Τι είναι ένα Data Fabric;

Συχνά συνδέεται με την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και το machine learning (ML), ένα data fabric είναι ένα από τα основικά εργαλεία για τη μετατροπή των ακατέργαστων δεδομένων σε επιχειρηματική ευφυΐα.

Αλλά τι είναι ακριβώς ένα data fabric;

Ένα data fabric είναι μια αρχιτεκτονική και λογισμικό που προσφέρει μια ενιαία συλλογή δεδομένων, βάσεων δεδομένων και αρχιτεκτονικών βάσεων δεδομένων внутри μιας επιχείρησης. διευκολύνει την ολοκλήρωση των διαφόρων δεδομένων και cloud περιβαλλόντων μέσω της χρήσης έξυπνων και αυτοματοποιημένων συστημάτων.

Τα data fabrics έχουν γίνει πιο σημαντικά καθώς σημαντικές εξελίξεις συνεχίζουν να λαμβάνουν χώρα με το υβριδικό cloud, το internet των πραγμάτων (IoT), την AI και την edge υπολογιστική. Αυτό έχει προκαλέσει μια τεράστια αύξηση στα μεγάλα δεδομένα, που σημαίνει ότι οι οργανισμοί έχουν ακόμα περισσότερα να διαχειριστούν.

Για να αντιμετωπίσουν αυτά τα μεγάλα δεδομένα, οι εταιρείες πρέπει να εστιάσουν στην ενοποίηση και τη διακυβέρνηση των περιβαλλόντων δεδομένων, που έχει δημιουργήσει πολλές προκλήσεις όπως τα data silos, τα рисks ασφαλείας και τα μποτλνεκ στην λήψη αποφάσεων. Αυτές οι προκλήσεις είναι αυτές που οδήγησαν τις ομάδες διαχείρισης δεδομένων να υιοθετήσουν λύσεις data fabric, που βοηθούν στην ενοποίηση των συστημάτων δεδομένων, την ενίσχυση της ιδιωτικής ζωής και της ασφαλείας, τη βελτίωση της διακυβέρνησης και την παροχή περισσότερης πρόσβασης δεδομένων στους εργαζόμενους.

Η ενοποίηση δεδομένων οδηγεί σε περισσότερες αποφάσεις που βασίζονται στα δεδομένα, και ενώ οι επιχειρήσεις έχουν ιστορικά χρησιμοποιήσει διαφορετικά πλαίσια δεδομένων για συγκεκριμένα μέρη της επιχείρησης, τα data fabrics επιτρέπουν στα δεδομένα να θεωρούνται πιο συνολικά. Όλα αυτά οδηγούν σε μια καλύτερη κατανόηση του κύκλου ζωής του πελάτη και βοηθούν στην καθιέρωση συνδέσεων μεταξύ δεδομένων.

Τι είναι ο σκοπός ενός Data Fabric;

Τα data fabrics χρησιμοποιούνται για να καθιερωθεί μια ενιαία άποψη των συνδεδεμένων δεδομένων, που διευκολύνει την πρόσβαση στις πληροφορίες ανεξάρτητα από την τοποθεσία, την σύνδεση βάσης δεδομένων ή τη δομή. Τα data fabrics απλοποιούν επίσης την ανάλυση με την AI και το machine learning.

Ένας άλλος σκοπός ενός data fabric είναι να διευκολύνει την ανάπτυξη εφαρμογών, καθώς δημιουργεί ένα κοινό μοντέλο για την πρόσβαση στις πληροφορίες ξεχωριστά από τις παραδοσιακές εφαρμογές και βάσεις δεδομένων. Αυτά τα μοντέλα προσφέρουν καλύτερη πρόσβαση στις πληροφορίες, αλλά cũng βελτιώνουν την αποτελεσματικότητα με την καθιέρωση ενός ενιαίου στρώματος όπου η πρόσβαση στα δεδομένα μπορεί να διαχειριστεί σε όλα τα πόρους.

Ενώ δεν υπάρχει ένα μόνο αρχιτεκτονικό σχέδιο για ένα data fabric, συχνά λέγεται ότι υπάρχουν έξι βασικά συστατικά σε αυτό το είδος πλαισίου δεδομένων:

1. Διαχείριση Δεδομένων: Υπεύθυνη για τη διακυβέρνηση και την ασφάλεια των δεδομένων.

2. Εισαγωγή Δεδομένων: Συγκεντρώνει τα δεδομένα cloud μαζί και αναγνωρίζει τις συνδέσεις μεταξύ δομημένων και μη δομημένων δεδομένων.

