Что такое фабрика данных?

Фабрика данных, которую часто связывают с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением (МО), является одним из основных инструментов преобразования необработанных данных в бизнес-аналитику.

Но что такое ткань данных?

Фабрика данных — это архитектура и программное обеспечение, которые предлагают унифицированный набор активов данных, баз данных и архитектур баз данных в рамках предприятия. Это облегчает сквозную интеграцию различных конвейеров данных и облачных сред за счет использования интеллектуальных и автоматизированных систем.

Фабрики данных становятся все более важными, поскольку основные разработки продолжают происходить с гибридным облаком, Интернетом вещей (IoT), искусственным интеллектом и периферийными вычислениями. Это привело к значительному увеличению объемов больших данных, а это означает, что организациям приходится управлять еще большим количеством данных.

Чтобы справиться с этими большими данными, компании должны сосредоточиться на унификации и управлении средами данных, что создало несколько проблем, таких как хранилища данных, риски безопасности и узкие места в процессе принятия решений. Именно эти проблемы привели к тому, что команды по управлению данными приняли решения для фабрики данных, которые помогают унифицировать системы данных, укреплять конфиденциальность и безопасность, улучшать управление и обеспечивать больший доступ к данным для сотрудников.

Интеграция данных приводит к принятию решений, в большей степени основанных на данных, и, хотя предприятия исторически использовали разные платформы данных для определенных аспектов бизнеса, структуры данных позволяют просматривать данные более связно. Все это приводит к лучшему пониманию жизненного цикла клиента и помогает установить связи между данными.

Какова цель Data Fabric?

Фабрики данных используются для создания единого представления связанных данных, что облегчает доступ к информации независимо от ее местоположения, связи с базой данных или структуры. Структуры данных также упрощают анализ с помощью ИИ и машинного обучения.

Другая цель фабрики данных — облегчить разработку приложений, поскольку она создает общую модель доступа к информации отдельно от традиционных хранилищ приложений и баз данных. Эти модели обеспечивают лучший доступ к информации, но они также повышают эффективность за счет создания единого уровня, на котором можно управлять доступом к данным для всех ресурсов.

Хотя для структуры данных не существует единой архитектуры данных, часто говорят, что в этом типе структуры данных есть шесть основных компонентов:

1. Управление данными: Отвечает за управление данными и безопасность данных.

2. Прием данных: Объединяет облачные данные и определяет связи между структурированными и неструктурированными данными.

3. Обработка данных: Уточняет данные, чтобы гарантировать, что для извлечения данных будут доступны только релевантные данные.

4. Оркестровка данных: действительно важный уровень структуры, отвечающий за преобразование, интеграцию и очистку данных, чтобы их можно было использовать в бизнесе.

5. Обнаружение данных: Появляются новые способы интеграции источников данных.

6. Доступ к данным: Позволяет потреблять данные, обеспечивает правильные разрешения для определенных команд для соблюдения нормативных требований и помогает отображать соответствующие данные с помощью информационных панелей и других инструментов визуализации данных.

Преимущества фабрики данных

Существует множество деловых и технических преимуществ фабрик данных, таких как:

• Разрушьте бункеры данных: Современные предприятия часто страдают от разрозненности данных, поскольку современные базы данных связаны с группами приложений и часто растут по мере добавления новых на предприятие. Хранилища данных содержат данные различных структур и форматов, но фабрики данных могут улучшить доступ к корпоративной информации и использовать собранные данные для повышения операционной эффективности.

• Объединить базы данных: фабрики данных также помогают компаниям объединять базы данных, разбросанные по большой территории. Они гарантируют, что различия в местоположении не создадут барьеров для доступа. Фабрики данных упрощают разработку приложений и могут использоваться для оптимизации использования данных конкретного приложения, не делая данные менее доступными для других приложений. Они также могут объединять данные, которые уже перемещены в хранилища.

• Единый способ доступа к информации: фабрики данных улучшают переносимость приложений и служат единым способом доступа к информации как в облаке, так и в центре обработки данных.

• Генерируйте идеи в ускоренном темпе: Решения Data Fabric могут легко обрабатывать сложные наборы данных, что ускоряет получение информации. Их архитектура позволяет использовать предварительно созданные модели аналитики и когнитивные алгоритмы для обработки данных в нужном масштабе и с большой скоростью.

• Используется техническими и нетехническими пользователями: Data Fabrics предназначены не только для технических пользователей. Архитектура является гибкой и может использоваться с широким спектром пользовательских интерфейсов. Они могут помочь в создании информационных панелей, понятных бизнес-руководителям, или их сложные инструменты могут использоваться для исследования данных специалистами по обработке и анализу данных.

Лучшие практики для реализации Data Fabrics

Мировой рынок данных постоянно расширяется, и в космосе есть большой спрос. Многие компании стремятся внедрить архитектуру данных для оптимизации своих корпоративных данных и следуют некоторым общепринятым рекомендациям.

Одной из таких практик является использование модели процессов DataOps. Структура данных и DataOps не идентичны, но в соответствии с моделью DataOps существует тесная связь между процессами обработки данных, инструментами и пользователями. Предоставив пользователям возможность полагаться на данные, они могут использовать инструменты и применять идеи. Без модели DataOps пользователям будет сложно извлечь достаточно информации из структуры данных.

Еще одна передовая практика — избегать превращения фабрики данных в еще одно озеро данных, что является обычным явлением. Например, настоящая структура данных не может быть создана, если у вас есть все архитектурные компоненты, такие как источники данных и аналитика, но нет API и SDK. Ткань данных относится к дизайну архитектуры, а не к отдельной технологии. И некоторые из определяющих черт архитектуры — совместимость между компонентами и готовность к интеграции.

Для организации также очень важно понимать свои нормативные и нормативные требования. Архитектура фабрики данных может улучшить безопасность, управление и соответствие нормативным требованиям.

Поскольку данные не разбросаны по системам, существует меньшая угроза раскрытия конфиденциальных данных. При этом важно понимать соответствие и нормативные требования, прежде чем внедрять фабрику данных. Различные типы данных могут подпадать под действие различных регулирующих юрисдикций. Одним из решений является использование автоматизированных политик соответствия, обеспечивающих соответствие преобразования данных законам.

Примеры использования Data Fabric

Существует множество различных применений фабрики данных, но некоторые из них очень распространены. Одним из таких распространенных примеров является виртуальный/логический сбор географически разнесенных активов данных для облегчения доступа и анализа. В этом случае структура данных обычно используется для централизованного управления бизнесом. Поскольку распределенные линейные операции по сбору и использованию данных поддерживаются через традиционные приложения и интерфейсы доступа/запроса к данным, организации, имеющие региональную или национальную сегментацию своей деятельности, могут многое выиграть. Эти организации часто требуют централизованного управления и координации.

Еще одним важным вариантом использования фабрик данных является создание единой модели данных после слияния или поглощения. Когда это происходит, политика базы данных и управления данными ранее независимой организации часто меняется, что означает, что становится сложнее собирать информацию за пределами организации. Структура данных может решить эту проблему, создав единое представление данных, которое позволяет объединенному объекту гармонизировать единую модель данных.