AI 101
Mi az a Data Fabric?
A gyakran mesterséges intelligenciával (AI) és gépi tanulással (ML) társított adatszövet a nyers adatok üzleti intelligenciává alakításának egyik fő eszköze.
De mi is pontosan az adatszövet?
Az adatszövet olyan architektúra és szoftver, amely adatvagyonok, adatbázisok és adatbázis-architektúrák egységes gyűjteményét kínálja a vállalaton belül. Intelligens és automatizált rendszerek használatával megkönnyíti a különféle adatfolyamok és felhőkörnyezetek végpontok közötti integrációját.
Az adatszövetek fontosabbá váltak, mivel továbbra is jelentős fejlesztések zajlanak a hibrid felhő, a dolgok internete (IoT), a mesterséges intelligencia és az éles számítástechnika terén. Ez a big data hatalmas növekedését okozta, ami azt jelenti, hogy a szervezeteknek még többet kell kezelniük.
A nagy adatok kezeléséhez a vállalatoknak az adatkörnyezetek egységesítésére és irányítására kell összpontosítaniuk, ami számos kihívást jelentett, például adatsilókat, biztonsági kockázatokat és szűk keresztmetszeteket a döntéshozatalban. Ezek a kihívások vezettek ahhoz, hogy az adatkezelési csapatok olyan adatszerkezeti megoldásokat alkalmazzanak, amelyek elősegítik az adatrendszerek egységesítését, az adatvédelem és a biztonság megerősítését, az irányítás javítását, és nagyobb hozzáférést biztosítanak az adatokhoz a dolgozók számára.
Az adatok integrációja jobban adatvezérelt döntéshozatalhoz vezet, és bár a vállalatok a múltban különböző adatplatformokat használtak az üzlet bizonyos aspektusaihoz, az adatszövetek lehetővé teszik az adatok egységesebb megtekintését. Mindez az ügyfél életciklusának jobb megértéséhez vezet, és segíti az adatok közötti kapcsolatok kialakítását.
Mi a Data Fabric célja?
Az adatszövetek a kapcsolódó adatok egységes nézetének létrehozására szolgálnak, amely megkönnyíti az információkhoz való hozzáférést, függetlenül azok helyétől, adatbázistársításától vagy szerkezetétől. Az adatszövetek az AI-val és a gépi tanulással is leegyszerűsítik az elemzést.
Az adatszövet másik célja az alkalmazások fejlesztésének elősegítése, mivel közös modellt hoz létre az információk elérésére a hagyományos alkalmazás- és adatbázissilóktól elkülönülten. Ezek a modellek jobb információ-hozzáférést biztosítanak, de javítják a hatékonyságot is azáltal, hogy egyetlen réteget hoznak létre, ahol az adathozzáférés az összes erőforráson kezelhető.
Bár nincs egyetlen adatarchitektúra egy adatszövethez, gyakran mondják, hogy az ilyen típusú adatkeretnek hat alapvető összetevője van:
Adatkezelés: Felelős az adatkezelésért és az adatok biztonságáért.
Adatbevitel: Összehozza a felhőadatokat, és azonosítja a kapcsolatokat a strukturált és a strukturálatlan adatok között.
Adatfeldolgozás: Finomítja az adatokat annak biztosítására, hogy csak a releváns adatok jelenjenek meg az adatkinyeréshez.
Adatok hangszerelése: A keretrendszer nagyon fontos rétege, amely az adatok átalakításáért, integrálásáért és megtisztításáért felelős, hogy azok az egész üzletben használhatók legyenek.
Adatfeltárás: Az adatforrások integrálásának új módjait jeleníti meg.
Adat hozzáférés: Lehetővé teszi az adatfelhasználást, biztosítja a megfelelő jogosultságokat bizonyos csapatok számára a szabályozásnak való megfeleléshez, valamint segít a releváns adatok felszínre hozatalában műszerfalak és egyéb adatvizualizációs eszközök használatával.
A Data Fabric előnyei
Az adatszöveteknek számos üzleti és technikai előnye van, mint például:
Break Data Silos: A modern vállalkozások gyakran szenvednek adatsilóktól, mivel a modern adatbázisok alkalmazáscsoportokhoz kapcsolódnak, és gyakran növekednek, amikor újak kerülnek be a vállalatba. Az adatsilók különböző struktúrájú és formátumú adatokat tárolnak, de az adathálók javíthatják a vállalati információkhoz való hozzáférést, és felhasználhatják az összegyűjtött adatokat a működési hatékonyság javítására.
