Усё, што вам трэба ведаць пра Data Fabric для лічбавага бізнесу

Аблічбоўка вашага бізнесу не можа быць завершана, пакуль вы не аб’яднаеце ізаляваныя бізнес-дадзеныя ў адзіную структуру даных, якая дапаможа вам выконваць правілы рызыкі, кіравання і канфідэнцыяльнасці і пры гэтым эфектыўна апрацоўваць даныя.

Арганізацыі з рознымі камандамі і аддзеламі збіраюць свае даныя і кіруюць імі. Кіраванне дадзенымі і абмежаванні прыватнасці таксама спыняюць аб’яднанне розных публічных і прыватных даных.

Тады што можа быць рашэннем для сапраўды цэнтралізаванай і алічбаванай апрацоўкі даных? Тут ідзе структура дадзеных. Працягвайце чытаць, каб даведацца пра гэта знутры. Гэта дапаможа вам прыняць правільнае рашэнне пры куплі інструмента Data Fabric.

Што такое Data Fabric?

Згодна са справаздачай Gartner, ячэістая сетка перадачы дадзеных або структура даных з’яўляецца адной з дзесяці тэхналагічных тэндэнцый 2019 года. Эксперты ў галіне аналітыкі і тэхналогій апрацоўкі даных клянуцца ў якасці інструмента кіравання данымі ў будучыні для тэхналагічных стартапаў, малога і сярэдняга бізнесу і прадпрыемстваў.

Гэта лічыцца асяроддзем інфармацыйных тэхналогій з адзінай архітэктурай, якая злучае розныя крыніцы даных з бізнес-праграмамі. На бэкэнде будзе магутны агент штучнага інтэлекту (AI). ШІ будзе бяспечна аналізаваць даныя і прадстаўляць гандлёвым прадстаўнікам, агентам службы падтрымкі кліентаў або бізнес-менеджару толькі тыя, якія неабходна ведаць.

З вышыні птушынага палёту ячэістая сетка перадачы дадзеных выглядае як віртуальная тканіна, на якой розныя сістэмы захоўвання дадзеных і вылічальныя сістэмы злучаюцца і абменьваюцца інфармацыяй.

Прызначэнне Data Fabric

Перашкоды розных бізнес-праграм, часу, прасторы, захоўвання даных, метадаў пошуку даных, пратаколаў бяспекі даных і г.д., з’яўляюцца макравузкімі месцамі, якія цягнуць кампанію ззаду. Гэтыя сістэмы стрымак і проціваг таксама дапамагаюць вашаму бізнесу абараніць канфідэнцыяльныя даныя. Такім чынам, вы не можаце ні пазбавіцца ад іх, ні захаваць іх як ёсць.

Тут вам патрэбна ячэістая сетка перадачы дадзеных. Аўтастрада, якая робіць шлях для даных з розных аб’ектаў, бізнес-прыкладанняў, офісаў на месцах, вітрын, сервераў і шмат іншага. Акрамя таго, гэтыя даныя могуць быць структураванымі, паўструктураванымі і неапрацаванымі. Не кажучы ўжо пра тое, што розныя даныя пастаўляюцца з рознымі ўзроўнямі палітыкі бяспекі.

Але канчатковы карыстальнік, як і кліент, гандлёвыя прадстаўнікі, кіраўнікі службы падтрымкі і менеджэры, не павінен разумець усё гэта. Ім проста неабходны бяспечны доступ да даных для выканання сваіх задач. Структура даных выканае гэта з дапамогай аўтаматызацыі, штучнага інтэлекту і машыннага навучання (ML).

Іншыя вядомыя мэты:

  • Падключаецца да ўсіх крыніц бізнес-даных праз кантэйнеры і злучальнікі
  • Прапануе інтэграцыю даных і магчымасці прыёму дадзеных у сховішчы, праграмах і г.д
  • Працуе як высакахуткасная інфраструктура даных для аналізу вялікіх даных
  • Аб’ядноўвае спажыўцоў і крыніцы даных у адну ячэістую сетку
  • Прапануе гібрыдныя аперацыі з дадзенымі паміж прыватным воблакам, публічным воблакам, мультывоблакам, лакальнымі і чыстымі працоўнымі станцыямі

Прадпрыемствы марнуюць больш часу на прыняцце рашэнняў і зацвярджэнне дадзеных, а не на іх апрацоўку. Супрацоўнікі праглядаюць сотні патокаў электроннай пошты, перш чым атрымаць дазвол на апрацоўку даных.

