Движењето и складирањето на податоците се зголемија во важност како резултат на постојаното проширување на ИТ индустријата и милионите точки на податоци што се произведуваат секоја секунда.
Дополнително, овие податоци мора да бидат јасни и едноставни за разбирање за да се поддржи прецизното одлучување.
За да ја одржите конкурентноста и да постигнете долгорочен успех, вашата компанија мора да складира и преместува податоци користејќи ги најефикасните достапни решенија.
Поради ова, повеќе бизниси користат материјали за податоци. Еден од најголемите начини да заштедите време, пари и ресурси е да користите податочна ткаенина за обработка на податоци и овозможување машинско учење со вештачка интелигенција.
Во оваа статија, ќе го разгледаме длабоко Data Fabric, вклучувајќи ги неговите намени, главните компоненти, предностите и другите витални детали.
Значи, што е Data Fabric?
Без разлика каде се наоѓаат, управувајте и внимавајте на вашите податоци и апликации. Во неговото јадро, податочната ткаенина е интегрирана архитектура на податоци која е безбедна, разноврсна и приспособлива.
Ткаенината за податоци, која ги комбинира најдоброто од облакот, јадрото и работ, на многу начини е нов стратешки пристап во работењето за складирање на вашиот бизнис.
Иако е централно контролиран, може да стигне секаде, вклучително и во просториите, јавните и приватните облаци, како и уредите на работ и IoT.
Силоси на податоци со големина на облакодери и разновидна, неповрзана инфраструктура се нешто од минатото. Ткаенината за податоци се заснова на сеопфатна колекција на алатки за управување со податоци кои гарантираат конзистентност низ вашите поврзани средини.
Преку автоматизација, го рационализира управувањето што одзема многу време, го забрзува развојот, тестирањето и распоредувањето и ги заштитува вашите средства деноноќно.
Без разлика каде се наоѓаат вашите податоци и апликации, можете да ги следите трошоците за складирање, перформансите и ефикасноста од една платформа.
Можете брзо (и, во некои случаи, автоматски) да правите промени во вашата хибридна облак инфраструктура штом ќе имате ефективно знаење за тоа, како што се поправање грешки, решавање на проблемите со безбедноста и усогласеноста и зголемување и намалување на компјутерите.
Накратко, Data Fabric го подобрува распоредувањето на инфраструктурата и ефикасноста на одржувањето, ги намалува трошоците и ги зголемува перформансите.
Зошто треба да користите Data Fabric?
Секоја фирма фокусирана на податоци има потреба од сеопфатна стратегија што ги надминува пречките како што се времето, просторот, различните видови софтвер и локациите на податоци. Податоците не треба да се кријат зад заштитните ѕидови или да се дисперзираат на неколку места, туку треба да бидат достапни за луѓето на кои им е потребно.
За да успеат, бизнисите бараат решение за податоци доказ за иднината и безбедно, ефективно, обединето опкружување. Ова може да се направи со податочна ткаенина.
Потребите на современите бизниси за поврзување во реално време, самопослужување, автоматизација и универзални промени не можат да се задоволат со традиционална интеграција на податоци.
Иако собирањето податоци од многу извори често не е проблем, многу бизниси се борат да интегрираат, обработуваат, курираат и трансформираат податоци со податоци од други извори.
За да се даде длабинско разбирање на потрошувачите, партнерите и стоките, овој критичен чекор во процесот на управување со податоци мора да се случи. Поради нивната способност да ги надградат своите системи, подобро да им служат на клиентите и да ги користат облак компјутери, фирмите добиваат конкурентна предност како резултат.
Каде и да се корисниците на организацијата, податочната ткаенина може да се замисли како ткаенина што е распространета на глобално ниво. На оваа мрежа, корисникот може да биде на која било локација и сепак да има неограничен пристап во реално време до податоците на која било друга локација.
