IT-tööstuse pideva laienemise ja igas sekundis toodetavate miljonite andmepunktide tõttu on andmete liikumise ja salvestamise tähtsus kasvanud.
Lisaks peavad need andmed olema selged ja lihtsalt arusaadavad, et toetada täpset otsustamist.
Konkurentsivõime säilitamiseks ja pikaajalise edu saavutamiseks peab teie ettevõte andmeid salvestama ja teisaldama, kasutades kõige tõhusamaid saadaolevaid lahendusi.
Seetõttu kasutab rohkem ettevõtteid andmekangaid. Üks parimaid viise oma aja, raha ja ressursside kokkuhoiuks on andmestruktuuri kasutamine andmete töötlemiseks ja tehisintellekti masinõppe võimaldamiseks.
Selles artiklis vaatleme põhjalikult Data Fabricut, sealhulgas selle kasutusalasid, põhikomponente, eeliseid ja muid olulisi üksikasju.
Niisiis, mis on Data Fabric?
Olenemata nende asukohast, hallake ja jälgige oma andmeid ja rakendusi. Oma tuumaks on andmekangas integreeritud andmearhitektuur, mis on turvaline, mitmekülgne ja kohandatav.
Andmekangas, mis ühendab endas parimad pilvest, tuumast ja servast, on paljuski uus strateegiline lähenemine teie ettevõtte salvestustoimingutele.
Kuigi see on tsentraalselt juhitav, võib see jõuda kõikjale, sealhulgas kohapealsetesse, avalikesse ja privaatsetesse pilvedesse, aga ka serva- ja asjade Interneti-seadmetesse.
Pilvelõhkujate suurused andmehoidlad ja mitmekesised ühenduseta infrastruktuurid on minevik. Andmekangas põhineb ulatuslikul andmehaldustööriistade kogul, mis tagab järjepidevuse kogu teie lingitud keskkondades.
Tänu automatiseerimisele muudab see aeganõudva haldamise sujuvamaks, kiirendab arendust, testimist ja juurutamist ning kaitseb teie varasid ööpäevaringselt.
Pole tähtis, kus teie andmed ja rakendused asuvad, saate jälgida salvestuskulusid, jõudlust ja tõhusust ühelt platvormilt.
Saate kiiresti (ja mõnel juhul ka automaatselt) oma hübriidpilve infrastruktuuris muudatusi teha, kui teil on selle kohta praktilisi teadmisi, näiteks vigade parandamine, turva- ja vastavusprobleemide lahendamine ning andmetöötluse suurendamine ja vähendamine.
Lühidalt öeldes parandab Data Fabric infrastruktuuri juurutamise ja hoolduse tõhusust, vähendab kulusid ja suurendab jõudlust.
Miks peaksite andmekangast kasutama?
Iga andmekeskne ettevõte vajab terviklikku strateegiat, mis ületab takistused, nagu aeg, ruum, erinevad tarkvaratüübid ja andmete asukohad. Andmeid ei tohiks peita tulemüüride taha ega hajutada mitmesse kohta, vaid need peaksid olema kättesaadavad inimestele, kes seda vajavad.
Edu saavutamiseks vajavad ettevõtted tulevikukindlat andmelahendust ning turvalist, tõhusat ja ühtset keskkonda. Seda saab teha andmekangaga.
Kaasaegsete ettevõtete vajadusi reaalajas ühenduse, iseteeninduse, automatiseerimise ja universaalsete muudatuste järele ei suuda rahuldada traditsiooniline andmete integreerimine.
Kuigi andmete kogumine paljudest allikatest ei ole sageli probleem, on paljudel ettevõtetel raskusi andmete integreerimise, töötlemise, kureerimise ja muude allikate andmetega muundamisega.
Tarbijate, partnerite ja kaupade põhjalikuks mõistmiseks peab see andmehaldusprotsessi kriitiline samm toimuma. Nende võime tõttu oma süsteeme uuendada, kliente paremini teenindada ja kasutada cloud computing, saavad ettevõtted selle tulemusel konkurentsieelise.
Ükskõik kus organisatsiooni kasutajad ka ei asuks, võib andmekangast kujutada kui riiet, mis on laiali üle maailma. Selles võrgus saab kasutaja olla mis tahes asukohas ja omada siiski piiramatut reaalajas juurdepääsu andmetele mis tahes muus kohas.
