အိုင်တီစက်မှုလုပ်ငန်း၏ အဆက်မပြတ် တိုးချဲ့မှုနှင့် စက္ကန့်တိုင်းတွင် ထုတ်လုပ်နေသော ဒေတာအချက်သန်းပေါင်းများစွာကြောင့် ဒေတာလှုပ်ရှားမှုနှင့် သိုလှောင်မှုသည် အရေးပါလာပါသည်။
ထို့အပြင်၊ တိကျသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် ဤဒေတာသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းနှင့် နားလည်ရလွယ်ရပါမည်။
ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းပြီး ရေရှည်အောင်မြင်မှုရရှိရန်၊ သင့်ကုမ္ပဏီသည် ရရှိနိုင်သော အထိရောက်ဆုံးဖြေရှင်းနည်းများကို အသုံးပြု၍ ဒေတာများကို သိမ်းဆည်းပြီး ရွှေ့ပြောင်းရပါမည်။
ထို့အတွက်ကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် ဒေတာအထည်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ သင်၏အချိန်၊ ငွေကြေးနှင့် အရင်းအမြစ်များကို သိမ်းဆည်းရန် အကြီးမားဆုံးနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဒေတာကိုလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် AI စက်သင်ယူမှုကိုဖွင့်ရန်အတွက် ဒေတာအထည်ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ၎င်း၏အသုံးပြုမှု၊ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ၊ အားသာချက်များနှင့် အခြားအရေးကြီးသောအသေးစိတ်အချက်များအပါအဝင် Data Fabric ကို နက်နက်နဲနဲလေ့လာကြည့်ပါမည်။
ဒါဆို Data Fabric ဆိုတာဘာလဲ။
၎င်းတို့သည် မည်သည့်နေရာတွင် တည်ရှိနေပါစေ သင့်ဒေတာနှင့် အက်ပ်များကို စီမံခန့်ခွဲပြီး ကြည့်ရှုပါ။ ၎င်း၏အဓိကတွင်၊ ဒေတာအထည်သည် ဘေးကင်းသော၊ စွယ်စုံရနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော ပေါင်းစပ်ဒေတာဗိသုကာတစ်ခုဖြစ်သည်။
cloud၊ core နှင့် edge တို့ကို အကောင်းဆုံးပေါင်းစပ်ထားသည့် data fabric တစ်ခုသည် သင့်လုပ်ငန်းသိုလှောင်မှုလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအတွက် မဟာဗျူဟာမြောက်ချဉ်းကပ်မှုအသစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုဖြင့် ထိန်းချုပ်ထားချိန်တွင်၊ ၎င်းသည် အဆောက်အအုံတွင်း၊ အများသူငှာနှင့် ပုဂ္ဂလိက တိမ်တိုက်များ၊ edge နှင့် IoT စက်ပစ္စည်းများအပါအဝင် နေရာတိုင်းသို့ ရောက်ရှိနိုင်သည်။
မိုးမျှော်တိုက်များ၏ အရွယ်အစားနှင့် မတူကွဲပြားသော၊ ချိတ်ဆက်မထားသော အခြေခံအဆောက်အအုံများ ဒေတာ silos များသည် အတိတ်၏အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာအထည်သည် သင့်ချိတ်ဆက်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တစ်လျှောက်လုံး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေကြောင်း အာမခံသည့် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုကိရိယာများ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်စုစည်းမှုအပေါ် အခြေခံထားသည်။
အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့်၊ အချိန်ကုန်သက်သာစေသော စီမံခန့်ခွဲမှုကို ချောမွေ့စေသည်၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ စမ်းသပ်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး နာရီပတ်လုံး သင့်ပိုင်ဆိုင်မှုများကို အကာအကွယ်ပေးသည်။
သင့်ဒေတာနှင့် အက်ပ်များ မည်သည့်နေရာတွင် ရှိနေပါစေ၊ သင်သည် သိုလှောင်မှုကုန်ကျစရိတ်၊ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်တို့ကို ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုတည်းမှ ခြေရာခံနိုင်ပါသည်။
သင့်တွင် အမှားအယွင်းများကို ပြင်ဆင်ခြင်း၊ လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်နာမှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ကွန်ပြူတာ အတက်အဆင်း ချဲ့ထွင်ခြင်းစသည့် သင့်တွင် ၎င်းနှင့်ပတ်သက်သည့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော အသိပညာများ ရရှိသည်နှင့် တစ်ပြိုင်နက် သင်သည် (အချို့ကိစ္စများတွင် အလိုအလျောက်) အပြောင်းအလဲများ ပြုလုပ်နိုင်သည်။
အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ Data Fabric သည် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖြန့်ကျက်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေပြီး ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးပြီး စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
ဘာကြောင့် Data Fabric ကို သုံးသင့်တာလဲ။
မည်သည့်ဒေတာဗဟိုပြုကုမ္ပဏီမဆို အချိန်၊ နေရာ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်အမျိုးအစားများနှင့် ဒေတာတည်နေရာများကဲ့သို့သော အတားအဆီးများကို ကျော်လွှားနိုင်သည့် ပြည့်စုံသောဗျူဟာတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာများကို Firewall များနောက်ကွယ်တွင် ဝှက်မထားသင့်ပါ သို့မဟုတ် နေရာများစွာတွင် ပြန့်ကျဲနေသင့်သော်လည်း ၎င်းကို လိုအပ်သူများအတွက် ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
အောင်မြင်ရန်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အနာဂတ်တွင် သက်သေပြနိုင်သည့် ဒေတာဖြေရှင်းချက်နှင့် ဘေးကင်းသော၊ ထိရောက်သော၊ ပေါင်းစည်းထားသော ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။ ဒါကို data fabric နဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။
အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ချိတ်ဆက်မှု၊ ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှု၊ အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများအတွက် ခေတ်မီစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ လိုအပ်ချက်များကို သမားရိုးကျ ဒေတာပေါင်းစည်းမှုဖြင့် မဖြည့်ဆည်းနိုင်ပါ။
အရင်းအမြစ်များစွာမှ ဒေတာများကို စုဆောင်းခြင်းသည် ပြဿနာမဟုတ်သော်လည်း၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများအပြားသည် ဒေတာများကို အခြားရင်းမြစ်များမှ ဒေတာများဖြင့် ပေါင်းစည်းရန်၊ လုပ်ဆောင်ရန်၊ စီမံပြင်ဆင်ရန်နှင့် ပြောင်းလဲရန် ရုန်းကန်နေရသည်။
စားသုံးသူများ၊ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် ကုန်ပစ္စည်းများကို နက်နက်နဲနဲနားလည်သဘောပေါက်စေရန်၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဤအရေးကြီးသောအဆင့်ကို လုပ်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏ စနစ်များကို အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်မှု၊ သုံးစွဲသူများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဝန်ဆောင်မှုပေးကာ အသုံးပြုလာနိုင်ခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်။ cloud computingရလဒ်အနေဖြင့် ကုမ္ပဏီများသည် အပြိုင်အဆိုင်အစွန်းများ ရရှိကြသည်။
အဖွဲ့အစည်း၏အသုံးပြုသူများမည်သည့်နေရာတွင်မဆို၊ ဒေတာအထည်ကို တစ်ကမ္ဘာလုံးဖြန့်ကျက်ထားသည့်အထည်တစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်နိုင်သည်။ ဤကွန်ရက်တွင်၊ အသုံးပြုသူသည် မည်သည့်နေရာ၌မဆို ရှိနေနိုင်ပြီး အခြားမည်သည့်နေရာတွင်မဆို ဒေတာကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ကို ကန့်သတ်မထားသေးပါ။
Data Fabric ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများ
ဒေတာထည်တစ်ခုဖွဲ့စည်းသည့် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် ရွေးချယ်စုဆောင်းနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် data fabric ကို နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်နိုင်သည်။ ဒေတာအထည်၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများကို ကြည့်ကြပါစို့။
- ဒေတာကတ်တလောက်ကို တိုးမြှင့်ထားသည်။
- စွဲမြဲမှု အလွှာ
- အသိပညာဇယား
- ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် အကြံပြုချက်များ အင်ဂျင်
- Data Preparation နှင့် Data Delivery Layer
- Orchestration နှင့် Data Ops
Data Fabric Architecture ၏ အဓိကမဏ္ဍိုင်များကို လေ့လာကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ Gartner မှ.
