Ua ulu nui ka neʻe ʻana a me ka mālama ʻana i ka ʻikepili ma muli o ka hoʻonui mau ʻana o ka ʻoihana IT a me nā miliona o nā helu ʻikepili i hana ʻia i kēlā me kēia kekona.
Eia hou, pono e maopopo a maʻalahi kēia ʻikepili i mea e kākoʻo ai i ka hoʻoholo pololei.
No ka mālama ʻana i ka hoʻokūkū a hoʻokō i ka kūleʻa lōʻihi, pono kāu ʻoihana e mālama a hoʻoneʻe i ka ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i nā hopena kūpono loa i loaʻa.
Ma muli o kēia, ʻoi aku ka nui o nā ʻoihana e hoʻohana ana i nā lole ʻikepili. ʻO kekahi o nā ala maikaʻi loa e mālama ai i kou manawa, kālā, a me nā kumuwaiwai ʻo ia ka hoʻohana ʻana i kahi lole ʻikepili e hoʻoponopono ai i ka ʻikepili a hiki i ke aʻo ʻana i ka mīkini AI.
Ma kēia ʻatikala, e nānā hohonu mākou i ka Data Fabric, me kona hoʻohana ʻana, nā mea nui, nā pono, a me nā kikoʻī koʻikoʻi ʻē aʻe.
No laila, he aha ka Data Fabric?
ʻAʻohe o ko lākou wahi, mālama a kiaʻi i kāu ʻikepili a me nā polokalamu. Ma kona kumu, ʻo ka lole ʻikepili kahi hoʻolālā ʻikepili i hoʻohui ʻia i palekana, versatile, a hiki ke hoʻololi.
ʻO kahi lole ʻikepili, kahi e hui pū ai i ka maikaʻi o ke ao, ke kumu, a me ka lihi, ma nā ʻano he nui he ala hoʻolālā hou i kāu hana mālama mālama ʻoihana.
ʻOiai ke kaohi ʻia ʻana o ke kikowaena, hiki iā ia ke hiki i nā wahi āpau, e komo pū ana ma ka hale, nā ao ākea a pilikino, a me nā ʻaoʻao a me nā mea IoT.
ʻO nā silos ʻikepili ka nui o nā skyscrapers a me nā ʻano hana like ʻole i pili ʻole ʻia he mea i hala. Hoʻokumu ʻia kahi lole ʻikepili ma luna o kahi hōʻiliʻili piha o nā mea hana hoʻokele data e hōʻoiaʻiʻo i ka paʻa ʻana i kāu mau kaiapuni pili.
Ma o ka automation, hoʻoponopono i ka hoʻokele hoʻopau manawa, hoʻolalelale i ka hoʻomohala ʻana, hoʻāʻo, a me ka hoʻolaha ʻana, a mālama i kāu waiwai a puni ka uaki.
Ma kahi o kāu ʻikepili a me nā polokalamu e loaʻa ai, hiki iā ʻoe ke nānā i nā koina mālama mālama, ka hana, a me ka pono mai kahi kahua hoʻokahi.
Hiki iā ʻoe ke hana wikiwiki (a, i kekahi mau hihia, hoʻololi ʻokoʻa) i kāu ʻōnaehana kapuaʻi hybrid ke loaʻa iā ʻoe ka ʻike e pili ana i ia mea, e like me ka hoʻoponopono ʻana i nā hewa, ka hoʻoponopono ʻana i nā pilikia palekana a me ka hoʻokō, a me ka hoʻonui ʻana i ka helu helu.
I ka pōkole, hoʻomaikaʻi ʻo Data Fabric i ka hoʻolaha ʻana i ka ʻoihana a me ka maikaʻi o ka mālama ʻana, hoʻohaʻahaʻa i nā kumukūʻai, a hoʻonui i ka hana.
No ke aha ʻoe e hoʻohana ai i kahi lole ʻikepili?
Pono kēlā me kēia ʻoihana data-centric i kahi hoʻolālā holoʻokoʻa e pale aku i nā pilikia e like me ka manawa, ka hakahaka, nā ʻano polokalamu like ʻole, a me nā wahi ʻikepili. ʻAʻole pono e hūnā ʻia ka ʻikepili ma hope o nā pā ahi a hoʻopuehu ʻia ma nā wahi he nui akā pono e loaʻa i nā poʻe e koi ana.
No ka holomua, pono nā ʻoihana i kahi hoʻonā ʻikepili hōʻoia i ka wā e hiki mai ana, a me kahi kaiapuni palekana, maikaʻi, hui pū ʻia. Hiki ke hana i kēia me ka lole ʻikepili.
