Co to jest Data Fabric?

Często kojarzony z sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML), data fabric jest jednym z głównych narzędzi do konwertowania surowych danych w inteligencję biznesową.

Ale co dokładnie jest data fabric?

Data fabric to architektura i oprogramowanie, które oferuje zunifikowaną kolekcję aktywów danych, baz danych i architektur baz danych w ramach przedsiębiorstwa. Ułatwia integrację końcową różnych potoków danych i środowisk chmurowych za pomocą inteligentnych i zautomatyzowanych systemów.

Data fabryki stały się bardziej istotne wraz z postępującymi rozwojami w chmurze hybrydowej, Internecie rzeczy (IoT), sztucznej inteligencji i obliczeniach brzegowych. Spowodowało to ogromny wzrost dużych danych, co oznacza, że organizacje mają jeszcze więcej do zarządzania.

Aby poradzić sobie z tymi dużymi danymi, firmy muszą skoncentrować się na ujednoliceniu i zarządzaniu środowiskami danych, co spowodowało wiele wyzwań, takich jak sylwy danych, ryzyka bezpieczeństwa i wąskie gardła w podejmowaniu decyzji. To właśnie te wyzwania spowodowały, że zespoły zarządzania danymi przyjęły rozwiązania data fabric, które pomagają ujednolicić systemy danych, wzmocnić prywatność i bezpieczeństwo, poprawić zarządzanie i zapewnić większy dostęp do danych dla pracowników.

Integracja danych prowadzi do podejmowania decyzji opartych na danych, a ponieważ przedsiębiorstwa historycznie używały różnych platform danych dla konkretnych aspektów biznesu, data fabryki umożliwiają wyświetlanie danych w sposób bardziej spójny. Wszystko to prowadzi do lepszego zrozumienia cyklu życia klienta i pomaga ustalić połączenia między danymi.

Jaki jest cel data fabric?

Data fabryki są używane do ustanowienia zunifikowanego widoku powiązanych danych, co ułatwia dostęp do informacji niezależnie od ich lokalizacji, powiązania z bazą danych lub struktury. Data fabryki również upraszczają analizę z użyciem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Innym celem data fabric jest ułatwienie rozwoju aplikacji, ponieważ tworzy wspólny model dostępu do informacji oddzielony od tradycyjnych aplikacji i sylw danych. Te modele zapewniają lepszy dostęp do informacji, ale także poprawiają wydajność, ustanawiając jedną warstwę, w której dostęp do danych można zarządzać we wszystkich zasobach.

Chociaż nie ma jednej architektury danych dla data fabric, często mówi się, że istnieją sześć podstawowych składników tego rodzaju ramy danych:

1. Zarządzanie danymi: Odpowiedzialne za zarządzanie danymi i bezpieczeństwo danych.

2. Pobieranie danych: Łączy dane chmurowe i identyfikuje połączenia między danymi strukturalnymi i niestrukturalnymi.

3. Przetwarzanie danych: Rafinuje dane, aby upewnić się, że tylko istotne dane są wyświetlane do ekstrakcji danych.

4. Orkiestracja danych: Bardzo ważna warstwa ramy odpowiedzialna za transformację, integrację i oczyszczanie danych, aby mogły być używane w całym przedsiębiorstwie.

5. Odkrywanie danych: Ujawnia nowe sposoby integrowania źródeł danych.

6. Dostęp do danych: Umożliwia konsumpcję danych, zapewnia odpowiednie uprawnienia dla określonych zespołów w celu zapewnienia zgodności z regulacjami i pomaga ujawniać istotne dane za pomocą dashboardów i innych narzędzi wizualizacji danych.

Korzyści z data fabric

Istnieją wiele korzyści biznesowych i technicznych związanych z data fabrykami, takich jak:

• Łamanie sylw danych: Nowoczesne firmy często cierpią na sylwy danych, ponieważ nowoczesne bazy danych są powiązane z grupami aplikacji i często rosną wraz z dodawaniem nowych aplikacji do przedsiębiorstwa. Sylwy danych przechowują dane o różnych strukturach i formatach, ale data fabryki mogą poprawić dostęp do informacji przedsiębiorstwa i użyć zebranych danych do poprawy wydajności operacyjnej.

• Zjednoczenie baz danych: Data fabryki również pomagają firmom zjednoczyć bazy danych, które są rozproszone na dużym obszarze. Zapewniają, że różnice w lokalizacji nie powodują barier w dostępie. Data fabryki upraszczają rozwój aplikacji i mogą być używane do optymalizacji określonych danych aplikacji bez ograniczania dostępu do danych dla innych aplikacji. Mogą również zjednoczyć dane, które już zostały przeniesione do sylw.