တစ်ခုချင်းစီကို အနီးကပ်ကြည့်ရအောင်။
- တိုးမြှင့်ထားသော ဒေတာကတ်တလောက် – ခိုင်မာသောအသိပညာဂရပ်ဖြင့် သုံးစွဲသူများအား မက်တာဒေတာ အမျိုးအစားအားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ပေးသည်။ ထို့အပြင် ၎င်းသည် ရှိပြီးသား အချက်အလက်များကြားတွင် ထူးခြားသော ဆက်နွယ်မှုများကို ဖော်ဆောင်ပေးပြီး ၎င်းကို နားလည်နိုင်သော ပုံစံဖြင့် မြင်သာစွာ ပြသပါသည်။ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှု ဒေတာပိုင်ဆိုင်မှုများကို အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အသုံးအနှုန်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန်၊ မြှင့်တင်ထားသော ဒေတာကတ်တလောက်များသည် ဒေတာထည်အတွက် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ဝေါဟာရအလွှာကို ဖန်တီးပေးပါသည်။
- စွဲမြဲမှု အလွှာ - အသုံးပြုမှုအခြေအနေပေါ်မူတည်၍ ဆက်စပ်မှုနှင့် ဆက်နွှယ်မှုမရှိသော မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို ဒေတာကို ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် သိမ်းဆည်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- အသုံးပြုနေသော မက်တာဒေတာ - ဒေတာအထည်၏ထူးခြားသောအစိတ်အပိုင်း။ ဒေတာထည်သည် မက်တာဒေတာအမျိုးအစားများစွာကို စုဆောင်း၊ မျှဝေရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စွမ်းကို ပေးသည်။ passive မက်တာဒေတာနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ တက်ကြွသော မက်တာဒေတာသည် စနစ်များနှင့် လူများ (ဒီဇိုင်းအခြေခံနှင့် လုပ်ဆောင်နေချိန် မက်တာဒေတာ) ကို ခြေရာခံသည်။
- အသိပညာဇယား - ဒေတာအထည်များအတွက် နောက်ထပ်အခြေခံယူနစ်။ ၎င်းတို့သည် ချိတ်ဆက်ထားသော ဒေတာပတ်ဝန်းကျင်ကို ပြသရန် စံ ID များ၊ လိုက်လျောညီထွေ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အစီအစဉ်များ စသည်တို့ကို အသုံးပြုပါသည်။ အသိပညာဂရပ်များသည် ဒေတာအထည်များကို ရှာဖွေနိုင်စေပြီး ၎င်း၏နားလည်မှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေသည်။
- ထိုးထွင်းသိမြင်မှုနှင့် အကြံပြုချက်အင်ဂျင် - လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်နှစ်ခုစလုံးအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော၊ ခိုင်မာသောဒေတာပိုက်လိုင်းများကို တည်ဆောက်ပေးသည်။
- Data Preparation နှင့် Data Delivery Layer - ဒေတာကို မည်သည့်အရင်းအမြစ်မှ ထုတ်ယူနိုင်ပြီး ETL (အစုလိုက်)၊ စာတိုပေးပို့ခြင်း၊ CDC၊ virtualization နှင့် API အပါအဝင် မည်သည့်ယန္တရားကိုမဆို အသုံးပြု၍ ပစ်မှတ်သို့ ပေးပို့နိုင်ပါသည်။
- Orchestration နှင့် Data Ops - ဤအစိတ်အပိုင်းသည် အဆုံးမှအဆုံး အလုပ်အသွားအလာ၏ အဆင့်တစ်ခုစီတွင် လုပ်ဆောင်စရာအားလုံးကို ညှိနှိုင်းရန် ဒေတာကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် သင့်အား ပိုက်လိုင်းများကို မည်သည့်အချိန်နှင့် မည်မျှ မကြာခဏ လည်ပတ်ရန်အပြင် ပိုက်လိုင်းများမှ ထုတ်လုပ်သည့် ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ စီမံခန့်ခွဲရမည်ကို ရွေးချယ်နိုင်စေပါသည်။
အက်ိဳးေက်းဇူးမ်ား
ဖြန့်ဝေသည့်အကြောင်းအရာတစ်ခုရှိ ကျန်းမာရေးနှင့်ညီညွတ်သောဒေတာကို ဒေတာထည်တစ်ခုပေါ်တွင် ရယူအသုံးပြုနိုင်သည်၊ တင်နိုင်သည်၊ ပေါင်းစည်းကာ၊ မျှဝေနိုင်သည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ဒေတာတန်ဖိုးကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်နိုင်သည်။
အောက်တွင် data fabric model ၏ အဓိက အားသာချက်များကို ဖော်ပြထားပါသည်။
ထိရောက်မှု:
ဒေတာထည်တစ်ခုသည် အစောပိုင်းမေးခွန်းများမှ ရလဒ်များကို စုစည်းနိုင်ပြီး၊ စနစ်သည် နောက်ကွယ်ရှိ ဒေတာကြမ်းများထက် စုစည်းထားသောဇယားကို စကင်န်ဖတ်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးချင်းတောင်းဆိုမှုများ၏ မြန်ဆန်သောတုံ့ပြန်မှုအချိန်များကြောင့်၊ တောင်းဆိုချက်များသည် စတိုးဆိုင်၏ ကုန်ကြမ်းဒေတာအပြည့်အစုံကို စကင်န်ဖတ်ခြင်းထက် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများကို ဝင်ရောက်ခွင့်ပြုခြင်းသည်လည်း တစ်ပြိုင်နက်တည်း တောင်းဆိုချက်များစွာ၏ ပြဿနာကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။
ဒေတာအထည်၏ မေးမြန်းမှုတုံ့ပြန်မှုအကြိမ်ရေကို သိသိသာသာဖြတ်တောက်နိုင်ခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းများသည် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို လျင်မြန်စွာ ဖြေကြားနိုင်သည်။
