我有个数据问题。问题是,每天我们都要收集然后维护越来越多的数据。由于员工、学生(译者注:本文作者是盐城湖西部州长大学的CIO)和应用的增长,我们内容的交易数据量和需求都在增长。我们现在在现有数据量的基础上又增加了大量的外部数据,比如社交数据、课件供应商数据、合作大学的数据、经济数据等等。
由于这些越来越重的数据负担,我需要准备好持续不断的数据存储和备份的提升以及新采购。但是我怎么才能做到最好呢? 每次向学校申请资金的时候,我都想做出最强大的业务案例(而不是技术案例)。这对于将会增加毕业率或自动化员工功能的新应用来说非常简单。但是当我在处理存储和备份等可以带来更多利益的“IT管道”问题的时候就……
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我有个数据问题。问题是,每天我们都要收集然后维护越来越多的数据。由于员工、学生(译者注:本文作者是盐城湖西部州长大学的CIO)和应用的增长,我们内容的交易数据量和需求都在增长。我们现在在现有数据量的基础上又增加了大量的外部数据,比如社交数据、课件供应商数据、合作大学的数据、经济数据等等。由于这些越来越重的数据负担,我需要准备好持续不断的数据存储和备份的提升以及新采购。但是我怎么才能做到最好呢?
每次向学校申请资金的时候,我都想做出最强大的业务案例(而不是技术案例)。这对于将会增加毕业率或自动化员工功能的新应用来说非常简单。但是当我在处理存储和备份等可以带来更多利益的“IT管道”问题的时候就非常困难了。
所以,在我准备说服大学花钱的时候,我都回反射回业务案例的成功和失败上。从这里,我识别出了三条成功实践。
第一:关注可以增加价值的业务。但是,当谈到数据的时候,价值是什么?只是因为数据是可用的,是不是表示我们需要或将会用到它呢?我从两个关键的价值问题开始:
1.你愿意作出哪些决策?
2.为了做出这些决策你需要什么什么?
如果我们捕获的数据不能帮助制定这些决策,我们就不需要它。一些基于价值的标准可以大幅简化整个存储和备份业务和项目。
第二,并不是我们捕获的所有数据都是平等创建的,而且我们的流程也应该反映这个现实。我喜欢把数据分成几类:控制数据、永久记录、过渡数据和总结数据。我们维护只在需要的时期维护控制数据;而总是维护永久记录数据(这样可以证实你对学校真正拥有永久记录的恐惧);对于过渡数据只有在有益于分析的时候才维护。对我们来说,这包括对调查问题的详细案例、课程利用情况、服务请求等等的数据。在我们清洗过渡信息数据一起,我们需要确认我们是否需要它,用于总结或者将来的分析。在业务案例中,这种分类非常重要。我们学叫了解不是所有数据都是一样的,而如果我把他们作为一样的对待,很明显我就是不均衡的了。在实践中,这也表示我的备份没那么贵(难道药在过渡数据上应用长期备份方法吗?)。
最后,我应该用真正客观的眼光看待定做的自我管理的数据存储和备份的替代方案。我自己做所有的数据存储和备份可能不太值得,特别是我还要做别的事情。或者,还有别再在这方面做得比我好。不管怎样,我不能假定定做的自我管理的方式是最可靠可信的事情。至少,也要用诚实的眼光看待替代方案,这回给我的业务方案分析带来了有效性因素。
数据和数据管理的本质是随着数据量的增长和技术的迭代不断变化。但是,我仍然可以通过采用一些常识来管理我的数据,制定最强大而有价值的业务方案。
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