Apa itu Kain Data?

Sering dikaitkan dengan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), data fabric adalah salah satu alat utama untuk mengubah data mentah menjadi intelijen bisnis.

Tapi apa sebenarnya struktur data itu?

Struktur data adalah arsitektur dan perangkat lunak yang menawarkan kumpulan terpadu dari aset data, basis data, dan arsitektur basis data dalam suatu perusahaan. Ini memfasilitasi integrasi end-to-end dari berbagai jalur pipa data dan lingkungan cloud melalui penggunaan sistem cerdas dan otomatis.

Kain data menjadi lebih penting karena perkembangan besar terus terjadi dengan cloud hybrid, internet of things (IoT), AI, dan edge computing. Ini telah menyebabkan peningkatan besar dalam data besar, yang berarti organisasi memiliki lebih banyak hal untuk dikelola.

Untuk menangani data besar ini, perusahaan harus fokus pada penyatuan dan tata kelola lingkungan data, yang telah menimbulkan beberapa tantangan seperti silo data, risiko keamanan, dan kemacetan dalam pengambilan keputusan. Tantangan inilah yang menyebabkan tim manajemen data mengadopsi solusi struktur data, yang membantu menyatukan sistem data, memperkuat privasi dan keamanan, meningkatkan tata kelola, dan memberikan lebih banyak aksesibilitas data kepada pekerja.

Integrasi data mengarah pada lebih banyak pengambilan keputusan yang digerakkan oleh data, dan sementara perusahaan secara historis menggunakan platform data yang berbeda untuk aspek bisnis tertentu, struktur data memungkinkan data dilihat lebih kohesif. Semua ini mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang siklus hidup pelanggan, dan ini membantu membangun koneksi antar data.

Apa Tujuan dari Data Fabric?

Kain data digunakan untuk membuat tampilan terpadu dari data terkait, yang memfasilitasi akses ke informasi terlepas dari lokasinya, asosiasi basis data, atau strukturnya. Kain data juga menyederhanakan analisis dengan AI dan pembelajaran mesin.

Tujuan lain dari struktur data adalah untuk memfasilitasi pengembangan aplikasi karena menciptakan model umum untuk mengakses informasi yang terpisah dari silo aplikasi dan basis data tradisional. Model ini memberikan akses informasi yang lebih baik, tetapi juga meningkatkan efisiensi dengan membentuk satu lapisan di mana akses data dapat dikelola di semua sumber daya.

Meskipun tidak ada satu pun arsitektur data untuk struktur data, sering dikatakan bahwa ada enam komponen fundamental untuk jenis kerangka data ini:

1. Manajemen data: Bertanggung jawab atas tata kelola data dan keamanan data.

2. Penyerapan Data: Menyatukan data cloud dan mengidentifikasi hubungan antara data terstruktur dan tidak terstruktur.

3. Pengolahan data: Menyempurnakan data untuk memastikan hanya data relevan yang muncul untuk ekstraksi data.

4. Orkestrasi Data: Lapisan kerangka kerja yang sangat penting yang bertanggung jawab untuk mengubah, mengintegrasikan, dan membersihkan data sehingga dapat digunakan di seluruh bisnis.

5. Penemuan Data: Menampilkan cara baru untuk mengintegrasikan sumber data.

6. Akses data: Mengaktifkan konsumsi data, memastikan izin yang tepat untuk tim tertentu untuk mematuhi peraturan, dan membantu memunculkan data yang relevan melalui penggunaan dasbor dan alat visualisasi data lainnya.

Manfaat Data Fabric

Ada banyak manfaat bisnis dan teknis dari struktur data, seperti:

• Hancurkan Silo Data: Bisnis modern sering mengalami silo data karena basis data modern diasosiasikan dengan grup aplikasi dan sering tumbuh saat aplikasi baru ditambahkan ke perusahaan. Silo data menyimpan data dengan struktur dan format yang berbeda, tetapi struktur data dapat meningkatkan akses ke informasi perusahaan dan menggunakan data yang dikumpulkan untuk meningkatkan efisiensi operasional.

• Satukan Database: Data fabrics juga membantu perusahaan menyatukan database yang tersebar di area yang luas. Mereka memastikan bahwa perbedaan lokasi tidak mengakibatkan hambatan akses. Data fabric menyederhanakan pengembangan aplikasi dan dapat digunakan untuk mengoptimalkan penggunaan data aplikasi tertentu tanpa membuat data kurang dapat diakses oleh aplikasi lain. Mereka juga dapat menyatukan data yang sudah dipindahkan ke silo.

