Mitä on Data Fabric?

Usein liitetään tekoälyyn (AI) ja koneoppimiseen (ML), data fabric on yksi tärkeimmistä työkaluista raakadatan muuttamiseksi liiketoimintatiedoksi.

Mutta mitä data fabric oikeasti on?

Data fabric on arkkitehtuuri ja ohjelmisto, joka tarjoaa yhdenmukaisen kokoelman data-omaisuuksista, tietokannoista ja tietokanta-arkkitehtuureista yrityksessä. Se mahdollistaa eri data-putkien ja pilviympäristöjen loppupään integroinnin älykkäiden ja automaattisten järjestelmien avulla.

Data fabrikit ovat tulleet tärkeämmiksi, kun suuria kehityksiä tapahtuu hybridi-pilvessä, IoT:ssä, tekoälyssä ja reunan laskennassa. Tämä on aiheuttanut massiivisen kasvun suurissa datoissa, mikä tarkoittaa, että organisaatioilla on enemmän hallittavaa.

Tätä suurta dataa käsitelläkseen yritykset on keskittävä data-ympäristöjen yhdistämiseen ja hallintaan, mikä on aiheuttanut useita haasteita, kuten data-silot, turvallisuusriskit ja päätöksenteon pullonkaulat. Nämä haasteet ovat johtaneet data-hallintatiimien data-fabrikkiratkaisujen omaksumiseen, jotka auttavat yhdistämään data-järjestelmiä, vahvistamaan yksityisyyttä ja turvallisuutta, parantamaan hallintaa ja tarjoamaan enemmän data-käytettävyyttä työntekijöille.

Data-integrointi johtaa enemmän data-perustaisiin päätöksiin, ja vaikka yritykset ovat historiallisesti käyttäneet eri data-alustoja eri liiketoiminnan osille, data fabrikit mahdollistavat datan katselun yhdenmukaisemmin. Kaikki tämä johtaa parempaan ymmärrykseen asiakas-elinkaaresta ja auttaa luomaan yhteyksiä datan välille.

Mitä on Data Fabrikin Tarkoitus?

Data fabrikit käytetään yhdenmukaisen näkymän luomiseen liitetyistä datoista, mikä mahdollistaa tiedon käytön riippumatta sijainnista, tietokantayhteydestä tai rakenteesta. Data fabrikit yksinkertaisoittavat myös analytiikkaa tekoälyllä ja koneoppimisella.

Toinen data fabrikin tarkoitus on helpottaa sovelluskehitystä, koska se luo yhteisen mallin tiedon käyttöön perinteisten sovellus- ja tietokantasiltojen sijaan. Nämä mallit tarjoavat paremman tiedon käytön, mutta ne myös parantavat tehokkuutta luomalla yhden kerroksen, jossa data-käyttö voidaan hallita kaikissa resursseissa.

Vaikka ei ole yhtä ainoata data-arkkitehtuuria data fabrikkia varten, on usein sanottu, että tällaisessa data-runkoaineistossa on kuusi peruskomponenttia:

1. Data Hallinta: Vastuussa data-hallinnasta ja datan turvallisuudesta.

2. Data Imu: Kerää pilvi-dataa yhteen ja tunnistaa yhteydet rakenteellisen ja rakenteettoman datan välillä.

3. Data Käsittely: Jalostaa dataa, jotta vain relevantti data voidaan esittää data-erottamiseksi.

4. Data Orkestraatio: Vastuussa datan muuntamisesta, yhdistämisestä ja puhdistamisesta, jotta se voidaan käyttää koko yrityksessä.

5. Data Etsintä: Esiintää uusia tapoja integroida data-lähteitä.

6. Data Käyttö: Mahdollistaa datan käytön, varmistaa oikeat käyttöoikeudet tietyille tiimeille ja auttaa esittämään relevantin datan käyttämällä dashboard-eja ja muita data-näyttötyökaluja.

Data Fabrikin Hyödyt

On monia liiketoiminnallisia ja teknisiä hyötyjä data fabrikeista, kuten:

• Murtamaan Data Silot: Nykyaikaiset yritykset usein kärsivät data-siloista, koska modernit tietokannat liittyvät sovellusryhmiin ja usein kasvavat, kun uusia sovelluksia lisätään yritykseen. Data silot sisältävät eri rakenteiden ja muotojen dataa, mutta data fabrikit voivat parantaa yrityksen tiedon käyttöä ja käyttää kerättyä dataa parantamaan operatiivista tehokkuutta.

• Yhdistämään Tietokannat: Data fabrikit auttavat myös yhdistämään tietokannat, jotka ovat levittäytyneet laajalle alueelle. Ne varmistavat, että sijainti-erot eivät aiheuta esteitä käyttöön. Data fabrikit yksinkertaisoittavat sovelluskehitystä ja voidaan käyttää optimoimaan tietyn sovelluksen data-käyttöä ilman, että data muuttuu vähemmän käytettäväksi muille sovelluksille. Ne voivat myös yhdistää dataa, joka on jo siirtynyt siltoihin.