Праверце гэта:  9 праграм для кіравання прадукцыйнасцю для ацэнкі вашых супрацоўнікаў

Гэта сур’ёзная пагроза для прадукцыйнасці прадпрыемстваў, гатовых да будучыні. Але структура дадзеных можа выратаваць арганізацыі наступнымі спосабамі:

  • Платформа аднаго акна для доступу, адпраўкі, захавання і аналізу любых тыпаў даных.
  • Хаця кожны ў кампаніі можа атрымаць доступ да даных да пэўнага ўзроўню, усе палітыкі кіравання данымі і рэгулявання будуць прытрымлівацца.
  • Зрабіце даныя больш надзейнымі і лёгкімі для пераварвання, дазволіўшы штучнаму інтэлекту апрацоўваць даныя да таго, як людзі атрымаюць да іх доступ.
  • Уключыце сувязь машына-машына або Інтэрнэт рэчаў (IoT), каб паменшыць умяшанне чалавека ў канфідэнцыяльныя даныя.
  • Лёгка адаптуйцеся да павелічэння і памяншэння прыкладанняў, запытаў кліентаў, унутраных білетаў доступу да даных, раптоўнага прытоку велізарных маркетынгавых даных і г.д.
  • Скарачэнне патрэб бізнесу і залежнасці ад размяшчэння старой інфраструктуры і, такім чынам, зніжэнне выдаткаў.
  • Найлепшым чынам выкарыстоўвайце воблачныя тэхналогіі, злучаючы ўсе віды лічбавых крыніц даных у адным месцы пад аховай строгіх алгарытмаў штучнага інтэлекту.

У канчатковым рахунку агент на першай лініі будзе хутчэй атрымліваць даныя аб сваіх CRM і хутка апрацоўваць запыты кліентаў. Гэта, у сваю чаргу, павялічвае давер кліентаў і задаволенасць вашым бізнесам.

Перавагі Data Fabric

Узмацняе мадэль Agile DevOps

Спрытнае праграмнае забеспячэнне або праекты па распрацоўцы прадуктаў могуць моцна пакутаваць ад перыядычных праблем з апрацоўкай даных. Усталяваўшы інструмент ячэістай сеткі перадачы дадзеных, вы можаце практычна ліквідаваць усе прастоі перадачы дадзеных.

Адпаведнасць кіраванню дадзенымі

ШІ і ML, якія ляжаць у аснове, могуць дапамагчы забяспечыць захаванне прыватнасці даных і палітыку кіравання. У той час як той жа алгарытм AI будзе апрацоўваць запытаныя даныя і прадстаўляць іх супрацоўніку ў адпаведнасці з інструкцыямі кампаніі.

Маштабаванасць

Пастаўшчыкі кіраваных паслуг (MSP) могуць імгненна павялічыць або паменшыць вашыя патрэбы ў апрацоўцы даных.

Кіраванне метададзенымі

Каталог аналітыкі даных будзе размяшчаць крыніцы даных, актывы і метададзеныя. Бачачы метаданыя, штучны інтэлект можа хутчэй атрымліваць запытаныя даныя.

Выяўленне памылак

ШІ можа выяўляць пашкоджанні даных, праблемы цэласнасці і памылкі да таго, як ваш бізнес панясе страты даходаў.

Ролевы доступ

Супрацоўнікі могуць запытваць апрацаваныя даныя ў залежнасці ад іх допуску бяспекі ў арганізацыі.

Скасаваць бункеры дадзеных

Бункеры даных больш не могуць пагражаць бізнесу, калі структура даных пераносіць усе даныя па зашыфраванай магістралі даных. Каманды могуць атрымаць доступ да законных даных з любога аддзела, не скачучы праз абручы.

