Цифровізація вашого бізнесу не буде повною, поки ви не об’єднаєте розрізнені бізнес-дані в єдину структуру, що дозволить вам дотримуватися політик щодо ризиків, управління та конфіденційності, водночас ефективно обробляючи інформацію.
Організації, що мають різні команди та відділи, збирають і керують власними даними. Управління даними та обмеження конфіденційності ускладнюють об’єднання різних публічних або приватних даних.
Тож, яке рішення для справді централізованої та оцифрованої обробки даних? Саме тут на допомогу приходить структура даних. Продовжуйте читати, щоб дізнатися про неї більше. Це допоможе вам прийняти обґрунтоване рішення при виборі інструменту Data Fabric.
Що таке Data Fabric?
Згідно зі звітом Gartner, мережа даних, або структура даних, є одним із десяти найважливіших технологічних трендів 2019 року. Експерти в галузі аналітики та обробки даних вважають її перспективним інструментом управління даними для технологічних стартапів, малого та середнього бізнесу, а також великих підприємств.
Вона розглядається як інформаційне середовище з уніфікованою архітектурою, що з’єднує різні джерела даних із бізнес-додатками. На сервері працюватиме потужний агент штучного інтелекту (ШІ). ШІ безпечно аналізуватиме дані та надаватиме торговому представнику, агенту служби підтримки або бізнес-менеджеру лише ту інформацію, яка необхідна для їхньої роботи.
З висоти пташиного польоту мережа даних виглядає як віртуальна тканина, де різні системи зберігання даних та обчислювальні системи взаємодіють та обмінюються інформацією.
Призначення Data Fabric
Перешкоди, пов’язані з різними бізнес-додатками, часом, простором, зберіганням даних, методами їх пошуку, протоколами безпеки, є макроскопічними вузькими місцями, що гальмують розвиток компанії. Ці системи стримувань і противаг також допомагають вашому бізнесу захистити конфіденційну інформацію. Тому їх не можна ні усунути, ні залишити без змін.
Саме тут стає необхідною мережа передачі даних. Це “магістраль”, що забезпечує доступ до інформації з різних об’єктів, бізнес-додатків, польових офісів, магазинів, серверів тощо. Крім того, ці дані можуть бути структурованими, напівструктурованими або зовсім необробленими. Варто також зазначити, що різні дані постачаються з різними рівнями політики безпеки.
Але кінцевому користувачу, наприклад клієнту, торговому представнику, керівнику служби підтримки чи менеджеру, не потрібно розуміти всі ці складнощі. Їм просто потрібен безпечний доступ до даних для виконання своїх завдань. Структура даних забезпечить це за допомогою автоматизації, штучного інтелекту та машинного навчання (ML).
Інші важливі цілі:
- Підключення до всіх джерел бізнес-даних через контейнери та з’єднувачі
- Пропонування інтеграції та можливостей прийому даних у сховищах, програмах тощо
- Функціонування як високошвидкісна інфраструктура для аналізу великих даних
- Об’єднання споживачів і джерел даних в єдину мережу
- Забезпечення гібридних операцій з даними між приватною хмарою, публічною хмарою, мультихмарою, локальними робочими станціями та робочими станціями без використання
Компанії витрачають більше часу на прийняття рішень та затвердження даних, а не на їхню обробку. Співробітники проглядають сотні повідомлень електронної пошти, перш ніж отримати дозвіл на обробку інформації.
Це серйозна загроза для продуктивності підприємств, що прагнуть майбутнього. Але структура даних може допомогти організаціям у таких аспектах:
- Створення єдиної платформи для доступу, надсилання, зберігання та аналізу будь-яких типів даних.
- Забезпечення дотримання правил управління та регулювання даних, навіть якщо кожен у компанії може мати доступ до інформації на певному рівні.
- Збільшення надійності та зрозумілості даних, дозволяючи ШІ обробляти їх перед тим, як люди отримають до них доступ.
- Забезпечення зв’язку між машинами або Інтернетом речей (IoT) для зменшення втручання людини в конфіденційні дані.
- Легка адаптація до збільшення або зменшення навантаження на додатки, запити клієнтів, запити доступу до внутрішніх даних, раптового надходження великих обсягів маркетингової інформації тощо.
- Зниження потреби в застарілій інфраструктурі та, як наслідок, зменшення витрат.
- Оптимальне використання хмарних технологій шляхом об’єднання всіх видів цифрових джерел в одному місці під захистом потужних алгоритмів ШІ.
Зрештою, працівник, який безпосередньо працює з клієнтами, швидше отримуватиме необхідні дані зі своїх CRM і оперативно оброблятиме їхні запити. Це, своєю чергою, підвищує довіру клієнтів і їхню задоволеність вашим бізнесом.