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

4. Ορχήστρα Δεδομένων: Ένα πολύ σημαντικό στρώμα του πλαισίου που είναι υπεύθυνο για τη μετατροπή, την ενοποίηση και τον καθαρισμό των δεδομένων ώστε να μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε όλη την επιχείρηση.

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

6. Πρόσβαση Δεδομένων: Επιτρέπει την κατανάλωση των δεδομένων, διασφαλίζει τις σωστές άδειες για συγκεκριμένες ομάδες για να συμμορφωθεί με τον κανονισμό και βοηθά στην εμφάνιση των σχετικών δεδομένων μέσω της χρήσης πινάκων και άλλων εργαλείων οπτικοποίησης δεδομένων.

Πλεονεκτήματα ενός Data Fabric

Υπάρχουν πολλά επιχειρηματικά και τεχνικά πλεονεκτήματα των data fabrics, όπως:

• Σπάσιμο των Δεδομένων Σιλό: Οι σύγχρονες επιχειρήσεις συχνά υποφέρουν από δεδομένα σιλό, καθώς οι σύγχρονες βάσεις δεδομένων συνδέονται με ομάδες εφαρμογών και συχνά μεγαλώνουν καθώς προστίθενται νέες εφαρμογές στην επιχείρηση. Τα δεδομένα σιλό κρατούν δεδομένα διαφορετικών δομών και μορφών, αλλά τα data fabrics μπορούν να βελτιώσουν την πρόσβαση στις πληροφορίες της επιχείρησης και να χρησιμοποιήσουν τα συλλεγμένα δεδομένα για να βελτιώσουν την επιχειρηματική αποτελεσματικότητα.

• Ενοποίηση Βάσεων Δεδομένων: Τα data fabrics επίσης βοηθούν τις εταιρείες να ενοποιήσουν τις βάσεις δεδομένων που είναι διασκορπισμένες σε ένα μεγάλο χώρο. Βεβαιώνονται ότι οι διαφορές τοποθεσίας δεν οδηγούν σε εμπόδια πρόσβασης. Τα data fabrics απλοποιούν την ανάπτυξη εφαρμογών και μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την βελτιστοποίηση της χρήσης δεδομένων συγκεκριμένων εφαρμογών χωρίς να κάνουν τα δεδομένα λιγότερο προσβάσιμα σε άλλες εφαρμογές. Μπορούν επίσης να ενοποιήσουν δεδομένα που έχουν ήδη μεταφερθεί σε σιλό.

• Μια Μονή Τρόπος για την Πρόσβαση στις Πληροφορίες: Τα data fabrics βελτιώνουν την φορητότητα των εφαρμογών και λειτουργούν ως μια μονή τρόπος για την πρόσβαση στις πληροφορίες και στο cloud και στο κέντρο δεδομένων.

• Γεννήστε Επιταχύνετε τις Επιταχύνσεις: Οι λύσεις data fabric μπορούν να χειριστούν εύκολα σύνθετα σύνολα δεδομένων, τα οποία επιταχύνουν τον χρόνο για την απόκτηση επιταχύνσεων. Η αρχιτεκτονική τους επιτρέπει προ-κατασκευασμένα μοντέλα ανάλυσης και γνωστικές αλγόριθμους να επεξεργαστούν τα δεδομένα σε κλίμακα και ταχύτητα.

• Χρησιμοποιούνται από Τεχνικούς και Μη Τεχνικούς Χρήστες: Τα data fabrics δεν στοχεύουν μόνο σε τεχνικούς χρήστες. Η αρχιτεκτονική είναι ευέλικτη και μπορεί να χρησιμοποιηθεί με μια ευρεία γκάμα διεπαφών χρήστη. Μπορούν να βοηθήσουν στην κατασκευή πινάκων που μπορούν να κατανοηθούν από τους επιχειρηματίες, ή τα σύνθετα εργαλεία τους μπορούν να χρησιμοποιηθούν για την εξερεύνηση δεδομένων από τους επιστήμονες δεδομένων.

Καλύτερες Πρακτικές για την Υλοποίηση των Data Fabrics

Η παγκόσμια αγορά δεδομένων επεκτείνεται συνεχώς, και υπάρχει ισχυτή ζήτηση στον χώρο. Πολλές εταιρείες επιδιώκουν να υλοποιήσουν μια αρχιτεκτονική δεδομένων για να βελτιώσουν τα δεδομένα της επιχείρησής τους, και ακολουθούν ορισμένες κοινές καλύτερες πρακτικές.

