תנועה ואחסון נתונים גדלו בחשיבותם כתוצאה מהתרחבות מתמדת של תעשיית ה-IT וממיליוני נקודות הנתונים המיוצרות בכל שנייה.
בנוסף, נתונים אלה חייבים להיות ברורים ופשוטים להבנה על מנת לתמוך בקבלת החלטות מדויקת.
כדי לשמור על תחרותיות ולהשיג הצלחה ארוכת טווח, על החברה שלך לאחסן ולהעביר נתונים באמצעות הפתרונות היעילים ביותר שיש.
בגלל זה, יותר עסקים משתמשים במארגי נתונים. אחת הדרכים הטובות ביותר לחסוך בזמן, בכסף ובמשאבים שלך היא להשתמש במארג נתונים כדי לעבד נתונים ולאפשר למידת מכונה בינה מלאכותית.
במאמר זה, נסקור לעומק את Data Fabric, כולל השימושים שלו, הרכיבים העיקריים, היתרונות ופרטים חיוניים אחרים.
אז מה זה Data Fabric?
לא משנה היכן הם ממוקמים, נהל ותשמור על הנתונים והאפליקציות שלך. בבסיסו, מארג נתונים הוא ארכיטקטורת נתונים משולבת שהיא בטוחה, רב-תכליתית וניתנת להתאמה.
מארג נתונים, המשלב את המיטב של הענן, הליבה והקצה, הוא במובנים רבים גישה אסטרטגית חדשה לתפעול האחסון העסקי שלך.
בעוד שהוא בשליטה מרכזית, הוא יכול להגיע לכל מקום, כולל מקומי, עננים ציבוריים ופרטיים, כמו גם מכשירי קצה ו-IoT.
ממגורות נתונים בגודל של גורדי שחקים ותשתיות מגוונות ולא מחוברות הן נחלת העבר. מארג נתונים מבוסס על אוסף מקיף של כלים לניהול נתונים המבטיחים עקביות בכל הסביבות המקושרות שלך.
באמצעות אוטומציה, מייעלת את הניהול הגוזל זמן, מזרזת את הפיתוח, הבדיקות והפריסה ושומרת על הנכסים שלך מסביב לשעון.
לא משנה היכן הנתונים והאפליקציות שלך ממוקמים, אתה יכול לעקוב אחר הוצאות האחסון, הביצועים והיעילות מפלטפורמה אחת.
אתה יכול לבצע שינויים במהירות (ובמקרים מסוימים באופן אוטומטי) בתשתית הענן ההיברידית שלך ברגע שיש לך ידע בר-פעולה לגביה, כגון תיקון שגיאות, טיפול בבעיות אבטחה ותאימות, והגדלה והקטנה של המחשוב.
בקצרה, Data Fabric משפר את יעילות הפריסה והתחזוקה של התשתית, מפחית עלויות ומגביר את הביצועים.
מדוע כדאי להשתמש ב-Data Fabric?
כל חברה ממוקדת נתונים זקוקה לאסטרטגיה מקיפה שמתגברת על מכשולים כמו זמן, מקום, סוגי תוכנה שונים ומיקומי נתונים. אין להסתיר נתונים מאחורי חומות אש או להתפזר בכמה מקומות, אלא להיות זמינים לאנשים שדורשים זאת.
כדי להצליח, עסקים דורשים פתרון נתונים מוגן עתיד, וסביבה בטוחה, יעילה ומאוחדת. זה יכול להיעשות עם מארג נתונים.
לא ניתן לענות על הצרכים של עסקים מודרניים לחיבור בזמן אמת, שירות עצמי, אוטומציה ושינויים אוניברסליים על ידי שילוב נתונים מסורתי.
בעוד שלעתים קרובות איסוף נתונים ממקורות רבים אינו בעיה, עסקים רבים נאבקים לשלב, לעבד, לאסוף ולהמיר נתונים עם נתונים ממקורות אחרים.
כדי לתת הבנה מעמיקה של צרכנים, שותפים וסחורות, שלב קריטי זה בתהליך ניהול הנתונים חייב להתקיים. בגלל היכולת שלהם לשדרג את המערכות שלהם, לשרת טוב יותר את הלקוחות ולעשות בהם שימוש ענן מחשוב, חברות משיגות יתרון תחרותי כתוצאה מכך.
בכל מקום בו נמצאים משתמשי הארגון, ניתן לדמיין את מארג הנתונים כבד שנפרש ברחבי העולם. ברשת זו, המשתמש יכול להיות בכל מקום ועדיין יש לו גישה בלתי מוגבלת בזמן אמת לנתונים בכל מקום אחר.
