Andmehalduse trendid 2024. aastal – DATAVERSITY

Eeldatavasti ulatuvad 2024. aasta andmehalduse suundumused EL-i digitaalteenuste seaduse (DSA) paketi mõjust kuni ChatGPT uute variatsioonideni, mis keskenduvad andmete haldamisele. Andmehaldus (DM) tegeleb andmete kogumise, töötlemise ja säilitamisega, samuti inimeste õigusi kaitsvate seaduste ja määrustega. Organisatsiooni andmete haldamine hõlmab laia valikut tavasid, põhimõtteid ja protseduure.

Ettevõtted võivad 2024. aasta jooksul oodata olulisi muudatusi oma DM protsessides. 

Andmehalduse eesmärk on kasutada andmeid tõhusalt ja kulutõhusalt, aidates samal ajal inimestel ülesandeid ja projekte täita. Tugeva DM-strateegia väljatöötamine on muutunud organisatsioonide jaoks äärmiselt oluliseks. Tugev andmehaldusstrateegia peaks sisaldama hulgaliselt DM-i tööriistu ja tehnikaid ning toetama äriteavet ja -analüütikat.

Andmehaldussüsteeme arendatakse traditsiooniliselt DM-platvormi ümber, mis võib hõlmata andmebaase toetavat tarkvara, andmeladusid, andmejärvi, andmeanalüüsi, andmete integreerimist ja palju muud.

Tehnoloogia ja regulatsioonide muutusteks saab õige planeerimisega valmistuda. Muud 2024. aasta suundumused võivad hõlmata järgmist:

• Automatiseeritud andmehaldus
• Tervishoiuandmete haldamine
• Hübriid/mitme pilve turvalisus

Euroopa Liidu DSA paketi mõju 2024. aastal

Ettevõtete käitumist ja suundumusi 2024. aastal mõjutab osaliselt DSA pakett, mille Euroopa Liit on välja töötanud ja kehtestanud.

Euroopa Liit (erinevalt Ameerika Ühendriikidest) on oma kodanike kaitsmiseks rakendanud täiendavaid eeskirju: digitaalteenuste seadust ja digitaalturgude seadust, mida nimetatakse ka DSA pakett. Need toimingud muudavad võrgutegevuse turvalisemaks ning kaitsevad tarbijate ja kasutajate õigusi. Täitmine algab 6. märtsil 2024. 

DSA pakett on loodud kasutajate õiguste kaitsmiseks ja võrdsete võimaluste loomiseks, vähendades mõne suure platvormi (Facebook, Twitter, Google ja muud veebisaidid, millel on üle 45 miljoni igakuise kasutaja) mõju.

Oluliseks probleemiks selle väljatöötamisel oli ebaseadusliku sisu, kaupade ja teenuste müük Internetis – lapsporno, relvad, häkkimisteenused jne. Samuti on muret selle pärast, et võrguteenuseid kuritarvitavad manipuleerivad algoritmilised süsteemid, mille eesmärk on võimendada valeinformatsiooni levitamine.

DSA paketil on ekstraterritoriaalne haare ja see mõjutab ettevõtteid kogu maailmas. Kui organisatsioon ajab äri Euroopa klientidega, isegi kui see organisatsioon ei asu Euroopas, peab ta Euroopa Liidus inimeste või ettevõtetega äri ajades järgima DSA reegleid. Kuigi suur osa paketist käsitleb väga suuri veebiplatvorme, väiksemad ettevõtted on samuti mõjutatud.

Väiksemad ettevõtted peavad teadma, et DSA paketti kohaldatakse kõigi digitaalsete teenuste suhtes, mis ühendavad Euroopa tarbijaid sisuga (mis puudutab valeinformatsiooni), kaupade ja teenustega veebis (seoses ebaseadusliku tegevusega). 

ELis äritegevusega tegelevad organisatsioonid peavad täitma uusi kohustusi, mis hõlmavad riskide hindamist ja nendega võitlemist, kahjude vähendamist, kasutajate õiguste kaitsmist veebis ning laiema vastutuse ja läbipaistvuse kohustuste täitmist. Nende eeskirjade eesmärk on pakkuda Interneti-kasutajatele uut kaitset ja teha selgeks Internetis äri ajavate organisatsioonide õiguslikud kohustused.  

Automatiseeritud andmehaldus

Manuaalse andmehalduse vajaduse vähendamine on saanud teatud tarkvaraarendajate peamiseks eesmärgiks. Paigaldamise ajal automatiseeritud andmehaldustööriistad võib olla keeruline protsess, kui seda õigesti teha, parandab see tõhusust, vähendab kulusid ja välistab tüütu käsitsitöö. Allpool on loetletud mõned automatiseeritud protsessid, mida organisatsioonid on hakanud kasutama. 

• Andmete kogumine: Andmete kogumine erinevatest allikatest, nagu andmebaasid, dokumendid ja muud veebisaidid.
• Andmete integreerimine: See hõlmab kogutud andmete võtmist, sobivasse vormingusse teisendamist ja ühte hoidlasse salvestamist.
• Andmete puhastamine: Duplikaatkirjete eemaldamise, andmevormingute standardimise ja vigade parandamise protsess.
• Andmete töötlemine ja analüüs: Algoritmide või masinõppe kasutamine andmete põhjal ülevaate saamiseks.
• Andmehaldus: Selle protsessi eesmärk on tagada, et andmeid töödeldakse vastavalt ettevõtte poliitikale ja valitsuse määrustele.

