Uhamishaji na uhifadhi wa data umeongezeka kwa umuhimu kutokana na upanuzi wa mara kwa mara wa sekta ya TEHAMA na mamilioni ya pointi za data zinazotolewa kila sekunde.
Zaidi ya hayo, data hii lazima iwe wazi na rahisi kueleweka ili kusaidia ufanyaji maamuzi sahihi.
Ili kudumisha ushindani na kupata mafanikio ya muda mrefu, kampuni yako lazima ihifadhi na kuhamisha data kwa kutumia suluhu bora zaidi zinazopatikana.
Kwa sababu hii, biashara nyingi zaidi zinatumia vitambaa vya data. Mojawapo ya njia bora zaidi za kuhifadhi wakati wako, pesa na rasilimali ni kutumia kitambaa cha data kuchakata data na kuwezesha kujifunza kwa mashine ya AI.
Katika makala haya, tutachunguza kwa kina Kitambaa cha Data, ikijumuisha matumizi yake, vipengele vikuu, faida na maelezo mengine muhimu.
Kwa hivyo, kitambaa cha data ni nini?
Bila kujali mahali zilipo, dhibiti na utazame data na programu zako. Kiini chake, kitambaa cha data ni usanifu jumuishi wa data ambao ni salama, unaoweza kubadilika, na unaoweza kubadilika.
Kitambaa cha data, ambacho huchanganya bora zaidi ya wingu, msingi, na ukingo, kwa njia nyingi ni mbinu mpya ya kimkakati ya uendeshaji wako wa kuhifadhi biashara.
Ingawa inadhibitiwa na serikali kuu, inaweza kufikia kila mahali, ikijumuisha kwenye majengo, mawingu ya umma na ya kibinafsi, na vile vile vifaa vya makali na IoT.
Maghala ya data ya ukubwa wa majengo marefu na miundo mbalimbali, isiyounganishwa ni jambo la zamani. Kitambaa cha data kinatokana na mkusanyiko wa kina wa zana za usimamizi wa data ambazo huhakikisha uthabiti katika mazingira yako yote yaliyounganishwa.
Kupitia otomatiki, huboresha usimamizi unaotumia muda, huharakisha maendeleo, majaribio na utumiaji, na hulinda mali zako kila saa.
Haijalishi data na programu zako ziko wapi, unaweza kufuatilia gharama za uhifadhi, utendakazi na ufanisi kutoka kwa jukwaa moja.
Unaweza kwa haraka (na, katika hali nyingine, kiotomatiki) kufanya mabadiliko kwenye miundombinu yako ya wingu mseto pindi tu unapokuwa na ujuzi unaoweza kutekelezeka kuihusu, kama vile kurekebisha hitilafu, kushughulikia masuala ya usalama na utiifu, na kuongeza kasi ya kompyuta.
Kwa kifupi, Data Fabric huboresha uwekaji wa miundombinu na ufanisi wa matengenezo, hupunguza gharama, na huongeza utendakazi.
Kwa nini unapaswa kutumia Kitambaa cha Data?
Kampuni yoyote inayozingatia data inahitaji mkakati wa kina ambao unashinda vikwazo kama vile wakati, nafasi, aina mbalimbali za programu na maeneo ya data. Data haipaswi kufichwa nyuma ya ngome au kutawanywa katika maeneo kadhaa lakini inapaswa kupatikana kwa watu wanaohitaji.
Ili kufanikiwa, biashara zinahitaji suluhisho la data la uthibitisho wa siku zijazo, na mazingira salama, madhubuti na yenye umoja. Hii inaweza kufanyika kwa kitambaa cha data.
Mahitaji ya biashara za kisasa kwa muunganisho wa wakati halisi, huduma ya kibinafsi, otomatiki na mabadiliko ya jumla hayawezi kutimizwa kwa ujumuishaji wa data wa kitamaduni.
Ingawa kukusanya data kutoka kwa vyanzo vingi mara nyingi si suala, biashara nyingi zinatatizika kujumuisha, kuchakata, kuratibu, na kubadilisha data na data kutoka vyanzo vingine.
Ili kutoa uelewa wa kina wa watumiaji, washirika, na bidhaa, hatua hii muhimu katika mchakato wa usimamizi wa data lazima ifanyike. Kwa sababu ya uwezo wao wa kuboresha mifumo yao, kuhudumia wateja vyema, na kutumia wingu kompyuta, makampuni hupata makali ya ushindani kama matokeo.
