ازدادت أهمية نقل البيانات وتخزينها نتيجة للتوسع المستمر في صناعة تكنولوجيا المعلومات والملايين من نقاط البيانات التي يتم إنتاجها كل ثانية.
بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن تكون هذه البيانات واضحة وسهلة الفهم من أجل دعم اتخاذ القرار الدقيق.
للحفاظ على القدرة التنافسية وتحقيق النجاح على المدى الطويل ، يجب على شركتك تخزين البيانات ونقلها باستخدام أكثر الحلول المتاحة كفاءة.
لهذا السبب ، تستخدم المزيد من الشركات أقمشة البيانات. تتمثل إحدى أعظم الطرق للحفاظ على وقتك وأموالك ومواردك في استخدام نسيج بيانات لمعالجة البيانات وتمكين التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي.
في هذه المقالة ، سنلقي نظرة عميقة على نسيج البيانات ، بما في ذلك استخداماته ، والمكونات الرئيسية ، والمزايا ، والتفاصيل الحيوية الأخرى.
إذن ، ما هو نسيج البيانات؟
بغض النظر عن مكان وجودهم ، قم بإدارة ومراقبة البيانات والتطبيقات الخاصة بك. يعتبر نسيج البيانات في جوهره بنية بيانات متكاملة آمنة ومتعددة الاستخدامات وقابلة للتكيف.
يعد نسيج البيانات ، الذي يجمع بين أفضل ما في السحابة والأساسية والحافة ، من نواح كثيرة نهجًا استراتيجيًا جديدًا لعملية تخزين عملك.
أثناء التحكم فيه مركزيًا ، يمكنه الوصول إلى كل مكان ، بما في ذلك السحابات المحلية والعامة والخاصة ، بالإضافة إلى أجهزة Edge و IoT.
صوامع البيانات بحجم ناطحات السحاب والبنى التحتية المتنوعة وغير المتصلة أصبحت شيئًا من الماضي. يعتمد نسيج البيانات على مجموعة شاملة من أدوات إدارة البيانات التي تضمن الاتساق في جميع بيئاتك المرتبطة.
من خلال الأتمتة ، تبسيط الإدارة المستهلكة للوقت ، وتسريع التطوير والاختبار والنشر ، وحماية الأصول الخاصة بك على مدار الساعة.
بغض النظر عن مكان وجود بياناتك وتطبيقاتك ، يمكنك تتبع نفقات التخزين والأداء والكفاءة من منصة واحدة.
يمكنك بسرعة (وفي بعض الحالات ، تلقائيًا) إجراء تغييرات على البنية التحتية السحابية المختلطة بمجرد أن يكون لديك معرفة قابلة للتنفيذ بشأنها ، مثل إصلاح الأخطاء ومعالجة مشكلات الأمان والامتثال وتوسيع نطاق الحوسبة وتقليصها.
باختصار ، تعمل Data Fabric على تحسين كفاءة نشر البنية التحتية وصيانتها ، وخفض التكاليف ، وزيادة الأداء.
لماذا يجب عليك استخدام نسيج البيانات؟
تحتاج أي شركة تركز على البيانات إلى استراتيجية شاملة تتغلب على العقبات مثل الوقت والمكان وأنواع البرامج المختلفة ومواقع البيانات. لا ينبغي إخفاء البيانات خلف جدران الحماية أو نشرها عبر عدة أماكن ، ولكن يجب أن تكون متاحة للأشخاص الذين يحتاجون إليها.
لتحقيق النجاح ، تتطلب الشركات حلاً بيانات مستقبليًا وبيئة آمنة وفعالة وموحدة. يمكن القيام بذلك باستخدام نسيج البيانات.
لا يمكن تلبية احتياجات الشركات الحديثة للاتصال في الوقت الفعلي ، والخدمة الذاتية ، والأتمتة ، والتغييرات الشاملة من خلال تكامل البيانات التقليدي.
في حين أن جمع البيانات من العديد من المصادر لا يمثل مشكلة في كثير من الأحيان ، فإن العديد من الشركات تكافح من أجل دمج البيانات ومعالجتها وتنظيمها وتحويلها باستخدام البيانات من مصادر أخرى.
لإعطاء فهم متعمق للمستهلكين والشركاء والسلع ، يجب أن تتم هذه الخطوة الحاسمة في عملية إدارة البيانات. بسبب قدرتها على ترقية أنظمتها ، وخدمة العملاء بشكل أفضل ، والاستفادة منها الحوسبة السحابيةنتيجة لذلك ، تكتسب الشركات ميزة تنافسية.
أينما كان مستخدمو المؤسسة ، يمكن تخيل نسيج البيانات كقطعة قماش منتشرة على مستوى العالم. في هذه الشبكة ، يمكن للمستخدم أن يكون في أي مكان ولا يزال لديه وصول غير مقيد في الوقت الفعلي إلى البيانات في أي مكان آخر.
