထားသော) ဖြင့် ጥሬဒေတာများကို သိမ်းဆည်းထားသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော သိုလှောင်ရုံတစ်ခု။ Data Lake များသည် ဒေတာရှာဖွေခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်းနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိသော လိုအပ်ချက်များအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။
– Data Warehouse: သတ်မှတ်ထားသော schema ပါရှိသော စီးပွားရေးအစီရင်ခံစာများနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများအတွက် စနစ်တကျသိုလှောင်မှု။ Data warehouse များသည် BI အတွက် တသမတ်တည်းဖြစ်မှုနှင့် query စွမ်းဆောင်ရည်တွင် အထူးကောင်းမွန်ပါသည်။

ယနေ့ခေတ်တွင် အဖွဲ့အစည်းများစွာသည် နှစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်- ကုန်ကြမ်းဒေတာများကို ဒေတာကန်တစ်ခုထဲသို့ ထည့်ပြီး ထို့နောက် သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပြီး စံသတ်မှတ်ထားသော ဒေတာကို အစီရင်ခံရန်အတွက် ဂိုဒေါင်သို့ ရွှေ့ပြောင်းသည်။

၃။ ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း (ETL/ELT)
ဒေတာကို စုဆောင်းပြီးသည်နှင့် မတူညီသောရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများသည် "တူညီသောဘာသာစကားကို ပြောဆိုနိုင်" ကြောင်းသေချာစေရန် ပေါင်းစပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကို ETL (Extract, Transform, Load) သို့မဟုတ် ELT (Extract, Load, Transform) ဟုလူသိများသည်။

– ETL သည် ဒေတာများကို ဦးတည်ရာစနစ်ထဲသို့ မထည့်သွင်းမီ အသွင်ပြောင်းလဲမှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။
– ELT သည် ဒေတာများကို ဦးစွာထည့်သွင်းပြီးနောက် ပိုမိုအားကောင်းသော သိုလှောင်မှု/ကွန်ပျူတာပတ်ဝန်းကျင်တွင် အသွင်ပြောင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်သည်။

လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် ဒေတာပေါင်းစည်းခြင်း၊ ပုံမှန်ဖြစ်စေခြင်း၊ စုစည်းခြင်း၊ ထပ်တူပြုခြင်းနှင့် အသုံးပြုရန်အသင့်ရှိသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဇယားများ ဖွဲ့စည်းခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။

၄။ ဒေတာ အရည်အသွေး စီမံခန့်ခွဲမှု
Big data တွင် မကြာခဏ မသန့်ရှင်းသော data များ ပါဝင်လေ့ရှိသည်- မိတ္တူများ၊ ဗလာတန်ဖိုးများ၊ မကိုက်ညီသော format များ သို့မဟုတ် လှည့်ဖြားသော outliers များ။ ဒေတာ အရည်အသွေး စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

– အတည်ပြုခြင်း- ဒေတာတန်ဖိုးများသည် စည်းမျဉ်းများ (ဥပမာ- အီးမေးလ်ပုံစံ) နှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေခြင်း။
– သန့်ရှင်းရေး- ပုံတူကူးယူမှုများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ အမှားများကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ ပျောက်ဆုံးသွားသော ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်း။
– စံသတ်မှတ်ခြင်း- ယူနစ်များကို စံသတ်မှတ်ခြင်း၊ ရက်စွဲပုံစံများ၊ တည်နေရာအမည်များရေးသားခြင်း စသည်တို့။
– အရည်အသွေး စောင့်ကြည့်ခြင်း- ပြီးပြည့်စုံမှု၊ တသမတ်တည်းရှိမှုနှင့် တိကျမှုကဲ့သို့သော အရည်အသွေး စံနှုန်းများ။

ဒေတာအရည်အသွေးညံ့ဖျင်းခြင်းသည် AI မော်ဒယ်များတွင်ပင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဘက်လိုက်မှုနှင့် မှားယွင်းသောဆုံးဖြတ်ချက်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။

၅။ ဒေတာ အုပ်ချုပ်မှု
ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုဆိုသည်မှာ ဒေတာကို မည်သူဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်၊ ၎င်းကို မည်သို့အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသည်နှင့် ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုသည်ဆိုသည့် စည်းမျဉ်းများဖြစ်သည်။ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများတွင် အောက်ပါတို့ပါဝင်သည်-

– ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှု- ဒေတာပိုင်ရှင်များနှင့် အရည်အသွေးမန်နေဂျာများကို သတ်မှတ်ခြင်း။
– ဒေတာကတ်တလောက်နှင့် မက်တာဒေတာ- ဒေတာအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်များ၊ ရင်းမြစ်များနှင့် မျိုးရိုးစဉ်ဆက် (ဒေတာစီးဆင်းမှု) တို့ကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း။
– ဒေတာအသုံးပြုမှုမူဝါဒ- ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသုံးပြုမှု၊ ဌာနများအကြား ဒေတာမျှဝေခြင်းနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံမှု ကန့်သတ်ချက်များ ပါဝင်သည်။
– ဒေတာစံနှုန်းများ- တသမတ်တည်းရှိသော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများ၊ ဥပမာ “တက်ကြွသောဖောက်သည်” ၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်။

ကောင်းမွန်သောအုပ်ချုပ်မှုသည် အဖွဲ့များအကြား ပဋိပက္ခများကို ကာကွယ်ပေးပြီး အဖွဲ့အစည်းတွင် “အမှန်တရား၏ တစ်ခုတည်းသောရင်းမြစ်” ရှိကြောင်း သေချာစေသည်။

၆။ ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် လျှို့ဝှက်ရေး
ကြီးမားသောဒေတာများတွင် မကြာခဏဆိုသလို အရေးကြီးသောဒေတာများ ပါဝင်လေ့ရှိသောကြောင့် လုံခြုံရေးသည် ဦးစားပေးဖြစ်သည်။ အဓိကလုပ်ဆောင်မှုများတွင် အောက်ပါတို့ပါဝင်သည်-

– အခန်းကဏ္ဍအခြေပြု ဝင်ရောက်ခွင့် ထိန်းချုပ်မှု (RBAC): အလုပ်လိုအပ်ချက်များအရ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ကန့်သတ်ပါ။
- သိမ်းဆည်းထားစဉ်နှင့် ပေးပို့စဉ် အချက်အလက်များကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်း။
– ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ထားခြင်း သို့မဟုတ် အမည်မဖော်လိုခြင်း။
– ဒေတာများကို မည်သူဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပြီး ပြောင်းလဲခဲ့သည်ကို မှတ်တမ်းတင်ရန် စာရင်းစစ်လမ်းကြောင်း။
– စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း လိုက်နာမှု- ဥပမာအားဖြင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်းများနှင့် ကုမ္ပဏီအတွင်းပိုင်းမူဝါဒများ။

လုံခြုံရေးဆိုသည်မှာ နည်းပညာနှင့်သာ သက်ဆိုင်သည်မဟုတ်ဘဲ အသုံးပြုသူ၏ လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် အပြုအမူများနှင့်လည်း သက်ဆိုင်ပါသည်။

၇။ ဒေတာတင်ပြခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း
ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ အဓိကရည်မှန်းချက်မှာ ဒေတာကို အသုံးပြုရန် အသင့်ဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။ စီမံဆောင်ရွက်ပြီး စီမံခန့်ခွဲထားသော ဒေတာကို BI dashboard များ၊ analytical queries များ သို့မဟုတ် machine learning model များမှ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် တင်ပြသည်။ ဤအဆင့်တွင် ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်စွမ်းဆောင်ရည်၊ မက်ထရစ်အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များ၏ တသမတ်တည်းရှိမှုနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာရရှိနိုင်မှု (ဒေတာအသစ်အဆန်း) ကို သေချာစေရန် အရေးကြီးပါသည်။

ဗိသုကာနှင့် အထောက်အကူပြုနည်းပညာ

ကြီးမားသောဒေတာကို စီမံခန့်ခွဲရန်အတွက် အဖွဲ့အစည်းများသည် အောက်ပါကဲ့သို့သော နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်အသုံးပြုလေ့ရှိသည်-

- ကြီးမားသော စကေးအတွက် ဖြန့်ဝေထားသော သိုလှောင်မှုစနစ်များ။
- မြန်ဆန်သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် Parallel Processing Framework။
– အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဒေတာများအတွက် Streaming ပလက်ဖောင်း။
- လုပ်ငန်းစဉ်များကို စီစဉ်ရန်အတွက် ဒေတာပိုက်လိုင်းညှိနှိုင်းမှု။
– ဒေတာစုများကို ရှာဖွေရန်နှင့် နားလည်ရန် လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်အတွက် ဒေတာကတ်တလောက်။

နည်းပညာရွေးချယ်မှုသည် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကိုသာမက စီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များ၊ ဒေတာဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အဖွဲ့လိုက်စွမ်းရည်များကိုပါ လိုက်နာသင့်သည်။

Big Data စီမံခန့်ခွဲမှုတွင် စိန်ခေါ်မှုများ

မကြာခဏ ပေါ်ပေါက်လာလေ့ရှိသော စိန်ခေါ်မှုအချို့တွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်သည်-