Інтэграцыя дадзеных

Структура даных і штучны інтэлект, які ляжыць у іх аснове, забяспечваюць імгненную інтэграцыю даных з праграмным забеспячэннем у рэжыме рэальнага часу, напрыклад CRM, ERP, кліенцкімі праграмамі, праграмамі агентаў і г.д.

Даныя высокай якасці

Інтэлектуальныя алгарытмы інструмента ячэістай сеткі перадачы дадзеных заўсёды аналізуюць усе крыніцы даных. Такім чынам, супрацоўнікі могуць давяраць уведзеным даным, не правяраючы іх ад кіраўнікоў.

Архітэктура Data Fabric

Меш-сетка перадачы дадзеных павінна забяспечваць палепшаную даступнасць даных без шкоды для якасці і бяспекі. Такім чынам, стандартная архітэктура сеткі дадзеных павінна мець наступныя кампаненты:

Каталог дадзеных

Каталог даных – гэта арганізаваная форма ўсіх бізнес-даных. Карыстальнікі могуць атрымаць доступ да такіх каталогаў, каб знайсці інфармацыю, неабходную для выканання задач. Каталог дадзеных мае наступныя падкампаненты: метададзеныя і графік ведаў.

Аўтаматызацыя на аснове AI і ML

Некалькі штучнага інтэлекту павінны быць у цэнтры структуры даных, якая апрацоўвае ўсе запыты, кантроль якасці даных, праверкі бяспекі і г.д.

Праверце гэта:  Як зрабіць графік падліку ў Microsoft Excel

Інтэграцыя і транспарціроўка дадзеных

Сеткі даных аб’ядноўваюць даныя з усіх крыніц, такіх як лакальныя серверы, воблачныя сховішчы, ноўтбукі супрацоўнікаў і г. д. Павінны быць раздымы для перадачы даных, каб звязваць інфармацыю з аддаленым камп’ютэрам або транспартным сродкам для перамяшчэння даных праз структуру даных.

Як рэалізаваць Data Fabric

Гэта будзе цалкам залежаць ад таго, да якога тыпу арганізацыі вы належыце, і ад вашых патрэбаў. З-за розных патрабаванняў прадпрыемстваў не існуе універсальнага рашэння для ўкаранення ячэістай сеткі перадачы дадзеных. Але ёсць некаторыя агульныя рысы або ўзроўні архітэктуры структуры дадзеных.

Кіраванне данымі: гэты ўзровень працуе для бяспекі даных і кіравання.

Атрыманне даных: гэты ўзровень пачынае аб’ядноўваць усе воблачныя даныя, вызначаючы, як злучаны структураваныя і неструктураваныя даныя.

Апрацоўка даных: гэта гарантуе, што адпаведныя даныя будуць даступныя падчас вымання даных.

Размяшчэнне даных: гэты ўзровень уключае ў сябе выкананне задач, у тым ліку ізаляваны збор даных, структураванне даных, ачыстку даных, інтэграцыю і пераўтварэнне для стварэння карысных даных.

Выяўленне даных: дазваляе збіраць даныя шляхам інтэграцыі розных крыніц. Гэта вельмі важна для задаволенасці кліентаў.

Доступ да даных: Гэты ўзровень прызначаны для спажывання даных. Адначасова гэты ўзровень дапамагае атрымаць доступ да адпаведных даных з дапамогай інструментаў візуалізацыі даных або прыборных панэляў прыкладанняў.

Прынцыпы структуры дадзеных

Ідэя ячэістых сетак перадачы дадзеных заключаецца ў аб’яднанні размеркаваных і разнастайных актываў даных прадпрыемстваў любой галіны. Акрамя таго, ён аб’ядноўвае працэсы скразнога кіравання дадзенымі ў якасці адзінай платформы кіравання дадзенымі.

