Gerakan lan panyimpenan data saya tambah penting amarga ekspansi terus-terusan industri IT lan jutaan titik data sing diprodhuksi saben detik.
Kajaba iku, data iki kudu jelas lan gampang dimangerteni supaya bisa ndhukung pengambilan keputusan sing tepat.
Kanggo njaga daya saing lan entuk sukses jangka panjang, perusahaan sampeyan kudu nyimpen lan mindhah data nggunakake solusi paling efisien sing kasedhiya.
Amarga iki, luwih akeh bisnis nggunakake kain data. Salah sawijining cara paling apik kanggo ngirit wektu, dhuwit, lan sumber daya yaiku nggunakake kain data kanggo ngolah data lan ngaktifake pembelajaran mesin AI.
Ing artikel iki, kita bakal nliti Data Fabric, kalebu panggunaan, komponen utama, kaluwihan, lan rincian penting liyane.
Dadi, apa Data Fabric?
Ora preduli ing ngendi papan kasebut, atur lan awas data lan aplikasi sampeyan. Ing inti, kain data minangka arsitektur data terpadu sing aman, serba guna, lan bisa adaptasi.
Kain data, sing nggabungake awan, inti, lan pinggiran sing paling apik, kanthi akeh cara minangka pendekatan strategis anyar kanggo operasi panyimpenan bisnis sampeyan.
Nalika dikontrol kanthi pusat, bisa tekan ing endi wae, kalebu ing papan, awan umum lan pribadi, uga piranti pinggiran lan IoT.
Data silo ukuran gedung pencakar langit lan maneka warna, prasarana sing ora ana hubungane karo jaman biyen. Kain data adhedhasar koleksi lengkap alat manajemen data sing njamin konsistensi ing lingkungan sampeyan sing gegandhengan.
Liwat otomatisasi, nyepetake manajemen sing mbuwang wektu, nyepetake pangembangan, tes, lan penyebaran, lan nglindhungi aset sampeyan saben jam.
Ora preduli lokasi data lan aplikasi sampeyan, sampeyan bisa nglacak biaya panyimpenan, kinerja, lan efisiensi saka siji platform.
Sampeyan bisa kanthi cepet (lan, ing sawetara kasus, kanthi otomatis) nggawe owah-owahan ing infrastruktur awan hibrida yen sampeyan duwe kawruh sing bisa ditindakake, kayata ndandani kesalahan, ngatasi masalah keamanan lan kepatuhan, lan nggedhekake komputasi.
Singkatnya, Data Fabric nambah panyebaran infrastruktur lan efisiensi pangopènan, nyuda biaya, lan nambah kinerja.
Napa sampeyan kudu nggunakake Kain Data?
Perusahaan apa wae sing fokus ing data mbutuhake strategi lengkap sing bisa ngatasi alangan kaya wektu, papan, macem-macem jinis piranti lunak, lan lokasi data. Data ngirim ora didhelikake ing mburi firewall utawa nyebar ing sawetara panggonan nanging kudu kasedhiya kanggo wong sing mbutuhake.
Kanggo sukses, bisnis mbutuhake solusi data sing bakal teka, lan lingkungan sing aman, efektif, lan terpadu. Iki bisa ditindakake kanthi kain data.
Keperluan bisnis modern kanggo sambungan wektu nyata, layanan mandiri, otomatisasi, lan owah-owahan universal ora bisa ditemokake kanthi integrasi data tradisional.
Nalika ngumpulake data saka akeh sumber asring ora dadi masalah, akeh bisnis berjuang kanggo nggabungake, ngolah, ngatur, lan ngowahi data karo data saka sumber liyane.
Kanggo menehi pangerten sing jero babagan konsumen, mitra, lan barang, langkah kritis ing proses manajemen data iki kudu ditindakake. Amarga kemampuan kanggo nganyarke sistem, luwih apik nglayani pelanggan, lan nggunakake maya, perusahaan entuk keunggulan kompetitif minangka asil.
Ing endi wae pangguna organisasi kasebut, kain data bisa dibayangake minangka kain sing nyebar sacara global. Ing jaringan iki, pangguna bisa ana ing sembarang lokasi lan isih duwe akses wektu nyata tanpa watesan menyang data ing lokasi liya.