– အဆမတန်ဒေတာတိုးတက်မှုကြောင့် သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်များ မြင့်တက်လာခြင်း။
– ပေါင်းစည်းရန်ခက်ခဲသော ဌာနများအကြား ဒေတာ silo များ။
– အရည်အချင်းကွာဟချက်- ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများ၊ ဒေတာထိန်းသိမ်းသူများနှင့် လုံခြုံရေးအထူးကုများတွင် အရည်အချင်းမရှိခြင်း။
– ဒေတာများသည် ရင်းမြစ်အမျိုးမျိုးနှင့် ပုံစံအမျိုးမျိုးမှ ရောက်ရှိလာသောကြောင့် အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းရန် ခက်ခဲသည်။
– ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကိစ္စရပ်များ- ဒေတာအသုံးပြုမှုသည် အထူးသဖြင့် ဖောက်သည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် တာဝန်ယူမှုရှိရမည်။

ဤစိန်ခေါ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကို အသက်ရောက်မှုအရှိဆုံး လိုအပ်ချက်များမှစတင်၍ အဆင့်ဆင့် မဟာဗျူဟာတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုများ

Big data စီမံခန့်ခွဲမှုကို ထိရောက်စွာလည်ပတ်နိုင်ရန်အတွက် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သော အလေ့အကျင့်အချို့မှာ-

၁။ လိမ်လည်မှု ထောက်လှမ်းခြင်း သို့မဟုတ် ဝယ်လိုအား ခန့်မှန်းခြင်းကဲ့သို့သော ရှင်းလင်းသော စီးပွားရေးအသုံးပြုမှုကိစ္စဖြင့် စတင်ပါ။
၂။ စံသတ်မှတ်ထားပြီး မှတ်တမ်းတင်ထားသော ဒေတာပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်ပါ။
၃။ ဒေတာစုဆောင်းပြီးနောက်မဟုတ်ဘဲ၊ အစကတည်းက ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
၄။ ထပ်တလဲလဲဖြစ်ပေါ်နေသော ပြဿနာများကို လျှော့ချရန်အတွက် ဒေတာအရည်အသွေး စောင့်ကြည့်ခြင်းကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပါ။
၅။ “အနည်းဆုံးအခွင့်အရေး” ဟူသော လုံခြုံရေးမူကို အသုံးပြုပြီး ဝင်ရောက်ခွင့် အနည်းဆုံးဖြစ်အောင် ပံ့ပိုးပေးပါ။
၆။ ဒေတာသက်တမ်းစက်ဝန်းကို စီမံခန့်ခွဲပါ- ထိန်းသိမ်းခြင်း၊ မော်ကွန်းတင်ခြင်းနှင့် ဖျက်ခြင်းဆိုင်ရာ မူဝါဒများကို သတ်မှတ်ပါ။
၇။ အလဟဿမဖြစ်စေရန် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ပုံမှန် အကဲဖြတ်ပါ။

နိဂုံး

Big data စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုတာ ဒေတာအမြောက်အမြားကို သိမ်းဆည်းထားရုံသာမကဘဲ၊ ဒေတာသက်တမ်းတစ်လျှောက်လုံးကို ယုံကြည်စိတ်ချရ၊ လုံခြုံ၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး အဖွဲ့အစည်းအတွက် အဖိုးတန်ကြောင်း သေချာစေရန် စီမံခန့်ခွဲခြင်းနဲ့လည်း သက်ဆိုင်ပါတယ်။ ချောမွေ့တဲ့ ရယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်၊ သင့်လျော်တဲ့ သိုလှောင်မှု၊ စနစ်တကျပေါင်းစပ်မှု၊ ထိန်းသိမ်းထားတဲ့ ဒေတာအရည်အသွေးနဲ့ ခိုင်မာတဲ့ အုပ်ချုပ်မှုနဲ့ လုံခြုံရေးတို့နဲ့ Big data ဟာ မဟာဗျူဟာမြောက် ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ အဆုံးစွန်အားဖြင့် Big data ကို အောင်မြင်စွာ စီမံခန့်ခွဲနိုင်တဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေဟာ ယှဉ်ပြိုင်မှုကို ရင်ဆိုင်ဖို့ ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြင်ဆင်ထားပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာမှာ ပိုမိုမြန်ဆန်ကာ ဒေတာအခြေပြု ဝန်ဆောင်မှုတွေကို ဖန်တီးရာမှာ ပိုမိုဆန်းသစ်တီထွင်နိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။