المكونات الأساسية لنسيج البيانات
يمكن اختيار المكونات الأساسية التي يتكون منها نسيج البيانات وتجميعها بعدة طرق. وبالتالي يمكن تنفيذ نسيج البيانات بعدة طرق. لنلقِ نظرة على العناصر الأساسية لنسيج البيانات.
- كتالوج البيانات المعزز
- طبقة الثبات
- الرسم البياني المعرفة
- محرك الرؤى والتوصيات
- إعداد البيانات وطبقة تسليم البيانات
- التنسيق وعمليات البيانات
يمكنك إلقاء نظرة على الركائز الأساسية لبنية نسيج البيانات وفقًا لـ غارتنر.
دعونا نلقي نظرة على كل منهم عن كثب.
- كتالوج البيانات المعزز - يتيح للمستخدمين الوصول إلى جميع أنواع البيانات الوصفية من خلال رسم بياني معرفي قوي. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يطور ارتباطات مميزة بين المعلومات الموجودة ويظهرها بشكل مرئي بطريقة مفهومة. باستخدام آلة التعلم لربط أصول البيانات بالمصطلحات التنظيمية ، تعمل كتالوجات البيانات المحسّنة على إنشاء الطبقة الدلالية للأعمال لنسيج البيانات.
- طبقة الثبات - اعتمادًا على حالة الاستخدام ، يمكن استخدام مجموعة متنوعة من النماذج العلائقية وغير العلائقية لتخزين البيانات ديناميكيًا.
- البيانات الوصفية النشطة - جزء مميز من نسيج البيانات. يمنح نسيج البيانات القدرة على جمع العديد من أنواع البيانات الوصفية ومشاركتها وتحليلها. على عكس البيانات الوصفية السلبية ، تتعقب البيانات الوصفية النشطة الاستخدام المستمر للبيانات من قبل الأنظمة والأشخاص (البيانات الوصفية القائمة على التصميم وبيانات وقت التشغيل).
- الرسم البياني المعرفة - وحدة أساسية أخرى لنسيج البيانات. يستخدمون معرفات قياسية ومخططات قابلة للتكيف وما إلى ذلك لعرض بيئة بيانات مرتبطة. الرسوم البيانية المعرفية تجعل نسيج البيانات قابلاً للبحث وتساعد في فهمه.
- محرك الرؤى والتوصيات - يبني خطوط بيانات قوية يمكن الاعتماد عليها لكل من حالات الاستخدام التشغيلي والتحليلي.
- إعداد البيانات وطبقة تسليم البيانات - يمكن استرداد البيانات من أي مصدر وإرسالها إلى أي هدف باستخدام أي آلية ، بما في ذلك ETL (مجمعة) والمراسلة و CDC والمحاكاة الافتراضية وواجهة برمجة التطبيقات.
- التنسيق وعمليات البيانات - يستخدم هذا المكون البيانات لتنسيق جميع المهام في كل مرحلة من مراحل سير العمل من البداية إلى النهاية. يمكّنك من اختيار وقت تشغيل خطوط الأنابيب وعدد مرات تشغيلها بالإضافة إلى كيفية إدارة البيانات التي تنتجها تلك الخطوط.
المميزات
البيانات الصحية في سياق موزع يمكن الوصول إليها وتحميلها ودمجها ومشاركتها عبر نسيج بيانات. من خلال القيام بذلك ، يمكن للشركات تسريع التحول الرقمي وتعظيم قيمة بياناتها.
فيما يلي شرح للمزايا الرئيسية لنموذج نسيج البيانات.
كفاءة:
يمكن لنسيج البيانات تجميع النتائج من الاستعلامات السابقة ، مما يمكّن النظام من فحص الجدول المجمع بدلاً من البيانات الأولية في الواجهة الخلفية.
نظرًا لأوقات الاستجابة الأسرع للطلبات الفردية ، فإن السماح للطلبات بالوصول إلى مجموعات بيانات أصغر بدلاً من الاضطرار إلى فحص البيانات الأولية للمخزن الكامل يحل أيضًا مشكلة العديد من الطلبات المتزامنة.
يمكن للشركات الرد بسرعة على الاستفسارات الملحة نظرًا لقدرة نسيج البيانات على تقليل أوقات استجابة الاستعلام بشكل كبير.
التكامل الذكي
لدمج البيانات عبر أنواع البيانات ونقاط النهاية المتنوعة ، تستفيد أقمشة البيانات من الرسوم البيانية للمعرفة الدلالية وإدارة البيانات الوصفية والتعلم الآلي.
يساعد ذلك فرق إدارة البيانات على تجميع مجموعات البيانات ذات الصلة معًا ودمج مصادر البيانات الجديدة تمامًا في النظام الإيكولوجي لبيانات الشركة.
تعمل هذه الميزة على أتمتة أجزاء من إدارة مهام البيانات ، مما يؤدي إلى توفير الإنتاجية المشار إليها أعلاه ، ولكنها تساعد أيضًا في تحطيم مستودعات نظام البيانات ، ومركزية إجراءات حوكمة البيانات ، وتحسين الجودة الشاملة للبيانات.
