Що таке Data Fabric?

Часто пов’язана з штучним інтелектом (AI) та машинним навчанням (ML), data fabric є одним із основних інструментів для перетворення сирої інформації у бізнес-інтелект.

Але що саме таке data fabric?

Data fabric – це архітектура та програмне забезпечення, яке пропонує єдину колекцію активів даних, баз даних та архітектури баз даних у рамках підприємства. Воно полегшує інтеграцію різних потоків даних та середовищ хмарних обчислень за допомогою використання інтелектуальних та автоматизованих систем.

Data fabrics стали більш важливими через великі зміни, які відбуваються у сфері гібридних хмар, Інтернету речей (IoT), AI та边ових обчислень. Це призвело до масового збільшення великих даних, що означає, що організації мають ще більше даних для керування.

Щоб впоратися з цими великими даними, компанії повинні зосередитися на уніфікації та керуванні середовищами даних, що поставило кілька викликів, таких як дані-силоси, ризики безпеки та瓶іжки у прийнятті рішень. Ці виклики призвели до того, що команди керування даними прийняли рішення щодо реалізації data fabric, які допомагають уніфікувати системи даних, посилити конфіденційність та безпеку, поліпшити керування та забезпечити більший доступ до даних для працівників.

Інтеграція даних призводить до більшої кількості даних, керованих прийняттям рішень, а оскільки підприємства історично використовували різні платформи даних для конкретних аспектів бізнесу, data fabrics дозволяють бачити дані більш цілісно. Все це призводить до кращого розуміння життєвого циклу клієнта та допомагає встановити зв’язки між даними.

Яка мета Data Fabric?

Data fabrics використовуються для створення єдиного виду пов’язаних даних, що полегшує доступ до інформації незалежно від її місця розташування, асоціації з базою даних чи структури. Data fabrics також спрощують аналіз за допомогою AI та машинного навчання.

Інша мета data fabric – полегшити розробку додатків, оскільки вона створює спільну модель для доступу до інформації, відокремлену від традиційних додатків та баз даних-силосів. Ці моделі забезпечують кращий доступ до інформації, а також підвищують ефективність шляхом встановлення єдиного шару, де можна керувати доступом до даних у всіх ресурсах.

Хоча немає єдиної архітектури даних для data fabric, часто кажуть, що існують шість фундаментальних компонентів цієї структури даних:

1. Керування даними: Відповідальне за керування даними та безпеку даних.

2. Впровадження даних: Збирає дані хмарних обчислень та визначає зв’язки між структурованими та неструктурованими даними.

3. Обробка даних: Рефінансування даних для забезпечення того, щоб лише актуальні дані були представлені для витягання даних.

4. Оркестрація даних: Дійсно важливий шар структури, відповідальний за перетворення, інтеграцію та очистку даних, щоб вони могли бути використані у всьому бізнесі.

5. Відкриття даних: Представляє нові способи інтеграції джерел даних.

6. Доступ до даних: Дозволяє споживати дані, забезпечує правильні дозволи для певних команд для дотримання регуляцій та допомагає представляти актуальні дані за допомогою панелей та інших інструментів візуалізації даних.

Переваги Data Fabric

Є багато бізнесових та технічних переваг data fabric, таких як:

• Розбиття даних-силосів: Сучасні підприємства часто страждають від даних-силосів, оскільки сучасні бази даних асоціюються з групами додатків та часто зростають, коли додаються нові додатки до підприємства. Дані-силоси містять дані різних структур та форматів, але data fabrics можуть покращити доступ до інформації підприємства та використовувати зібрані дані для поліпшення операційної ефективності.

• Об’єднання баз даних: Data fabrics також допомагають компаніям об’єднувати бази даних, які розкидані по великій території. Вони забезпечують те, що відмінності у місцях розташування не призводять до бар’єрів для доступу. Data fabrics спрощують розробку додатків та можуть бути використані для оптимізації конкретного використання даних додатком без того, щоб зробити дані менш доступними для інших додатків. Вони також можуть об’єднати дані, які вже перейшли у силоси.

• Єдиний спосіб доступу до інформації: Data fabrics покращують портативність додатків та діють як єдиний спосіб доступу до інформації як у хмарі, так і в центрі даних.

• Генерування інсайтів при прискореному темпі: Рішення data fabric можуть легко обробляти складні набори даних, що прискорює час отримання інсайтів. Їхня архітектура дозволяє використовувати попередньо побудовані моделі аналітики та когнітивні алгоритми для обробки даних у масштабі та зі швидкістю.

• Використовується технічними та нетехнічними користувачами: Data fabrics не призначені лише для технічних користувачів. Архітектура гнучка та може бути використана з широким спектром інтерфейсів користувача. Вони можуть допомогти створити панелі, які можуть бути зрозумілі бізнес-експертам, або їхні складні інструменти можуть бути використані для дослідження даних вченими-даними.

Найкращі практики реалізації Data Fabrics

Глобальний ринок даних постійно розширюється, і існує сильний попит у цій сфері. Багато компаній намагаються реалізувати архітектуру даних для оптимізації своїх підприємств даних, і вони слідують деяким загальним найкращим практикам.

Одна з таких практик – це прийняття моделі процесу DataOps. Data fabric та DataOps не ідентичні, але згідно з моделлю DataOps, існує тісний зв’язок між процесами даних, інструментами та користувачами. Приєднавши користувачів до даних, вони можуть використовувати інструменти та застосовувати інсайти. Без моделі DataOps користувачі можуть мати труднощі з витяганням достатньої кількості інформації з data fabric.

Інша найкраща практика – це уникнути перетворення data fabric просто в ще один data lake, що є поширеним явищем. Наприклад, справжній data fabric не може бути досягнутий, якщо у вас є всі архітектурні компоненти, такі як джерела даних та інструменти аналітики, але немає жодних API та SDK. Data fabric відноситься до проекту архітектури, а не до окремої технології. І деякі визначальні риси архітектури – це міжопераційна сумісність між компонентами та готовність до інтеграції.

Також важливо, щоб організація розуміла свої вимоги до дотримання нормативних вимог та законодавства. Архітектура data fabric може покращити безпеку, керування та дотримання нормативних вимог.

Оскільки дані не розкидані по системах, існує менша загроза витоку конфіденційних даних. Однак важливо зрозуміти вимоги до дотримання нормативних вимог перед реалізацією data fabric. Різні типи даних можуть підпадати під різні нормативні юрисдикції. Одним із рішень є використання автоматизованих політик дотримання нормативних вимог, які забезпечують відповідність трансформації даних законодавству.

Використання Data Fabric

Є багато різних випадків використання data fabric, але деякі з них дуже поширені. Одним із таких поширених прикладів є віртуальна/логічна колекція географічно розкиданих активів даних для полегшення доступу та аналізу. Data fabric зазвичай використовується для централізованого бізнес-керування в цьому випадку. Оскільки розподілені лінії операцій, які збирають та використовують дані, підтримуються через традиційні інтерфейси доступу до додатків та даних, існує багато вигод для організацій, які мають регіональну або національну сегментацію своєї діяльності. Ці організації часто потребують центрального керування та координації.

Іншим великим випадком використання data fabric є встановлення єдиної моделі даних після злиття або поглинання. Коли це відбувається, бази даних та політики керування даними раніше незалежної організації часто змінюються, що означає, що стає ще складніше зібрати інформацію через організаційні кордони. Data fabric може подолати це, створивши єдиний вигляд даних, який дозволяє об’єднаній організації гармонізувати на єдиній моделі даних.