Логотип Soware

Системы управления корпоративными данными (СКД) с функцией Отчётность и аналитика

Системы управления корпоративными данными (СКД, англ. Corporate Data Management Systems, CDM) — это комплексные информационные платформы для централизованного управления данными организации, обеспечивающие их качество, целостность, безопасность и доступность в соответствии с бизнес-требованиями и нормативными требованиями. Система позволяет осуществлять полный цикл работы с данными: от их сбора и обработки до анализа и хранения, обеспечивая эффективное использование информационных активов и поддержку принятия управленческих решений.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы управления корпоративными данными, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

  • централизованное хранение и управление данными различных типов и форматов, что позволяет унифицировать доступ к информации и обеспечить её целостность,
  • механизмы верификации и очистки данных, обеспечивающие устранение противоречий и повышение качества информационных активов,
  • инструменты для определения и поддержания политик управления жизненным циклом данных, включая их создание, модификацию, архивацию и удаление в соответствии с бизнес-правилами и нормативными требованиями,
  • средства для обеспечения соответствия данных бизнес-процессам и нормативным актам, включая автоматизированную проверку на соответствие установленным критериям и стандартам,
  • функционал для управления метаданными, позволяющий описывать, каталогизировать и искать данные на основе их характеристик и атрибутов.

Сравнение Систем управления корпоративными данными

Систем: 5

NextBoxПотенциал

Логотип

NextBox — это российская цифровая платформа для хранения и обработки данных. Решение помогает компаниям безопасно хранить и обмениваться корпоративными файлами, совместно работать с документами любых форматов в едином пространстве.



Nexign Nord — это надёжная и безопасная СУБД c высокой скоростью управления данными при минимальных затратах.


Сакура PROТехнос-К

Логотип

Сакура Pro — это российская no-code платформа, конструктор для цифровизации корпоративного бизнеса, позволяющий создавать бизнес-приложения без программирования.


N3.АналитикаНетрика Медицина

Логотип

Платформа N3.Аналитика — это аналитическая система, позволяющая быстро обрабатывать большие объемы данных из различных источников и визуализировать их в виде удобных отчетов.


Visary DWHБизнесАвтоматика, НПЦ

Логотип

Visary DWH — это комплексное решение для сбора, обработки и хранения данных, обеспечивающее эффективное управление информационными потоками и аналитику на основе интегрированных данных.


Сравнить

Руководство по покупке Систем управления корпоративными данными

  1. Что такое Системы управления корпоративными данными

    Системы управления корпоративными данными (СКД, англ. Corporate Data Management Systems, CDM) — это комплексные информационные платформы для централизованного управления данными организации, обеспечивающие их качество, целостность, безопасность и доступность в соответствии с бизнес-требованиями и нормативными требованиями. Система позволяет осуществлять полный цикл работы с данными: от их сбора и обработки до анализа и хранения, обеспечивая эффективное использование информационных активов и поддержку принятия управленческих решений.

  2. Зачем бизнесу Системы управления корпоративными данными

    Управление корпоративными данными как деятельность представляет собой комплекс мер и процессов, направленных на эффективное использование информационных активов организации. Оно включает в себя сбор, обработку, хранение, анализ и защиту данных с целью обеспечения их качества, целостности, безопасности и доступности. Управление корпоративными данными позволяет оптимизировать бизнес-процессы, поддерживать принятие управленческих решений, соответствовать нормативным требованиям и повышать конкурентоспособность компании на рынке.

    Среди ключевых аспектов управления корпоративными данными можно выделить:

    • обеспечение централизованного хранения данных,
    • внедрение механизмов контроля качества и целостности данных,
    • разработка политик безопасности и доступа к данным,
    • создание инструментов для анализа и визуализации данных,
    • интеграция данных из различных источников и систем,
    • обеспечение соответствия данных нормативным и отраслевым требованиям,
    • поддержка масштабируемости и гибкости системы управления данными.

    Важную роль в управлении корпоративными данными играют цифровые (программные) решения, которые позволяют автоматизировать процессы работы с данными, повысить их эффективность и снизить риски, связанные с потерей или компрометацией информации. Системы управления корпоративными данными (СКД) являются ключевым инструментом в этом направлении, обеспечивая комплексную поддержку всех этапов жизненного цикла данных в организации.

  3. Назначение и цели использования Систем управления корпоративными данными

    Системы управления корпоративными данными предназначены для создания централизованной платформы, обеспечивающей полный цикл работы с данными в организации — от их сбора и обработки до анализа и хранения. Они позволяют обеспечить высокое качество данных, их целостность и безопасность, а также гарантировать необходимый уровень доступности информации для пользователей в соответствии с бизнес- и нормативными требованиями.