أمان بيانات أكثر فعالية
كما أنه لا يعني التضحية بأمن البيانات وحماية الخصوصية من أجل توسيع نطاق الوصول إلى البيانات.
في الواقع ، يتطلب الأمر تشديد حواجز حماية التحكم في الوصول وتنفيذ المزيد من تدابير حوكمة البيانات لضمان أن تكون بعض الأدوار هي الوحيدة التي لديها إمكانية الوصول إلى مجموعة معينة من البيانات.
بالإضافة إلى ذلك ، تمكن معماريات نسيج البيانات التقنية و فرق أمنية لتنفيذ إخفاء البيانات والتشفير حول المعلومات السرية والحساسة ، مما يقلل من احتمالية مشاركة البيانات واختراق النظام.
دمقرطة البيانات
يتم تسهيل تطبيقات الخدمة الذاتية من خلال تصميمات نسيج البيانات ، مما يوسع نطاق الوصول إلى البيانات بما يتجاوز المزيد من الموظفين التقنيين مثل مهندسي البيانات والمطورين وفرق تحليل البيانات.
من خلال السماح لمستخدمي الأعمال بالقيام باختيارات أعمال أسرع والإفراج عن المستخدمين التقنيين لتحديد أولويات الأنشطة التي تستخدم مجموعات مهاراتهم على أفضل وجه ، يؤدي القضاء على اختناقات البيانات إلى زيادة الإنتاجية.
استخدم حالات
تهدف بنية نسيج البيانات إلى تقديم بنية شاملة لمعالجة جميع أشكال المعلومات المخزنة بحيث يمكن استخدامها عند الحاجة.
يمكن استخدام هذه الأنواع من البيانات لأي شيء من التنبؤ بالمبيعات إلى تقرير عن حالة البنية التحتية لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسة أو نقاط نهاية المستخدم.
حالات استخدام بنية نسيج البيانات مماثلة لحالات الاستخدام لأي نوع آخر من البيانات في الأعمال التجارية ، بما في ذلك المبيعات والتسويق وتكنولوجيا المعلومات والأمن السيبراني والمزيد.
ومع ذلك ، غالبًا ما تكون البيانات في المؤسسة منظمة أو شبه منظمة أو غير منظمة في جميع حالات الاستخدام تقريبًا. قد تخزن قاعدة البيانات العلائقية البيانات المنظمة ويتم استخدامها على الفور ، مثل سجلات قاعدة البيانات.
يُشار إلى البيانات التي لم يتم تنظيفها أو تصنيفها على أنها بيانات غير منظمة ويجب إعدادها للاستخدام عند الحاجة.
تتضمن العديد من أشكال البيانات غير المهيكلة التي يمكن للعديد من الشركات الحصول عليها وتخزينها للاستخدام المستقبلي آلة التعلموالتحليلات وبيانات الاستشعار والحوسبة السحابية وتطبيقات الإنتاجية.
في البيانات شبه المهيكلة ، والتي تتضمن بيانات من نوع معترف به محفوظة ببيانات غير منظمة (مثل الملفات المضغوطة وصفحات الويب ورسائل البريد الإلكتروني) ، كلا الجانبين موجودان.
يمكن العثور على العديد من حالات الاستخدام المحتملة بناءً على قدرة نسيج البيانات على مساعدة الشركات في الوصول إلى بياناتها واستخدامها بسرعة وفعالية أكبر من خلال البحث في استخدامها.
تشمل الأمثلة النموذجية ما يلي:
- الكشف عن الغش
- تحليلات إنترنت الأشياء
- سلسلة الإمداد اللوجستية
- تحليلات البيانات في الوقت الحقيقي
- ذكاء العملاء
- يزيد في الكفاءة التشغيلية
- تحليل الصيانة الوقائية
- بالإضافة إلى ذلك ، نماذج مخاطر العودة إلى العمل
- تأمين المعاملات بالبطاقات الائتمانية
- التنبؤ المضطرب والكشف عن الاحتيال وتسجيل الائتمان
وفي الختام
في الختام ، يجب أن تتفكك صوامع البيانات تدريجياً مع زيادة مستويات استخدام البيانات لدينا لإفساح المجال للشركات المتصلة.
يمثل نشر أقمشة البيانات تقدمًا كبيرًا على هذا المسار ، حيث يحتل المرتبة الأولى بين الاكتشافات الرائدة منذ تطوير قواعد البيانات العلائقية في السبعينيات.
هذا لأن نسيج البيانات هو أكثر من مجرد تقنية أو عنصر واحد.
تتشابك البيانات والعمليات التجارية بشكل معقد من خلال تصميم العمارة ، وإجراء منهجي ، والتحول العقلي.
يقلل نسيج البيانات من التكاليف ويعزز الأداء ويسهل نشر البنية التحتية وصيانتها بشكل أكثر فعالية. يمكن أن يكون المكون الرئيسي لضمان أن كل عملية وتطبيق وقرار عمل يعتمد على البيانات.
اترك تعليق