Selleks, et pidada sammu suurte andmehulkade tõhusa igapäevase haldamise suurte nõudmistega, peavad tarkvarapõhised automatiseerimistööriistad olema osa organisatsiooni DM-tavadest. 

2024. aastal võime eeldada, et AI ja ML (masinõpe) pakuvad väärtuslikke automatiseerimisteenuseid. 

Tervishoiu maksimeerimine andmehalduse abil

Erinevalt pangandusest ja jaekaubandusest ei ole tervishoiutööstus veel täielikult ära kasutanud andmeanalüütikat ega suurandmete uurimist. Sellel viivitusel on mitu põhjust, alates patsiendi privaatsusest kuni väiksema rõhuasetuseni kasumile. 

Tervishoiutööstus on aga alanud analüütikat kasutades ja suurandmed mustrite leidmiseks. Lihtne näide pärineb Prantsusmaalt: neli haiglat, kõik Assistance Publique-Hôpitaux de Paris liikmed, kasutasid oma haiglaravi viimase 10 aasta andmeid, et teha tunni- ja päevaprognoose patsientide arvu kohta, mida nad võiksid igas asutuses oodata. Analüüs näitas vastuvõtumäärade asjakohaseid mustreid. 

Teine näide andmeanalüütikast tervishoiutööstuses on reaalajas hoiatamise kasutamine. Haiglad on hakanud kasutama Kliiniliste otsuste tugi (CDS) tarkvara, mis analüüsib kohapeal meditsiinilisi andmeid, pakkudes tervishoiutöötajatele ettekirjutavate otsuste tegemisel nõu.

11. novembril 2023 sisestas veteranide asjade osakond oma miljoninda veterani geeniandmebaasi, mis toetab Miljoni veterani programm. Nende andmepõhiste uuringute eesmärk on paremini mõista, kuidas geenid, sõjalised kokkupuuted ja elustiili käitumine mõjutavad inimeste tervist, ning pakkuda individuaalset meditsiini.

Andmehaldus hübriidpilveturbe jaoks

2024. aasta jooksul võime oodata andmehaldussüsteemide kasutamist krüpteerimist, küberturvalisuse võrguarhitektuurja võrgu segmenteerimine kui viise hübriidpilveturbe pakkumiseks ja andmete kaitsmiseks. 

Viimastel aastatel on hübriidpilve definitsioon laienenud kohapealse süsteemi ja avaliku pilve kombinatsioonist mitme pilve süsteemide hõlmamisele. Hübriidpilv toetab paindlikku süsteemi, mis pakub juurdepääsu spetsiaalsetele tööriistadele. 

Kahjuks kaasneb mõnega ka hübriid-/mitmepilvesüsteemi kasutamise protsess julgeolekuprobleemid. 

Mitme pilve kasutamine muutub juhtimise ja turvalisuse vaatenurgast keeruliseks. Ilma erinevate pilveteenuste kasutamise jälgimise ja jälgimise õigete protseduurideta ei tea juhtkond, kes ressursse kasutab. 

Lisaks ei tea nad, millal neid kasutatakse, enne kui nad on arve kätte saanud. Kuna mitmed rakendused kasutavad andmetele juurdepääsuks ja nendega töötamiseks kohapealseid süsteeme ja mitut pilve, muutub jälgitavus ülioluliseks. (Sellisel juhul tähendab jälgitavus võimalust jälgida andmeid ja sündmusi mitmes pilves ja ettevõttesiseses süsteemis.) 

Müüjad, nagu Middleware ja Datadog, on seda vajadust mõistnud ja keskendunud vaatlemistööriistade pakkumisele, mis pakuvad vaatamiseks integreeritud "ühekordset klaasi". 

Teine murekoht on see, et erinevad pilved kasutavad erinevaid turvavorme. Süsteemi väljatöötamine, mis ühendab kõik teie organisatsiooni poolt projektide kallal töötamiseks kasutatavad pilved, on oluline turvaprobleem, kuna iga ühendus võib olla potentsiaalne rikkumine. Hübriid-/multipilved pakuvad märkimisväärset paindlikkust töökoormuste kiirel teisaldamisel eri keskkondade vahel, kuid protsess suurendab ka turvariske.

Andmehaldus tehisintellekti abil

Kuigi tehisintellekti kasutamine andmehalduse eesmärkidel pole uus, kasvab selle populaarsus jätkuvalt. Enne 2023. aastat kasutati (ja kasutatakse siiani) tehisintellekti DM-ülesannete jaoks, toimides automatiseeritud protsesside intelligentsema vormina. Tehisintellekti kasutatakse mitmesuguste DM-ülesannete jaoks, sealhulgas:  

• Anomaalia tuvastamine
• Metaandmete haldamine
• Metaandmete automaatne avastamine
• Andmete kataloogimine
• Andmete kaardistamine
• Andmehalduse kontrolli jälgimine

ChatGPT kasutuselevõtuga ja suur keelemudel seda toetades on meil oodata uusi lahendusi, mis pakuvad intelligentseid õppepõhiseid teenuseid. Kuna suured keelemudelid arenevad edasi, arenevad koos nendega ka andmehaldusprotsesse toetavad teenused. ChatGPT arendamise eest vastutav organisatsioon OpenAI on omanud katsetanud koos andmehaldusega.

Pilti kasutatakse Shutterstocki litsentsi alusel

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.dataversity.net/data-management-trends-in-2024/