Data Fabricu põhikomponendid
Andmekanga moodustavaid põhikomponente saab valida ja koguda mitmel viisil. Andmestruktuuri saab seega rakendada mitmel viisil. Vaatame andmekanga põhielemente.
- Laiendatud andmete kataloog
- Püsivuskiht
- Teadmised graafik
- Ülevaadete ja soovituste mootor
- Andmete ettevalmistamise ja edastamise kiht
- Orkestreerimine ja andmeoperatsioonid
Saate heita pilgu Data Fabricu arhitektuuri põhisammastele vastavalt Gartner.
Vaatame igaüks neist lähemalt.
- Liitandmete kataloog – annab kasutajatele tugeva teadmiste graafiku kaudu juurdepääsu igasugustele metaandmetele. Lisaks arendab see olemasoleva teabe vahel eristavaid seoseid ja näitab seda visuaalselt arusaadaval viisil. Kasutades masinõpe Andmevarade sidumiseks organisatsiooni terminoloogiaga loovad täiustatud andmekataloogid andmekanga jaoks ärisemantilise kihi.
- Püsivuskiht – Olenevalt kasutusjuhtumist saab andmete dünaamiliseks salvestamiseks kasutada mitmesuguseid relatsioonilisi ja mitterelatsioonilisi mudeleid.
- Aktiivsed metaandmed – andmekanga eristav osa. annab andmestruktuurile võimaluse koguda, jagada ja analüüsida mitmesuguseid metaandmeid. Erinevalt passiivsetest metaandmetest jälgivad aktiivsed metaandmed süsteemide ja inimeste pidevat andmete kasutamist (kujunduspõhised ja käitusaegsed metaandmed).
- Teadmised graafik – Teine andmekandjate põhiüksus. Nad kasutavad lingitud andmekeskkonna kuvamiseks standardseid ID-sid, kohandatavaid skeeme jne. Teadmiste graafikud muudavad andmematerjali otsitavaks ja aitavad sellest aru saada.
- Insights ja soovituste mootor – loob töökindlaid ja tugevaid andmetorusid nii operatiivseks kui ka analüütiliseks kasutuseks.
- Andmete ettevalmistamise ja edastamise kiht - Andmeid saab hankida mis tahes allikast ja saata mis tahes sihtmärgile, kasutades mis tahes mehhanismi, sealhulgas ETL (hulgi), sõnumivahetus, CDC, virtualiseerimine ja API.
- Orkestreerimine ja andmeoperatsioonid – See komponent kasutab andmeid kõigi ülesannete koordineerimiseks otsast lõpuni töövoo igas etapis. See võimaldab teil valida, millal ja kui sageli torujuhtmeid käivitada, samuti kuidas hallata nende konveierite toodetavaid andmeid.
kasu
Tervislikud andmed hajutatud kontekstis on juurdepääsetavad, laaditavad, integreeritud ja jagatud andmekanga kaudu. Seda tehes saavad ettevõtted kiirendada digitaalset üleminekut ja maksimeerida oma andmete väärtust.
Allpool on välja toodud andmekanga mudeli peamised eelised.
Kasutegur:
Andmekangas saab koostada tulemusi varasematest päringutest, võimaldades süsteemil skannida koondtabelit, mitte taustaprogrammi algandmeid.
Üksikute päringute kiirema reageerimisaja tõttu lahendab mitmete samaaegsete päringute probleemi, kui lubate taotlustel juurdepääsu väiksematele andmekogudele, mitte ei pea skannima kogu poe algandmeid.
Ettevõtted saavad kiireloomulistele päringutele kiiresti vastata, kuna andmekanga suudab päringutele vastamise aega märkimisväärselt lühendada.
Nutikas integratsioon
Andmete integreerimiseks erinevate andmetüüpide ja lõpp-punktide vahel kasutavad andmekandjad semantilisi teadmiste graafikuid, metaandmete haldust ja masinõpet.
See aitab andmehaldusmeeskondadel rühmitada asjakohaseid andmekogumeid ja lisada ettevõtte andmete ökosüsteemi uhiuued andmeallikad.
See funktsioon automatiseerib andmeülesannete haldamise osi, mille tulemuseks on ülalnimetatud tootlikkuse kokkuhoid, kuid see aitab ka andmesüsteemi silosid lahti murda, andmehaldusprotseduure tsentraliseerida ja üldist andmete kvaliteeti parandada.
Tõhusam andmeturve
See ei tähenda ka andmete turvalisuse ja privaatsuse kaitse ohverdamist andmetele juurdepääsu laiendamise huvides.