• Jeden sposób dostępu do informacji: Data fabryki poprawiają przenośność aplikacji i działają jako jeden sposób dostępu do informacji w chmurze i centrum danych.

• Generowanie informacji w przyspieszonym tempie: Rozwiązania data fabric mogą łatwo obsługiwać złożone zestawy danych, co przyspiesza czas potrzebny do uzyskania informacji. Ich architektura umożliwia pre-fabrykowane modele analityczne i algorytmy poznawcze do przetwarzania danych w skali i szybkości.

• Używane przez użytkowników technicznych i nie technicznych: Data fabryki nie są skierowane tylko do użytkowników technicznych. Architektura jest elastyczna i może być używana z szerokim zakresem interfejsów użytkownika. Mogą pomóc zbudować dashboardy, które mogą być zrozumiane przez menedżerów biznesu, lub ich zaawansowane narzędzia mogą być używane do eksploracji danych przez analityków danych.

Najlepsze praktyki wdrażania data fabryk

Globalny rynek danych ciągle się rozwija, a istnieje duże zapotrzebowanie w tym obszarze. Wiele firm szuka sposobów na wdrożenie architektury danych, aby zoptymalizować dane przedsiębiorstwa, i stosuje pewne wspólne najlepsze praktyki.

Jedną z takich praktyk jest przyjęcie modelu DataOps. Data fabric i DataOps nie są identyczne, ale zgodnie z modelem DataOps, istnieje bliska łączność między procesami danych, narzędziami i użytkownikami. Poprzez wyrównanie użytkowników do polegania na danych, mogą wykorzystywać narzędzia i stosować informacje. Bez modelu DataOps, użytkownicy mogą mieć trudności z wydobyciem wystarczającej ilości informacji z data fabric.

Inną najlepszą praktyką jest unikanie przekształcenia data fabric w kolejne jezioro danych, co jest powszechnym zjawiskiem. Na przykład, prawdziwa data fabric nie może być osiągnięta, jeśli masz wszystkie składniki architektury, takie jak źródła danych i analityka, ale nie masz API i SDK. Data fabric odnosi się do projektu architektury, a nie pojedynczej technologii. Niektóre z cech definiujących architekturę to interoperacyjność między składnikami i gotowość do integracji.

Jest również krytyczne dla organizacji, aby zrozumieć swoje wymagania dotyczące zgodności i regulacji. Architektura data fabric może poprawić bezpieczeństwo, zarządzanie i zgodność z regulacjami.

Ponieważ dane nie są rozproszone po systemach, istnieje mniejsze zagrożenie narażenia wrażliwych danych. Z tym powiedzeniem, ważne jest, aby zrozumieć wymagania dotyczące zgodności i regulacji przed wdrożeniem data fabric. Różne typy danych mogą podlegać różnym jurysdykcjom regulacyjnym. Jednym z rozwiązań jest użycie zautomatyzowanych polityk zgodności, które zapewniają, że transformacja danych jest zgodna z prawem.

Przypadki użycia data fabric

Istnieje wiele różnych zastosowań data fabric, ale kilka jest szczególnie powszechnych. Jednym z takich powszechnych przykładów jest wirtualna/logiczna kolekcja geograficznie zróżnicowanych aktywów danych w celu ułatwienia dostępu i analizy. Data fabric jest zwykle używana do zarządzania centralnego biznesu w tym przypadku. Ponieważ rozproszone operacje liniowe, które zbierają i używają danych, są obsługiwane przez tradycyjne interfejsy aplikacji i dostępu do danych, istnieje wiele do zyskania dla organizacji, które mają regionalną lub krajową segmentację swojej działalności. Te organizacje często wymagają centralnego zarządzania i koordynacji.

Innym ważnym przypadkiem użycia data fabric jest ustanowienie zunifikowanego modelu danych po połączeniu lub przejęciu. Kiedy takie połączenia lub przejęcia mają miejsce, baza danych i polityka zarządzania danymi wcześniej niezależnej organizacji często się zmieniają, co powoduje, że staje się trudniejsze zebranie informacji przez granice organizacyjne. Data fabric może pokonać to, tworząc zunifikowany widok danych, który umożliwia połączonemu podmiotowi zharmonizowanie na jednym modelu danych.