Τι είναι ένα Data Fabric;

Συχνά συνδέεται με την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση (ML), ένα ύφασμα δεδομένων είναι ένα από τα κύρια εργαλεία για τη μετατροπή ακατέργαστων δεδομένων σε επιχειρηματική νοημοσύνη.

Τι είναι όμως ακριβώς ένα ύφασμα δεδομένων;

Ο ιστός δεδομένων είναι μια αρχιτεκτονική και λογισμικό που προσφέρει μια ενοποιημένη συλλογή στοιχείων ενεργητικού, βάσεων δεδομένων και αρχιτεκτονικών βάσεων δεδομένων σε μια επιχείρηση. Διευκολύνει την ενσωμάτωση από άκρο σε άκρο διαφόρων αγωγών δεδομένων και περιβαλλόντων cloud μέσω της χρήσης έξυπνων και αυτοματοποιημένων συστημάτων.

Τα υφάσματα δεδομένων έχουν γίνει πιο σημαντικά καθώς συνεχίζουν να λαμβάνουν χώρα σημαντικές εξελίξεις με το υβριδικό σύννεφο, το Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT), την τεχνητή νοημοσύνη και τον υπολογισμό αιχμής. Αυτό έχει προκαλέσει μια τεράστια αύξηση στα μεγάλα δεδομένα, πράγμα που σημαίνει ότι οι οργανισμοί έχουν ακόμη περισσότερα να διαχειριστούν.

Για να αντιμετωπίσουν αυτά τα μεγάλα δεδομένα, οι εταιρείες πρέπει να επικεντρωθούν στην ενοποίηση και τη διακυβέρνηση των περιβαλλόντων δεδομένων, τα οποία έχουν θέσει πολλές προκλήσεις όπως τα σιλό δεδομένων, τους κινδύνους ασφαλείας και τα σημεία συμφόρησης στη λήψη αποφάσεων. Αυτές οι προκλήσεις είναι εκείνες που οδήγησαν τις ομάδες διαχείρισης δεδομένων να υιοθετήσουν λύσεις δεδομένων, οι οποίες συμβάλλουν στην ενοποίηση των συστημάτων δεδομένων, στην ενίσχυση του απορρήτου και της ασφάλειας, στη βελτίωση της διακυβέρνησης και στην παροχή μεγαλύτερης προσβασιμότητας δεδομένων στους εργαζόμενους.

Η ενοποίηση δεδομένων οδηγεί σε λήψη αποφάσεων με γνώμονα τα δεδομένα και ενώ οι επιχειρήσεις έχουν χρησιμοποιήσει ιστορικά διαφορετικές πλατφόρμες δεδομένων για συγκεκριμένες πτυχές της επιχείρησης, τα υφάσματα δεδομένων επιτρέπουν την πιο συνεκτική προβολή των δεδομένων. Όλα αυτά οδηγούν σε καλύτερη κατανόηση του κύκλου ζωής του πελάτη και συμβάλλουν στη δημιουργία συνδέσεων μεταξύ των δεδομένων.

Ποιος είναι ο σκοπός ενός υφάσματος δεδομένων;

Τα υφάσματα δεδομένων χρησιμοποιούνται για τη δημιουργία μιας ενοποιημένης προβολής των συσχετισμένων δεδομένων, η οποία διευκολύνει την πρόσβαση σε πληροφορίες ανεξάρτητα από την τοποθεσία, τη συσχέτιση της βάσης δεδομένων ή τη δομή τους. Τα υφάσματα δεδομένων απλοποιούν επίσης την ανάλυση με τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση.

Ένας άλλος σκοπός ενός ιστού δεδομένων είναι να διευκολύνει την ανάπτυξη εφαρμογών, καθώς δημιουργεί ένα κοινό μοντέλο για την πρόσβαση σε πληροφορίες ξεχωριστά από τα παραδοσιακά σιλό εφαρμογών και βάσεων δεδομένων. Αυτά τα μοντέλα παρέχουν καλύτερη πρόσβαση στις πληροφορίες, αλλά βελτιώνουν επίσης την αποτελεσματικότητα δημιουργώντας ένα ενιαίο επίπεδο όπου η πρόσβαση στα δεδομένα μπορεί να διαχειρίζεται σε όλους τους πόρους.

Ενώ δεν υπάρχει μία ενιαία αρχιτεκτονική δεδομένων για ένα ιστό δεδομένων, συχνά λέγεται ότι υπάρχουν έξι θεμελιώδη στοιχεία σε αυτόν τον τύπο πλαισίου δεδομένων:

1. Διαχείριση δεδομένων: Υπεύθυνος για τη διαχείριση δεδομένων και την ασφάλεια των δεδομένων.

2. Απορρόφηση δεδομένων: Συγκεντρώνει δεδομένα cloud και προσδιορίζει συνδέσεις μεταξύ δομημένων και μη δομημένων δεδομένων.