• Satu Cara untuk Mengakses Informasi: Struktur data meningkatkan portabilitas aplikasi dan bertindak sebagai satu cara untuk mengakses informasi di cloud dan pusat data.

• Hasilkan Wawasan dengan Kecepatan yang Dipercepat: Solusi struktur data dapat dengan mudah menangani kumpulan data yang rumit, yang mempercepat waktu untuk wawasan. Arsitektur mereka memungkinkan model analitik bawaan dan algoritme kognitif untuk memproses data dalam skala dan kecepatan.

• Digunakan oleh Pengguna Teknis dan Non-Teknis: Kain data tidak hanya ditujukan untuk pengguna teknis. Arsitekturnya fleksibel dan dapat digunakan dengan berbagai antarmuka pengguna. Mereka dapat membantu membuat dasbor yang dapat dipahami oleh eksekutif bisnis, atau alat canggih mereka dapat digunakan untuk eksplorasi data oleh ilmuwan data.

Praktik Terbaik untuk Mengimplementasikan Data Fabric

Pasar data global terus berkembang, dan ada permintaan yang kuat di luar angkasa. Banyak perusahaan ingin menerapkan arsitektur data untuk mengoptimalkan data perusahaan mereka, dan mereka mengikuti beberapa praktik terbaik yang umum.

Salah satu praktik tersebut adalah merangkul model proses DataOps. Struktur data dan DataOps tidak identik, tetapi menurut model DataOps, ada konektivitas yang erat antara proses data, alat, dan pengguna. Dengan menyelaraskan pengguna untuk mengandalkan data, mereka dapat memanfaatkan alat dan menerapkan wawasan. Tanpa model DataOps, pengguna dapat kesulitan mengekstraksi cukup banyak dari struktur data.

Praktik terbaik lainnya adalah menghindari mengubah susunan data menjadi sekadar data lake, yang merupakan kejadian umum. Misalnya, struktur data yang sebenarnya tidak dapat dicapai jika Anda memiliki semua komponen arsitektural, seperti sumber data dan analitik, tetapi tidak memiliki API dan SDK. Kain data mengacu pada desain arsitektur, bukan teknologi tunggal. Dan beberapa ciri arsitektur yang menentukan adalah interoperabilitas antar komponen dan kesiapan integrasi.

Penting juga bagi organisasi untuk memahami persyaratan kepatuhan dan peraturannya. Arsitektur struktur data dapat meningkatkan keamanan, tata kelola, dan kepatuhan terhadap peraturan.

Karena data tidak tersebar di seluruh sistem, ada ancaman paparan data sensitif yang lebih kecil. Karena itu, penting untuk memahami persyaratan kepatuhan dan peraturan sebelum menerapkan struktur data. Tipe data yang berbeda dapat berada di bawah yurisdiksi peraturan yang berbeda. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan kebijakan kepatuhan otomatis yang memastikan transformasi data mematuhi undang-undang.

Kasus Penggunaan Data Fabric

Ada banyak kegunaan berbeda untuk struktur data, tetapi beberapa di antaranya sangat umum. Salah satu contoh umum tersebut adalah kumpulan virtual/logis dari aset data yang beragam secara geografis untuk memfasilitasi akses dan analisis. Data fabric biasanya digunakan untuk manajemen bisnis terpusat dalam hal ini. Karena operasi jalur terdistribusi yang mengumpulkan dan menggunakan data didukung melalui aplikasi tradisional dan antarmuka akses/permintaan data, ada banyak hal yang dapat diperoleh oleh organisasi yang memiliki segmentasi regional atau nasional dalam aktivitasnya. Organisasi-organisasi ini seringkali membutuhkan manajemen dan koordinasi pusat.

Kasus penggunaan utama lainnya untuk struktur data adalah pembentukan model data terpadu setelah merger atau akuisisi. Ketika ini terjadi, database dan kebijakan manajemen data dari organisasi yang sebelumnya independen sering berubah, yang berarti menjadi lebih sulit untuk mengumpulkan informasi lintas batas organisasi. Struktur data dapat mengatasi hal ini dengan membuat tampilan data terpadu yang memungkinkan entitas gabungan untuk menyelaraskan pada model data tunggal.