Data Fabric là gì?

Data Fabric thường được liên kết với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), là một trong những công cụ chính để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin kinh doanh.

Vậy Data Fabric thực sự là gì?

Data Fabric là một kiến trúc và phần mềm cung cấp một bộ sưu tập thống nhất của các tài sản dữ liệu, cơ sở dữ liệu và kiến trúc cơ sở dữ liệu trong một doanh nghiệp. Nó giúp tích hợp các đường ống dữ liệu và môi trường đám mây khác nhau thông qua việc sử dụng các hệ thống thông minh và tự động.

Data Fabric đã trở nên quan trọng hơn khi các phát triển lớn tiếp tục diễn ra với đám mây lai, internet của vạn vật (IoT), AI và tính toán biên. Điều này đã gây ra sự tăng trưởng lớn của dữ liệu lớn, nghĩa là các tổ chức phải quản lý nhiều hơn.

Để đối phó với dữ liệu lớn này, các công ty phải tập trung vào việc thống nhất và quản lý môi trường dữ liệu, điều này đã đặt ra một số thách thức như dữ liệu bị cô lập, rủi ro bảo mật và tắc nghẽn trong việc ra quyết định. Những thách thức này là lý do tại sao các đội quản lý dữ liệu đã áp dụng các giải pháp Data Fabric, giúp thống nhất các hệ thống dữ liệu, tăng cường bảo mật và quản lý, và cung cấp nhiều quyền truy cập dữ liệu hơn cho người lao động.

Tích hợp dữ liệu dẫn đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu nhiều hơn, và trong khi các doanh nghiệp đã sử dụng các nền tảng dữ liệu khác nhau cho các khía cạnh cụ thể của kinh doanh, Data Fabric cho phép dữ liệu được xem một cách thống nhất hơn. Tất cả điều này dẫn đến sự hiểu biết tốt hơn về chu kỳ sống của khách hàng và giúp thiết lập các kết nối giữa dữ liệu.

Mục đích của Data Fabric là gì?

Data Fabric được sử dụng để thiết lập một cái nhìn thống nhất về dữ liệu liên quan, giúp truy cập thông tin bất kể vị trí, liên kết cơ sở dữ liệu hoặc cấu trúc của nó. Data Fabric cũng đơn giản hóa việc phân tích với AI và học máy.

Mục đích khác của Data Fabric là giúp phát triển ứng dụng vì nó tạo ra một mô hình chung để truy cập thông tin riêng biệt với các ứng dụng và cơ sở dữ liệu truyền thống. Những mô hình này cung cấp quyền truy cập thông tin tốt hơn, nhưng cũng cải thiện hiệu suất bằng cách thiết lập một lớp duy nhất nơi quyền truy cập dữ liệu có thể được quản lý trên tất cả các tài nguyên.

Mặc dù không có một kiến trúc dữ liệu duy nhất cho Data Fabric, nhưng thường nói rằng có sáu thành phần cơ bản của khung dữ liệu này:

1. Quản lý Dữ liệu: Chịu trách nhiệm về quản lý và bảo mật dữ liệu.

2. Nhập Dữ liệu: Kết hợp dữ liệu đám mây và xác định các kết nối giữa dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc.

3. Xử lý Dữ liệu: Refined dữ liệu để đảm bảo chỉ dữ liệu liên quan được hiển thị cho việc trích xuất dữ liệu.

4. Orchestration Dữ liệu: Một lớp rất quan trọng của khung dữ liệu chịu trách nhiệm chuyển đổi, tích hợp và làm sạch dữ liệu để nó có thể được sử dụng trên toàn doanh nghiệp.

5. Khám phá Dữ liệu: Hiển thị các cách mới để tích hợp nguồn dữ liệu.

6. Truy cập Dữ liệu: Cho phép tiêu thụ dữ liệu, đảm bảo các quyền truy cập đúng cho các nhóm để tuân thủ quy định và giúp hiển thị dữ liệu liên quan thông qua việc sử dụng bảng điều khiển và các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác.

Lợi ích của Data Fabric

Có nhiều lợi ích kinh doanh và kỹ thuật của Data Fabric, chẳng hạn như:

• Phá vỡ Dữ liệu Cô lập: Các doanh nghiệp hiện đại thường gặp phải dữ liệu cô lập vì các cơ sở dữ liệu hiện đại được liên kết với các nhóm ứng dụng và thường phát triển khi các ứng dụng mới được thêm vào doanh nghiệp. Dữ liệu cô lập giữ dữ liệu của các cấu trúc và định dạng khác nhau, nhưng Data Fabric có thể cải thiện quyền truy cập vào thông tin doanh nghiệp và sử dụng dữ liệu thu thập để cải thiện hiệu quả hoạt động.

• Thống nhất Cơ sở Dữ liệu: Data Fabric cũng giúp các công ty thống nhất các cơ sở dữ liệu được phân tán trên một khu vực rộng lớn. Chúng đảm bảo rằng sự khác biệt về vị trí không dẫn đến các rào cản truy cập. Data Fabric đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng và có thể được sử dụng để tối ưu hóa việc sử dụng dữ liệu ứng dụng cụ thể mà không làm cho dữ liệu ít truy cập hơn đối với các ứng dụng khác. Chúng cũng có thể thống nhất dữ liệu đã được di chuyển vào các silo.