Komponen inti saka Kain Data
Komponen inti sing nggawe kain data bisa dipilih lan diklumpukake kanthi macem-macem cara. Kain data kasebut bisa ditindakake kanthi macem-macem cara. Ayo katon ing unsur utami kain data.
- Katalog Data sing ditambahake
- Lapisan Ketekunan
- kawruh Graph
- Insights lan Rekomendasi Engine
- Persiapan Data lan Lapisan Pangiriman Data
- Orkestrasi lan Data Ops
Sampeyan bisa duwe dipikir ing pilar tombol arsitektur Data Fabric miturut Gartner.
Ayo padha nliti saben wong kanthi rapet.
- Katalog Data Tambahan - menehi pangguna akses menyang kabeh jinis metadata liwat grafik kawruh sing kuwat. Kajaba iku, ngembangake asosiasi khas antarane informasi sing wis ana lan nuduhake kanthi visual kanthi cara sing bisa dingerteni. Kanthi nggunakake learning machine kanggo ngubungake aset data karo terminologi organisasi, katalog data sing ditingkatake nggawe lapisan semantik bisnis kanggo kain data.
- Lapisan Ketekunan - Gumantung ing kasus panggunaan, macem-macem model relasional lan non-relasional bisa digunakake kanggo nyimpen data kanthi dinamis.
- Metadata Aktif – bagean khusu saka kain data. menehi kain data kemampuan kanggo ngumpulake, nuduhake, lan nganalisa akeh jinis metadata. Beda karo metadata pasif, metadata aktif nglacak panggunaan data sing terus-terusan dening sistem lan wong (metadata basis desain lan run-time).
- kawruh Graph - Unit dhasar liyane kanggo kain data. Dheweke nggunakake ID standar, skema sing bisa adaptasi, lan liya-liyane kanggo nampilake lingkungan data sing disambung. Grafik kawruh nggawe kain data bisa ditelusuri lan mbantu pemahamane.
- Wawasan lan Rekomendasi Engine - mbangun pipa data sing bisa dipercaya lan kuwat kanggo kasus panggunaan operasional lan analitis.
- Persiapan Data lan Lapisan Pangiriman Data - Data bisa dijupuk saka sumber apa wae lan dikirim menyang target apa wae nggunakake mekanisme apa wae, kalebu ETL (bulk), olahpesen, CDC, virtualisasi, lan API.
- Orkestrasi lan Data Ops - Komponen iki nggunakake data kanggo ngoordinasi kabeh tugas ing saben tahap alur kerja end-to-end. Iki ngidini sampeyan milih kapan lan sepira kerepe saluran pipa lan cara ngatur data sing diasilake dening pipa kasebut.
Wuku
Data sing sehat ing konteks sing disebarake bisa diakses, dimuat, terintegrasi, lan dituduhake liwat kain data. Kanthi nindakake iki, bisnis bisa nyepetake transisi digital lan nggedhekake nilai data.
Ing ngisor iki diterangake kaluwihan utama model kain data.
efficiency:
Kain data bisa ngumpulake asil saka pitakon sadurunge, supaya sistem bisa mindai tabel sing dikumpulake tinimbang data mentah ing mburi.
Amarga wektu nanggepi panjaluk individu sing luwih cepet, ngidini panjaluk ngakses set data sing luwih cilik tinimbang kudu mindhai data mentah toko lengkap uga ngrampungake masalah sawetara panjaluk bebarengan.
Perusahaan bisa mangsuli pitakon kanthi cepet amarga kemampuan data kanggo nyuda wektu nanggepi pitakon kanthi signifikan.
Integrasi cerdas
Kanggo nggabungake data ing macem-macem jinis data lan titik pungkasan, kain data nggunakake grafik pengetahuan semantik, manajemen metadata, lan pembelajaran mesin.
Iki mbantu tim manajemen data nglumpukake set data sing relevan lan nggabungake sumber data anyar menyang ekosistem data perusahaan.
Fitur iki ngotomatisasi bagean saka manajemen tugas data, nyebabake penghematan produktivitas sing dituduhake ing ndhuwur, nanging uga mbantu ngilangi silo sistem data, sentralisasi tata cara pamrentahan data, lan nambah kualitas data sakabèhé.