စမတ်ပေါင်းစပ်မှု
မတူကွဲပြားသော ဒေတာအမျိုးအစားများနှင့် အဆုံးမှတ်များကြားတွင် ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ဒေတာအထည်များသည် ဝေါဟာရဆိုင်ရာ အသိပညာဂရပ်များ၊ မက်တာဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် စက်သင်ယူမှုတို့ကို အသုံးပြုစေသည်။
၎င်းသည် ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့များသည် သက်ဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများကို အတူတကွစုဖွဲ့စေပြီး ကုမ္ပဏီ၏ဒေတာဂေဟစနစ်တွင် အသစ်စက်စက် ဒေတာအရင်းအမြစ်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းပေးပါသည်။
ဤအင်္ဂါရပ်သည် ဒေတာလုပ်ငန်းဆောင်တာစီမံခန့်ခွဲမှု၏ အစိတ်အပိုင်းများကို အလိုအလျောက်ဖြစ်စေပြီး အထက်ဖော်ပြပါ ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ချွေတာနိုင်စေကာ၊ သို့သော် ၎င်းသည် ဒေတာစနစ် silos များကို ဖြိုခွဲရန်၊ ဒေတာအုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားခြင်းနှင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရာတွင်လည်း ကူညီပေးပါသည်။
ပိုမိုထိရောက်သောဒေတာလုံခြုံရေး
ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ကို တိုးချဲ့ခြင်းအတွက် ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အကာအကွယ်များကို စွန့်ပယ်ခြင်းကိုလည်း မဆိုလိုပါ။
အမှန်တကယ်တွင်၊ ၎င်းသည် ပေးထားသည့် ဒေတာအစုအဝေးသို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည့် တစ်ခုတည်းသော အခန်းကဏ္ဍများဖြစ်ကြောင်း အာမခံရန် ဒေတာအုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာ အစီအမံများကို ပိုမိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
ထို့အပြင်၊ ဒေတာအထည်ဗိသုကာများသည် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ လုံခြုံရေးအဖွဲ့များသည် data masking ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန် လျှို့ဝှက်နှင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို လျှို့ဝှက်ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ ဒေတာမျှဝေခြင်းနှင့် စနစ်ဟက်ခ်ခြင်း ဖြစ်နိုင်ခြေကို လျှော့ချခြင်း။
ဒီမိုကရက်တစ်စနစ်၏ဒေတာ
ဒေတာ အင်ဂျင်နီယာများ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများ၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဖွဲ့များကဲ့သို့ နည်းပညာဆိုင်ရာ ပုဂ္ဂိုလ်များထက် ဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ကို ချဲ့ထွင်ခြင်းဖြင့် ကိုယ်ပိုင်ဝန်ဆောင်မှုအက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
လုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများကို ပိုမိုမြန်ဆန်သော လုပ်ငန်းရွေးချယ်မှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ကျွမ်းကျင်မှုအစုံကို အကောင်းဆုံးအသုံးချနိုင်သော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရန် နည်းပညာအသုံးပြုသူများကို ဦးစားပေးခွင့်ပြုခြင်းဖြင့်၊ ဒေတာပိတ်ဆို့မှုများကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို တိုးမြင့်လာစေပါသည်။
ရောဂါဖြစ်ပွားမှုကိုသုံးပါ
ဒေတာထည်ဗိသုကာတစ်ခုသည် သိမ်းဆည်းထားသော အချက်အလက်ပုံစံအားလုံးကို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် ကြီးမားသောဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပြီး ၎င်းတို့ကို လိုအပ်သည့်အခါတွင် အသုံးပြုနိုင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။
ဤဒေတာအမျိုးအစားများကို အရောင်းခန့်မှန်းမှုမှသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ IT အခြေခံအဆောက်အအုံ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူအဆုံးမှတ်များအခြေအနေဆိုင်ရာ အစီရင်ခံစာတစ်ခုအထိ မည်သည့်အရာအတွက်မဆို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
ဒေတာထည်ဗိသုကာအသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် အရောင်း၊ စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ခြင်း၊ အိုင်တီ၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် လုပ်ငန်းတစ်ခုရှိ အခြားဒေတာအမျိုးအစားများအတွက် အသုံးပြုသည့်ကိစ္စများနှင့် တူညီပါသည်။