Adatbázisok egyesítése: Az adatszövetek abban is segítenek a vállalatoknak, hogy egyesítsék a nagy területen elhelyezkedő adatbázisokat. Biztosítják, hogy a helykülönbségek ne akadályozzák a hozzáférést. Az adatszövetek leegyszerűsítik az alkalmazásfejlesztést, és felhasználhatók bizonyos alkalmazásadatok felhasználásának optimalizálására anélkül, hogy az adatok kevésbé hozzáférhetőek más alkalmazások számára. Egyesíthetik a silókba már áthelyezett adatokat is.
Egyetlen módja az információk elérésének: Az adatszövetek javítják az alkalmazások hordozhatóságát, és egyetlen módként szolgálnak az információk elérésére a felhőben és az adatközpontban egyaránt.
Insightok generálása gyorsított ütemben: Az adatháló-megoldások könnyedén kezelhetik az összetett adatkészleteket, ami felgyorsítja a betekintéshez szükséges időt. Architektúrájuk lehetővé teszi az előre elkészített analitikai modellek és kognitív algoritmusok számára az adatok nagyarányú és gyors feldolgozását.
Műszaki és nem műszaki felhasználók által használt: Az adatszövetek nem csak a technikai felhasználókat célozzák. Az architektúra rugalmas, és sokféle felhasználói felülettel használható. Segíthetnek olyan irányítópultok felépítésében, amelyeket a vállalatvezetők is megértenek, vagy kifinomult eszközeiket az adatkutatók használhatják az adatok feltárására.
A Data Fabrics megvalósításának legjobb gyakorlatai
A globális adatpiac folyamatosan bővül, és nagy a kereslet a térben. Sok vállalat törekszik egy adatarchitektúra bevezetésére a vállalati adatok optimalizálása érdekében, és követ néhány általánosan bevált gyakorlatot.
Az egyik ilyen gyakorlat a DataOps folyamatmodell alkalmazása. Az adatszövet és a DataOps nem azonos, de a DataOps modell szerint szoros kapcsolat van az adatfolyamatok, az eszközök és a felhasználók között. Azáltal, hogy a felhasználókat az adatokra való támaszkodáshoz igazítják, kihasználhatják az eszközöket és betekintést nyerhetnek. DataOps modell nélkül a felhasználók nehezen tudnak eleget kinyerni az adatszövetből.
Egy másik bevált módszer az, hogy elkerüljük, hogy az adatszövetet csak egy újabb adattóvá alakítsák, ami gyakori jelenség. Például valódi adatszövet nem érhető el, ha rendelkezik az összes architekturális összetevővel, például adatforrásokkal és elemzésekkel, de egyik API-val és SDK-val sem. Az adatszövet az architektúra tervezésére utal, nem egyetlen technológiára. Az architektúra néhány meghatározó vonása a komponensek közötti átjárhatóság és az integrációs készenlét.
Az is fontos, hogy a szervezet megértse megfelelőségi és szabályozási követelményeit. Az adatháló-architektúra javíthatja a biztonságot, az irányítást és a szabályozási megfelelést.
Mivel az adatok nincsenek szétszórva a rendszerek között, kisebb a veszélye az érzékeny adatoknak való kitettségnek. Ennek ellenére fontos megérteni a megfelelőségi és szabályozási követelményeket az adatszövet bevezetése előtt. A különböző adattípusok különböző szabályozási joghatóságok alá eshetnek. Az egyik megoldás az automatizált megfelelőségi szabályzatok alkalmazása, amelyek biztosítják, hogy az adatok átalakítása megfeleljen a törvényeknek.
Data Fabric használati esetek
Az adatszövetnek sokféle felhasználása létezik, de néhány nagyon gyakori. Az egyik ilyen gyakori példa a földrajzilag sokrétű adatvagyon virtuális/logikai gyűjtése a hozzáférés és elemzés megkönnyítése érdekében. Az adatszövetet ebben az esetben általában központosított üzletvezetésre használják. Mivel az adatokat gyűjtő és használó elosztott vonali műveleteket a hagyományos alkalmazás- és adatelérési/lekérdezési felületek támogatják, sokat nyerhetnek azok a szervezetek, amelyek tevékenységüket regionális vagy országos szegmentálással rendelkeznek. Ezek a szervezetek gyakran központi irányítást és koordinációt igényelnek.
Az adatszövetek másik fontos felhasználási esete az egyesülést vagy felvásárlást követően egységes adatmodell létrehozása. Amikor ezek megtörténnek, a korábban független szervezet adatbázis- és adatkezelési szabályzata gyakran megváltozik, ami azt jelenti, hogy nehezebbé válik a szervezeti határokon átnyúló információgyűjtés. Az adatszövet ezt úgy tudja legyőzni, hogy egységes adatnézetet hoz létre, amely lehetővé teszi a kombinált entitás számára, hogy egyetlen adatmodell alapján harmonizáljon.