Keamanan data sing luwih efektif
Uga ora ateges ngorbanake keamanan data lan proteksi privasi kanggo nambah akses data.
Ing kasunyatan, iku perlu tightening saka guardrails kontrol akses lan implementasine saka ngukur governance data liyane kanggo njamin sing peran tartamtu mung siji-sijine sing duwe akses menyang pesawat tartamtu saka data.
Kajaba iku, arsitektur kain data mbisakake teknis lan tim keamanan kanggo ngleksanakake masking data lan enkripsi babagan informasi rahasia lan sensitif, nyuda kemungkinan enggo bareng data lan hacks sistem.
Demokratisasi data
Aplikasi layanan mandiri difasilitasi dening desain kain data, ngluwihi jangkauan akses data ngluwihi personel teknis liyane kayata insinyur data, pangembang, lan tim analitik data.
Kanthi ngidini pangguna bisnis nggawe pilihan bisnis sing luwih cepet lan ngeculake pangguna teknis kanggo prioritas kegiatan sing paling apik nggunakake set katrampilan, ngilangi kemacetan data nyebabake produktivitas.
Gunakake kasus
A arsitektur kain data dimaksudaké kanggo kurban struktur overarching kanggo nangani kabeh wangun informasi disimpen supaya padha bisa digunakake nalika needed.
Data jinis iki bisa digunakake kanggo apa wae saka prediksi dodolan nganti laporan babagan kahanan infrastruktur IT organisasi utawa titik pungkasan pangguna.
Kasus panggunaan arsitektur kain data padha karo kasus panggunaan kanggo data liyane ing bisnis, kalebu sales, marketing, IT, cybersecurity, lan liya-liyane.
Nanging, data ing organisasi asring diatur, semi-terstruktur, utawa ora terstruktur ing meh kabeh kasus panggunaan. Basis data relasional bisa nyimpen data terstruktur lan bisa digunakake kanthi cepet, kayata cathetan basis data.
Data sing durung diresiki utawa dikategorikake diarani data sing ora terstruktur lan kudu disiapake kanggo panggunaan yen dibutuhake.
Sawetara bentuk data sing ora terstruktur sing bisa dipikolehi lan disimpen dening akeh perusahaan kanggo panggunaan ing mangsa ngarep kalebu learning machine, analytics, data sensor, komputasi awan, lan aplikasi produktivitas.
Ing data semi-terstruktur, sing kalebu data saka jinis sing diakoni sing disimpen kanthi data sing ora terstruktur (kayata file zip, kaca web, lan email), loro aspek kasebut ana.
Akeh kasus panggunaan adhedhasar kapasitas kain data kanggo mbantu perusahaan ngakses lan nggunakake data kanthi luwih cepet lan efektif bisa ditemokake kanthi riset panggunaane.
Conto khas kalebu:
- Deteksi penipuan
- analisis IoT
- Logistik rantai pasokan
- Analisis data wektu nyata
- Intelijen pelanggan
- Mundhak ing efisiensi operasional
- Analisis pangopènan nyegah
- Kajaba iku, model risiko bali menyang kerja
- Ngamanake transaksi nganggo kertu kredit
- Prediksi churn, deteksi penipuan, lan skor kredit
kesimpulan
Kesimpulane, silo data kudu disintegrasi kanthi bertahap amarga tingkat panggunaan data saya tambah kanggo nggawe ruangan kanggo perusahaan sing nyambung.
Panyebaran kain data nggambarake kemajuan sing signifikan ing jalur iki, peringkat ing antarane panemuan paling inovatif wiwit pangembangan database relasional ing taun 1970-an.
Iki amarga kain data luwih saka teknologi utawa item siji.
Data lan operasi bisnis digabung kanthi rumit liwat desain arsitektur, prosedur sing sistematis, lan owah-owahan mentalitas.
Data Fabric nyuda biaya, ningkatake kinerja, lan nggampangake panyebaran lan pangopènan infrastruktur sing luwih efektif. Bisa dadi komponen kunci kanggo mesthekake yen saben proses, aplikasi, lan keputusan bisnis didorong data.
Ninggalake a Reply