Основни компоненти на податочната ткаенина
Основните компоненти што ја сочинуваат структурата на податоци може да се изберат и да се соберат на различни начини. Така, податочната ткаенина може да се имплементира на различни начини. Ајде да ги погледнеме примарните елементи на податочната ткаенина.
- Каталог со зголемени податоци
- Слој на упорност
- Знаење График
- Мотор за увид и препораки
- Слој за подготовка и испорака на податоци
- Оркестрација и податочни операции
Можете да ги погледнете клучните столбови на архитектурата на Data Fabric според Гартнер.
Ајде внимателно да го разгледаме секој од нив.
- Каталог со зголемени податоци – им овозможува на корисниците пристап до сите видови метаподатоци преку силен графикон на знаење. Дополнително, тој развива карактеристични асоцијации помеѓу постоечките информации и визуелно ги прикажува на разбирлив начин. Со користење на машинско учење за поврзување на податочните средства со организациската терминологија, подобрените каталози на податоци создаваат деловно семантички слој за структурата на податоци.
- Слој на упорност – Во зависност од случајот на употреба, може да се користат различни релациски и нерелациски модели за динамичко складирање на податоци.
- Активни метаподатоци – карактеристичен дел од податочната ткаенина. му дава на податочната ткаенина можност да собира, споделува и анализира многу видови метаподатоци. За разлика од пасивните метаподатоци, активните метаподатоци ја следат тековната употреба на податоци од страна на системите и луѓето (метаподатоци засновани на дизајн и време на работа).
- Знаење График – Друга основна единица за податочни ткаенини. Тие користат стандардни идентификатори, приспособливи шеми итн. за прикажување поврзана податочна средина. Графиконите на знаење го прават податочното ткиво за пребарување и помагаат во неговото разбирање.
- Мотор за увид и препораки – гради доверливи, силни цевководи за податоци и за случаи на оперативна и за аналитичка употреба.
- Слој за подготовка и испорака на податоци - Податоците може да се преземат од кој било извор и да се испратат до која било цел со кој било механизам, вклучувајќи ETL (големо), пораки, CDC, виртуелизација и API.
- Оркестрација и податочни операции – Оваа компонента користи податоци за да ги координира сите задачи во секоја фаза од работниот тек од крај до крај. Тоа ви овозможува да изберете кога и колку често да се извршуваат цевководи, како и како да управувате со податоците што ги произведуваат тие цевководи.
Предности
Здравите податоци во дистрибуиран контекст се достапни, вчитани, интегрирани и споделени преку податочна ткаенина. Со тоа, бизнисите можат да ја забрзаат дигиталната транзиција и да ја максимизираат вредноста на нивните податоци.
Подолу се наведени клучните предности на моделот на податочна ткаенина.
ефикасност:
Податочната ткаенина може да ги компајлира резултатите од претходните барања, овозможувајќи му на системот да ја скенира збирната табела наместо необработените податоци во заднината.
Поради побрзото време на одговор на поединечните барања, дозволувајќи им на барањата да пристапат до помали збирки на податоци наместо да мора да ги скенираат необработените податоци на целосната продавница, исто така го решава проблемот со неколку истовремени барања.
Претпријатијата можат брзо да одговорат на итни прашања поради способноста на податочната ткаенина значително да го намали времето на одговор на барањата.
Паметна интеграција
За да се интегрираат податоците низ различни типови податоци и крајни точки, податочните ткаенини користат графикони за семантичко знаење, управување со метаподатоци и машинско учење.
Ова им помага на тимовите за управување со податоци да ги групираат релевантните збирки на податоци и да инкорпорираат сосема нови извори на податоци во екосистемот на податоци на компанијата.
Оваа функција автоматизира делови од управувањето со податочните задачи, што резултира со заштеда на продуктивност наведена погоре, но помага и во рушење на силосите на системот за податоци, централизирање на процедурите за управување со податоци и подобрување на севкупниот квалитет на податоците.
Поефикасна безбедност на податоците
Тоа, исто така, не подразбира жртвување на безбедноста на податоците и заштитата на приватноста заради проширување на пристапот до податоците.