သို့သော်၊ အသုံးပြုမှုကိစ္စအားလုံးနီးပါးတွင် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရှိ ဒေတာများကို မကြာခဏ စုစည်းသည်၊ တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံ သို့မဟုတ် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိပေ။ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုသည် ဒေတာဘေ့စ်မှတ်တမ်းများကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာကို သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ချက်ခြင်းအသုံးပြုနိုင်ပါသည်။
သန့်စင်ခြင်း သို့မဟုတ် အမျိုးအစားမခွဲခြားရသေးသော ဒေတာကို ဖွဲ့စည်းပုံမထားသောဒေတာအဖြစ် ရည်ညွှန်းပြီး လိုအပ်သည့်အခါ အသုံးပြုမှုအတွက် ပြင်ဆင်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။
ကုမ္ပဏီများစွာသည် အနာဂတ်အသုံးပြုမှုအတွက် ရယူသိမ်းဆည်းထားနိုင်သည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရသေးသော ဒေတာပုံစံများစွာ ပါဝင်သည်။ စက်သင်ယူမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အာရုံခံကိရိယာဒေတာ၊ cloud computing နှင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားအက်ပ်များ။
ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာ (ဇစ်ဖိုင်များ၊ ဝဘ်စာမျက်နှာများနှင့် အီးမေးလ်များကဲ့သို့) အသိအမှတ်ပြုထားသော အမျိုးအစားတစ်ခု၏ ဒေတာများပါဝင်သည့် တစ်ပိုင်းဖွဲ့စည်းပုံဒေတာတွင်၊ အသွင်သဏ္ဍာန်နှစ်ခုစလုံး ပါဝင်ပါသည်။
ကုမ္ပဏီများမှ ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ပိုမိုလျင်မြန်ထိရောက်စွာ ဝင်ရောက်အသုံးပြုရာတွင် ကူညီပေးရန်အတွက် ဒေတာအထည်၏စွမ်းရည်အပေါ်အခြေခံ၍ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အသုံးပြုမှုအများအပြားကို ၎င်း၏အသုံးပြုမှုကို သုတေသနပြုခြင်းဖြင့် တွေ့ရှိနိုင်ပါသည်။
သာမန်ဥပမာများ ပါဝင်သည်-
- လိမ်လည်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
- IoT ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်
- ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး
- အချိန်နှင့်တပြေးညီဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု
- ဖောက်သည်ထောက်လှမ်းရေး
- လည်ပတ်မှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုးမြင့်စေသည်။
- တားဆီးကာကွယ်ထိန်းသိမ်းမှုကို လေ့လာခြင်း။
- ထို့အပြင်၊ အလုပ်မှပြန်စမည့် အန္တရာယ်ပုံစံများ
- အကြွေးဝယ်ကတ်များဖြင့် ငွေပေးငွေယူများကို လုံခြုံစေခြင်း။
- အလိမ်အညာခန့်မှန်းခြင်း၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနှင့် ခရက်ဒစ်ရမှတ်များ
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့်၊ ချိတ်ဆက်ထားသောကုမ္ပဏီများအတွက် နေရာလွတ်ဖြစ်စေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအသုံးပြုမှုအဆင့်များ တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာ silo များသည် တဖြည်းဖြည်းပြိုကွဲသွားရမည်ဖြစ်သည်။
ဒေတာပိတ်ထည်များ ဖြန့်ကျက်ခြင်းသည် ၁၉၇၀ ခုနှစ်များအတွင်း ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ပြီးနောက်ပိုင်း အထူးခြားဆုံးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများတွင် ဤလမ်းကြောင်းပေါ်တွင် သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။
ထိုသို့ဖြစ်ရခြင်းမှာ ဒေတာအထည်သည် နည်းပညာတစ်ခု သို့မဟုတ် ပစ္စည်းတစ်ခုတည်းထက် ပိုသောကြောင့်ဖြစ်သည်။.
ဒေတာနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို ဗိသုကာဒီဇိုင်းပုံစံ၊ စနစ်ကျသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုတို့မှတဆင့် ရှုပ်ထွေးစွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။
Data Fabric သည် ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးသည်၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး ပိုမိုထိရောက်သော အခြေခံအဆောက်အဦများ ဖြန့်ကျက်ခြင်းနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုများကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။ လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုစီ၊ အက်ပ်လီကေးရှင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုစီသည် ဒေတာမောင်းနှင်ကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အဓိကကျသော အစိတ်အပိုင်းဖြစ်နိုင်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave