Перамяшчэнне і захоўванне даных набылі ўсё большае значэнне ў выніку пастаяннага пашырэння ІТ-індустрыі і мільёнаў пунктаў даных, якія ствараюцца кожную секунду.
Акрамя таго, гэтыя даныя павінны быць зразумелымі і простымі для разумення, каб падтрымліваць дакладнае прыняцце рашэнняў.
Каб захаваць канкурэнтаздольнасць і дасягнуць доўгатэрміновага поспеху, ваша кампанія павінна захоўваць і перамяшчаць даныя, выкарыстоўваючы найбольш эфектыўныя даступныя рашэнні.
З-за гэтага ўсё больш прадпрыемстваў выкарыстоўваюць сеткі дадзеных. Адзін з найлепшых спосабаў зэканоміць ваш час, грошы і рэсурсы - выкарыстоўваць структуру даных для апрацоўкі даных і ўключэння машыннага навучання AI.
У гэтым артыкуле мы падрабязна разгледзім Data Fabric, у тым ліку яе выкарыстанне, асноўныя кампаненты, перавагі і іншыя важныя дэталі.
Такім чынам, што такое Data Fabric?
Незалежна ад таго, дзе яны знаходзяцца, кіруйце сваімі дадзенымі і праграмамі і назірайце за імі. Па сваёй сутнасці, структура дадзеных - гэта інтэграваная архітэктура даных, якая з'яўляецца бяспечнай, універсальнай і адаптаванай.
Структура дадзеных, якая спалучае ў сабе лепшае з воблака, ядра і краю, шмат у чым з'яўляецца новым стратэгічным падыходам да працы вашага бізнес-сховішча.
Нягледзячы на тое, што ён кіруецца цэнтралізавана, ён можа дасягаць паўсюль, уключаючы лакальныя, публічныя і прыватныя воблакі, а таксама крайнія прылады і прылады IoT.
Бункеры дадзеных памерам з хмарачосы і разнастайныя, не звязаныя паміж сабой інфраструктуры засталіся ў мінулым. Структура даных заснавана на поўнай калекцыі інструментаў кіравання данымі, якія гарантуюць паслядоўнасць ва ўсім звязаным асяроддзі.
Дзякуючы аўтаматызацыі, аптымізуе працаёмкае кіраванне, паскарае распрацоўку, тэставанне і разгортванне, а таксама кругласутачна абараняе вашы актывы.
Незалежна ад таго, дзе знаходзяцца вашы даныя і праграмы, вы можаце адсочваць выдаткі на захоўванне, прадукцыйнасць і эфектыўнасць з адной платформы.
Вы можаце хутка (і, у некаторых выпадках, аўтаматычна) унесці змены ў сваю гібрыдную воблачную інфраструктуру, калі атрымаеце пра яе неабходныя веды, такія як выпраўленне памылак, вырашэнне праблем бяспекі і адпаведнасці, а таксама павелічэнне і памяншэнне маштабу вылічэнняў.
Карацей кажучы, Data Fabric паляпшае разгортванне інфраструктуры і эфектыўнасць абслугоўвання, зніжае выдаткі і павышае прадукцыйнасць.
Чаму вы павінны выкарыстоўваць Data Fabric?
Любая фірма, арыентаваная на даныя, мае патрэбу ў комплекснай стратэгіі, якая пераадольвае такія перашкоды, як час, прастора, розныя віды праграмнага забеспячэння і размяшчэнне даных. Дадзеныя не павінны быць схаваныя за брандмаўэрамі або раскіданыя па некалькіх месцах, але павінны быць даступныя людзям, якім яны патрэбны.
Каб дамагчыся поспеху, прадпрыемствам патрабуецца перспектыўнае рашэнне для перадачы дадзеных і бяспечнае, эфектыўнае, адзінае асяроддзе. Гэта можна зрабіць з дапамогай тканіны дадзеных.
Патрэбы сучаснага бізнесу ў падключэнні ў рэжыме рэальнага часу, самаабслугоўванні, аўтаматызацыі і універсальных зменах не могуць быць задаволены традыцыйнай інтэграцыяй дадзеных.
Хаця збор даных са шматлікіх крыніц часта не з'яўляецца праблемай, многім прадпрыемствам цяжка інтэграваць, апрацоўваць, курыраваць і трансфармаваць даныя з данымі з іншых крыніц.
Каб даць глыбокае разуменне спажыўцоў, партнёраў і тавараў, гэты важны этап у працэсе кіравання данымі павінен адбыцца. З-за іх здольнасці абнаўляць свае сістэмы, лепш абслугоўваць кліентаў і выкарыстоўваць хмарных вылічэнняў, у выніку фірмы атрымліваюць канкурэнтную перавагу.
Дзе б ні знаходзіліся карыстальнікі арганізацыі, сетку дадзеных можна ўявіць як тканіну, раскінутую па ўсім свеце. У гэтай сетцы карыстальнік можа знаходзіцца ў любым месцы і пры гэтым мець неабмежаваны доступ у рэжыме рэальнага часу да дадзеных у любым іншым месцы.