ʻAʻole hiki ke hoʻokō ʻia nā pono o nā ʻoihana hou no ka pili manawa maoli, lawelawe ponoʻī, automation, a me nā hoʻololi āpau e ka hoʻohui ʻikepili kuʻuna.
ʻOiai ʻo ka hōʻiliʻili ʻana i nā ʻikepili mai nā kumu he nui ʻaʻole ia he pilikia, nui nā ʻoihana e hakakā nei e hoʻohui, kaʻina hana, curate, a hoʻololi i ka ʻikepili me nā ʻikepili mai nā kumu ʻē aʻe.
No ka hāʻawi ʻana i kahi ʻike hohonu o nā mea kūʻai aku, nā hoa pili, a me nā waiwai, pono e hoʻokō ʻia kēia hana koʻikoʻi i ke kaʻina hoʻokele data. Ma muli o ko lākou hiki ke hoʻonui i kā lākou mau ʻōnaehana, lawelawe maikaʻi aku i nā mea kūʻai aku, a hoʻohana ao Me, loaʻa nā ʻoihana i ka ʻoihana hoʻokūkū ma muli o ka hopena.
Ma nā wahi a pau o nā mea hoʻohana o ka hui, hiki ke noʻonoʻo ʻia ka lole ʻikepili ma ke ʻano he lole i hoʻolaha ʻia a puni ka honua. Ma kēia pūnaewele, hiki i ka mea hoʻohana ke noho ma kēlā me kēia wahi a loaʻa i ka manawa maoli ke komo i ka ʻikepili ma nā wahi ʻē aʻe.
Nā ʻāpana kumu o ka lole ʻikepili
Hiki ke koho ʻia a hōʻiliʻili ʻia nā ʻāpana koʻikoʻi e hana i kahi lole ʻikepili mai nā ʻano like ʻole. Hiki ke hoʻokō ʻia ka lole ʻikepili ma nā ʻano like ʻole. E nānā kākou i nā mea nui o ka lole ʻikepili.
- Hōʻuluʻulu ʻikepili i hoʻonui ʻia
- Papa Hoʻomau
- Pakuhi ʻIke
- ʻIke a me nā ʻenekini manaʻo
- Hoʻomākaukau ʻikepili a me ka Layer Hoʻouna ʻikepili
- Orchestration and Data Ops
Hiki iā ʻoe ke nānā i nā kia kī o ka ʻikepili Fabric architecture e like me ʻO Gartner.
E nānā pono kākou i kēlā me kēia o lākou.
- Hōʻuluʻulu ʻikepili i hoʻonui ʻia – hāʻawi i nā mea hoʻohana i nā ʻano metadata a pau ma o ka pakuhi ʻike ikaika. Hoʻohui ʻia, hoʻomohala ia i nā hui kūʻokoʻa ma waena o ka ʻike i loaʻa a hōʻike maka ʻia ma ke ʻano maopopo. Ma ka hoʻohana ʻana aʻo aʻo no ka hoʻopili ʻana i nā waiwai ʻikepili me nā huaʻōlelo hoʻonohonoho, hoʻonui ʻia nā palapala ʻikepili i hoʻokumu i ka papa semantic ʻoihana no ka lole ʻikepili.
- Papa Hoʻomau - Ma muli o ka hihia hoʻohana, hiki ke hoʻohana ʻia nā ʻano hiʻohiʻona pili a pili ʻole e mālama i ka ʻikepili.
- ʻIkepili ʻeleu - he ʻāpana kūʻokoʻa o kahi lole ʻikepili. hāʻawi i ka lole ʻikepili i hiki ke hōʻiliʻili, kaʻana like, a me ke kālailai ʻana i nā ʻano metadata he nui. ʻOkoʻa me ka passive metadata, hoʻomau ka metadata ikaika i ka hoʻohana mau ʻana o ka ʻikepili e nā ʻōnaehana a me nā kānaka (metadata-hoʻolālā a me ka holo-manawa metadata).
- Pakuhi ʻIke - ʻO kekahi ʻāpana kumu no nā lole ʻikepili. Hoʻohana lākou i nā ID maʻamau, nā ʻōkuhi hiki ke hoʻololi ʻia, a me nā mea ʻē aʻe e hōʻike i kahi kaiapuni ʻikepili pili. Hiki i nā pakuhi ʻike ke huli a kōkua i ka ʻike.
- ʻIke a me ka ʻenekini manaʻo - kūkulu i hilinaʻi, ikaika ikepili pipeline no ka hana a me ka analytical hoʻohana hihia.
- Hoʻomākaukau ʻikepili a me ka Layer Hoʻouna ʻikepili - Hiki ke kiʻi ʻia ka ʻikepili mai kekahi kumu a hoʻouna ʻia i kēlā me kēia pahuhopu me ka hoʻohana ʻana i kekahi mīkini, me ka ETL (nui), memo, CDC, virtualization, a me API.
