Vad är en Data Fabric?

Ofta associerad med artificiell intelligens (AI) och maskinlärande (ML), är en data fabric en av de viktigaste verktygen för att omvandla rådata till business intelligence.

Men vad är en data fabric egentligen?

En data fabric är en arkitektur och programvara som erbjuder en sammanhållen samling av data tillgångar, databaser och databasarkitekturer inom ett företag. Den möjliggör en ände-till-ände-integration av olika data pipelines och molnmiljöer genom användning av intelligenta och automatiserade system.

Data fabrics har blivit allt viktigare allteftersom stora utvecklingar fortsätter att ske med hybridmoln, sakernas internet (IoT), AI och edge computing. Detta har orsakat en massiv ökning av stordata, vilket innebär att organisationer har ännu mer att hantera.

För att hantera denna stordata måste företagen fokusera på en sammanhållen och styrning av data miljöer, vilket har medfört flera utmaningar som data silos, säkerhetsrisker och flaskhalsar i beslutsfattandet. Dessa utmaningar är vad som har lett till att data hanterings team antar data fabric lösningar, som hjälper till att sammanfoga data system, stärka sekretess och säkerhet, förbättra styrning och ge mer data tillgänglighet för arbetare.

Data integration leder till mer data driven beslutsfattande, och medan företag historiskt har använt olika data plattformar för specifika aspekter av verksamheten, möjliggör data fabrics att data kan ses mer sammanhållet. Allt detta leder till en bättre förståelse av kundens livscykel, och det hjälper till att etablera kopplingar mellan data.

Vad är syftet med en Data Fabric?

Data fabrics används för att etablera en sammanhållen vy av den associerade data, vilket möjliggör tillgång till information oavsett dess plats, databas association eller struktur. Data fabrics förenklar också analys med AI och maskinlärande.

Ett annat syfte med en data fabric är att underlätta applikationsutveckling eftersom den skapar en gemensam modell för att komma åt information som är skild från de traditionella applikations- och databas silos. Dessa modeller ger bättre tillgång till information, men de förbättrar också effektiviteten genom att etablera en enda lager där data tillgång kan hanteras över alla resurser.

Medan det inte finns en enda data arkitektur för en data fabric, sägs det ofta att det finns sex grundläggande komponenter i denna typ av data ramverk:

1. Data Hantering: Ansvarig för data styrning och säkerhet av data.

2. Data Inmatning: Sammanför moln data och identifierar kopplingar mellan strukturerad och ostrukturerad data.

3. Data Bearbetning: Raffinerar data för att säkerställa att endast relevant data visas för data extraktion.

4. Data Orkestrering: Ett mycket viktigt lager i ramverket som ansvarar för att transformera, integrera och rensa data så att det kan användas över hela verksamheten.

5. Data Upptäckt: Visar nya sätt att integrera data källor.

6. Data Tillgång: Möjliggör konsumtion av data, säkerställer rätt behörighet för vissa team för att följa regler, och hjälper till att visa relevant data genom användning av instrumentpaneler och andra data visualiserings verktyg.

Fördelar med en Data Fabric

Det finns många företags- och tekniska fördelar med data fabrics, såsom:

• Bryt Data Silos: Moderna företag lider ofta av data silos eftersom moderna databaser är associerade med grupper av applikationer och ofta växer när nya läggs till i företaget. Data silos innehåller data av olika strukturer och format, men data fabrics kan förbättra tillgången till företags information och använda insamlad data för att förbättra operativ effektivitet.

• Förenar Databaser: Data fabrics hjälper också företag att förena databaser som är spridda över ett stort område. De säkerställer att plats skillnaderna inte resulterar i barriärer för tillgång. Data fabrics förenklar applikationsutveckling och kan användas för att optimera specifik applikationsdata användning utan att göra data mindre tillgänglig för andra applikationer. De kan också förena data som redan har flyttats in i silos.

• Enkel Tillgång till Information: Data fabrics förbättrar applikations portabilitet och fungerar som en enda väg för att komma åt information i både moln och data center.

• Generera Insikter i en Accelererad Takt: Data fabric lösningar kan enkelt hantera komplexa datamängder, vilket accelererar tiden till insikt. Deras arkitektur möjliggör förbyggda analytiska modeller och kognitiva algoritmer för att bearbeta data i skala och hastighet.

• Används av Tekniska och Icke-Tekniska Användare: Data fabrics är inte bara riktade till tekniska användare. Arkitekturen är flexibel och kan användas med en mängd olika användargränssnitt. De kan hjälpa till att bygga instrumentpaneler som kan förstås av företagschefer, eller deras avancerade verktyg kan användas för data utforskning av data forskare.

Bästa Praxis för Implementering av Data Fabrics

Den globala data marknaden är ständigt expanderande, och det finns en stark efterfrågan på området. Många företag försöker implementera en data arkitektur för att optimera sin företags data, och de följer några vanliga bästa praxis.

En sådan praxis är att anta en DataOps process modell. Data fabric och DataOps är inte identiska, men enligt en DataOps modell, finns det en nära koppling mellan data processer, verktyg och användare. Genom att anpassa användare för att förlita sig på data, kan de utnyttja verktygen och tillämpa insikter. Utan en DataOps modell, kan användare kämpa för att extrahera tillräckligt från data fabric.

En annan bästa praxis är att undvika att förvandla data fabric till bara en annan data sjö, vilket är en vanlig förekomst. Till exempel, en sann data fabric kan inte uppnås om du har alla arkitektoniska komponenter, såsom data källor och analyser, men inga API:er och SDK:er. Data fabric hänvisar till arkitektur designen, inte en enda teknik. Och några av de definierande dragen i arkitekturen är interoperabilitet mellan komponenter och integreringsberedskap.

Det är också kritiskt för organisationen att förstå sin regelefterlevnad och lagstiftningskrav. En data fabric arkitektur kan förbättra säkerhet, styrning och regelefterlevnad.

Eftersom data inte är spridd över system, finns det en mindre hot om känslig data exponering. Med det sagt, är det viktigt att förstå regelefterlevnads- och lagstiftningskraven innan implementering av en data fabric. Olika data typer kan falla under olika lagstiftningsjurisdiktioner. En lösning är att använda automatiserade regelefterlevnadsprinciper som säkerställer att data transformationen följer lagar.

Data Fabric Användningsfall

Det finns många olika användningsområden för en data fabric, men några är mycket vanliga. Ett sådant vanligt exempel är den virtuella/logiska samlingen av geografiskt diversifierade data tillgångar för att underlätta tillgång och analys. Data fabric används vanligtvis för centraliserad verksamhetsstyrning i detta fall. Eftersom de distribuerade linje operationer som samlar in och använder data stöds genom traditionella applikations- och data åtkomst/frågegränssnitt, finns det mycket att vinna för organisationer som har regional eller nationell segmentering av sin verksamhet. Dessa organisationer kräver ofta central styrning och samordning.

Ett annat stort användningsområde för data fabrics är etableringen av en sammanhållen data modell efter en sammanslagning eller förvärv. När dessa sker, ändras ofta databasen och data hanteringsprinciperna för det tidigare oberoende företaget, vilket gör det svårare att samla in information över organisationsgränser. En data fabric kan övervinna detta genom att skapa en sammanhållen vy av data som möjliggör den kombinerade enheten att harmonisera på en enda data modell.