Quản lý thông tin (Information Management) liên quan đến một chu kỳ hoạt động của tổ chức: thu thập thông tin từ một hoặc nhiều nguồn, quyền giám sát và phân phối thông tin đó cho những người cần nó và xử lý nó cuối cùng thông qua việc lưu trữ hoặc xóa thông tin.
Chu kỳ tổ chức thông tin này bao gồm nhiều bên liên quan, bao gồm cả những người chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng, khả năng tiếp cận và tiện ích của các thông tin có được; những người chịu trách nhiệm cho việc lưu trữ và xử lý an toàn của nó; và những người cần nó để ra quyết định. Các bên liên quan có thể có quyền bắt nguồn, thay đổi, phân phối hoặc xóa thông tin theo chính sách quản lý thông tin của tổ chức.
Quản lý thông tin bao gồm tất cả các khái niệm chung về quản lý, bao gồm lập kế hoạch, tổ chức, cấu trúc, xử lý, kiểm soát, đánh giá và báo cáo các hoạt động thông tin, tất cả các quá trình này đều cần thiết để đáp ứng nhu cầu của những người có vai trò hoặc chức năng của tổ chức phụ thuộc vào thông tin. Những khái niệm chung này cho phép thông tin được trình bày cho khán giả hoặc nhóm người một cách chính xác. Sau khi các cá nhân có thể đưa thông tin đó vào sử dụng, nó sẽ thu được nhiều giá trị hơn.
Quản lý thông tin có liên quan chặt chẽ và chồng chéo với việc quản lý dữ liệu, hệ thống, công nghệ, quy trình và - trong đó sự có mặt của thông tin là rất quan trọng đối với thành công của tổ chức - chiến lược. Quan điểm rộng rãi này về lĩnh vực quản lý thông tin trái ngược với quan điểm truyền thống hơn trước đây, rằng vòng đời quản lý thông tin này là một vấn đề đòi hỏi các quy trình, khả năng tổ chức và tiêu chuẩn cụ thể liên quan đến thông tin như một sản phẩm hoặc một dịch vụ.
Vào những năm 1970, việc quản lý thông tin chủ yếu liên quan đến vấn đề gần như được gọi là quản lý dữ liệu: thẻ đục lỗ, băng từ và phương tiện lưu giữ hồ sơ khác, liên quan đến vòng đời của các định dạng như vậy đòi hỏi phải khởi tạo, phân phối, sao lưu, bảo trì và xử lý. Tại thời điểm này, tiềm năng to lớn của công nghệ thông tin bắt đầu được công nhận: ví dụ, một con chip duy nhất lưu trữ toàn bộ một cuốn sách hoặc một thư điện tử chuyển tin nhắn ngay lập tức trên phạm vi khắp thế giới, là những ý tưởng đáng chú ý vào thời điểm đó.[1] Với sự phát triển của công nghệ thông tin và sự mở rộng của các hệ thống thông tin trong những năm 1980 và 1990,[2] quản lý thông tin đã có một hình thức mới. Các doanh nghiệp tiến bộ như British Oil chuyển đổi từ vựng sang cái gọi là "Quản lý CNTT ", sau đó các nhà phân tích hệ thống của Cameron đã trở thành nhà phân tích kinh doanh, nhà cung cấp độc quyền, đã trở thành một hỗn hợp của công ty cung cấp dịch vụ gia công trực tuyến. chức năng đã được chuyển đổi thành các nhóm nạc của người Hồi giáo bắt đầu cho phép một số sự nhanh nhẹn trong các quy trình khai thác thông tin vì lợi ích kinh doanh.[3] Phạm vi quan tâm của quản lý cấp cao đối với thông tin tại British Oil được mở rộng từ việc tạo ra giá trị thông qua các quy trình kinh doanh được cải thiện, dựa trên việc quản lý thông tin hiệu quả, cho phép triển khai các hệ thống thông tin phù hợp (hoặc ứng dụng của Cameron) được vận hành trên cơ sở hạ tầng CNTT. được thuê ngoài. Theo cách này, quản lý thông tin không còn là một công việc đơn giản mà bất cứ ai không có gì khác phải làm, nó trở thành chiến lược cao và là vấn đề cần được quản lý cấp cao chú ý. Sự hiểu biết về các công nghệ liên quan, khả năng quản lý các dự án hệ thống thông tin và thay đổi kinh doanh tốt, và sẵn sàng điều chỉnh các chiến lược kinh doanh và công nghệ đều trở nên cần thiết.[4]
Nếu bộ phận IT của bạn đang gặp khó khăn trong công tác quản lý cơ sở dữ liệu thì đó cũng không phải là ngoại lệ. Hầu như mọi doanh nghiệp ngày nay đều đối mặt với thách thức làm cách nào để tận dụng khối lượng dữ liệu ngày càng lớn mà không phải tăng quy mô và chi phí cho phòng IT. Tất nhiên là vẫn có những giải pháp phù hợp cho thách thức trên. Sau đây là 4 bước mà bộ phận IT có thể thực hiện để quản lý dữ liệu doanh nghiệp hiệu quả hơn. Có cái nhìn tổng thểĐiều kiện tiên quyết để giải quyết một vấn đề là bạn phải hiểu rõ vấn đề đó. Tương tự, bạn cần có một cái nhìn toàn diện và sâu sắc về lượng dữ liệu mà doanh nghiệp của bạn đang nắm giữ. Nếu bạn không hiểu rõ dữ liệu nào là quan trọng, và do đó cần ưu tiên