- Orchestration and Data Ops - Hoʻohana kēia ʻāpana i ka ʻikepili no ka hoʻonohonoho ʻana i nā hana a pau i kēlā me kēia pae o ke kaʻina hana hope-to-end. Hiki iā ʻoe ke koho i ka manawa a pehea ka manawa e holo ai i nā pipeline a me pehea e hoʻokele ai i ka ʻikepili i hana ʻia e nā pipeline.
maika
Hiki ke loaʻa, hoʻouka ʻia, hoʻohui ʻia, a kaʻana like i ka ʻikepili olakino i loko o kahi ʻano ʻikepili. Ma ka hana ʻana i kēia, hiki i nā ʻoihana ke wikiwiki i ka hoʻololi kikohoʻe a hoʻonui i ka waiwai o kā lākou ʻikepili.
Hōʻike ʻia ma lalo nei nā mea maikaʻi nui o ke ʻano hoʻohālike lole data.
ka hoʻokōʻana:
Hiki i ka lole ikepili ke hōʻuluʻulu i nā hualoaʻa mai nā nīnau mua, e hiki ai i ka ʻōnaehana ke nānā i ka papaʻaina i hōʻuluʻulu ʻia ma mua o ka ʻikepili maka ma ka hope.
Ma muli o ka wikiwiki o ka pane ʻana o nā noi pākahi, ʻae ʻia nā noi e komo i nā ʻikepili liʻiliʻi ma mua o ka nānā ʻana i ka ʻikepili maka o ka hale kūʻai e hoʻonā i ka pilikia o nā noi like ʻole.
Hiki i nā ʻoihana ke pane wikiwiki i nā nīnau nīnau ma muli o ka hiki i ka lole ʻikepili ke ʻoki nui i nā manawa pane nīnau.
Hoʻohui akamai
No ka hoʻohui ʻana i ka ʻikepili ma nā ʻano ʻikepili like ʻole a me nā helu hope, hoʻohana nā lole ʻikepili i nā kiʻi ʻike semantic, hoʻokele metadata, a me ke aʻo ʻana i ka mīkini.
Kōkua kēia i nā hui hoʻokele ʻikepili e hui pū i nā ʻikepili pili a hoʻohui pū i nā kumu ʻikepili hou i loko o ka kaiaola ʻikepili o kahi hui.
Hoʻopili kēia hiʻohiʻona i nā ʻāpana o ka hoʻokele hana ʻikepili, e hopena i ka mālama ʻana i ka huahana i hōʻike ʻia ma luna, akā kōkua pū kekahi i ka wāwahi ʻana i nā silos ʻōnaehana data, ka hoʻonohonoho ʻana i nā kaʻina hana hoʻokele data, a me ka hoʻonui ʻana i ka maikaʻi o ka ʻikepili holoʻokoʻa.
ʻOi aku ka maikaʻi o ka palekana ʻikepili
ʻAʻole ia e hōʻike i ka mōhai ʻana i ka palekana ʻikepili a me nā pale pilikino no ka hoʻonui ʻana i ka ʻike ʻikepili.
ʻO ka ʻoiaʻiʻo, pono ia i ka hoʻopaʻa ʻia ʻana o nā pale hoʻomalu komo a me ka hoʻokō ʻana i nā hana hoʻomalu ʻikepili hou aʻe e hōʻoiaʻiʻo ai ʻo kekahi mau kuleana wale nō ka mea i loaʻa i kahi pūʻulu ʻikepili.
Hoʻohui ʻia, hiki i ka ʻenehana lole ʻikepili ke hiki i ka ʻenehana a nā hui palekana e hoʻokō i ka masking data a me ka hoʻopunipuni e pili ana i ka ʻike huna a me ka naʻau, e hōʻemi ana i ka likelike o ka māhele ʻikepili a me nā hacks ʻōnaehana.
Demokalaka o ka ʻikepili
Hoʻomaʻamaʻa ʻia nā noi lawelawe ponoʻī e nā hoʻolālā lole ʻikepili, e hoʻolōʻihi i ka hiki ʻana o ka ʻike ʻikepili ma mua o nā limahana loea e like me nā ʻenekini data, nā mea hoʻomohala, a me nā hui ʻikepili ʻikepili.
Ma ka ʻae ʻana i nā mea hoʻohana ʻoihana e hana i nā koho pāʻoihana wikiwiki a me ka hoʻokuʻu ʻana i nā mea hoʻohana ʻenehana e hana mua i nā hana e hoʻohana maikaʻi ai i kā lākou mākaukau, ʻo ka hoʻopau ʻana i nā bottlenecks ʻikepili e alakaʻi i ka hoʻonui ʻana i ka huahana.