Всушност, тоа бара затегнување на заштитните огради за контрола на пристап и имплементација на повеќе мерки за управување со податоци за да се гарантира дека одредени улоги се единствените со пристап до даден сет на податоци.
Дополнително, архитектурите на податочни ткаенини овозможуваат технички и безбедносни тимови за спроведување на маскирање на податоци и шифрирање околу доверливи и чувствителни информации, намалувајќи ја веројатноста за споделување податоци и системски хакирање.
Демократизација на податоците
Апликациите за самопослужување се олеснети со дизајни на податочни ткаенини, проширувајќи го досегот на пристап до податоци надвор од повеќе технички персонал како инженери за податоци, развивачи и тимови за анализа на податоци.
Со дозволување на деловните корисници да прават побрзи деловни избори и со ослободување на техничките корисници да им дадат приоритет на активностите кои најдобро ги користат нивните групи на вештини, елиминирањето на тесните грла на податоците води до зголемување на продуктивноста.
Употреба случаи
Архитектурата на податочната ткаенина е наменета да понуди сеопфатна структура за ракување со сите форми на складирани информации, така што тие можат да бидат употребливи кога е потребно.
Ваквите податоци може да се користат за се, од предвидувања за продажба до извештај за состојбата на ИТ инфраструктурата на организацијата или крајните точки на корисниците.
Случаите за користење на архитектурата на податоци се идентични со случаите за употреба за кој било друг вид на податоци во бизнисот, вклучувајќи продажба, маркетинг, ИТ, сајбер безбедност и многу повеќе.
Сепак, податоците во една организација често се организирани, полуструктурирани или неструктурирани во речиси сите случаи на употреба. Релациската база на податоци може да складира структурирани податоци и веднаш да се користи, како што се записите од базата на податоци.
Податоците што не се исчистени или категоризирани се нарекуваат неструктурирани податоци и мора да бидат подготвени за употреба кога е потребно.
Вклучуваат неколку форми на неструктурирани податоци што многу фирми можат да ги стекнат и складираат за идна употреба машинско учење, аналитика, податоци од сензори, облак компјутери и апликации за продуктивност.
Во полуструктурирани податоци, кои вклучуваат податоци од препознаен вид зачувани со неструктурирани податоци (како што се zip-датотеки, веб-страници и е-пошта), двата аспекта се присутни.
Бројни можни случаи на употреба врз основа на капацитетот на податочната ткаенина да им помогне на компаниите да пристапат и да ги користат нивните податоци побрзо и поефективно може да се најдат со истражување на нивната употреба.
Типични примери вклучуваат:
- Откривање на измама
- IoT аналитика
- Логистика на синџирот на снабдување
- Анализа на податоци во реално време
- Интелигенција на клиентите
- Ја зголемува оперативната ефикасност
- Анализа на превентивно одржување
- Дополнително, моделите на ризик за враќање на работа
- Обезбедување трансакции со кредитни картички
- Предвидување на раздвојување, откривање измами и кредитно бодување
Заклучок
Како заклучок, силосите за податоци мора постепено да се распаѓаат бидејќи нашите нивоа на користење податоци се зголемуваат за да се направи простор за поврзаните компании.
Распоредувањето на податочните ткаенини претставува значаен напредок на овој пат, рангирајќи се меѓу најреволуционерните откритија од развојот на релационите бази на податоци во 1970-тите.
Ова е така затоа што податочната ткаенина е повеќе од технологија или единствена ставка.
Податоците и деловните операции се сложено испреплетени преку дизајнот на архитектурата, систематската процедура и промената на менталитетот.
Data Fabric ги намалува трошоците, ги зголемува перформансите и го олеснува поефективното распоредување и одржување на инфраструктурата. Тоа би можело да биде клучната компонента за да се осигура дека секој процес, апликација и деловна одлука се водени од податоци.
Оставете Одговор