Andmehaldus

Andmehaldus (inglise keeles "data management)" on praktika, mis hõlmab andmete kogumist, töötlemist ja kasutamist turvaliselt ja tõhusalt, et saavutada paremaid tulemusi nii ärilises kontekstis kui ka üksikisiku tasandil. See tähendab, et andmeid hallatakse viisil, mis tagab nende täpsuse, kättesaadavuse ja turvalisuse, võimaldades nii ettevõtetel kui ka üksikisikutel teha teadlikke otsuseid ja optimeerida oma tegevusi.
Andmehalduse peamine eesmärk on tagada andmete tõhus kasutamine ja kaitse. Andmete kasutamine on oluline, sest võimaldab nende haldamist. Samuti on tähtis kontrollida andmete taaskasutamist, et veenduda nende turvalisuses ja kaitstuses. Üksikisiku tasandil tähendab see näiteks isiklike failide ja dokumentide turvalist salvestamist, varundamist ja vajadusel kustutamist, et kaitsta privaatsust ning vältida andmete kadumist või väärkasutust.
Ajalugu.
1950. aastatel muutus andmete haldamine oluliseks probleemiks, kuna tollased arvutid olid aeglased ja kohmakad ning nõudsid palju käsitsitööd. Ettevõtted kasutasid terveid ruume perfokaartide hoidmiseks ja haldamiseks ning teisi ruume sorteerijate, tabelarvutite ja perfokaardimasinate hooldamiseks.
Arvutite arenedes arenesid ka andmehalduse meetodid, mis viisid 1950. aastate lõpus teise põlvkonna programmeerimiskeelte väljatöötamiseni, mis omakorda muutis programmeerimise lihtsamaks.
Andmehaldus kui kontseptsioon sai alguse 1960. aastatel, kui ADAPSO ("Association of Data Processing Service Organizations") hakkas edendama andmehalduse soovitusi, keskendudes professionaalsele koolitusele ja kvaliteedi tagamise meetmetele. Kõrgetasemeliste keelte ("High-Level languages") kasutuselevõtt lihtsustas veelgi programmeerimist, võimaldades paremat andmete korraldamist ja haldamist.
1970. aastatel revolutsioneeris struktureeritud küsitluskeel ("SQL") relatsiooniliste andmebaaside haldamist, võimaldades tõhusat andmete töötlemist ja vähendades andmete dubleerimist.
2000. aastatel tõusis esikohale pilvandmetöötlus, mis muutis andmehalduse kontseptsiooni, pakkudes suurendatavaid salvestuslahendusi ja vähendades sisemisi hoolduskulusid. 
Andmehalduse tähtsus kasvas pärast isikuandmete kaitse üldmääruse (GDPR) rakendamist 2016. aastal, rõhutades kvaliteetse andmejuurdepääsu ja vastavuse vajadust. Arenesid andmejärved ja andmevõrgud ("data fabrics"), mis on loodud struktureerimata andmete haldamiseks, et rahuldada arenenud analüütika ja masinõppe rakenduste nõudmisi.
Andmehaldus on alates 21. sajandist pidevalt arenenud, hõlmates laia valikut tehnoloogiaid ja tööriistu. Selle hulka kuulub ka andmebaaside haldustarkvara, mis on osa andmehaldussüsteemist. Andmebaaside haldussüsteem on kõige tavalisem andmehaldusplatvormide vorm ja toimib liidesena andmebaasi ja lõppkasutaja vahel.
Andmehalduse tööriistad.
Pilvandmetöötlusvahendid aitavad organisatsioonidel integreerida ja hallata andmeid mitmes pilvekeskkonnas, võimaldades suure andmemahuga ettevõtetel salvestada, sorteerida, analüüsida ja rutiinselt hallata oma andmeid tervikuna pilveteenuses. Näiteks: Panoply, Amazon Web Services, Microsoft Azure ja Google Cloud.
ETL-tööriistad erinevad suuresti selles, kuidas andmetega töötadakse. Mõned tööriistad pakuvad visuaalseid liideseid, teised pakuvad "point-and-click" integratsiooni, lisaks nõuavad mõned ETL-tööriistad põhjalikumat kodeerimisoskust. Näiteks Informatica PowerCenter, Stitch Data, Fivetran, Blendo ja Alooma.