רכיבי ליבה של מארג נתונים
ניתן לבחור ממרכיבי הליבה המרכיבים מארג נתונים ולאסוף אותם במגוון דרכים. כך ניתן ליישם את מארג הנתונים במגוון דרכים. בואו נסתכל על המרכיבים העיקריים של מארג נתונים.
- קטלוג נתונים מוגדל
- שכבת התמדה
- גרף ידע
- מנוע תובנות והמלצות
- הכנת נתונים ושכבת מסירת נתונים
- תזמור ונתונים
אתה יכול להסתכל על עמודי התווך של ארכיטקטורת Data Fabric לפי גרטנר.
בואו נסתכל על כל אחד מהם מקרוב.
- קטלוג נתונים מוגדל - נותן למשתמשים גישה לכל מיני מטא נתונים באמצעות גרף ידע חזק. בנוסף, הוא מפתח אסוציאציות מובהקות בין מידע קיים ומראה אותו חזותית בצורה מובנת. על ידי שימוש ב למידת מכונה כדי לקשר בין נכסי נתונים למינוח ארגוני, קטלוגי נתונים משופרים יוצרים את השכבה הסמנטית העסקית עבור מארג הנתונים.
- שכבת התמדה - בהתאם למקרה השימוש, ניתן להשתמש במגוון מודלים יחסיים ולא-רלציוניים לאחסון נתונים דינמי.
- מטא נתונים פעילים – חלק ייחודי של מארג נתונים. נותן למארג הנתונים את היכולת לאסוף, לשתף ולנתח סוגים רבים של מטא נתונים. בניגוד למטא נתונים פסיביים, מטא נתונים אקטיביים עוקבים אחר השימוש המתמשך בנתונים על ידי מערכות ואנשים (מטא נתונים מבוססי עיצוב ומטא נתונים בזמן ריצה).
- גרף ידע - יחידה בסיסית נוספת עבור מארג נתונים. הם משתמשים במזהים סטנדרטיים, סכימות ניתנות להתאמה וכו' כדי להציג סביבת נתונים מקושרת. גרפי ידע הופכים את מארג הנתונים לחיפוש ומסייעים בהבנתו.
- מנוע תובנות והמלצות - בונה צינורות נתונים אמינים וחזקים עבור מקרי שימוש תפעוליים ואנליטיים כאחד.
- הכנת נתונים ושכבת מסירת נתונים - ניתן לאחזר נתונים מכל מקור ולשלוח לכל יעד באמצעות כל מנגנון, כולל ETL (בתפזורת), הודעות, CDC, וירטואליזציה ו-API.
- תזמור ונתונים – רכיב זה משתמש בנתונים כדי לתאם את כל המשימות בכל שלב של זרימת העבודה מקצה לקצה. זה מאפשר לך לבחור מתי ובאיזו תדירות להפעיל צינורות, כמו גם כיצד לנהל את הנתונים שהצינורות מייצרים.
הטבות
נתונים בריאים בהקשר מבוזר נגישים, נטענים, משולבים ומשותפים על מארג נתונים. על ידי כך, עסקים יכולים לזרז את המעבר הדיגיטלי ולמקסם את הערך של הנתונים שלהם.
להלן מתוארים היתרונות העיקריים של מודל מארג הנתונים.
יעילות:
מארג נתונים יכול להרכיב תוצאות משאילתות קודמות, מה שמאפשר למערכת לסרוק את הטבלה המצטברת במקום את הנתונים הגולמיים ב-backend.
בשל זמני התגובה המהירים יותר של בקשות בודדות, מתן אפשרות לבקשות לגשת למערכי נתונים קטנים יותר במקום לסרוק את הנתונים הגולמיים של החנות המלאה פותר גם את הבעיה של מספר בקשות במקביל.
ארגונים יכולים להשיב במהירות לפניות דחיפות בגלל היכולת של מארג הנתונים לקצץ משמעותית את זמני התגובה לשאילתות.
אינטגרציה חכמה
כדי לשלב נתונים בין סוגי נתונים ונקודות קצה מגוונים, מארג נתונים עושים שימוש בגרפי ידע סמנטיים, ניהול מטא נתונים ולמידת מכונה.
זה עוזר לצוותי ניהול נתונים לקבץ מערכי נתונים רלוונטיים ולשלב מקורות נתונים חדשים לגמרי באקוסיסטם הנתונים של החברה.
תכונה זו הופכת חלקים מניהול משימות הנתונים לאוטומטיים, וכתוצאה מכך לחסכון בפרודוקטיביות המצוין לעיל, אך היא גם מסייעת בפירוק ממגורות מערכות נתונים, ריכוז נהלי ניהול נתונים ושיפור איכות הנתונים הכוללת.
