Jak přistupovat k user managementu v datové analytice? | Mňamka #373
Přidělování uživatelských přístupů a práv do databází, ETL platforem či do vizualizačních nástrojů by mělo být součástí obecné IT policy, která řeší user management. Čím více budou procesy odděleny a řízeny ručně, tím větší riziko hrozí. Níže jsme popsali pár důležitých bodů, kterých se společně s našimi klienty snažíme držet.
Zero trust IAM solutions
Úvahy nad tím, zdali je lepší Okta, Azure AD, CyberArk nebo nějaký další produkt v tomto segmentu IAM řešení, nechám IT security expertům. Všechny tyto produkty ale mají společné to, že skrze SSO, MFA redukují bezpečnostní rizika spojená s používáním pro aplikaci odděleného hesla.
Principle of Least Privilege
Princip nejnižších privilegií je základ. Nedávejte uživatelům přístup tam, kam ho nepotřebují. Ve firmách, kde se v rámci datové demokratizace a self-service BI, uděluje většině uživatelům přístup do určité datové sady, je třeba tuto datovou sadu modelovat s ohledem na tuto skutečnost.
Automatizace (de)provisioningu
Vždy by měla být snaha o automatizaci provisioningu i deprovisioningu uživatelů, která je řízena z jednoho centrálního bodu. Manuálnímu přidávání či odebírání uživatele do/z koncového systému by mělo pomalu ale jistě odzvonit.
Monitoring aktivity
Napojte se na telemetry data a metadata nejen databázových systémů a monitorujte neobvyklou aktivitu. Pro klíčové procesy navíc nastavte kontrolní mechanismy (například pro automatizovaný deprovisioning uživatele z vizualizačního nástroje řízeného z centrálního adresáře můžeme nastavit ještě kontrolu vůči HR systému, ve kterém je uvedeno datum odchodu zaměstnance z firmy).
Dále monitorujte a reportujte užívání reportů a dashboardů a optimalizujte tak nejen přehlednost a provozní náklady datové platformy, ale i bezpečnostní rizika.
User groups
Zařazujte uživatele do uživatelských skupin a přístup udělujte těmto skupinám, nikoliv konkrétním uživatelům. Využívejte také dalších možností s tím spojených - například nastavení row level security.
Zapomněla jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi.
Verča
Ikony v reportu: Zaujměte na první pohled a zjednodušte navigaci | Mňamka #543
Vizuální zkratky, které promění datovou džungli v přehlednou mapu. Zjistěte, jak s pomocí ikon zjednodušit navigaci, zvýraznit klíčové informace a proměnit suchá data v poutavý příběh. Naučte se vybírat vhodné ikony, pracovat s nimi efektivně a odhalte, proč je jejich správné použití klíčové pro srozumitelnost a úspěch vašich reportů.
Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542
Porozumění chování zákazníků a jeho predikce jsou dnes klíčové pro firmy, které chtějí budovat loajalitu, zlepšit cílení kampaní a efektivně řídit své marketingové investice. Jak předpovědět, kdy zákazník odejde, jakou má pro firmu hodnotu nebo kdy s největší pravděpodobností znovu nakoupí? V článku se podíváme na klíčové koncepty, jako je predikce odchodu zákazníků (churn), výpočet jejich životní hodnoty (Lifetime Value), odhad pravděpodobnosti další interakce či modelování sklonu k nákupu. Získané poznatky mohou pomoci vytvářet efektivnější marketingové strategie a lepší zákaznickou zkušenost.
MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541
Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.
