Що таке Data Fabric?

Структура даних, яку часто асоціюють зі штучним інтелектом (AI) і машинним навчанням (ML), є одним із основних інструментів для перетворення вихідних даних у бізнес-аналітику.

Але що таке структура даних?

Структура даних — це архітектура та програмне забезпечення, які пропонують уніфіковану колекцію активів даних, баз даних і архітектур баз даних у межах підприємства. Це полегшує наскрізну інтеграцію різних конвеєрів даних і хмарних середовищ завдяки використанню інтелектуальних і автоматизованих систем.

Структури даних стають більш важливими, оскільки продовжують відбуватися основні розробки з гібридною хмарою, Інтернетом речей (IoT), ШІ та периферійними обчисленнями. Це призвело до значного збільшення великих даних, а це означає, що організаціям потрібно керувати ще більше.

Щоб мати справу з цими великими даними, компанії повинні зосередитися на уніфікації та управлінні середовищами даних, що породило кілька проблем, як-от розміщення даних, ризики безпеки та вузькі місця під час прийняття рішень. Саме ці виклики змусили команди управління даними прийняти рішення для обробки даних, які допомагають уніфікувати системи даних, посилити конфіденційність і безпеку, покращити управління та надати співробітникам більший доступ до даних.

Інтеграція даних веде до прийняття рішень на основі даних, і хоча підприємства історично використовували різні платформи даних для певних аспектів бізнесу, структури даних дозволяють переглядати дані більш узгоджено. Усе це веде до кращого розуміння життєвого циклу клієнта та допомагає встановити зв’язки між даними.

Яке призначення Data Fabric?

Структури даних використовуються для встановлення уніфікованого перегляду пов’язаних даних, що полегшує доступ до інформації незалежно від її розташування, асоціації бази даних або структури. Структури даних також спрощують аналіз за допомогою ШІ та машинного навчання.

Ще одна мета структури даних — сприяти розробці додатків, оскільки вона створює загальну модель доступу до інформації окремо від традиційних додатків і баз даних. Ці моделі забезпечують кращий доступ до інформації, але вони також покращують ефективність, створюючи єдиний рівень, на якому можна керувати доступом до даних для всіх ресурсів.

Хоча не існує однієї єдиної архітектури даних для структури даних, часто кажуть, що існує шість основних компонентів цього типу структури даних:

1. Управління даними: Відповідає за управління даними та безпеку даних.

2. Передача даних: Об’єднує хмарні дані та визначає зв’язки між структурованими та неструктурованими даними.

3. Обробка даних: Уточнює дані, щоб забезпечити доступ лише доречних даних для вилучення даних.

4. Оркестровка даних: дійсно важливий рівень інфраструктури, відповідальний за трансформацію, інтеграцію та очищення даних, щоб їх можна було використовувати в бізнесі.

5. Виявлення даних: відкриває нові способи інтеграції джерел даних.

6. Доступ до даних: Дозволяє споживати дані, забезпечує правильні дозволи для певних команд для дотримання нормативних вимог і допомагає виводити відповідні дані за допомогою інформаційних панелей та інших інструментів візуалізації даних.

Переваги Data Fabric

Існує багато бізнес- і технічних переваг інфраструктури даних, таких як:

• Розбити силос даних: Сучасний бізнес часто страждає від розсеяності даних, оскільки сучасні бази даних пов’язані з групами додатків і часто розширюються, коли на підприємстві додаються нові. Бази даних містять дані різних структур і форматів, але структури даних можуть покращити доступ до корпоративної інформації та використовувати зібрані дані для підвищення ефективності роботи.

• Об'єднайте бази даних: Структури даних також допомагають компаніям об’єднувати бази даних, які розміщені на великій території. Вони гарантують, що відмінності в місці розташування не створюють перешкод для доступу. Структури даних спрощують розробку програм і можуть використовуватися для оптимізації використання даних конкретної програми, не роблячи дані менш доступними для інших програм. Вони також можуть уніфікувати дані, які вже переміщено в силос.

• Єдиний спосіб доступу до інформації: Структури даних покращують переносимість програм і діють як єдиний спосіб доступу до інформації як у хмарі, так і в центрі обробки даних.

• Генеруйте статистичні дані в прискореному темпі: Рішення для обробки даних можуть легко обробляти складні набори даних, що пришвидшує час для аналізу. Їхня архітектура дозволяє створювати аналітичні моделі та когнітивні алгоритми для обробки даних у масштабі та швидкості.

• Використовується технічними та нетехнічними користувачами: Тканини даних призначені не лише для технічних користувачів. Архітектура є гнучкою і може використовуватися з широким діапазоном інтерфейсів користувача. Вони можуть допомогти створити інформаційні панелі, зрозумілі керівникам бізнесу, або їхні складні інструменти можуть використовуватися для дослідження даних спеціалістами з обробки даних.

Найкращі методи впровадження фабрик даних

Глобальний ринок даних постійно розширюється, і в цьому просторі є високий попит. Багато компаній прагнуть запровадити архітектуру даних для оптимізації своїх корпоративних даних, і вони дотримуються деяких загальних передових практик.

Однією з таких практик є використання моделі процесу DataOps. Структура даних і DataOps не ідентичні, але відповідно до моделі DataOps існує тісний зв’язок між процесами даних, інструментами та користувачами. Налаштувавши користувачів покладатися на дані, вони можуть використовувати інструменти та застосовувати статистичні дані. Без моделі DataOps користувачі можуть насилу витягти достатньо з масиву даних.

Інша найкраща практика полягає в тому, щоб не перетворювати мережу даних на ще одне озеро даних, що є звичайним явищем. Наприклад, справжня структура даних не може бути досягнута, якщо у вас є всі архітектурні компоненти, такі як джерела даних і аналітика, але немає API і SDK. Data fabric стосується дизайну архітектури, а не окремої технології. Деякі з визначальних рис архітектури — це взаємодію між компонентами та готовність до інтеграції.

Для організації також важливо розуміти свою відповідність і нормативні вимоги. Архітектура структури даних може покращити безпеку, управління та відповідність нормативним вимогам.

Оскільки дані не розпорошені між системами, існує менша загроза розкриття конфіденційних даних. Зважаючи на це, важливо розуміти відповідність і нормативні вимоги перед впровадженням структури даних. Різні типи даних можуть підпадати під різні нормативні юрисдикції. Одним з рішень є використання автоматизованих політик відповідності, які гарантують, що перетворення даних відповідає законам.

Варіанти використання Data Fabric

Існує багато різних застосувань для структури даних, але деякі з них дуже поширені. Одним із таких поширених прикладів є віртуальна/логічна колекція географічно різноманітних активів даних для полегшення доступу та аналізу. У цьому випадку структура даних зазвичай використовується для централізованого управління бізнесом. Оскільки розподілені лінійні операції, які збирають і використовують дані, підтримуються через традиційні додатки та інтерфейси доступу/запитів до даних, організації, які мають регіональну або національну сегментацію своєї діяльності, можуть багато чого отримати. Ці організації часто потребують централізованого управління та координації.

Ще один важливий варіант використання інфраструктури даних — це створення уніфікованої моделі даних після злиття або поглинання. Коли це відбувається, база даних і політика управління даними раніше незалежної організації часто змінюються, що означає, що стає важче збирати інформацію за межами організації. Структура даних може подолати це, створивши уніфіковане представлення даних, що дозволяє об’єднаній сутності гармонізувати в одній моделі даних.