nguồn lực, dữ liệu nào là không quá quan trọng thì kinh phí cho hoạt động lưu trữ và phân tích dữ liệu sẽ bị phung phí. Bạn có thể dùng những phần mềm quản lý cơ sở dữ liệu chuyên dụng, dựa trên metadata, để xác định các yếu tố như một file dữ liệu cụ thể được mở lần cuối khi nào, được thay đổi khi nào, bởi ai, bằng ứng dụng nào v.v… Những dữ liệu không được truy cập, chỉnh sửa sau một thời gian nhất định (1 tháng, 1 năm…) nên được xác định là dữ liệu ưu tiên thấp và được chuyển sang các hệ thống lưu trữ có hiệu năng và chi phí thấp. Trước khi bắt tay vào xử lý các vấn đề quản lý thông tin khác, bạn nhất thiết phải có được cái nhìn tổng thể về tình hình dữ liệu được xử lý như thế nào trên toàn doanh nghiệp thay vì chỉ ở từng hệ thống riêng lẻ. Tích hợp các giải pháp lưu trữ cơ sở dữ liệuTheo một khảo sát được thực hiện vào 2016 thì đa số các tập đoàn lớn tại Mỹ hiện đang sử dụng hơn 20 giải pháp lưu trữ dữ liệu khác nhau. Ngay cả những doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn cũng đang vận hành cùng lúc nhiều hệ thống lưu trữ. Khi doanh nghiệp phát triển thì quy mô các hệ thống này cũng ngày một mở rộng và ngốn của doanh nghiệp một khoản chi phí không nhỏ về cả cơ sở hạ tầng và phần mềm. Bên cạnh đó, khó khăn trong việc di chuyển dữ liệu qua lại giữa các hệ thống lưu trữ này cũng dẫn đến tình trạng dữ liệu quan trọng lại không được lưu trữ trong các hệ thống có hiệu suất cao. Doanh nghiệp có thể tránh được vấn đề này bằng cách ảo hóa dữ liệu bằng phần mềm chuyên dụng, từ đó tạo ra một không gian tên chung (global namepace) cho tất cả các hệ thống lưu trữ dữ liệu. Như vậy, các ứng dụng có thể truy cập bất kì dữ liệu nào cho dù nó đang được lưu trữ ở đâu. Với ảo hóa, đường dẫn kiểm soát (control path) và đường dẫn dữ liệu (data path) được tách biệt. Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng kiểm soát mọi dữ liệu bị phân mảnh trong nhiều hệ thống khác nhau. Bên cạnh đó, dữ liệu cũng có thể được di chuyển nhanh chóng giữa các hệ thống lưu trữ mà không ảnh hưởng đến hoạt động của các phần mềm đang sử dụng dữ liệu đó. Vì vậy, những dữ liệu quan trọng có thể được ưu tiên chuyển đến các server hoặc giải pháp lưu trữ có hiệu năng cao, trong khi các dữ liệu có tầm ưu tiên thấp được đưa sang các server hay giải pháp lưu trữ có chi phí thấp và hiệu năng thấp hơn. Ngoài ra, bạn cũng sẽ tránh được quá trình di chuyển dữ liệu (data migration) vốn tiêu tốn rất nhiều công sức. Lưu trữ dữ liệu trên đám mây (cloud) hay hướng đối tượng (object storage)Bổ sung thêm các giải pháp lưu trữ cơ sở dữ liệu trên đám mây hay lưu trữ hướng đối tượng là một trong những cách giúp doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí IT. Thách thức lớn nhất là làm sao để tích hợp giải pháp lưu trữ trên mây với các giải pháp lưu trữ dữ liệu khác của doanh nghiệp. Một điểm cần lưu ý khi đưa dữ liệu doanh nghiệp lên đám mây là bạn phải đảm bảo có thể dễ dàng di chuyển dữ liệu trở lại các hệ thống lưu trữ tại chỗ (on-premises) ở cấp độ file khi cần thiết. Nhìn chung, đưa dữ liệu lên đám mây sẽ ít tốn kém hơn quá trình ngược lại. Cơ sở dữ liệu khi được đưa lên đám mây thường được chống trùng lặp (deduplication). Nếu muốn đưa dữ liệu trở lại các hệ thống lưu trữ tại chỗ, bạn cần đảo ngược quá trình này và tái lập các data chunk (còn gọi được là rehydration). Nếu không cân nhắc thấu đáo, lợi thế về chi phí của công nghệ đám mây có thể biến mất. Tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệuBước cuối cùng để hoàn thiện quy trình quản lý cơ sở dữ liệu doanh nghiệp là tự động hóa. Một số nhà cung cấp giải pháp lưu trữ có thể cung cấp khả năng này cho riêng từng giải pháp hay cho toàn bộ hệ sinh thái các giải pháp của mình. Nếu muốn tự động hóa toàn bộ các hoạt động quản lý dữ liệu trên nhiều hệ thống lưu trữ thì bạn có thể tìm đến các phần mềm quản lý metadata (metadata engine). Với sự bùng nổ của công nghệ machine learning, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào công tác quản lý thông tin không còn là ý tưởng xa vời nữa. Trong tương lai gần, phần mềm có thể tự nhận biết những hình mẫu, ví dụ như dữ liệu nào được sử dụng nhiều vào cuối mỗi tháng, mỗi quý, và có thể tự di chuyển đó, nếu được thiết đặt sẵn, vào những hệ thống lưu trữ hiệu suất cao. Nguồn: blog.trginternational.com Có liên quan |