Μια τέτοια πρακτική είναι να υιοθετήσουν ένα μοντέλο DataOps. Τα data fabric και DataOps δεν είναι ταυτόσημα, αλλά σύμφωνα με ένα μοντέλο DataOps, υπάρχει στενή σύνδεση μεταξύ των διαδικασιών δεδομένων, εργαλείων και χρηστών. Κάνοντας τους χρήστες να βασίζονται στα δεδομένα, μπορούν να εκμεταλλευτούν τα εργαλεία και να εφαρμόσουν τις επιταχύνσεις. Χωρίς ένα μοντέλο DataOps, οι χρήστες μπορούν να παλέψουν για να εξαγάγουν αρκετά από το data fabric.

Μια άλλη καλύτερη πρακτική είναι να αποφευχθεί η μετατροπή του data fabric σε ένα ακόμα ένα data lake, το οποίο είναι một κοινό φαινόμενο. Για παράδειγμα, ένα αληθινό data fabric δεν μπορεί να επιτευχθεί αν έχετε όλα τα αρχιτεκτονικά συστατικά, όπως πηγές δεδομένων και ανάλυση, αλλά κανένα από τα API και SDK. Το data fabric αναφέρεται στο αρχιτεκτονικό σχέδιο, όχι σε μια seule τεχνολογία. Και κάποια από τα οριστικά χαρακτηριστικά της αρχιτεκτονικής είναι η διαλειτουργικότητα μεταξύ των συστατικών και η ετοιμότητα ενοποίησης.

Είναι επίσης κρίσιμο για τον οργανισμό να κατανοήσει τις απαιτήσεις συμμόρφωσης και κανονιστικών απαιτήσεων. Μια αρχιτεκτονική data fabric μπορεί να βελτιώσει την ασφάλεια, τη διακυβέρνηση και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

Καθώς τα δεδομένα δεν είναι σκορπισμένα σε συστήματα, υπάρχει μια μικρότερη απειλή για την έκθεση ευαίσθητων δεδομένων. Με αυτό που έχει ειπωθεί, είναι σημαντικό να κατανοηθούν οι απαιτήσεις συμμόρφωσης και κανονιστικών απαιτήσεων πριν από την υλοποίηση ενός data fabric. Διαφορετικά είδη δεδομένων μπορούν να υπάγονται σε διαφορετικές κανονιστικές δικαιοδοσίες. Μια λύση είναι να χρησιμοποιηθούν αυτοματοποιημένες πολιτικές συμμόρφωσης που διασφαλίζουν ότι η μετατροπή δεδομένων συμμορφώνεται με τους νόμους.

Χρήσεις Data Fabric

Υπάρχουν πολλές διαφορετικές χρήσεις για ένα data fabric, αλλά μερικές είναι πολύ κοινοί. Ένα τέτοιο κοινό παράδειγμα είναι η εικονική/λογική συλλογή γεωγραφικά διασκορπισμένων δεδομένων για να διευκολύνει την πρόσβαση και την ανάλυση. Το data fabric χρησιμοποιείται συνήθως για την κεντρική διαχείριση της επιχείρησης σε αυτή την περίπτωση. Καθώς οι κατανεμημένες γραμμές λειτουργιών που συλλέγουν και χρησιμοποιούν τα δεδομένα υποστηρίζονται μέσω παραδοσιακών διεπαφών εφαρμογών και πρόσβασης/ερωτήσεων, υπάρχει πολύ να κερδηθεί από τις οργανώσεις που έχουν περιφερειακή ή εθνική διαίρεση των δραστηριοτήτων τους. Αυτές οι οργανώσεις συχνά απαιτούν κεντρική διαχείριση και συντονισμό.

Μια άλλη σημαντική χρήση των data fabrics είναι η καθιέρωση ενός ενοποιημένου μοντέλου δεδομένων μετά από μια συγχώνευση ή απόκτηση. Όταν αυτά συμβαίνουν, η βάση δεδομένων και οι πολιτικές διαχείρισης δεδομένων της προηγουμένως ανεξάρτητης οργάνωσης συχνά αλλάζουν, που σημαίνει ότι γίνεται πιο δύσκολο να συλλεχθούν πληροφορίες διασχίζοντας οργανωσιακά όρια. Ένα data fabric μπορεί να υπερβεί αυτό δημιουργώντας μια ενοποιημένη άποψη των δεδομένων που επιτρέπει στο συνδυασμένο ον να εναρμονιστεί σε ένα ενιαίο μοντέλο δεδομένων.