• Cách duy nhất để Truy cập Thông tin: Data Fabric cải thiện khả năng di chuyển ứng dụng và hoạt động như một cách duy nhất để truy cập thông tin trong cả đám mây và trung tâm dữ liệu.

• Tạo Ra Thông Tin tại Tốc độ Nhanh: Các giải pháp Data Fabric có thể xử lý các tập dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng, điều này giúp tăng tốc độ thông tin. Kiến trúc của chúng cho phép các mô hình phân tích và thuật toán nhận thức được xây dựng sẵn để xử lý dữ liệu trên quy mô và tốc độ.

• Sử dụng bởi Người dùng Kỹ thuật và Không Kỹ thuật: Data Fabric không chỉ dành cho người dùng kỹ thuật. Kiến trúc của chúng linh hoạt và có thể được sử dụng với nhiều giao diện người dùng khác nhau. Chúng có thể giúp xây dựng các bảng điều khiển có thể được hiểu bởi các giám đốc điều hành kinh doanh, hoặc các công cụ tinh vi của chúng có thể được sử dụng cho việc khám phá dữ liệu bởi các nhà khoa học dữ liệu.

Các Thực tiễn Tốt nhất để Triển khai Data Fabrics

Thị trường dữ liệu toàn cầu đang不断 mở rộng, và có nhu cầu mạnh mẽ trong không gian này. Nhiều công ty đang tìm cách triển khai một kiến trúc dữ liệu để tối ưu hóa dữ liệu doanh nghiệp của họ, và họ tuân theo một số thực tiễn tốt nhất chung.

Một trong những thực tiễn như vậy là chấp nhận mô hình quy trình DataOps. Data Fabric và DataOps không giống nhau, nhưng theo mô hình DataOps, có sự kết nối chặt chẽ giữa các quy trình dữ liệu, công cụ và người dùng. Bằng cách liên kết người dùng với dữ liệu, họ có thể tận dụng các công cụ và áp dụng thông tin. Nếu không có mô hình DataOps, người dùng có thể gặp khó khăn trong việc trích xuất đủ thông tin từ Data Fabric.

Một thực tiễn tốt nhất khác là tránh biến Data Fabric thành chỉ một hồ dữ liệu khác, điều này là một hiện tượng phổ biến. Ví dụ, một Data Fabric thực sự không thể đạt được nếu bạn có tất cả các thành phần kiến trúc, như nguồn dữ liệu và phân tích, nhưng không có API và SDK. Data Fabric đề cập đến thiết kế kiến trúc, không phải một công nghệ duy nhất. Và một số đặc điểm xác định của kiến trúc là khả năng tương tác giữa các thành phần và khả năng tích hợp sẵn.

Điều quan trọng là tổ chức phải hiểu các yêu cầu về tuân thủ và quy định. Kiến trúc Data Fabric có thể cải thiện bảo mật, quản lý và tuân thủ quy định.

Vì dữ liệu không bị phân tán trên các hệ thống, nên có ít rủi ro hơn về việc lộ dữ liệu nhạy cảm. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu các yêu cầu về tuân thủ và quy định trước khi triển khai Data Fabric. Các loại dữ liệu khác nhau có thể thuộc về các khu vực pháp lý quy định khác nhau. Một giải pháp là sử dụng các chính sách tuân thủ tự động để đảm bảo việc chuyển đổi dữ liệu tuân thủ các luật.

Trường hợp Sử dụng Data Fabric

Có nhiều trường hợp sử dụng khác nhau cho Data Fabric, nhưng một số trường hợp phổ biến. Một ví dụ phổ biến là việc thu thập ảo/logic của các tài sản dữ liệu phân tán về mặt địa lý để giúp truy cập và phân tích. Data Fabric thường được sử dụng cho quản lý kinh doanh tập trung trong trường hợp này. Vì các hoạt động đường dây phân tán thu thập và sử dụng dữ liệu được hỗ trợ thông qua các giao diện truy cập và truy vấn dữ liệu ứng dụng truyền thống, có rất nhiều lợi ích cho các tổ chức có phân khúc khu vực hoặc quốc gia trong hoạt động của họ. Những tổ chức này thường yêu cầu quản lý và phối hợp trung tâm.

Một trường hợp sử dụng khác của Data Fabric là thiết lập một mô hình dữ liệu thống nhất sau khi sáp nhập hoặc mua lại. Khi những điều này xảy ra, cơ sở dữ liệu và chính sách quản lý dữ liệu của tổ chức độc lập trước đây thường thay đổi, điều này khiến việc thu thập thông tin trên các ranh giới tổ chức trở nên khó khăn hơn. Data Fabric có thể vượt qua điều này bằng cách tạo ra một cái nhìn thống nhất về dữ liệu cho phép thực thể kết hợp hài hòa trên một mô hình dữ liệu duy nhất.