Automatiseerimine võimaldab ettevõtetel muuta andmete vorminguid, mis on oluline samm andmete integreerimise protsessis. See hõlmab nii struktureeritud kui ka struktureerimata andmete migreerimist ja muutmist automaatselt eri allikatest mõne minutiga. Näiteks Dataform, Airflow ja Luigi.
Põhiandmete haldamise tööriistad on loodud ettevõtte kesksete ja põhiliste andmete haldamiseks, nagu kliendi-, töötaja-, tegevus- ja regulatiivsed andmed. Need tööriistad aitavad andmete puhastamisel, tsentraliseerimisel, tehingute kontrollimisel, võtmete kaardistamisel ja mitme domeeni toetamisel. Lisaks hõlbustavad põhiandmete haldamise tööriistad teabe jagamist ja eri rakendustes, näiteks Dell Boomis, Profisees ja SAP NetWeaveris, asuvate andmete globaalset sünkroonimist.
Võrdlusandmete haldus on põhiandmete halduse osa, mida kasutatakse klassifitseerimiseks ja lubatud väärtuste määratlemiseks, mida teised valdkonnad nii sise- kui ka väliskeskkonnas kasutavad. Näiteks võivad need andmed hõlmata sihtnumbreid, riigikoode, mõõtühikuid, valuutasid, tooteid ja hindu. Tugevate tööriistade kasutamine võrdlusandmete haldamiseks on oluline, kuna need andmed toimivad paljude süsteemide jaoks viitepunktina. Kehv võrdlusandmete haldus võib põhjustada operatiivseid ebatõhususi, halba juhtimist ning ebaõigeid aruandeid ja analüüse.
Andmehalduse probleemid ja väljavaated.
Andmete haldamise väljakutsed on mitmekesised ja keerulised. Organisatsioonid koguvad ja salvestavad andmeid üha suuremast hulgast ning mitmekesistest allikatest, sealhulgas sensoritest, nutiseadmetest, sotsiaalmeediast ja videokaameratest. Kuid need andmed ei ole kasulikud, kui organisatsioon ei tea, milliseid andmeid ta omab, kus need asuvad ja kuidas neid kasutada. Andmehalduslahendused vajavad õigeaegselt olulist teavet, et pakkuda õigeid ja olulisi teadmisi.
Organisatsioonid seisavad silmitsi raskustega andmete haldamise tulemuslikkuse taseme säilitamisel. Andmemaht kasvab pidevalt ja selleks, et säilitada tipptasemel vastamisaeg peavad organisatsioonid pidevalt jälgima, millist tüüpi päringutele andmebaas vastab ja muutma andmebaasi indekseid vastavalt päringute muutumisele, ilma et see mõjutaks jõudlust.
Nõuetele vastavuse eeskirjad on keerulised ja mitut pädevust hõlmavad ning need muutuvad pidevalt. Organisatsioonid peavad olema võimelised oma andmeid hõlpsasti üle vaatama ja tuvastama kõik, mis kuulub uute või muudetud nõuete alla. Eelkõige tuleb tuvastada ja jälgida isikuandmeid, et need vastaksid üha rangematele ülemaailmsetele eraelu puutumatust käsitlevatele regulatsioonidele.
Andmete kogumine ja tuvastamine ei too väärtust, kui organisatsioon ei töötle neid andmeid. Kui andmeanalüüsiks vajalikuks teisendamiseks kulub liiga palju aega, siis jääb analüüs tegemata. Selle tulemusena läheb nende andmete potentsiaalne väärtus kaotsi. Andmeid hoitakse mitmesugustes süsteemides, sealhulgas andmeladudes ja struktureerimata andmeparkides. Organisatsiooni andmetöötlejatel on vaja võimalusel kiiresti ja lihtsalt muuta andmed algsest vormingust sobivasse vormi, vormingusse või mudelisse, et neid saaks kasutada erinevates analüüsides.
Alates 2000. aastatest, mil pilveandmehaldussüsteemid muutusid kergesti kättesaadavaks, saavad organisatsioonid valida, kas hoida ja analüüsida andmeid kohapealses keskkonnas, pilves või nende kahe kombinatsioonis. IT-organisatsioonid peavad hindama kohapealsete ja pilvekeskkondade identsuse taset, et säilitada maksimaalne IT-alane tegevus ja vähendada kulusid.