Оцифровка вашого бізнесу не може бути завершена, доки ви не об’єднаєте ізольовані бізнес-дані в єдину структуру даних, яка допоможе вам дотримуватися політики щодо ризиків, управління та конфіденційності та водночас ефективно обробляти дані.
Організації з різними командами та відділами збирають свої дані та керують ними. Управління даними та обмеження конфіденційності також перешкоджають об’єднанню різних публічних або приватних даних.
Тоді яке може бути рішення для справді централізованої та оцифрованої обробки даних? Тут іде структура даних. Продовжуйте читати, щоб дізнатися про це зсередини. Це допоможе вам прийняти правильне рішення при покупці інструменту Data Fabric.
Що таке Data Fabric?
Згідно зі звітом Gartner, сітчаста мережа даних або структура даних є одним із десяти найкращих технологічних трендів 2019 року. Експерти в галузі аналітики та технологій обробки даних вважають його готовим до майбутнього інструментом керування даними для технологічних стартапів, малого та середнього бізнесу та підприємств.
Вважається середовищем інформаційних технологій з єдиною архітектурою, що з’єднує різні джерела даних із бізнес-додатками. На сервері буде потужний агент штучного інтелекту (AI). Штучний інтелект безпечно аналізуватиме дані та надаватиме торговому представнику, агенту служби підтримки клієнтів або бізнес-менеджеру лише ті дані, які необхідно знати.
З висоти пташиного польоту сітчаста мережа даних виглядає як віртуальна тканина, на якій різні системи зберігання даних і обчислювальні системи з’єднуються та обмінюються інформацією.
Призначення Data Fabric
Перешкоди різних бізнес-додатків, часу, простору, зберігання даних, методів пошуку даних, протоколів безпеки даних тощо є тими макро вузькими місцями, які тягнуть компанію ззаду. Ці системи стримувань і противаг також допомагають вашому бізнесу захистити конфіденційні дані. Отже, ви не можете ні позбутися їх, ні залишити їх як є.
Тут вам потрібна сітчаста мережа передачі даних. Автомагістраль, яка забезпечує доступ до даних із різноманітних об’єктів, бізнес-додатків, польових офісів, вітрин магазинів, серверів тощо. Крім того, ці дані можуть бути структурованими, напівструктурованими та необробленими. Не кажучи вже про те, що різні дані постачаються з різними рівнями політики безпеки.
Але кінцевому користувачеві, як і клієнту, торговим представникам, керівникам служби підтримки та менеджерам, не потрібно все це розуміти. Їм просто потрібен безпечний доступ до даних, щоб виконувати свої завдання. Структура даних забезпечить це за допомогою автоматизації, ШІ та машинного навчання (ML).
Інші відомі цілі:
- Підключається до всіх джерел бізнес-даних через контейнери та з’єднувачі
- Пропонує інтеграцію даних і можливості прийому даних у сховищі, програмах тощо
- Працює як високошвидкісна інфраструктура даних для аналізу великих даних
- Об’єднує споживачів і джерела даних в одну сітчасту мережу
- Пропонує гібридні операції з даними між приватною хмарою, загальнодоступною хмарою, мультихмарою, локальними робочими станціями та робочими станціями без використання
Компанії витрачають більше часу на прийняття рішень і затвердження даних, а не на їх обробку. Співробітники переглядають сотні потоків електронних листів, перш ніж отримати дозвіл на обробку даних.
Це серйозна загроза для продуктивності підприємств, готових до майбутнього. Але структура даних може врятувати організації такими способами:
- Платформа «єдиного вікна» для доступу, надсилання, зберігання та аналізу будь-яких типів даних.
- Хоча кожен у компанії може отримати доступ до даних на певному рівні, усі правила управління та регулювання даних будуть дотримані.
- Зробіть дані більш надійними та легкими для засвоєння, дозволивши ШІ обробляти дані до того, як люди отримають до них доступ.
- Увімкніть зв’язок між машинами або Інтернетом речей (IoT), щоб зменшити втручання людини в конфіденційні дані.
- Легко адаптуйтеся до збільшення та зменшення додатків, запитів клієнтів, запитів доступу до внутрішніх даних, раптового надходження величезних маркетингових даних тощо.
- Зменшення потреб бізнесу та залежності від розміщення застарілої інфраструктури та, таким чином, зменшення витрат.
- Оптимально використовуйте хмарні технології, об’єднавши всі види цифрових джерел даних в одному місці під захистом суворих алгоритмів ШІ.
Зрештою, агент першої лінії швидше отримуватиме дані про свої CRM і швидко оброблятиме запити клієнтів. Це, у свою чергу, підвищує довіру клієнтів і задоволення вашим бізнесом.
Переваги Data Fabric
Підсилює модель Agile DevOps
Гнучке програмне забезпечення або проекти розробки продуктів можуть серйозно страждати від періодичних проблем з обробкою даних. Завдяки інструменту сітчастої мережі передачі даних ви можете практично усунути всі простої даних.