    Такие системы способствуют эффективному использованию информационных активов компании, облегчают процесс принятия управленческих решений за счёт предоставления структурированных и актуальных данных, а также позволяют оптимизировать бизнес-процессы, связанные с обработкой и анализом информации. Кроме того, системы управления корпоративными данными обеспечивают унификацию подходов к работе с данными в различных подразделениях организации, что способствует повышению общей эффективности работы и снижению рисков, связанных с использованием недостоверной или неполной информации.

  4. Основные пользователи Систем управления корпоративными данными

    Системы управления корпоративными данными в основном используют следующие группы пользователей:

    • руководители и топ-менеджмент компаний для анализа бизнес-показателей, стратегического планирования и принятия обоснованных управленческих решений на основе консолидированных данных;
    • специалисты подразделений ИТ и информационной безопасности для обеспечения защиты данных, контроля доступа, соблюдения нормативных требований и поддержания целостности информационных ресурсов;
    • аналитики и специалисты по обработке данных для сбора, очистки, трансформации, анализа данных и подготовки отчётов, необходимых для оценки текущего состояния бизнеса и выявления тенденций;
    • сотрудники отделов маркетинга и продаж для сегментации клиентской базы, анализа поведения потребителей, оценки эффективности маркетинговых кампаний и оптимизации работы с клиентами;
    • работники бухгалтерии и финансового отдела для учёта, контроля финансовых потоков, составления отчётности, анализа финансовых показателей и обеспечения соответствия законодательным требованиям;
    • специалисты логистических и складских подразделений для управления запасами, оптимизации цепочек поставок, отслеживания движения товаров и анализа эффективности логистических процессов.
  5. Обзор основных функций и возможностей Систем управления корпоративными данными
    Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
    Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
    Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
    Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
    Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
  6. Рекомендации по выбору Систем управления корпоративными данными

    На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем управления корпоративными данными (СКД) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности организации: для крупных корпораций с разветвлённой структурой и большим объёмом данных потребуются СКД с высокой производительностью, масштабируемостью и возможностями распределённого хранения данных, в то время как для небольших и средних предприятий могут подойти более простые и экономически эффективные решения с базовым набором функций. Также важно учитывать отраслевые требования и нормативные ограничения — например, в финансовом секторе и здравоохранении действуют строгие правила обработки и хранения данных, требующие от СКД наличия определённых механизмов шифрования, аудита и контроля доступа. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к аппаратным ресурсам и поддержке определённых операционных систем и баз данных.

    Ключевые аспекты при принятии решения:

    • соответствие функциональности СКД бизнес-процессам организации (например, наличие модулей для управления клиентскими данными, финансовыми показателями, логистическими операциями);
    • возможности интеграции с другими корпоративными системами (ERP, CRM, системами бизнес-аналитики и т. д.);
    • уровень обеспечения безопасности данных (шифрование, многофакторная аутентификация, разграничение прав доступа);
    • механизмы обеспечения целостности и непротиворечивости данных (контроль версий, журналирование изменений, средства обнаружения и устранения дубликатов);
    • возможности масштабирования системы в соответствии с ростом объёмов данных и пользовательской нагрузки;
    • наличие инструментов для анализа данных и генерации отчётности, соответствующих специфике отрасли;
    • поддержка актуальных стандартов и протоколов обмена данными;
    • качество технической поддержки и доступность обучающих материалов для пользователей и администраторов системы.

    После анализа перечисленных факторов следует провести пилотное внедрение или тестирование выбранного программного продукта на ограниченном объёме данных и в рамках отдельных бизнес-процессов. Это позволит выявить возможные проблемы совместимости, оценить производительность системы и удобство работы с ней, а также убедиться в том, что СКД действительно удовлетворяет требованиям организации и способствует повышению эффективности управления корпоративными данными.