Tegelikult nõuab see juurdepääsu kontrolli piirde karmistamist ja rohkemate andmehaldusmeetmete rakendamist, et tagada, et teatud rollid on ainsad, kellel on juurdepääs teatud andmekogumile.
Lisaks võimaldavad andmekanga arhitektuurid tehnilisi ja turvameeskonnad andmete maskeerimise rakendamiseks ning konfidentsiaalse ja tundliku teabe krüpteerimine, mis vähendab andmete jagamise ja süsteemi häkkimise tõenäosust.
Andmete demokratiseerimine
Iseteenindusrakendusi hõlbustavad andmekanga kujundused, mis laiendavad andmetele juurdepääsu ulatust kaugemale tehnilisest personalist, nagu andmeinsenerid, arendajad ja andmeanalüütika meeskonnad.
Võimaldades ärikasutajatel teha kiiremaid ärivalikuid ja võimaldades tehnilistel kasutajatel seada prioriteediks tegevusi, mis nende oskusi kõige paremini ära kasutavad, toob andmepuksikaelte kõrvaldamine kaasa tootlikkuse tõusu.
Kasuta juhtudel
Andmekobararhitektuur on mõeldud pakkuma kõikehõlmavat struktuuri kõigi salvestatud teabe vormide käsitlemiseks, et neid saaks vajaduse korral kasutada.
Seda tüüpi andmeid saab kasutada kõigeks alates müügiprognoosist kuni organisatsiooni IT-infrastruktuuri või kasutaja lõpp-punktide oleku aruandeni.
Andmekanga arhitektuuri kasutusjuhud on identsed mis tahes muud tüüpi andmete kasutusjuhtudega ettevõttes, sealhulgas müügi, turunduse, IT, küberturvalisuse ja muu puhul.
Organisatsiooni andmed on aga peaaegu kõigil kasutusjuhtudel sageli organiseeritud, poolstruktureeritud või struktureerimata. Relatsiooniandmebaas võib salvestada struktureeritud andmeid ja seda saab kiiresti kasutada, näiteks andmebaasikirjeid.
Andmeid, mida pole puhastatud või kategoriseeritud, nimetatakse struktureerimata andmeteks ja need tuleb vajaduse korral kasutamiseks ette valmistada.
Mitmed struktureerimata andmete vormid, mida paljud ettevõtted saavad hankida ja edaspidiseks kasutamiseks salvestada, hõlmavad masinõpe, analüütika, andurite andmed, pilvandmetöötlus ja tootlikkuse rakendused.
Poolstruktureeritud andmete puhul, mis hõlmavad tuvastatud andmeid, mis on salvestatud struktureerimata andmetega (nt ZIP-failid, veebilehed ja meilid), on mõlemad aspektid olemas.
Arvukalt võimalikke kasutusjuhtumeid, mis põhinevad andmekanga võimel aidata ettevõtetel oma andmetele kiiremini ja tõhusamalt juurde pääseda ja neid kasutada, leiate selle kasutamist uurides.
Tüüpilised näited hõlmavad järgmist:
- Pettuste avastamine
- IoT analüütika
- Tarneahela logistika
- Reaalajas andmeanalüüs
- Kliendi intelligentsus
- Kasvab tegevuse efektiivsust
- Ennetava hoolduse analüüs
- Lisaks tööle naasmise riskimudelid
- Krediitkaartidega tehingute tagamine
- Sulgemise ennustamine, pettuste avastamine ja krediidiskoorimine
Järeldus
Kokkuvõtteks võib öelda, et andmehoidlad peavad järk-järgult lagunema, kui meie andmete kasutamise tase suureneb, et teha ruumi ühendatud ettevõtetele.
Andmestruktuuride kasutuselevõtt on sellel teel märkimisväärne edasiminek, kuuludes kõige murrangulisemate avastuste hulka alates relatsiooniandmebaaside väljatöötamisest 1970. aastatel.
Seda seetõttu, et andmekangas on midagi enamat kui tehnoloogia või üksik üksus.
Andmed ja äritegevused on arhitektuuri kujundamise, süstemaatilise protseduuri ja mentaliteedi muutuse kaudu keerukalt põimunud.
Data Fabric vähendab kulusid, suurendab jõudlust ning hõlbustab tõhusamat infrastruktuuri juurutamist ja hooldust. See võib olla võtmekomponent tagamaks, et iga protsess, rakendus ja äriotsus on andmetepõhine.
Jäta vastus