3. Επεξεργασία δεδομένων: Βελτιώνει τα δεδομένα για να διασφαλίσει ότι εμφανίζονται μόνο σχετικά δεδομένα για εξαγωγή δεδομένων.

4. Ενορχήστρωση δεδομένων: Ένα πραγματικά σημαντικό επίπεδο του πλαισίου που είναι υπεύθυνο για τον μετασχηματισμό, την ενοποίηση και τον καθαρισμό δεδομένων, ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε όλη την επιχείρηση.

5. Ανακάλυψη δεδομένων: Εμφανίζει νέους τρόπους για την ενοποίηση πηγών δεδομένων.

6. Πρόσβαση δεδομένων: Επιτρέπει την κατανάλωση δεδομένων, διασφαλίζει τις κατάλληλες άδειες για ορισμένες ομάδες για συμμόρφωση με τους κανονισμούς και βοηθά στην εμφάνιση σχετικών δεδομένων μέσω της χρήσης πινάκων εργαλείων και άλλων εργαλείων οπτικοποίησης δεδομένων.

Πλεονεκτήματα ενός Data Fabric

Υπάρχουν πολλά επιχειρηματικά και τεχνικά οφέλη των υφασμάτων δεδομένων, όπως:

• Σπάστε τα σιλό δεδομένων: Οι σύγχρονες επιχειρήσεις συχνά υποφέρουν από σιλό δεδομένων καθώς οι σύγχρονες βάσεις δεδομένων συνδέονται με ομάδες εφαρμογών και συχνά αναπτύσσονται καθώς προστίθενται νέες στην επιχείρηση. Τα σιλό δεδομένων διατηρούν δεδομένα διαφορετικών δομών και μορφών, αλλά τα υφάσματα δεδομένων μπορούν να βελτιώσουν την πρόσβαση στις πληροφορίες της επιχείρησης και να χρησιμοποιήσουν συλλεγμένα δεδομένα για τη βελτίωση της λειτουργικής αποτελεσματικότητας.

• Ενώστε βάσεις δεδομένων: Τα υφάσματα δεδομένων βοηθούν επίσης τις εταιρείες να ενώσουν βάσεις δεδομένων που είναι κατανεμημένες σε μια μεγάλη περιοχή. Διασφαλίζουν ότι οι διαφορές τοποθεσίας δεν οδηγούν σε εμπόδια στην πρόσβαση. Τα υφάσματα δεδομένων απλοποιούν την ανάπτυξη εφαρμογών και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτιστοποίηση της χρήσης δεδομένων συγκεκριμένων εφαρμογών χωρίς να καθιστούν τα δεδομένα λιγότερο προσβάσιμα σε άλλες εφαρμογές. Μπορούν επίσης να ενοποιήσουν δεδομένα που έχουν ήδη μεταφερθεί σε σιλό.

• Ενιαίος τρόπος πρόσβασης σε πληροφορίες: Τα υφάσματα δεδομένων βελτιώνουν τη φορητότητα της εφαρμογής και λειτουργούν ως ενιαίος τρόπος πρόσβασης σε πληροφορίες τόσο στο cloud όσο και στο κέντρο δεδομένων.

• Δημιουργήστε Insights με επιταχυνόμενο ρυθμό: Οι λύσεις υφασμάτων δεδομένων μπορούν εύκολα να χειριστούν πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, γεγονός που επιταχύνει το χρόνο για τη γνώση. Η αρχιτεκτονική τους επιτρέπει σε προκατασκευασμένα μοντέλα ανάλυσης και γνωστικούς αλγόριθμους να επεξεργάζονται δεδομένα σε κλίμακα και ταχύτητα.

• Χρησιμοποιείται από τεχνικούς και μη τεχνικούς χρήστες: Τα υφάσματα δεδομένων δεν απευθύνονται μόνο σε τεχνικούς χρήστες. Η αρχιτεκτονική είναι ευέλικτη και μπορεί να χρησιμοποιηθεί με ένα ευρύ φάσμα διεπαφών χρήστη. Μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία πινάκων εργαλείων που να είναι κατανοητοί από τα στελέχη επιχειρήσεων ή τα εξελιγμένα εργαλεία τους μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εξερεύνηση δεδομένων από επιστήμονες δεδομένων.

Βέλτιστες πρακτικές για την εφαρμογή Data Fabrics

Η παγκόσμια αγορά δεδομένων επεκτείνεται συνεχώς και υπάρχει μεγάλη ζήτηση στο χώρο. Πολλές εταιρείες προσπαθούν να εφαρμόσουν μια αρχιτεκτονική δεδομένων για τη βελτιστοποίηση των εταιρικών τους δεδομένων και ακολουθούν ορισμένες κοινές βέλτιστες πρακτικές.