Тканіна дадзеных дасягае такіх мэтаў, выкарыстоўваючы наступныя прынцыпы кіравання дадзенымі:

  • Выяўленне дадзеных
  • Курыраванне дадзеных
  • Арганізацыя дадзеных
  • Мадэляванне дадзеных
  • Праверкі якасці
  • Аркестроўка даных Siled
  • Інтэграцыя дадзеных
  • Кіраванне дадзенымі

Магчымасці Data Fabric

Бясконцае вырашэнне запытаў даных

Ячэістыя сеткі перадачы даных абапіраюцца на высакахуткасны Інтэрнэт, цвёрдацельныя назапашвальнікі і суперкамп’ютары, каб пастаянна атрымліваць запытаныя даныя без прастояў.

Бясконцая інтэграцыя даных, адкрыццё і каталагізацыя

Асноўны штучны інтэлект, які адказвае за кіраванне дадзенымі ў структуры, павінен працаваць дзень і ноч, каб прымаць новыя неапрацаваныя даныя, аналізаваць, каталогізаваць і інтэграваць іх у бізнес-праграмы.

Пасіўныя і актыўныя метададзеныя

Актыўныя метададзеныя – гэта такая інфармацыя, як якасць даных, іх выкарыстанне, бягучы рэдактар ​​і г.д. З іншага боку, пасіўныя метададзеныя – гэта статычныя даныя, якія рэкламуе аўтар. Штучны інтэлект даных пастаянна змяняе іх, каб паменшыць намаганні па вывучэнні або падрыхтоўцы даных уручную.

Гнуткасць

Структура даных вельмі гнуткая і прымае змены кожны раз, калі яны патрэбны вашаму бізнесу.

Рэалізацыя ячэістай сеткі даных не патрабуе асаблівых высілкаў з дапамогай інтэлектуальнага праграмнага забеспячэння. Іх даволі шмат, але для малога і сярэдняга бізнесу падыдуць наступныя:

Атлан

Atlan – гэта магутная, але простая платформа Active Metadata і рабочая вобласць дадзеных, якая дазваляе лёгка атрымліваць доступ да даных з любой крыніцы. Ён функцыянуе як сучасны каталог даных для вашых патрэб структуры даных. Платформа прапануе рашэнні для ўсіх даных, у тым ліку для каталагізацыі, прафілявання, выяўлення, якасці, кіравання, разведкі і інтэграцыі.

Ён пастаўляецца з інтэрфейсам, які выглядае як карыстальніцкі інтэрфейс Google Search, і багатым бізнес-гласарыем, у якім вы можаце шукаць для разумення вашых даных. Кампаніі могуць выкарыстоўваць такія жэсты, як дэталёвае кіраванне і кантроль доступу, каб кіраваць выкарыстаннем даных у экасістэме.

Акрамя таго, Atlan падтрымлівае інтэграцыю з такімі праграмамі, як Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker і Tableau.

Праверце гэта:  Файлы iCloud не спампоўваюцца на iPhone і iPad? 10 парад, каб вырашыць гэтую праблему!

K2View

Калі вы шукаеце платформу з скразной функцыянальнасцю структуры перадачы дадзеных, выбірайце K2View. Гэта дадатак прадукту для перадачы даных дапамагае вам на ўсіх этапах ячэістай сеткі перадачы даных, уключаючы інтэграцыю даных, падрыхтоўку, арганізацыю і канвеерацыю даных.

З яго дапамогай кампаніі могуць уключыць самыя складаныя архітэктуры сеткі дадзеных у воблаку, лакальных і гібрыдных асяроддзях. У выніку кіраванне данымі чалавекам зменшыцца, калі разгортванне сеткі даных стане прасцей. Ён можа аб’ядноўваць даныя з некалькіх крыніц і перадаваць іх у мэтавыя сістэмы цэласнасці даных.

Выкарыстоўваючы K2View, вы можаце імгненна ствараць азёры даных і сховішчы даных, якія можна неадкладна аналізаваць. Нават калі ў вас няма вопыту кадавання, гэта дазваляе кантраляваць перамяшчэнне і пераўтварэнне даных ад крыніцы да мэты.

