データベース管理の最近の傾向は、組織がストレージをどのように改善し、どのようにデータを処理するかを反映しています。 組織は、データベース管理プラットフォームを改善することで、ビジネスの成長を促進できます。

通常、データベース管理には、自動化されたデータ サービスをサポートするソフトウェアの使用が含まれます。

データベース管理はデータ管理と同じではなく、データ ガバナンスでもありません。 データ管理 データの全体的な構成、効率を達成するために必要な手順、およびデータから有用なビジネス インテリジェンスを収集するための手順を扱います。 データガバナンス 信頼できるデータの収集と保存、およびデータと個人のプライバシーに関する規制と法律の施行に焦点を当てています。

データベース管理とデータ ガバナンスは、実際には、より大きな全体的なデータ管理戦略の下位区分です。

　 最初のデータベース管理システム (DBMS) 1960 年代に Charles Bachman によって作成され、さまざまなソースからデータを取得して単一の一貫したストレージ システムに「統合」できるため、統合データ ストアと呼ばれました。 そこから、地理的に異なる場所にいるユーザーに、中央の場所に保存されたデータへのアクセスを提供する、かなり単純なソフトウェア プログラムのプラットフォームに進化しました。 

最新のデータベース管理プラットフォームは、さまざまな管理タスクを自動化するストレージ システムに進化しました。 各 DBMS プラットフォームには、 独自のユニークなデザイン、その選択はビジネスの目標に基づく必要があります。

以下にリストされているのは、いくつかの今後の傾向と、いくつかの永続的な傾向です。 

メタデータ管理

データベース管理にはメタデータを含める必要があります。メタデータは、ファイルや画像などの大量のデータに添付された少量のデータであり、説明と識別に使用されます。 整理すると、   保存されたデータを迅速かつ効率的に検索するために使用できます。

残念なことに、多くの組織ではデータ システムが乱雑で過密になっています。 毎日生成される膨大な量のデータは整理が難しく、必要なときに見つけるのが難しくなります。 堅牢な メタデータ管理戦略はデータを整理し、その品質と精度を向上させることができます。 適切に設計されたメタデータ管理戦略を使用する企業は、メタデータが整理されていない企業とは異なり、正確なデータに基づいて意思決定を行います。

自動メタデータツール データ カタログ、ビジネス用語集、およびグラフの開発と構築に役立ちます。

グラフ データベースと人工知能

グラフデータベース 新しい概念ではありません。 ただし、多くの開発者は、人工知能の開発においてグラフ データベースの実験を開始しています。 グラフ データベースには、データを取得する際の関係が含まれます。 これは、SQL で使用される列と行のシステムよりも人間の脳の仕組みに近いモデルです。 その結果、開発者は人工知能をトレーニングするための基盤としてグラフ データベースを試しています。 

グラフデータベースは通常使用します NoSQL 非構造化データを扱う際の課題を解決するストレージ システム。 NoSQL は、最も効率的な方法でデータのインデックス作成と取得を行うフレームワークをグラフ データベースに提供します。 

SQL と NOSQL の橋渡し

最近まで、データベースは SQL と NoSQL という XNUMX つの基本的なカテゴリに分割されていました。 現在の技術の進歩は、XNUMX つのデータベース間に構築されるブリッジの開発をサポートしています。 これらのブリッジ (データ レイクハウスとデータ ウェアハウス) は、ユーザーに両方のシステムの長所を約束し、SQL データベースにアクセスするのと同じ方法で NoSQL データベースにアクセスできるようにします。

データ ウェアハウスは、組織が大量のデータを格納するために使用するデータ ストレージの形式であり、研究や分析のために簡単にアクセスできます。 で データウェアハウス、通常、すべての構造化データと非構造化データは、格納される前に SQL 形式に変換されます。 このプロセスにより、データへのアクセスが容易になります。 

データ レイクハウスは、非構造化データを処理するかなり新しい形式のデータ管理プラットフォームです。 これらは、データ レイクでデータを見つけるという問題の解決策です。 の データ Lakehouse 設計により、非構造化ストレージと半構造化ストレージがコンピューティング プロセスから分離されます。 通常、データ レイクハウス (およびデータ レイク) は、安価な NoSQL 形式のストレージを使用します。 オブジェクトストレージ. 

