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 affärsintelligens.

Men vad är egentligen en data fabric?

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-integrering av olika data pipelines och molnmiljöer genom användning av intelligenta och automatiserade system.

Data fabriker har blivit allt viktigare allteftersom stora utvecklingar sker inom 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 sammanfogning och styrning av data miljöer, vilket har lett till flera utmaningar som data silos, säkerhetsrisker och flaskhalsar i beslutsfattandet. Dessa utmaningar är vad som har lett till att datahanterings 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 fabriker att data kan ses mer sammanhängande. 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 fabriker används för att etablera en sammanhållen vy av den associerade data, vilket möjliggör tillgång till information oavsett dess plats, databas association eller struktur. Data fabriker 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. Datahantering: Ansvarig för data styrning och säkerhet för data.

2. Datainmatning: Sammanför molndata och identifierar kopplingar mellan strukturerad och ostrukturerad data.

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

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

5. Dataupptäckt: Visar nya sätt att integrera data källor.

6. Dataåtkomst: 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 affärs- och tekniska fördelar med data fabriker, 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 tillförs företaget. Data silos innehåller data av olika strukturer och format, men data fabriker kan förbättra tillgången till företagsinformation och använda insamlad data för att förbättra driftseffektiviteten.

• Förenar databaser: Data fabriker hjälper också företag att förena databaser som är utspridda över ett stort område. De säkerställer att plats skillnader inte resulterar i barriärer för tillgång. Data fabriker 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 väg att komma åt information: Data fabriker förbättrar applikationsportabilitet och fungerar som en enda väg att komma åt information i både molnet och datacenter.

• Generera insikter på ett accelererat sätt: Data fabric lösningar kan enkelt hantera komplexa dataset, 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 fabriker är inte bara riktade mot tekniska användare. Arkitekturen är flexibel och kan användas med en mängd olika användargränssnitt. De kan hjälpa till att bygga instrumentpaneler som kan förstås av företagsledare, eller deras avancerade verktyg kan användas för datautforskning av data vetenskapsmän.

Bästa praxis för att implementera Data Fabriker

Den globala data marknaden utvidgas konstant, och det finns en stark efterfrågan i området. Många företag ser till att implementera en data arkitektur för att optimera sin företagsdata, och de följer några vanliga bästa praxis.

En sådan praxis är att omfamna en DataOps processmodell. 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 lita på data, kan de utnyttja verktygen och tillämpa insikter. Utan en DataOps modell, kan användare kämpa för att extrahera tillräckligt från data fabriken.

En annan bästa praxis är att undvika att förvandla data fabriken till bara en annan data sjö, vilket är en vanlig förekomst. Till exempel kan en sann data fabric 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 sina regelefterlevnads- och regleringskrav. En data fabric arkitektur kan förbättra säkerhet, styrning och regelefterlevnad.

Eftersom data inte är utspridd över system, finns det en mindre risk för känslig data exponering. Med det sagt, är det viktigt att förstå regelefterlevnads- och regleringskraven innan du implementerar en data fabric. Olika data typer kan falla under olika regleringsjurisdiktioner. En lösning är att använda automatiserade regelefterlevnadsprinciper som säkerställer att dataomvandling överensstämmer med lagar.

Data Fabric Användningsfall

Det finns många olika användningar 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 fabriken används vanligtvis för centraliserad affärsledning i detta fall. Eftersom de distribuerade linjeoperationerna som samlar in och använder data stöds genom traditionella applikations- och dataåtkomst/frågegränssnitt, finns det mycket att vinna för organisationer som har regional eller nationell segmentering av sin verksamhet. Dessa organisationer kräver ofta central ledning och samordning.

Ett annat stort användningsfall för data fabriker är etableringen av en enhetlig data modell efter en sammanslagning eller förvärv. När dessa sker, ändras ofta databasen och datahanteringspolicyn för den tidigare oberoende organisationen, vilket innebär att det blir svårare att samla in information över organisationsgränser. En data fabric kan övervinna detta genom att skapa en enhetlig vy av data som möjliggör den kombinerade enheten att harmonisera på en enda data modell.