• Yksinkertainen Tapa Käyttää Tietoa: Data fabrikit parantavat sovelluksen siirrettävyyttä ja toimivat yhtenä tapanä käyttää tietoa sekä pilvessä että datakeskuksessa.

• Luo Näkemyksiä Nopeutetusti: Data fabrikkiratkaisut voivat helposti käsitellä monimutkaisia datajoukkoja, mikä nopeuttaa näkemyksen saantia. Niiden arkkitehtuuri mahdollistaa ennalta rakennetut analytiikkamallit ja kognitiiviset algoritmit käsitellä dataa suurissa mittakaavoissa ja nopeudessa.

• Käytetään Sekä Teknisten että Teknisten Käyttäjien Toimesta: Data fabrikit eivät ole ainoastaan tarkoitettu teknisille käyttäjille. Arkkitehtuuri on joustava ja voidaan käyttää laajalla valikoimalla käyttöliittymiä. Ne voivat auttaa luomaan dashboard-eja, jotka voidaan ymmärtää liiketoimintajohtajien toimesta, tai niiden kehittyneitä työkaluja voidaan käyttää data-tutkimiseen data-tieteilijöiden toimesta.

Parhaat Käytännöt Data Fabrikin Käyttöönottoon

Globaali data-markkina on jatkuvasti laajentumassa, ja siellä on vahva kysyntä. Monet yritykset etsivät data-arkkitehtuuria, jotta voivat optimoida yrityksensä dataa, ja he seuraavat joitakin yleisiä parhaita käytäntöjä.

Yksi tällainen käytäntö on omaksua DataOps-malli. Data fabrikkia ja DataOpsia ei voida sekoittaa, mutta DataOps-mallin mukaan on läheinen yhteys data-prosessejen, työkalujen ja käyttäjien välillä. Käyttäjien yhdistäminen riippuvaiseksi datasta mahdollistaa heidän käyttää työkaluja ja soveltaa näkemyksiä. Ilman DataOps-mallia käyttäjät voivat kamppailla riittävän datan saamiseksi data fabrikin avulla.

Toinen paras käytäntö on välttää data fabrikin muuttamista vain toiseksi data-järveksi, mikä on yleinen ilmiö. Esimerkiksi todellinen data fabrikkia ei voida saavuttaa, jos sinulla on kaikki arkkitehtuurin komponentit, kuten data-lähteet ja analytiikka, mutta ei yhtään API:ta tai SDK:ta. Data fabrikkia tarkoittaa arkkitehtuurin suunnittelua, ei yhtä teknologiaa. Jotkut arkkitehtuurin määrittävistä piirteistä ovat komponenttien välinen yhteensopivuus ja integrointivalmius.

On myös tärkeää, että organisaatio ymmärtää sen noudattamis- ja sääntelyvaatimukset. Data fabrikin arkkitehtuuri voi parantaa turvallisuutta, hallintaa ja sääntelyyn noudattamista.

Koska dataa ei ole hajallaan järjestelmissä, on pienempi uhka herkkien tietojen paljastumiselle. On kuitenkin tärkeää ymmärtää noudattamis- ja sääntelyvaatimukset ennen data fabrikin käyttöönottoa. Eri tietotyypit voivat kuulua eri sääntelyalueisiin. Yksi ratkaisu on käyttää automaattisia noudattamispolitiikkoja, jotka varmistavat, että datan muuntaminen noudattaa lakeja.

Data Fabrikin Käyttötarkoitukset

On monia eri käyttötarkoituksia data fabrikkia varten, mutta joitakin yleisiä esimerkkejä on. Yksi tällainen yleinen esimerkki on virtuaalinen / looginen kokoelma maantieteellisesti erilaisista data-omaisuuksista, jotta voidaan helpottaa käyttöä ja analytiikkaa. Data fabrikkia käytetään yleensä keskitetyssä liiketoiminnan hallinnassa tässä tapauksessa. Koska hajautetut linjatoiminnot, jotka keräävät ja käyttävät dataa, tukevat perinteisiä sovellus- ja data-kyselyliittymiä, on paljon hyötyä organisaatioille, joilla on alueellinen tai kansallinen segmentointi toiminnassaan. Nämä organisaatiot usein vaativat keskitettyä hallintaa ja koordinointia.

Toinen tärkeä käyttötarkoitus data fabrikkia varten on yhdenmukaisen data-mallin luominen fuusion tai yritysostajan jälkeen. Kun nämä tapahtuvat, tietokannan ja data-hallintapolitiikkaa aiemmin itsenäisessä organisaatiossa usein muuttuvat, mikä tekee siitä vaikeampaa kerätä tietoa organisaatioiden rajojen yli. Data fabrikkia voidaan käyttää yhdenmukaisen datanäkymän luomiseen, joka mahdollistaa yhdistetyn yrityksen harmonisoida yhdessä data-mallissa.