Дотримання вимог управління даними
Основні штучний інтелект і ML можуть допомогти забезпечити конфіденційність даних і політику управління. У той час як той самий алгоритм штучного інтелекту оброблятиме запитувані дані та представлятиме їх співробітнику відповідно до інструкцій компанії.
Масштабованість
Постачальники керованих послуг (MSP) можуть миттєво збільшити або зменшити потреби в обробці даних.
Управління метаданими
Каталог аналітики даних містить джерела даних, активи та метадані. Переглядаючи метадані, штучний інтелект може швидше отримувати потрібні дані.
Виявлення помилок
ШІ може виявляти пошкодження даних, проблеми з цілісністю та помилки до того, як ваш бізнес зазнає втрат прибутку.
Рольовий доступ
Співробітники можуть запитувати оброблені дані залежно від їхнього рівня безпеки в організації.
Скасувати розміщення даних
Резервуари даних більше не можуть загрожувати бізнесу, коли структура даних передає всі дані по зашифрованій магістралі даних. Команди можуть отримати доступ до законних даних з будь-якого відділу, не стрибаючи через обручі.
Інтеграція даних
Структура даних і штучний інтелект, що лежить в її основі, забезпечують миттєву інтеграцію даних із програмним забезпеченням у режимі реального часу, таким як CRM, ERP, програми для клієнтів, програми для агентів на першому місці тощо.
Високоякісні дані
Інтелектуальні алгоритми інструменту сітчастої мережі даних завжди аналізують усі джерела даних. Таким чином, співробітники можуть довіряти вхідним даним, не підтверджуючи їх від керівників.
Архітектура Data Fabric
Mesh-мережа даних повинна забезпечити покращену доступність даних без шкоди для якості та безпеки. Отже, стандартна архітектура структури даних повинна мати такі компоненти:
Каталог даних
Каталог даних — це організована форма всіх бізнес-даних. Користувачі можуть отримати доступ до таких каталогів, щоб знайти інформацію, необхідну для виконання завдань. Каталог даних має такі підкомпоненти: Метадані та Граф знань.
Автоматизація на основі AI та ML
Кілька штучних інтелектів повинні бути в центрі структури даних, яка обробляє всі запити, контроль якості даних, перевірки безпеки тощо.
Інтеграція та транспортування даних
Меші даних об’єднують дані з усіх джерел, таких як локальні сервери, хмарні сховища, ноутбуки співробітників тощо. Повинні бути роз’єми даних для зв’язку інформації з віддаленим комп’ютером або транспортним засобом для переміщення даних через структуру даних.
Як реалізувати Data Fabric
Це цілком залежатиме від типу вашої організації та ваших потреб. Через різноманітні вимоги підприємств не існує універсального рішення для впровадження сітчастої мережі передачі даних. Але є деякі спільні риси або рівні архітектури структури даних.
Керування даними: цей рівень забезпечує безпеку та керування даними.
Поглинання даних: цей рівень починає об’єднувати всі хмарні дані, виявляючи, як структуровані та неструктуровані дані з’єднані.
Обробка даних: забезпечує доступність відповідних даних під час вилучення даних.
Упорядкування даних: цей рівень включає виконання завдань, у тому числі збір ізольованих даних, структурування даних, очищення даних, інтеграцію та перетворення для створення придатних для використання даних.
Виявлення даних: дозволяє збирати дані шляхом об’єднання різноманітних джерел. Це має вирішальне значення для задоволеності клієнтів.
Доступ до даних: цей рівень призначений для споживання даних. Водночас цей рівень допомагає отримати доступ до відповідних даних за допомогою інструментів візуалізації даних або інформаційних панелей додатків.
Принципи структури даних
Ідея сітчастих мереж даних полягає в об’єднанні розподілених і різноманітних активів даних підприємств у будь-якій галузі. Крім того, він поєднує наскрізні процеси керування даними як уніфіковану платформу керування даними.
Структура даних досягає таких цілей, використовуючи такі принципи керування даними:
- Виявлення даних
- Курація даних
- Організація даних
- Моделювання даних
- Перевірки якості
- Оркестровка ізольованих даних
- Інтеграція даних
- Управління даними
Можливості Data Fabric
Нескінченне вирішення запитів даних
Mesh-мережі даних покладаються на високошвидкісний Інтернет, твердотільні накопичувачі та суперкомп’ютери для постійного отримання запитуваних даних без будь-яких простоїв.
Нескінченна інтеграція даних, пошук і каталогізація
Основний штучний інтелект, відповідальний за керування даними в структурі, повинен працювати день і ніч, щоб приймати нові необроблені дані, аналізувати, каталогізувати та інтегрувати їх у бізнес-програми.
Пасивні та активні метадані
Активні метадані — це така інформація, як якість даних, використання даних, поточний редактор тощо. З іншого боку, пасивні метадані — це статичні дані, які рекламує автор. Штучний інтелект структури даних постійно змінює їх, щоб зменшити зусилля, пов’язані з дослідженням або підготовкою даних вручну.