Асноўныя кампаненты Data Fabric
Асноўныя кампаненты, якія складаюць структуру даных, можна выбіраць і збіраць рознымі спосабамі. Такім чынам, структура дадзеных можа быць рэалізавана рознымі спосабамі. Давайце паглядзім на першасныя элементы структуры дадзеных.
- Дапоўнены каталог даных
- Устойлівы пласт
- Графік ведаў
- Механізм разумення і рэкамендацый
- Узровень падрыхтоўкі і дастаўкі даных
- Аркестроўка і даныя Ops
Вы можаце зірнуць на ключавыя слупы архітэктуры Data Fabric у адпаведнасці з Gartner.
Давайце разгледзім кожны з іх бліжэй.
- Дапоўнены каталог даных – дае карыстальнікам доступ да ўсіх відаў метададзеных праз магутны граф ведаў. Акрамя таго, ён стварае адметныя асацыяцыі паміж існуючай інфармацыяй і візуальна паказвае яе ў зразумелай форме. З дапамогай навучанне з дапамогай машыны каб звязаць актывы даных з арганізацыйнай тэрміналогіяй, пашыраныя каталогі даных ствараюць бізнес-семантычны ўзровень для структуры даных.
- Устойлівы пласт – У залежнасці ад варыянту выкарыстання для дынамічнага захоўвання даных можна выкарыстоўваць розныя рэляцыйныя і нерэляцыйныя мадэлі.
- Актыўныя метаданыя – адметная частка сеткі дадзеных. дае структуры дадзеных магчымасць збіраць, абменьвацца і аналізаваць мноства відаў метададзеных. У адрозненне ад пасіўных метададзеных, актыўныя метададзеныя адсочваюць пастаяннае выкарыстанне даных сістэмамі і людзьмі (метададзеныя на аснове дызайну і падчас выканання).
- Графік ведаў – Яшчэ адзін фундаментальны блок для зборкі дадзеных. Яны выкарыстоўваюць стандартныя ідэнтыфікатары, адаптыўныя схемы і г.д. для адлюстравання звязанага асяроддзя даных. Графы ведаў робяць структуру дадзеных даступнай для пошуку і дапамагаюць у яе разуменні.
- Інструмент разумення і рэкамендацый – стварае надзейныя, трывалыя канвееры даных як для аператыўнага, так і для аналітычнага выкарыстання.
- Узровень падрыхтоўкі і дастаўкі даных – Дадзеныя могуць быць атрыманы з любой крыніцы і адпраўлены ў любую мэту з дапамогай любога механізму, уключаючы ETL (масавы), абмен паведамленнямі, CDC, віртуалізацыю і API.
- Аркестроўка і даныя Ops – Гэты кампанент выкарыстоўвае дадзеныя для каардынацыі ўсіх задач на кожным этапе скразнога працоўнага працэсу. Гэта дазваляе вам выбіраць, калі і як часта запускаць канвееры, а таксама як кіраваць дадзенымі, якія гэтыя канвееры вырабляюць.
льготы
Здаровыя даныя ў размеркаваным кантэксце даступныя, загружаныя, інтэграваныя і агульныя праз структуру даных. Робячы гэта, прадпрыемствы могуць паскорыць лічбавы пераход і максімальна павялічыць каштоўнасць сваіх даных.
Ніжэй прыведзены асноўныя перавагі мадэлі Data Fabric.
эфектыўнасць:
Структура даных можа кампіляваць вынікі з папярэдніх запытаў, дазваляючы сістэме сканаваць зводную табліцу, а не неапрацаваныя даныя ў сервернай частцы.
З-за больш хуткага часу адказу на асобныя запыты дазвол запытам атрымліваць доступ да меншых набораў даных, а не сканіраванне зыходных даных поўнага сховішча, таксама вырашае праблему некалькіх адначасовых запытаў.
Прадпрыемствы могуць хутка адказваць на надзённыя запыты дзякуючы здольнасці структуры даных значна скарачаць час адказу на запыты.
Разумная інтэграцыя
Для інтэграцыі даных у разнастайныя тыпы даных і канчатковыя кропкі, структуры даных выкарыстоўваюць семантычныя графы ведаў, кіраванне метададзенымі і машыннае навучанне.
Гэта дапамагае камандам па кіраванні данымі згрупаваць адпаведныя наборы даных і ўключыць цалкам новыя крыніцы даных у экасістэму даных кампаніі.
Гэтая функцыя аўтаматызуе некаторыя часткі кіравання задачамі даных, што прыводзіць да эканоміі прадукцыйнасці, пазначанай вышэй, але яна таксама дапамагае разбурыць бункеры сістэмы даных, цэнтралізаваць працэдуры кіравання данымі і павысіць агульную якасць даных.
