Ce este un Data Fabric?

Adesea asociat cu inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML), o țesătură de date este unul dintre principalele instrumente pentru conversia datelor brute în inteligență de afaceri.

Dar ce este mai exact o țesătură de date?

O țesătură de date este o arhitectură și un software care oferă o colecție unificată de active de date, baze de date și arhitecturi de baze de date în cadrul unei întreprinderi. Facilitează integrarea end-to-end a diverse conducte de date și medii cloud prin utilizarea sistemelor inteligente și automate.

Fabricile de date au devenit mai importante pe măsură ce dezvoltări majore continuă să aibă loc cu cloud-ul hibrid, internetul lucrurilor (IoT), AI și edge computing. Acest lucru a cauzat o creștere masivă a datelor mari, ceea ce înseamnă că organizațiile au și mai multe de gestionat.

Pentru a face față acestor date mari, companiile trebuie să se concentreze pe unificarea și guvernarea mediilor de date, ceea ce a pus mai multe provocări, cum ar fi silozurile de date, riscurile de securitate și blocajele în luarea deciziilor. Aceste provocări sunt cele care au determinat echipele de gestionare a datelor să adopte soluții de țesătură de date, care ajută la unificarea sistemelor de date, la consolidarea confidențialității și a securității, la îmbunătățirea guvernanței și la asigurarea mai multă accesibilitate a datelor angajaților.

Integrarea datelor conduce la luarea deciziilor bazate mai mult pe date și, în timp ce întreprinderile au folosit în trecut platforme de date diferite pentru aspecte specifice ale afacerii, structurile de date permit vizualizarea datelor mai coerente. Toate acestea conduc la o mai bună înțelegere a ciclului de viață al clientului și ajută la stabilirea conexiunilor între date.

Care este scopul unei fabrici de date?

Țesăturile de date sunt utilizate pentru a stabili o vizualizare unificată a datelor asociate, ceea ce facilitează accesul la informații indiferent de locația, asocierea bazei de date sau structura acesteia. Fabricile de date simplifică, de asemenea, analiza cu AI și învățarea automată.

Un alt scop al unei structuri de date este de a facilita dezvoltarea aplicațiilor, deoarece creează un model comun de accesare a informațiilor separat de aplicațiile tradiționale și silozurile bazei de date. Aceste modele oferă un acces mai bun la informații, dar îmbunătățesc și eficiența prin stabilirea unui singur strat în care accesul la date poate fi gestionat în toate resursele.

Deși nu există o singură arhitectură de date pentru o țesătură de date, se spune adesea că există șase componente fundamentale pentru acest tip de cadru de date:

1. Management de date: Responsabil pentru guvernarea datelor și securitatea datelor.

2. Ingestie de date: Reunește datele din cloud și identifică conexiunile dintre datele structurate și cele nestructurate.

3. Procesarea datelor: Rafinează datele pentru a se asigura că numai datele relevante sunt afișate pentru extragerea datelor.

4. Orchestrarea datelor: Un strat foarte important al cadrului responsabil pentru transformarea, integrarea și curățarea datelor, astfel încât să poată fi utilizate în întreaga afacere.

5. Descoperirea datelor: Afișează noi moduri de a integra sursele de date.

6. Acces la date: Permite consumul de date, asigură permisiunile potrivite pentru anumite echipe pentru a respecta reglementările și ajută la evidențierea datelor relevante prin utilizarea tablourilor de bord și a altor instrumente de vizualizare a datelor.

Beneficiile unei fabrici de date

Există multe avantaje comerciale și tehnice ale fabricilor de date, cum ar fi:

• Rupe silozurile de date: Afacerile moderne suferă adesea de silozuri de date, deoarece bazele de date moderne sunt asociate cu grupuri de aplicații și deseori cresc pe măsură ce se adaugă altele noi la întreprindere. Silozurile de date dețin date de diferite structuri și formate, dar fabricile de date pot îmbunătăți accesul la informațiile întreprinderii și pot utiliza datele colectate pentru a îmbunătăți eficiența operațională.