E hoʻohana i nā hihia
Manaʻo ʻia kahi hoʻolālā lole ikepili e hāʻawi i kahi hoʻolālā piha no ka lawelawe ʻana i nā ʻano ʻano a pau o ka ʻike i mālama ʻia i hiki ke hoʻohana ʻia inā pono.
Hiki ke hoʻohana ʻia kēia ʻano ʻikepili no kekahi mea mai kahi wānana kūʻai aku i kahi hōʻike e pili ana i ke kūlana o kahi ʻoihana IT a i ʻole nā hopena mea hoʻohana.
Ua like nā hihia hoʻohana i ka ʻikepili lole me ka hoʻohana ʻana i nā hihia no nā ʻano ʻikepili ʻē aʻe i loko o kahi ʻoihana, me ke kūʻai aku, kūʻai aku, IT, cybersecurity, a me nā mea hou aku.
Eia naʻe, hoʻonohonoho pinepine ʻia ka ʻikepili i loko o kahi hui, semi-structured, a i ʻole i hoʻonohonoho ʻia i loko o nā hihia hoʻohana āpau. Hiki i kahi waihona pili ke mālama i ka ʻikepili i kūkulu ʻia a hoʻohana koke ʻia, e like me nā moʻolelo waihona.
ʻO ka ʻikepili ʻaʻole i hoʻomaʻemaʻe ʻia a hoʻokaʻawale ʻia ʻo ia ka ʻikepili i kūkulu ʻole ʻia a pono e mākaukau no ka hoʻohana ʻana inā pono.
Nui nā ʻano ʻikepili i hoʻonohonoho ʻole ʻia e hiki i nā ʻoihana ke loaʻa a mālama no ka hoʻohana ʻana i ka wā e hiki mai ana aʻo aʻo, analytics, data sensor, cloud computing, and productivity apps.
I loko o ka ʻikepili semi-structured, e loaʻa ana ka ʻikepili o kahi ʻano ʻike i mālama ʻia me ka ʻikepili i kūkulu ʻole ʻia (e like me nā faila zip, nā ʻaoʻao pūnaewele, a me nā leka uila), aia nā ʻaoʻao ʻelua.
Hiki ke loaʻa nā hihia hoʻohana he nui e pili ana i ka hiki o ka lole ʻikepili e kōkua i nā ʻoihana i ke komo ʻana a me ka hoʻohana ʻana i kā lākou ʻikepili me ka wikiwiki a me ka maikaʻi e hiki ke loaʻa ma ka noiʻi ʻana i kāna hoʻohana ʻana.
Aia nā laʻana maʻamau:
- ʻIke hoʻopunipuni
- ʻIkepili IoT
- Hoʻolako kaulahao logistics
- ʻIkepili ʻikepili manawa maoli
- ʻIke ʻike mea kūʻai aku
- Hoʻonui i ka pono hana
- Ka nānā 'ana i ka mālama pale
- Eia kekahi, nā hiʻohiʻona pilikia e hoʻi i ka hana
- Hoʻopaʻa i nā hana me nā kāleka hōʻaiʻē
- ʻO ka wānana Churn, ka ʻike hoʻopunipuni, a me ka helu ʻaiʻē
Panina
I ka hopena, pono e hoʻoheheʻe ʻia nā silos data i ka piʻi ʻana o kā mākou ʻikepili hoʻohana i nā pae e hana ai i wahi no nā ʻoihana pili.
ʻO ka hoʻolaha ʻana o nā lole ʻikepili kahi holomua koʻikoʻi ma kēia ala, ka helu ʻana i waena o nā mea ʻike nui loa mai ka wā i kūkulu ʻia ai nā ʻikepili pili i nā makahiki 1970.
ʻO ia ke kumu no ka mea ʻoi aku ka lole ʻikepili ma mua o ka ʻenehana a i ʻole kahi mea hoʻokahi.
Hoʻopili paʻa ʻia nā ʻikepili a me nā hana ʻoihana ma o ka hoʻolālā ʻana o ka hoʻolālā, kahi kaʻina hana ʻōnaehana, a me ka hoʻololi noʻonoʻo.
Hoʻemi ʻo Data Fabric i nā kumukūʻai, hoʻonui i ka hana, a hoʻomaʻamaʻa i ka hoʻonohonoho pono ʻana a me ka mālama ʻana. ʻO ia paha ka mea nui i ka hōʻoia ʻana i kēlā me kēia kaʻina hana, noi, a me ka hoʻoholo ʻoihana e alakaʻi ʻia i ka ʻikepili.
Waiho i ka Reply