Больш эфектыўная бяспека дадзеных
Гэта таксама не азначае ахвяраванне бяспекай даных і прыватнасцю дзеля пашырэння доступу да даных.
Фактычна, гэта патрабуе ўзмацнення жорсткасці агароджаў кантролю доступу і ўкаранення дадатковых мер па кіраванні данымі, каб гарантаваць, што пэўныя ролі з'яўляюцца адзінымі, хто мае доступ да дадзенага набору даных.
Акрамя таго, архітэктуры структуры дадзеных дазваляюць тэхнічныя і каманды бяспекі для ўкаранення маскіроўкі даных і шыфраванне канфідэнцыйнай і канфідэнцыйнай інфармацыі, зніжаючы верагоднасць абмену данымі і ўзлому сістэмы.
Дэмакратызацыя дадзеных
Праграмы самаабслугоўвання палягчаюцца дызайнам структуры даных, пашыраючы доступ да даных за межы тэхнічнага персаналу, напрыклад інжынераў па апрацоўцы дадзеных, распрацоўшчыкаў і груп аналітыкі даных.
Дазваляючы бізнес-карыстальнікам хутчэй рабіць бізнес-выбары і дазваляючы тэхнічным карыстальнікам расстаўляць прыярытэты для дзейнасці, якая лепш за ўсё выкарыстоўвае іх наборы навыкаў, ліквідацыя вузкіх месцаў у даных прыводзіць да павышэння прадукцыйнасці.
Выпадкі прымянення
Архітэктура структуры даных прызначана для таго, каб прапанаваць усеабдымную структуру для апрацоўкі ўсіх формаў захаванай інфармацыі, каб пры неабходнасці іх можна было выкарыстоўваць.
Даныя такога роду можна выкарыстоўваць для чаго заўгодна: ад прагназавання продажаў да справаздачы аб стане ІТ-інфраструктуры арганізацыі або канчатковых кропак карыстальнікаў.
Сцэнары выкарыстання архітэктуры структуры даных ідэнтычныя варыянтам выкарыстання любых іншых відаў даных у бізнэсе, у тым ліку продажаў, маркетынгу, ІТ, кібербяспекі і інш.
Аднак даныя ў арганізацыі часта арганізаваныя, паўструктураваныя або неструктураваныя практычна ва ўсіх выпадках выкарыстання. Рэляцыйная база дадзеных можа захоўваць структураваныя даныя і хутка выкарыстоўвацца, напрыклад, запісы базы даных.
Даныя, якія не былі ачышчаны або класіфікаваны, называюцца неструктураванымі данымі і павінны быць падрыхтаваны да выкарыстання пры неабходнасці.
Уключаюць некалькі формаў неструктураваных даных, якія многія фірмы могуць набываць і захоўваць для выкарыстання ў будучыні навучанне з дапамогай машыны, аналітыка, даныя датчыкаў, воблачныя вылічэнні і прыкладанні для павышэння прадукцыйнасці.
У паўструктураваных даных, якія ўключаюць у сябе даныя распазнанага тыпу, захаваныя разам з неструктураванымі данымі (напрыклад, zip-файлы, вэб-старонкі і электронныя лісты), прысутнічаюць абодва аспекты.
Шматлікія магчымыя варыянты выкарыстання, заснаваныя на здольнасці сеткі даных дапамагаць кампаніям у больш хуткім і эфектыўным доступе і выкарыстанні іх даных, можна знайсці, даследуючы іх выкарыстанне.
Тыповыя прыклады ўключаюць:
- Выяўленне махлярства
- Аналітыка IoT
- Лагістыка ланцужкі паставак
- Аналітыка дадзеных у рэжыме рэальнага часу
- Інтэлект кліентаў
- Павышэнне эфектыўнасці працы
- Аналіз прафілактыкі
- Акрамя таго, мадэлі рызыкі вяртання да працы
- Бяспека аперацый з дапамогай крэдытных карт
- Прагназаванне адтоку, выяўленне махлярства і крэдытны бал
заключэнне
У заключэнне, бункеры даных павінны паступова распадацца па меры росту ўзроўню выкарыстання даных, каб вызваліць месца для звязаных кампаній.
Разгортванне структур даных уяўляе сабой значны прагрэс на гэтым шляху, уваходзячы ў лік самых наватарскіх адкрыццяў з часоў распрацоўкі рэляцыйных баз даных у 1970-х гадах.
Гэта таму, што структура дадзеных - гэта больш, чым тэхналогія або асобны элемент.
Дадзеныя і бізнес-аперацыі цесна пераплятаюцца праз дызайн архітэктуры, сістэматычную працэдуру і змену менталітэту.
Data Fabric зніжае выдаткі, павышае прадукцыйнасць і спрыяе больш эфектыўнаму разгортванню і абслугоўванню інфраструктуры. Гэта можа быць ключавым кампанентам для таго, каб кожны працэс, прыкладанне і бізнес-рашэнне кіраваліся дадзенымі.
Пакінуць каментар