Гнучкість
Структура даних є дуже гнучкою та приймає зміни щоразу, коли вони потрібні вашому бізнесу.
З інтелектуальним програмним забезпеченням легко впроваджувати сітчасту мережу даних. Їх досить багато, але для малого та середнього бізнесу підійдуть наступні:
Атлан
Atlan — це потужна, але проста платформа активних метаданих і робочий простір даних, що дозволяє легко отримувати доступ до даних із будь-якого джерела. Він функціонує як сучасний каталог даних для ваших потреб у структурі даних. Платформа пропонує рішення для будь-яких даних, включаючи каталогізацію, профілювання, виявлення, якість, управління, дослідження та інтеграцію.
Він постачається з інтерфейсом, який виглядає як інтерфейс користувача Пошуку Google, і багатим бізнес-глосарієм, де ви можете шукати для розуміння своїх даних. Компанії можуть використовувати такі жести, як детальне керування та контроль доступу, щоб керувати використанням даних у екосистемі.
Крім того, Atlan підтримує інтеграцію з такими програмами, як Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker і Tableau.
K2View
Якщо ви шукаєте платформу з наскрізною функцією обробки даних, виберіть K2View. Ця програма для обробки даних допомагає вам на всіх етапах сітчастої мережі даних, включаючи інтеграцію даних, підготовку, оркестровку даних і конвеєрну передачу даних.
З його допомогою компанії можуть створювати найскладніші архітектури структури даних у хмарних, локальних і гібридних середовищах. У результаті керування даними людини зменшиться, оскільки розгортання структури даних стане легшим. Він може об’єднувати дані з кількох джерел і передавати їх у цільові системи цілісності даних.
Використовуючи K2View, ви можете миттєво створювати озера та сховища даних, які можна негайно аналізувати. Навіть якщо у вас немає досвіду кодування, це дозволяє контролювати рух і перетворення даних від джерела до цільового.
Компанії навіть можуть використовувати конфігуровані правила цієї платформи для контролю доступу до даних, синхронізації та безпеки. Більше того, він підходить для автоматизації служби даних за допомогою простої у використанні структури.
Талант
Talend — це платформа обробки даних, яка забезпечує здоровий доступ до даних, одночасно допомагаючи вам підвищити цінність бізнесу. Кожен бізнес повинен керувати безкомпромісними та повними даними, забезпечуючи їх зручність, цілісність, доступність і безпеку. Ця програма дозволяє організаціям зберігати дані в хорошому стані, зменшуючи ризики.
Talend — це уніфікована платформа для надійних і доступних даних, яка пропонує управління, інтеграцію та цілісність. Він може надавати здорові дані за допомогою сервісної інфраструктури та партнерських екосистем. Тут ви можете знайти необхідні дані за допомогою документації та категоризації.
Оскільки він автоматично очищає дані в режимі реального часу, немає ймовірності потрапляння поганих даних у вашу систему. Компанії можуть підвищити свою продуктивність і заощадити гроші за допомогою цього інструменту, який забезпечує дотримання нормативних вимог і знижує ризики.
Ви можете запропонувати своїм клієнтам кращий досвід, використовуючи його програму та інтеграцію API. Вони також забезпечують можливості самообслуговування для обміну надійними даними всередині та ззовні.
Incorta
Incorta — це платформа аналітики даних із самообслуговуванням, де компанії можуть використовувати свої дані в повній мірі для отримання інформації за зниженою ціною. Рішення пропонує вам більш гнучку роботу з даними, щоб ви могли приймати своєчасні та обґрунтовані рішення.
Він використовує аналітику в пам’яті та функції прямого відображення даних, щоб забезпечити безпрецедентну швидкість і масштабованість для зберігання та керування даними. Навіть якщо ви хочете аналізувати свої дані з кількох ресурсів, Incorta може забезпечити справжню гнучкість бізнесу для гнучкої конвеєрної обробки даних.
Крім того, це допомагає вам зі збором даних, обробкою, аналізом і представленням даних бізнес-додатків. Ви також можете представити повну точність бізнес-даних за допомогою вбудованої функції візуалізації.
Висновок
Data fabric — це архітектура нового покоління для зберігання, обробки, безпечного зберігання та керування даними. Незважаючи на те, що це ІТ-програми, готові до майбутнього, багато цифрових компаній уже використовують інструменти обробки даних, щоб підготувати свою робочу силу до майбутнього.
Не кажучи вже про те, що малі підприємства, середні підприємства та стартапи можуть отримати максимальну користь від цієї технології, оскільки вони не можуть дозволити собі затримки робочого процесу через схвалення та перевірку. Відвідайте будь-який або всі згадані вище інструменти, щоб перевірити їхні пропозиції та дізнатися, як ці функції можуть підвищити цінність вашого бізнесу.
Ваша бізнес-модель RevOps може значно виграти від структури даних. Дізнайтеся тут більше про інструменти доходів (RevOps).