Mae symud a storio data wedi dod yn fwyfwy pwysig o ganlyniad i ehangu cyson y diwydiant TG a'r miliynau o bwyntiau data a gynhyrchir bob eiliad.
Yn ogystal, rhaid i'r data hwn fod yn glir ac yn syml i'w ddeall er mwyn cefnogi penderfyniadau manwl gywir.
Er mwyn cynnal cystadleurwydd a chyflawni llwyddiant hirdymor, rhaid i'ch cwmni storio a symud data gan ddefnyddio'r atebion mwyaf effeithlon sydd ar gael.
Oherwydd hyn, mae mwy o fusnesau yn defnyddio ffabrigau data. Un o'r ffyrdd gorau o arbed eich amser, arian ac adnoddau yw defnyddio ffabrig data i brosesu data a galluogi dysgu peiriant AI.
Yn yr erthygl hon, byddwn yn edrych yn fanwl ar Ffabrig Data, gan gynnwys ei ddefnyddiau, prif gydrannau, manteision, a manylion hanfodol eraill.
Felly, beth yw Ffabrig Data?
Waeth ble maen nhw wedi'u lleoli, rheolwch a gwyliwch dros eich data ac apiau. Yn greiddiol iddo, mae ffabrig data yn bensaernïaeth data integredig sy'n ddiogel, yn amlbwrpas ac yn addasadwy.
Mae ffabrig data, sy'n cyfuno'r gorau o'r cwmwl, craidd, ac ymyl, mewn sawl ffordd yn ddull strategol newydd o weithredu storio eich busnes.
Wrth gael ei reoli'n ganolog, gall gyrraedd ym mhobman, gan gynnwys cymylau ar y safle, cyhoeddus a phreifat, yn ogystal â dyfeisiau ymyl ac IoT.
Mae seilos data maint skyscrapers a seilweithiau amrywiol, digyswllt yn perthyn i’r gorffennol. Mae ffabrig data yn seiliedig ar gasgliad cynhwysfawr o offer rheoli data sy'n gwarantu cysondeb ar draws eich amgylcheddau cysylltiedig.
Trwy awtomeiddio, mae'n symleiddio rheolaeth sy'n cymryd llawer o amser, yn cyflymu datblygiad, profi, a defnyddio, ac yn diogelu'ch asedau bob awr o'r dydd.
Ni waeth ble mae'ch data a'ch apps wedi'u lleoli, gallwch olrhain costau storio, perfformiad ac effeithlonrwydd o un platfform.
Gallwch yn gyflym (ac, mewn rhai achosion, yn awtomatig) wneud newidiadau i'ch seilwaith cwmwl hybrid unwaith y bydd gennych wybodaeth ymarferol amdano, megis trwsio gwallau, mynd i'r afael â materion diogelwch a chydymffurfio, a chynyddu ac i lawr cyfrifiadura.
Yn gryno, mae Data Fabric yn gwella defnydd seilwaith ac effeithlonrwydd cynnal a chadw, yn lleihau costau, ac yn cynyddu perfformiad.
Pam ddylech chi ddefnyddio Ffabrig Data?
Mae angen strategaeth gynhwysfawr ar unrhyw gwmni data-ganolog sy'n goresgyn rhwystrau fel amser, gofod, gwahanol fathau o feddalwedd, a lleoliadau data. Ni ddylai data gael ei guddio y tu ôl i waliau tân na'i wasgaru ar draws sawl man ond dylai fod ar gael i bobl sydd ei angen.
Er mwyn llwyddo, mae busnesau angen datrysiad data sy'n diogelu'r dyfodol, ac amgylchedd diogel, effeithiol, unedig. Gellir gwneud hyn gyda ffabrig data.
Ni all integreiddio data traddodiadol ddiwallu anghenion busnesau modern am gysylltiad amser real, hunanwasanaeth, awtomeiddio a newidiadau cyffredinol.
Er nad yw casglu data o lawer o ffynonellau yn broblem yn aml, mae llawer o fusnesau yn cael trafferth integreiddio, prosesu, curadu a thrawsnewid data â data o ffynonellau eraill.
Er mwyn rhoi dealltwriaeth fanwl o ddefnyddwyr, partneriaid, a nwyddau, rhaid cymryd y cam hanfodol hwn yn y broses rheoli data. Oherwydd eu gallu i uwchraddio eu systemau, gwasanaethu cwsmeriaid yn well, a gwneud defnydd o cyfrifiadura cwmwl, mae cwmnïau'n cael mantais gystadleuol o ganlyniad.
Ble bynnag y mae defnyddwyr y sefydliad, gellir dychmygu'r ffabrig data fel lliain sy'n cael ei wasgaru'n fyd-eang. Yn y rhwydwaith hwn, gall y defnyddiwr fod mewn unrhyw leoliad a dal i gael mynediad anghyfyngedig, amser real i ddata mewn unrhyw leoliad arall.