Кампаніі могуць нават выкарыстоўваць наладжвальныя правілы гэтай платформы для кантролю доступу да даных, сінхранізацыі і бяспекі. Больш за тое, ён падыходзіць для аўтаматызацыі службы перадачы дадзеных з простай у выкарыстанні структурай.

Талент

Talend – гэта платформа зборкі дадзеных, якая забяспечвае здаровы доступ да даных, дапамагаючы пры гэтым павялічваць каштоўнасць бізнесу. Кожны бізнес павінен кіраваць бескампраміснымі і поўнымі дадзенымі, забяспечваючы іх зручнасць, цэласнасць, даступнасць і бяспеку. Гэта дадатак дазваляе арганізацыям захоўваць даныя ў належным стане, зніжаючы рызыку.

Talend – гэта адзіная платформа для надзейных і даступных даных, якая прапануе кіраванне, інтэграцыю і цэласнасць. Ён можа дастаўляць здаровыя даныя з дапамогай сэрвіснай інфраструктуры і партнёрскіх экасістэм. Тут вы можаце знайсці неабходныя даныя з дапамогай дакументацыі і катэгарызацыі.

Паколькі ён аўтаматычна ачышчае даныя ў рэжыме рэальнага часу, няма шанцаў трапіць у вашу сістэму дрэнных даных. Кампаніі могуць павысіць прадукцыйнасць і зэканоміць грошы, выкарыстоўваючы гэты інструмент, які забяспечвае адпаведнасць нарматыўным патрабаванням і зніжае рызыку.

Вы можаце прапанаваць сваім кліентам лепшы вопыт, выкарыстоўваючы яго дадатак і інтэграцыю API. Яны таксама забяспечваюць магчымасці самаабслугоўвання для абмену надзейнымі дадзенымі ўнутры і звонку.

Інкорта

Incorta – гэта платформа аналітыкі дадзеных самаабслугоўвання, дзе кампаніі могуць выкарыстоўваць свае даныя ў поўнай меры, каб атрымаць разуменне па зніжаных выдатках. Рашэнне прапануе вам больш гнуткую працу з дадзенымі, каб вы маглі прымаць своечасовыя і абгрунтаваныя рашэнні.

Ён выкарыстоўвае аналітыку ў памяці і функцыі Direct Data Mapping для забеспячэння беспрэцэдэнтнай хуткасці і маштабаванасці для захоўвання дадзеных і кіравання імі. Нават калі вы хочаце прааналізаваць свае даныя з некалькіх рэсурсаў, Incorta можа забяспечыць сапраўдную гнуткасць бізнесу для гнуткай канвеерацыі даных.

Акрамя таго, гэта дапамагае вам са зборам, апрацоўкай, аналізам і прадстаўленнем даных бізнес-прыкладанняў. Вы таксама можаце прадставіць цалкам дакладныя бізнес-дадзеныя, выкарыстоўваючы ўласную функцыю візуалізацыі.

Заключэнне

Структура дадзеных – гэта архітэктура захоўвання, апрацоўкі, захавання і кіравання дадзенымі наступнага пакалення. Нягледзячы на ​​тое, што гэта ІТ-прыкладанне, гатовае да будучыні, многія лічбавыя прадпрыемствы ўжо выкарыстоўваюць інструменты зборкі дадзеных, каб падрыхтаваць сваю працоўную сілу да будучыні.

Не кажучы ўжо пра тое, што малыя прадпрыемствы, сярэднія прадпрыемствы і стартапы могуць атрымаць максімальную карысць ад гэтай тэхналогіі, паколькі яны не могуць дазволіць сабе затрымкі ў працоўным працэсе з-за ўзгадненняў і кантролю. Наведайце любы або ўсе інструменты, згаданыя вышэй, каб праверыць іх прапановы і тое, як гэтыя функцыі могуць дадаць каштоўнасць вашаму бізнесу.

Ваша бізнес-мадэль RevOps можа атрымаць вялікую карысць ад структуры даных. Даведайцеся тут больш пра інструменты аперацый з даходамі (RevOps).