  7. Выгоды, преимущества и польза от применения Систем управления корпоративными данными

    Системы управления корпоративными данными (СКД) предоставляют организациям мощные инструменты для оптимизации работы с информационными активами, что способствует повышению эффективности бизнес-процессов и качества принимаемых решений. Преимущества использования СКД включают:

    • Централизованное управление данными. СКД обеспечивают единый пункт доступа и управления данными, что упрощает их обработку, снижает риск ошибок и повышает эффективность работы с информационными ресурсами.
    • Повышение качества и целостности данных. СКД реализуют механизмы проверки и очистки данных, обеспечивают их консистентность и актуальность, что критично для аналитики и принятия обоснованных управленческих решений.
    • Усиление безопасности данных. СКД включают функции шифрования, контроля доступа и аудита действий с данными, что позволяет минимизировать риски утечек и несанкционированного доступа к конфиденциальной информации.
    • Улучшение доступности данных. СКД гарантируют бесперебойный доступ к данным для авторизованных пользователей, что способствует оперативности бизнес-процессов и повышению производительности труда.
    • Оптимизация процессов анализа данных. СКД предоставляют инструменты для агрегации, фильтрации и анализа данных, что ускоряет подготовку отчётности и выявление ключевых тенденций в деятельности организации.
    • Соответствие нормативным требованиям. СКД помогают организациям соблюдать законодательные и отраслевые стандарты в области обработки и хранения данных, снижая риски юридических санкций и репутационных потерь.
    • Поддержка масштабируемости и гибкости ИТ-инфраструктуры. СКД легко адаптируются к растущему объёму данных и изменяющимся бизнес-требованиям, обеспечивая долгосрочную эффективность ИТ-систем организации.
  8. Виды Систем управления корпоративными данными
    Системы управления базами данных (СУБД, англ. Database Management Systems, DBMS) — это программное обеспечение, предназначенное для создания, хранения, модификации и извлечения данных из баз данных. СУБД позволяют эффективно управлять большими объёмами данных, обеспечивать их целостность, безопасность и быстрый доступ к информации.
    Хранилища данных (ХД, англ. Data Warehouses, DWH) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных. ХД, в отличие от Систем управления базами данных, ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов чтения, для чего предусматривают не редко реализацию механизмов предварительной подготовки данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP), при этом ограничивая пользователя в возможностях изменения данных в хранилище.
    Корпоративные хранилища данных (КХД, англ. Enterprise Data Warehouses, EDW) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных. КХД ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP).
    Оркестраторы витрин данных (ОВД, англ. Data Marts Orchestrators, DMO) — это инструменты или системы, которые автоматизируют процесс управления и координации потоков данных в витринах данных (Data Marts). Они обеспечивают сбор, преобразование, интеграцию и доставку данных из различных источников в витрины данных, чтобы обеспечить их актуальность, консистентность и доступность для анализа и отчётности. ОВД помогают оптимизировать процессы ETL (Extract, Transform, Load), управлять потоками данных и обеспечивать эффективное взаимодействие между различными системами и хранилищами данных.
    Хранилища данных для интерактивной аналитической обработки (ХД ИАО, англ. Data Warehouse for Online Analytical Processing , OLAP DWH) предназначены для приёма, объединения и хранения больших объёмов рабочих данных в соответствие с моделями данных типа аналитических кубов (OLAP, MOLAP, ROLAP). ХД ИАО ориентированы на максимально быструю отработку любых запросов на чтение сведений, для чего предусматривают реализацию механизмов предварительной подготовки данных.
  9. Отличительные черты Систем управления корпоративными данными

    Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы управления корпоративными данными, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