Cydrannau Craidd Ffabrig Data
Gellir dewis y cydrannau craidd sy'n rhan o ffabrig data a'u casglu mewn amrywiaeth o ffyrdd. Felly gellir gweithredu'r ffabrig data mewn amrywiaeth o ffyrdd. Gadewch i ni edrych ar elfennau sylfaenol ffabrig data.
- Catalog Data Estynedig
- Haen Dyfalbarhad
- Graff Gwybodaeth
- Peiriant Mewnwelediadau ac Argymhellion
- Haen Paratoi Data a Chyflenwi Data
- Ops Cerddorfa a Data
Gallwch chi gael golwg ar bileri allweddol pensaernïaeth Data Fabric yn ôl Gartner.
Gadewch i ni edrych ar bob un ohonynt yn ofalus.
- Catalog Data Estynedig - yn rhoi mynediad i ddefnyddwyr i bob math o fetadata trwy graff gwybodaeth cryf. Yn ogystal, mae'n datblygu cysylltiadau nodedig rhwng gwybodaeth bresennol ac yn ei dangos yn weledol mewn modd dealladwy. Trwy ddefnyddio dysgu peiriant i gysylltu asedau data â therminoleg sefydliadol, mae catalogau data gwell yn creu'r haen semantig busnes ar gyfer y ffabrig data.
- Haen Dyfalbarhad - Yn dibynnu ar yr achos defnydd, gellir defnyddio amrywiaeth o fodelau perthynol ac amherthnasol i storio data yn ddeinamig.
- Metadata Gweithredol – rhan nodedig o ffabrig data. yn rhoi'r gallu i ffabrig y data gasglu, rhannu a dadansoddi sawl math o fetadata. Mewn cyferbyniad â metadata goddefol, mae metadata gweithredol yn olrhain y defnydd parhaus o ddata gan systemau a phobl (metadata seiliedig ar ddyluniad ac amser rhedeg).
- Graff Gwybodaeth - Uned sylfaenol arall ar gyfer ffabrigau data. Maent yn defnyddio dulliau adnabod safonol, sgemâu y gellir eu haddasu, ac ati i arddangos amgylchedd data cysylltiedig. Mae graffiau gwybodaeth yn gwneud y ffabrig data yn chwiliadwy ac yn gymorth i'w ddeall.
- Peiriant Mewnwelediadau ac Argymhellion – adeiladu piblinellau data dibynadwy, cryf ar gyfer achosion defnydd gweithredol a dadansoddol.
- Haen Paratoi Data a Chyflenwi Data - Gellir adfer data o unrhyw ffynhonnell a'i anfon at unrhyw darged gan ddefnyddio unrhyw fecanwaith, gan gynnwys ETL (swmp), negeseuon, CDC, rhithwiroli, ac API.
- Ops Cerddorfa a Data - Mae'r gydran hon yn defnyddio data i gydlynu'r holl dasgau ar bob cam o'r llif gwaith o'r dechrau i'r diwedd. Mae'n eich galluogi i ddewis pryd a pha mor aml i redeg piblinellau yn ogystal â sut i reoli'r data a gynhyrchir gan y piblinellau hynny.
Manteision
Mae data iach mewn cyd-destun gwasgaredig yn hygyrch, yn cael ei lwytho, ei integreiddio a'i rannu dros ffabrig data. Drwy wneud hyn, gall busnesau gyflymu’r trawsnewid digidol a gwneud y mwyaf o werth eu data.
Isod, amlinellir manteision allweddol y model ffabrig data.
effeithlonrwydd:
Gall ffabrig data gasglu canlyniadau o ymholiadau cynharach, gan alluogi'r system i sganio'r tabl cyfanredol yn hytrach na'r data crai yn y pen ôl.
Oherwydd yr amseroedd ymateb cyflymach i geisiadau unigol, mae gadael i geisiadau gael mynediad at setiau data llai yn hytrach na gorfod sganio data crai y storfa lawn hefyd yn datrys y broblem o sawl cais cydamserol.
Gall mentrau ymateb yn gyflym i ymholiadau brys oherwydd gallu'r ffabrig data i gwtogi'n sylweddol ar amseroedd ymateb ymholiadau.
Integreiddio craff
Er mwyn integreiddio data ar draws mathau amrywiol o ddata a phwyntiau terfyn, mae ffabrigau data yn defnyddio graffiau gwybodaeth semantig, rheoli metadata, a dysgu peiriant.
Mae hyn yn helpu timau rheoli data i grwpio setiau data perthnasol ynghyd ac ymgorffori ffynonellau data newydd sbon yn ecosystem ddata cwmni.
Mae'r nodwedd hon yn awtomeiddio rhannau o reoli tasgau data, gan arwain at yr arbedion cynhyrchiant a nodir uchod, ond mae hefyd yn helpu i dorri i lawr seilos system ddata, canoli gweithdrefnau llywodraethu data, a gwella ansawdd data cyffredinol.
Diogelwch data mwy effeithiol
Nid yw ychwaith yn awgrymu aberthu diogelwch data a diogelwch preifatrwydd er mwyn ehangu mynediad data.