Переваги Data Fabric
Підсилює модель Agile DevOps
Гнучке програмне забезпечення або розробка продуктів можуть зазнавати труднощів через періодичні проблеми з обробкою даних. За допомогою інструменту мережі даних можна практично усунути всі простої, пов’язані з даними.
Дотримання вимог управління даними
Штучний інтелект і машинне навчання допомагають забезпечити конфіденційність даних і дотримання політики управління. Алгоритми ШІ оброблятимуть запитувані дані та надаватимуть їх співробітнику відповідно до внутрішніх правил компанії.
Масштабованість
Постачальники керованих послуг (MSP) можуть швидко збільшувати або зменшувати обсяги обробки даних.
Управління метаданими
Каталог аналітики даних містить інформацію про джерела даних, їхні активи та метадані. Переглядаючи метадані, ШІ може швидше знаходити потрібні дані.
Виявлення помилок
ШІ здатен виявляти пошкодження даних, проблеми з цілісністю та інші помилки до того, як ваш бізнес зазнає збитків.
Рольовий доступ
Співробітники можуть запитувати оброблені дані відповідно до свого рівня доступу в організації.
Усунення ізольованих сховищ даних
Розрізнені сховища даних більше не створюють загрози для бізнесу, оскільки структура даних передає всі дані захищеним каналом. Команди можуть отримувати доступ до необхідної інформації з будь-якого відділу, не долаючи зайві перешкоди.
Інтеграція даних
Структура даних та ШІ, що лежить в її основі, забезпечують миттєву інтеграцію даних у реальному часі з такими програмами, як CRM, ERP, клієнтські додатки, програми для агентів тощо.
Високоякісні дані
Інтелектуальні алгоритми інструменту мережі даних постійно аналізують усі джерела інформації. Таким чином, співробітники можуть довіряти отриманим даним, не перевіряючи їх додатково у керівників.
Архітектура Data Fabric
Мережа даних має забезпечувати покращений доступ до даних без шкоди для їхньої якості та безпеки. Тому стандартна архітектура структури даних повинна мати такі компоненти:
Каталог даних
Каталог даних – це організована форма всіх бізнес-даних. Користувачі можуть звертатися до таких каталогів для пошуку необхідної інформації для виконання своїх завдань. Каталог даних має такі підкомпоненти: метадані та граф знань.
Автоматизація на основі ШІ та ML
Кілька агентів штучного інтелекту повинні бути в центрі структури даних, обробляючи всі запити, забезпечуючи контроль якості, перевірки безпеки тощо.
Інтеграція та транспортування даних
Мережі даних об’єднують інформацію з усіх джерел, таких як локальні сервери, хмарні сховища, ноутбуки співробітників тощо. Повинні бути роз’єми для з’єднання інформації з віддаленими комп’ютерами або каналами для переміщення даних через структуру даних.
Як реалізувати Data Fabric
Це залежить від типу вашої організації та її потреб. Через різноманітні вимоги підприємств не існує єдиного рішення для впровадження мережі передачі даних. Але є певні загальні риси або рівні архітектури структури даних.
Керування даними: цей рівень забезпечує безпеку та керування даними.
Поглинання даних: на цьому рівні починається об’єднання всіх хмарних даних, виявляється, як структуровані та неструктуровані дані пов’язані між собою.
Обробка даних: забезпечує доступність потрібних даних під час їхнього вилучення.
Упорядкування даних: цей рівень включає виконання завдань, таких як збір розрізнених даних, їх структурування, очищення, інтеграція та перетворення для створення готових до використання даних.
Виявлення даних: дозволяє збирати дані шляхом об’єднання різноманітних джерел. Це має вирішальне значення для задоволення потреб клієнтів.
Доступ до даних: цей рівень призначений для використання даних. Також, цей рівень допомагає отримати доступ до відповідних даних за допомогою інструментів візуалізації або інформаційних панелей додатків.
Принципи структури даних
Мета мереж даних полягає в об’єднанні розподілених і різнорідних активів даних підприємств у будь-якій галузі. Крім того, вона поєднує процеси керування даними в єдину платформу.
Структура даних досягає цих цілей, використовуючи такі принципи керування:
- Виявлення даних
- Курація даних
- Організація даних
- Моделювання даних
- Перевірка якості
- Упорядкування розрізнених даних
- Інтеграція даних
- Управління даними
Можливості Data Fabric
Безперервне вирішення запитів даних
Мережі даних покладаються на високошвидкісний Інтернет, твердотілі накопичувачі та потужні комп’ютери для безперервного отримання запитуваних даних без будь-яких затримок.
Безперервна інтеграція, пошук і каталогізація даних
ШІ, що відповідає за керування даними у структурі, повинен працювати постійно, приймаючи нові необроблені дані, аналізуючи, каталогізуючи та інтегруючи їх у бізнес-програми.
Пасивні та активні метадані
Активні метадані – це така інформація, як якість даних, їх використання, поточний редактор тощо. Пасивні метадані – це статичні дані, які вказує автор. ШІ структури даних постійно оновлює їх, щоб зменшити зусилля, пов’язані з дослідженням або підготовкою даних вручну.
Гнучкість
Структура даних є дуже гнучкою та адаптується до змін, коли це потрібно вашому бізнесу.
Впровадження мережі даних стає простішим завдяки інтелектуальному програмному забезпеченню. Існує багато таких рішень, але для малого та середнього бізнесу підійдуть наступні:
Атлан
Atlan – це потужна, але проста платформа активних метаданих та робочий простір для даних, що дозволяє легко отримувати доступ до інформації з будь-якого джерела. Вона виконує функцію сучасного каталогу даних для ваших потреб у структурі даних. Платформа пропонує рішення для будь-яких даних, включаючи каталогізацію, профілювання, виявлення, забезпечення якості, управління, дослідження та інтеграцію.
Вона має інтерфейс, схожий на інтерфейс пошукової системи Google, та розгалужений бізнес-глосарій, де ви можете шукати необхідні відомості. Компанії можуть використовувати можливості керування доступом та контролю для керування використанням даних у своїй екосистемі.
Крім того, Atlan підтримує інтеграцію з такими програмами, як Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker та Tableau.
K2View
Якщо ви шукаєте платформу з комплексними можливостями обробки даних, оберіть K2View. Ця програма допомагає вам на всіх етапах мережі даних, включаючи інтеграцію, підготовку, оркестровку та транспортування даних.
За допомогою K2View компанії можуть створювати складні структури даних у хмарних, локальних та гібридних середовищах. Це зменшить обсяг ручного керування даними, оскільки розгортання структури даних стане простішим. K2View здатна об’єднувати дані з різних джерел та передавати їх у цільові системи з дотриманням цілісності.
Використовуючи K2View, можна миттєво створювати озера та сховища даних, готові до аналізу. Навіть якщо у вас немає досвіду кодування, це дозволить вам контролювати рух та перетворення даних від джерела до призначення.
Компанії можуть використовувати налаштовані правила платформи для контролю доступу до даних, їх синхронізації та безпеки. Більше того, K2View підходить для автоматизації служб даних завдяки своїй простій у використанні структурі.
Talend
Talend – це платформа обробки даних, що забезпечує здоровий доступ до інформації, одночасно допомагаючи підвищити цінність бізнесу. Кожен бізнес повинен керувати надійними та повними даними, забезпечуючи їхню зручність, цілісність, доступність та безпеку. Ця програма дозволяє організаціям зберігати дані в хорошому стані, зменшуючи ризики.
Talend – це уніфікована платформа для надійних та доступних даних, що пропонує управління, інтеграцію та забезпечення цілісності. Вона надає здорові дані через сервісну інфраструктуру та партнерські екосистеми. Завдяки документації та категоризації ви можете легко знайти необхідні дані.
Оскільки Talend автоматично очищує дані в режимі реального часу, немає ймовірності потрапляння неякісної інформації у вашу систему. Компанії можуть підвищити свою продуктивність та заощадити кошти за допомогою цього інструменту, який забезпечує дотримання нормативних вимог та знижує ризики.
Ви можете запропонувати своїм клієнтам кращий досвід, використовуючи програми та інтеграцію API від Talend. Платформа також забезпечує можливості самообслуговування для обміну надійними даними як всередині компанії, так і за її межами.
Incorta
Incorta – це платформа аналітики даних із самообслуговуванням, де компанії можуть використовувати свої дані для отримання цінної інформації за зниженою ціною. Рішення надає вам більшу гнучкість у роботі з даними, дозволяючи приймати своєчасні та обґрунтовані рішення.
Incorta використовує аналітику в пам’яті та функції прямого відображення даних, щоб забезпечити високу швидкість та масштабованість зберігання та керування даними. Навіть якщо вам потрібно аналізувати дані з кількох джерел, Incorta забезпечить необхідну гнучкість для ефективної обробки.
Крім того, вона допомагає вам зі збором, обробкою, аналізом і представленням даних бізнес-додатків. Ви також можете гарантувати точність бізнес-даних, використовуючи вбудовані функції візуалізації.
Висновок
Data fabric – це архітектура нового покоління для зберігання, обробки, захисту та керування даними. Хоча це передові ІТ-рішення, багато цифрових компаній вже використовують інструменти обробки даних, щоб підготувати своїх працівників до майбутнього.
Варто також зазначити, що малі та середні підприємства, а також стартапи можуть отримати найбільшу користь від цієї технології, оскільки вони не можуть дозволити собі затримки в робочих процесах, пов’язані зі схваленням та перевірками. Ознайомтесь з пропозиціями перелічених вище інструментів, щоб побачити, як вони можуть підвищити цінність вашого бізнесу.
Ваша бізнес-модель RevOps може значно виграти від впровадження структури даних. Дізнайтеся більше про інструменти доходів (RevOps) тут.