Μια τέτοια πρακτική είναι να υιοθετήσουμε ένα μοντέλο διαδικασίας DataOps. Η υφή δεδομένων και τα DataOps δεν είναι πανομοιότυπα, αλλά σύμφωνα με ένα μοντέλο DataOps, υπάρχει στενή συνδεσιμότητα μεταξύ των διαδικασιών δεδομένων, των εργαλείων και των χρηστών. Ευθυγραμμίζοντας τους χρήστες ώστε να βασίζονται σε δεδομένα, μπορούν να αξιοποιήσουν τα εργαλεία και να εφαρμόσουν insights. Χωρίς ένα μοντέλο DataOps, οι χρήστες μπορούν να δυσκολευτούν να εξαγάγουν αρκετά από το υλικό δεδομένων.

Μια άλλη καλύτερη πρακτική είναι να αποφύγετε τη μετατροπή του ιστού δεδομένων σε μια άλλη λίμνη δεδομένων, κάτι που είναι σύνηθες φαινόμενο. Για παράδειγμα, δεν μπορεί να επιτευχθεί ένας πραγματικός ιστός δεδομένων εάν διαθέτετε όλα τα αρχιτεκτονικά στοιχεία, όπως πηγές δεδομένων και αναλυτικά στοιχεία, αλλά κανένα από τα API και τα SDK. Το ύφασμα δεδομένων αναφέρεται στον αρχιτεκτονικό σχεδιασμό και όχι σε μία τεχνολογία. Και μερικά από τα καθοριστικά χαρακτηριστικά της αρχιτεκτονικής είναι η διαλειτουργικότητα μεταξύ των στοιχείων και η ετοιμότητα ολοκλήρωσης.

Είναι επίσης σημαντικό για τον οργανισμό να κατανοήσει τη συμμόρφωση και τις κανονιστικές απαιτήσεις του. Μια αρχιτεκτονική υφάσματος δεδομένων μπορεί να βελτιώσει την ασφάλεια, τη διακυβέρνηση και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

Δεδομένου ότι τα δεδομένα δεν είναι διασκορπισμένα στα συστήματα, υπάρχει μικρότερος κίνδυνος έκθεσης ευαίσθητων δεδομένων. Με αυτά τα λόγια, είναι σημαντικό να κατανοήσετε τις απαιτήσεις συμμόρφωσης και κανονιστικών ρυθμίσεων προτού εφαρμόσετε μια δομή δεδομένων. Διαφορετικοί τύποι δεδομένων μπορεί να εμπίπτουν σε διαφορετικές ρυθμιστικές δικαιοδοσίες. Μια λύση είναι η χρήση αυτοματοποιημένων πολιτικών συμμόρφωσης που διασφαλίζουν ότι ο μετασχηματισμός δεδομένων συμμορφώνεται με τους νόμους.

Data Fabric Use Cases

Υπάρχουν πολλές διαφορετικές χρήσεις για ένα ύφασμα δεδομένων, αλλά μερικές είναι πολύ κοινές. Ένα τέτοιο συνηθισμένο παράδειγμα είναι η εικονική/λογική συλλογή στοιχείων γεωγραφικά διαφορετικών στοιχείων για τη διευκόλυνση της πρόσβασης και της ανάλυσης. Ο ιστός δεδομένων χρησιμοποιείται συνήθως για κεντρική διαχείριση επιχειρήσεων σε αυτήν την περίπτωση. Επειδή οι λειτουργίες κατανεμημένων γραμμών που συλλέγουν και χρησιμοποιούν τα δεδομένα υποστηρίζονται μέσω παραδοσιακών διεπαφών πρόσβασης/ερωτημάτων εφαρμογών και δεδομένων, μπορούν να κερδίσουν πολλά οι οργανισμοί που έχουν περιφερειακή ή εθνική τμηματοποίηση των δραστηριοτήτων τους. Αυτοί οι οργανισμοί συχνά απαιτούν κεντρική διαχείριση και συντονισμό.

Μια άλλη σημαντική περίπτωση χρήσης για υφάσματα δεδομένων είναι η δημιουργία ενός ενοποιημένου μοντέλου δεδομένων μετά από συγχώνευση ή εξαγορά. Όταν πραγματοποιούνται αυτά, η βάση δεδομένων και οι πολιτικές διαχείρισης δεδομένων του προηγουμένως ανεξάρτητου οργανισμού αλλάζουν συχνά, πράγμα που σημαίνει ότι γίνεται πιο δύσκολη η συλλογή πληροφοριών πέρα ​​από τα όρια του οργανισμού. Ένας ιστός δεδομένων μπορεί να το ξεπεράσει αυτό δημιουργώντας μια ενοποιημένη προβολή δεδομένων που επιτρέπει στη συνδυασμένη οντότητα να εναρμονιστεί σε ένα ενιαίο μοντέλο δεδομένων.