• Unite baze de date: Țesăturile de date ajută, de asemenea, companiile să unească baze de date care sunt răspândite pe o zonă mare. Acestea se asigură că diferențele de locație nu duc la bariere de acces. Fabricile de date simplifică dezvoltarea aplicațiilor și pot fi utilizate pentru a optimiza utilizarea datelor specifice aplicației fără a face datele mai puțin accesibile altor aplicații. De asemenea, pot unifica datele care au fost deja mutate în silozuri.

• Mod unic de acces la informații: Fabricile de date îmbunătățesc portabilitatea aplicațiilor și acționează ca o modalitate unică de acces la informații atât în ​​cloud, cât și în centrul de date.

• Generați informații într-un ritm accelerat: Soluțiile de fabrică de date pot gestiona cu ușurință seturi de date complexe, ceea ce accelerează timpul până la înțelegere. Arhitectura lor permite modelelor de analiză preconstruite și algoritmilor cognitivi să proceseze datele la scară și viteză.

• Folosit de utilizatori tehnici și non-tehnici: Materialele de date nu sunt destinate doar utilizatorilor tehnici. Arhitectura este flexibilă și poate fi utilizată cu o gamă largă de interfețe utilizator. Ele pot ajuta la construirea de tablouri de bord care pot fi înțelese de directorii de afaceri sau instrumentele lor sofisticate pot fi folosite pentru explorarea datelor de către oamenii de știință ai datelor.

Cele mai bune practici pentru implementarea Data Fabrics

Piața globală de date este în continuă expansiune și există o cerere puternică în spațiu. Multe companii caută să implementeze o arhitectură de date pentru a-și optimiza datele companiei și urmează câteva bune practici comune.

O astfel de practică este adoptarea unui model de proces DataOps. Fabrica de date și DataOps nu sunt identice, dar, conform unui model DataOps, există o conexiune strânsă între procesele de date, instrumente și utilizatori. Prin alinierea utilizatorilor pentru a se baza pe date, aceștia pot folosi instrumentele și pot aplica informații. Fără un model DataOps, utilizatorii se pot lupta să extragă suficient din structura de date.

O altă practică optimă este de a evita transformarea structurii de date într-un alt lac de date, ceea ce este o întâmplare comună. De exemplu, o țesătură de date adevărată nu poate fi realizată dacă aveți toate componentele arhitecturale, cum ar fi sursele de date și analizele, dar niciunul dintre API-urile și SDK-urile. Fabrica de date se referă la designul arhitecturii, nu la o singură tehnologie. Și unele dintre trăsăturile definitorii ale arhitecturii sunt interoperabilitatea între componente și pregătirea pentru integrare.

De asemenea, este esențial pentru organizație să-și înțeleagă cerințele de conformitate și de reglementare. O arhitectură a fabricii de date poate îmbunătăți securitatea, guvernanța și conformitatea cu reglementările.

Deoarece datele nu sunt împrăștiate în sisteme, există o amenințare mai mică de expunere a datelor sensibile. Acestea fiind spuse, este important să înțelegeți cerințele de conformitate și de reglementare înainte de a implementa o țesătură de date. Diferite tipuri de date pot intra sub diferite jurisdicții de reglementare. O soluție este utilizarea politicilor de conformitate automate care asigură că transformarea datelor respectă legile.

Cazuri de utilizare Data Fabric

Există multe utilizări diferite pentru o țesătură de date, dar câteva sunt foarte comune. Un astfel de exemplu comun este colecția virtuală/logică a activelor de date diverse din punct de vedere geografic pentru a facilita accesul și analiza. Fabrica de date este de obicei utilizată pentru gestionarea centralizată a afacerii în acest caz. Deoarece operațiunile de linie distribuită care colectează și utilizează datele sunt susținute prin aplicații tradiționale și interfețe de acces/interogare la date, sunt multe de câștigat de către organizațiile care au segmentare regională sau națională a activităților lor. Aceste organizații necesită adesea management și coordonare centrală.

Un alt caz de utilizare major pentru țesăturile de date este stabilirea unui model de date unificat în urma unei fuziuni sau achiziții. Atunci când acestea au loc, bazele de date și politicile de gestionare a datelor ale organizației anterior independente se schimbă adesea, ceea ce înseamnă că devine mai dificilă colectarea informațiilor dincolo de granițele organizației. O țesătură de date poate depăși acest lucru prin crearea unei imagini unificate a datelor care permite entității combinate să se armonizeze pe un singur model de date.