Mewn gwirionedd, mae'n gofyn am dynhau rheiliau gwarchod rheoli mynediad a gweithredu mwy o fesurau llywodraethu data i warantu mai rolau penodol yw'r unig rai sydd â mynediad at set benodol o ddata.
Yn ogystal, mae saernïaeth ffabrig data yn galluogi technegol a timau diogelwch i weithredu cuddio data ac amgryptio o amgylch gwybodaeth gyfrinachol a sensitif, gan leihau'r tebygolrwydd o rannu data a hacio systemau.
Democrateiddio data
Mae cymwysiadau hunanwasanaeth yn cael eu hwyluso gan ddyluniadau ffabrig data, gan ymestyn cyrhaeddiad mynediad data y tu hwnt i bersonél mwy technegol fel peirianwyr data, datblygwyr, a thimau dadansoddi data.
Trwy ganiatáu i ddefnyddwyr busnes wneud dewisiadau busnes cyflymach a thrwy ryddhau defnyddwyr technegol i flaenoriaethu gweithgareddau sy'n gwneud y defnydd gorau o'u setiau sgiliau, mae dileu tagfeydd data yn arwain at gynnydd mewn cynhyrchiant.
Defnyddio achosion
Bwriad pensaernïaeth ffabrig data yw cynnig strwythur trosfwaol ar gyfer trin pob math o wybodaeth sydd wedi'i storio fel y gellir eu gwneud yn ddefnyddiadwy pan fo angen.
Gellir defnyddio'r mathau hyn o ddata ar gyfer unrhyw beth o ragfynegiad gwerthiant i adroddiad ar gyflwr seilwaith TG sefydliad neu bwyntiau terfyn defnyddwyr.
Mae achosion defnydd pensaernïaeth ffabrig data yn union yr un fath â defnyddio achosion ar gyfer unrhyw fath arall o ddata mewn busnes, gan gynnwys gwerthu, marchnata, TG, seiberddiogelwch, a mwy.
Fodd bynnag, mae data mewn sefydliad yn aml yn drefnus, yn lled-strwythuredig, neu'n anstrwythuredig ym mron pob achos defnydd. Gall cronfa ddata berthynol storio data strwythuredig a chael ei defnyddio'n brydlon, megis cofnodion cronfa ddata.
Cyfeirir at ddata nad yw wedi'i lanhau na'i gategoreiddio fel data anstrwythuredig ac mae'n rhaid ei baratoi i'w ddefnyddio pan fo angen.
Mae sawl math o ddata anstrwythuredig y gall llawer o gwmnïau eu caffael a'u storio i'w defnyddio yn y dyfodol yn cynnwys dysgu peiriant, dadansoddeg, data synhwyrydd, cyfrifiadura cwmwl, ac apiau cynhyrchiant.
Mewn data lled-strwythuredig, sy'n cynnwys data o fath cydnabyddedig sydd wedi'i gadw â data anstrwythuredig (fel ffeiliau sip, tudalennau gwe ac e-byst), mae'r ddwy agwedd yn bresennol.
Gellir dod o hyd i nifer o achosion defnydd posibl yn seiliedig ar allu'r ffabrig data i gynorthwyo cwmnïau i gael mynediad at eu data a'u defnyddio'n gyflymach ac yn effeithiol trwy ymchwilio i'w ddefnydd.
Mae enghreifftiau nodweddiadol yn cynnwys:
- Canfod twyll
- dadansoddeg IoT
- Logisteg cadwyn gyflenwi
- Dadansoddeg data amser real
- Gwybodaeth i gwsmeriaid
- Cynnydd mewn effeithlonrwydd gweithredol
- Dadansoddiad o waith cynnal a chadw ataliol
- Yn ogystal, modelau risg dychwelyd i'r gwaith
- Sicrhau trafodion gyda chardiau credyd
- Rhagfynegiad corddi, canfod twyll, a sgorio credyd
Casgliad
I gloi, rhaid i seilos data chwalu'n gynyddol wrth i'n lefelau defnydd data gynyddu i wneud lle i gwmnïau cysylltiedig.
Mae defnyddio ffabrigau data yn gynnydd sylweddol ar y llwybr hwn, gan ei fod ymhlith y darganfyddiadau mwyaf arloesol ers datblygu cronfeydd data perthynol yn y 1970au.
Mae hyn oherwydd bod ffabrig data yn fwy na thechnoleg neu eitem sengl.
Mae data a gweithrediadau busnes wedi'u plethu'n gywrain trwy ddyluniad pensaernïaeth, gweithdrefn systematig, a newid meddylfryd.
Mae Data Fabric yn lleihau costau, yn hybu perfformiad, ac yn hwyluso lleoli a chynnal a chadw seilwaith yn fwy effeithiol. Gallai fod yn gydran allweddol i sicrhau bod pob proses, cymhwysiad a phenderfyniad busnes yn cael ei yrru gan ddata.
Gadael ymateb