אבטחת מידע יעילה יותר
זה גם לא מרמז על ויתור על אבטחת מידע והגנה על פרטיות למען הרחבת הגישה לנתונים.
למעשה, זה מצריך הידוק של מעקות בטיחות לבקרת גישה ויישום של אמצעי ניהול נתונים נוספים כדי להבטיח שתפקידים מסוימים הם היחידים שיש להם גישה לסט נתון של נתונים.
בנוסף, ארכיטקטורות מארג נתונים מאפשרות טכניות ו צוותי אבטחה ליישם מיסוך נתונים והצפנה סביב מידע סודי ורגיש, מה שמפחית את הסבירות לשיתוף נתונים ופריצות למערכת.
דמוקרטיזציה של נתונים
יישומי שירות עצמי מופעלים על ידי עיצובי מארג נתונים, המרחיבים את טווח ההגעה של גישה לנתונים מעבר לצוותים טכניים יותר כמו מהנדסי נתונים, מפתחים וצוותי ניתוח נתונים.
על ידי מתן אפשרות למשתמשים עסקיים לבצע בחירות עסקיות מהירות יותר ועל ידי שחרור משתמשים טכניים לתעדוף פעילויות המנצלות בצורה הטובה ביותר את מערכי הכישורים שלהם, ביטול צווארי הבקבוק בנתונים מוביל לעלייה בפריון.
מקרי שימוש
ארכיטקטורת מארג נתונים נועדה להציע מבנה כולל לטיפול בכל צורות המידע המאוחסן כך שניתן יהיה להפוך אותם לשימוש בעת הצורך.
ניתן להשתמש בנתונים מסוג זה לכל דבר, מחיזוי מכירות ועד לדוח על מצב תשתית ה-IT של הארגון או נקודות הקצה של המשתמשים.
מקרי שימוש בארכיטקטורת מארג נתונים זהים למקרי שימוש עבור כל סוג אחר של נתונים בעסק, כולל מכירות, שיווק, IT, אבטחת סייבר ועוד.
עם זאת, נתונים בארגון הם לרוב מאורגנים, חצי מובנים או לא מובנים כמעט בכל מקרי השימוש. מסד נתונים יחסי עשוי לאחסן נתונים מובנים ולהשתמש בו באופן מיידי, כגון רשומות מסד נתונים.
נתונים שלא נוקו או סווגו נקראים נתונים לא מובנים ויש להכין אותם לשימוש בעת הצורך.
מספר צורות של נתונים לא מובנים שחברות רבות יכולות לרכוש ולאחסן לשימוש עתידי כוללות למידת מכונה, אנליטיקה, נתוני חיישנים, מחשוב ענן ואפליקציות פרודוקטיביות.
בנתונים מובנים למחצה, הכוללים נתונים מסוג מוכר שנשמרו עם נתונים לא מובנים (כגון קבצי zip, דפי אינטרנט ואימיילים), שני ההיבטים קיימים.
ניתן למצוא מקרי שימוש אפשריים רבים המבוססים על היכולת של מארג הנתונים לסייע לחברות בגישה ושימוש בנתונים שלהן בצורה מהירה ויעילה יותר על ידי מחקר השימוש בו.
דוגמאות אופייניות כוללות:
- גילוי הונאה
- ניתוח IoT
- לוגיסטיקה של שרשרת אספקה
- ניתוח נתונים בזמן אמת
- מודיעין לקוחות
- עלייה ביעילות התפעולית
- ניתוח תחזוקה מונעת
- בנוסף, מודלים של סיכון חזרה לעבודה
- אבטחת עסקאות בכרטיסי אשראי
- חיזוי נטישה, זיהוי הונאה וניקוד אשראי
סיכום
לסיכום, ממגורות נתונים חייבות להתפורר בהדרגה ככל שרמות השימוש בנתונים שלנו עולות כדי לפנות מקום לחברות מחוברות.
פריסת מארג הנתונים מייצגת התקדמות משמעותית בנתיב זה, המדורגת בין התגליות פורצות הדרך מאז פיתוחם של מסדי נתונים יחסיים בשנות ה-1970.
הסיבה לכך היא שמארג הנתונים הוא יותר מטכנולוגיה או פריט בודד.
נתונים ופעולות עסקיות שלובים באופן מורכב באמצעות עיצוב ארכיטקטורה, הליך שיטתי ושינוי מנטליות.
Data Fabric מפחית עלויות, מגביר את הביצועים ומאפשר פריסה ותחזוקה יעילה יותר של תשתית. זה יכול להיות מרכיב המפתח להבטחת שכל תהליך, יישום והחלטה עסקית הם מונעי נתונים.
השאירו תגובה