    • централизованное хранение и управление данными различных типов и форматов, что позволяет унифицировать доступ к информации и обеспечить её целостность,
    • механизмы верификации и очистки данных, обеспечивающие устранение противоречий и повышение качества информационных активов,
    • инструменты для определения и поддержания политик управления жизненным циклом данных, включая их создание, модификацию, архивацию и удаление в соответствии с бизнес-правилами и нормативными требованиями,
    • средства для обеспечения соответствия данных бизнес-процессам и нормативным актам, включая автоматизированную проверку на соответствие установленным критериям и стандартам,
    • функционал для управления метаданными, позволяющий описывать, каталогизировать и искать данные на основе их характеристик и атрибутов.
  10. В каких странах разрабатываются Системы управления корпоративными данными
    OpenText Vertica Analytics Database
    Transwarp ArgoDB, Tencent Cloud Data Lake Compute, TencentDB, TCHouse-D, GaussDB, Huawei Cloud GaussDB DWS, TaurusDB, Huawei RDS for MySQL, GeminiDB Mongo API, Huawei MapReduce Service, GeminiDB Cassandra API, GeminiDB Influx API, ZTE GoldenDB DBMS, OceanBase, Oushu Data Cloud, TDSQL for MySQL, Hyperbase, Transwarp StellarDB, MaxCompute, PolarDB, Alibaba Cloud AnalyticDB, E-MapReduce, Lindorm, Tablestore, Alibaba Cloud Tair, Alibaba Cloud Data Management, Alibaba Cloud ApsaraDB, Database Autonomy Service, GeminiDB Redis APl, Time Series Database for InfluxDB, TDSQL-C
    SAP HANA Cloud, SAP BW/4HANA, SAP Adaptive Server Enterprise, SAP SQL Anywhere, SAP IQ, SAP Business Technology Platform
    Aiven for PostgreSQL
    Zen Embedded Database
    witboost
    Fujitsu Software Symfoware Server
    NORVISION, CedrusData, PromUC, CerebroSQL, БГ.ИНТЕГРАЦИЯ, owl.Scan, KvantDetection, Visary DWH, MED-Архив+, Кластрум, Vitastor, DELS-RTs, EcoDPIOS-DC, Алькир.Онлайн, LimeDB, ExpertISA, NetX-S, Консьерж, SKeeper, LogDoc, VectorForms, РПГ64, Vitiscale, ЛС2ДСканер, Rivc.DBC, MYCIE, StreamGate, Astra.Disk, VOL1.IO, Бизнес-аналитик, СИГМА.DATA, TargetAds, УМКАМАТЕРИАЛЫ, Демон Лапласа Инсайдер, Енисей, SaluteEye, DVPlatform, Outlytics, SafeDisk, NDBC.BI, Ключник, Айгач, BlazeData, ПОРТАЛ, DEPOT-R, АйБуре, Haribda, BlazeX, Гиперус.Инфраструктура, Мозг, АЙТИ-СКАУТ, RT.Warehouse, RT.DataLake, RT.KeyValue, RT.WideStore, RT.Streaming, RS-DataHouse, БФТ.Хранилище, NitrosBase SQL, Odant, BI-Sphere, ЭльДокА, RAIDIX 5, ЛИНТЕР, Proceset, pyOpenRPA, IndorRoad, AlmondFS, IndorCulvert, MDX-Эксперт, Кропикс, TeconOPC, IndorPower, Крибрум.Объекты, Крибрум.Зеркало, Jatoba, Базис.Cloud, Архива, СИБИ, SMARTS-Genesis, SharxStorage, ЛАН.Интернет-Архив, СтопФактор, ЛИК:ЭКСПЕРТ, Picodata, ENRSoft, Sqlite-BCD, ЛАН.Портал, Колибри-Сфера, Bravo, ЛАН.Хранилище, Алькир, DiaviDet, АТОЛЛ.УСОИ, Татлин-Обджект, Сакура PRO, N3.Аналитика, Планета. Сервер, NextBox, Nexign Nord
    Apica Lake
    Stardog, Cloudera Stream Processing, AllegroGraph, Kinetica Streaming Data Warehouse, Percona Distribution for PostgreSQL, Firebase Realtime Database, Google Cloud SQL, DataProc, Google Cloud Spanner, Cloud Bigtable, Cloud Memorystore for Redis, Cloud Firestore, AlloyDB for PostgreSQL, Heroku Postgres, Heroku Data for Redis, VMware Tanzu Greenplum, ClickHouse Cloud, CrateDB, Dgraph, DataStax Enterprise, Astra DB, MariaDB Enterprise Server, MariaDB Xpand, SkySQL, Neo4j Graph Database, Instaclustr, Redis Enterprise Cloud, Rockset, Tessell, TiDB, Aerospike, ArangoDB, Cloudera Data Hub, Cloudera Data Warehouse, Cloudera Operational DB, Couchbase Server, Couchbase Capella, Couchbase Mobile, Panoply, Qubole Data Platform, Treasure Data, YugabyteDB, Yellowbrick, TileDB Cloud, OpenEdge RDBMS Advanced Enterprise Edition, MarkLogic Server, BlobCity DB, Db2, IBM Netezza Performance Server, IBM Informix, Db2 Warehouse, Db2 Big SQL, IBM Cloudant, IBM Cloud Databases, Db2 Event Store, WatsonX.Data, CockroachDB, MongoDB Atlas, VoltDB, EDB Postgres Advanced Server, EDB BigAnimal, FairCom DB, Oracle Database, Oracle Autonomous Database, Oracle Exadata Cloud@Customer, Oracle NoSQL Database, Oracle Exadata Database Service, Microsoft Azure Cosmos DB, Azure Database, Azure Data Lake, Amazon Redshift, Amazon Aurora, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, Amazon DocumentDB, Amazon SimpleDB, Amazon Neptune, Amazon Keyspaces for Apache Cassandra, Amazon Timestream, TigerGraphDB, Apache Airflow, SingleStore, InterSystems IRIS, SpliceMachine