インメモリデータベース

インメモリ データベース (IMDB) は、すべてのデータをコンピューターのメイン メモリ (ランダム アクセス メモリ、または RAM) に保存するデータ ストレージです。 IMDB は、従来のディスク ドライブよりもはるかに高速に応答するため、人気が高まっています。 データを変換したりキャッシュしたりする必要がないため、応答時間が短縮されます。データはシステム内に置かれて使用されるのを待っているだけです。 の使用から恩恵を受ける業界 インメモリデータベース ゲーム、電気通信、銀行、旅行が含まれます。

インメモリ データベースは、ディスク、データ ウェアハウス、またはデータ レイクにアクセスするよりも高速な応答時間を提供するため、トレンドになりつつあります。 

クラウドへの移行

新しいビジネス (およびビジネスを拡大する人々) は、顧客にサービスや製品へのアクセスを提供し、収集したデータを処理するために、クラウドが便利で安価な方法であることに気付きます。 クラウド サービス プロバイダーは多種多様なサービスを提供しており、組織は他の方法では手の届かないデータ システムを設計できます。 費用対効果を重視すれば、 クラウドへの移行 大きな利益をもたらすことができます。

多くの企業は、クラウドをデータ ストレージとして使用することから始めます。 クラウド環境は、インターネットを介してクラウド上にデータをリモートで保存する機能を提供します。 このサービスは、社内ハード ドライブのデータ ストレージ スペースを解放し、インターネット接続を使用して世界中のどこからでもデータにアクセスできるようにします。 

さまざまなクラウド サービス (データ ストレージ以外) の使用は、ビジネスにとっても有益です。 によると マーフィー・ヴァンダーベルデ、Turbonomic のシニア マネージャー:

「今日のビジネスの世界では、スピードとアジリティは、すべての企業が達成を目指している XNUMX つの話題の概念です。 長い間、家の開発側の進歩はインフラストラクチャの進歩を上回っていましたが、パブリック クラウド プロバイダー、ハイパーコンバージェンス、PaaS、およびその他の多数のサービスの進化により、IT は現在、スピードと俊敏性を実現する手段を備えています。それらに必要です。

自動データベース管理

データベース管理の自動化は、主に人為的エラーを排除し、タスクをはるかに迅速に完了するため、一般的な傾向になっています。 データベース自動化ツールは、さまざまな自動化サービスをサポートしています。 以下は、データベースの自動化の例です。

• 自動データ処理: 自動化されたデータ処理は、人間の介入を最小限に抑えて、大量のデータを迅速かつ効率的に処理します。
• 自動バックアップと復元: 人間の介入なしに、バックアップと復元のプロセス全体を自動化します。
• 自動負荷分散: 提供 I/O リソース管理 負荷の変化に動的に対応し、ボリューム コントローラーの所有権を自動的に修正して、ワークロードがコントローラー間を移動する際の負荷の不均衡の問題に対処します。
• 自動化された監査とレポート: さまざまなソースから必要な情報を収集し、データを統合します。 時間のかかる手作業が減り、大幅な節約につながります。

強化されたデータベース管理

人工知能とデータベース操作を融合することで、 増強された データベース管理システム。 

拡張データベース管理には、データベース管理タスクを改善または自動化するための人工知能の使用が含まれます。 それは使用しています 機械学習アルゴリズム データ マイニング、データ品質検査、データ クレンジング、データ関係の検索など、面倒で時間のかかるプロセスを自動化します。 これまで大量の人手を必要としていたデータベース管理タスクは、人工知能を使用して自動化されたサービスを開始することで、より迅速かつ効率的に実行できます。 

セキュリティ

犯罪的要素がある限り、継続して撮影する必要があります セキュリティの向上. ここ数年、大規模および小規模なデータ侵害が多数発生しています。 過去 XNUMX 年間に発生した主要なデータ侵害の XNUMX つの例は次のとおりです。

• ハフニウム攻撃: 中国のハッキング グループ (Hafnium と呼ばれる) が Microsoft を攻撃しました。 彼らの攻撃は、米国の 30,000 を超える組織に影響を与え、政府機関、地方自治体、および企業が含まれていました。

• Facebook 違反: ハッカーは、電話番号、誕生日、一部の電子メール アドレスなど、何百万人もの人々の個人情報にアクセスしました。 

• Colonial Pipeline ランサムウェア攻撃: 攻撃者は、侵害された XNUMX つのパスワードを使用して会社に侵入しました。 この事故により、メインラインから米国の各地域への燃料の流れが止まり、燃料不足が発生しました。

データベース管理者はセキュリティと連携して、データを脆弱なサイバー犯罪者にする内部の弱点を排除する必要があります。

トレンドを常に意識する

テクノロジーの進化と構造の改善により、コンピューターがデータを処理する方法にかなり印象的な変化がもたらされました。 応答時間の短縮とパフォーマンスの向上は、これらの開発中のテクノロジをサポートしてきた継続的な目標です。

技術の進歩は、コンピューターがデータを処理する方法を改善し続けています。 傾向を常に把握しておくことで、どの進歩が実際に企業にとって有用であり、改善をもたらすかを判断することで、企業の競争力を維持することができます。 ツールが役立つ可能性がある場合は、購入する前に長所と短所を調査する価値があります。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/database-management-trends-in-2023/