Popote walipo watumiaji wa shirika, kitambaa cha data kinaweza kufikiriwa kama kitambaa ambacho kimeenea duniani kote. Katika mtandao huu, mtumiaji anaweza kuwa katika eneo lolote na bado ana ufikiaji usio na kikomo, wa wakati halisi wa kufikia data katika eneo lingine lolote.
Vipengele vya Msingi vya Kitambaa cha Data
Vipengele vya msingi vinavyounda kitambaa cha data vinaweza kuchaguliwa kutoka na kukusanywa kwa njia mbalimbali. Kwa hivyo kitambaa cha data kinaweza kutekelezwa kwa njia mbalimbali. Hebu tuangalie mambo ya msingi ya kitambaa cha data.
- Katalogi ya Data Iliyoongezwa
- Safu ya Kudumu
- Maarifa Graph
- Injini ya Maarifa na Mapendekezo
- Maandalizi ya Data na Tabaka la Utoaji Data
- Ochestration na Data Ops
Unaweza kuangalia nguzo muhimu za usanifu wa Kitambaa cha Data kulingana na Gartner.
Hebu tuangalie kila mmoja wao kwa karibu.
- Katalogi ya Data Iliyoongezwa - huwapa watumiaji ufikiaji wa kila aina ya metadata kupitia grafu dhabiti ya maarifa. Zaidi ya hayo, inakuza uhusiano tofauti kati ya taarifa zilizopo na kuzionyesha kwa njia inayoeleweka. Kwa kutumia mashine kujifunza ili kuunganisha vipengee vya data na istilahi za shirika, katalogi za data zilizoimarishwa huunda safu ya semantiki ya biashara kwa kitambaa cha data.
- Safu ya Kudumu - Kulingana na kesi ya matumizi, aina mbalimbali za miundo ya uhusiano na isiyo ya uhusiano inaweza kutumika kuhifadhi data kwa nguvu.
- Metadata Inayotumika - sehemu tofauti ya kitambaa cha data. huipa kitambaa cha data uwezo wa kukusanya, kushiriki, na kuchambua aina nyingi za metadata. Tofauti na metadata tulivu, metadata inayotumika hufuatilia matumizi yanayoendelea ya data kwa mifumo na watu (metadata inayotokana na muundo na wakati unaotekelezwa).
- Maarifa Graph - Sehemu nyingine ya msingi ya vitambaa vya data. Wanatumia vitambulisho vya kawaida, taratibu zinazoweza kubadilika, n.k. ili kuonyesha mazingira yaliyounganishwa ya data. Grafu za maarifa hufanya kitambaa cha data kutafutwa na kusaidia katika uelewa wake.
- Maarifa na Injini ya Mapendekezo - hutengeneza mabomba ya data yanayotegemewa na dhabiti kwa matukio ya utumiaji na uchanganuzi.
- Maandalizi ya Data na Tabaka la Utoaji Data - Data inaweza kupatikana kutoka chanzo chochote na kutumwa kwa lengo lolote kwa kutumia utaratibu wowote, ikiwa ni pamoja na ETL (wingi), ujumbe, CDC, virtualization, na API.
- Ochestration na Data Ops - Sehemu hii hutumia data kuratibu kazi zote katika kila hatua ya utendakazi wa mwisho hadi mwisho. Hukuwezesha kuchagua lini na mara ngapi mabomba yataendeshwa na pia jinsi ya kudhibiti data ambayo mabomba hayo hutoa.
Faida
Data yenye afya katika muktadha uliosambazwa inaweza kufikiwa, kupakiwa, kuunganishwa na kushirikiwa kupitia kitambaa cha data. Kwa kufanya hivi, biashara zinaweza kuharakisha mabadiliko ya kidijitali na kuongeza thamani ya data zao.
Hapa chini zimeelezwa faida muhimu za mfano wa kitambaa cha data.
ufanisi:
Kitambaa cha data kinaweza kukusanya matokeo kutoka kwa hoja za awali, kuwezesha mfumo kuchanganua jedwali lililojumlishwa badala ya data ghafi iliyo katika sehemu ya nyuma.
Kwa sababu ya nyakati za haraka za kujibu maombi ya mtu binafsi, kuruhusu maombi kufikia hifadhidata ndogo zaidi badala ya kulazimika kuchanganua data ghafi ya duka zima pia hutatua suala la maombi kadhaa kwa wakati mmoja.
Biashara zinaweza kujibu haraka maswali yanayobonyeza kwa sababu ya uwezo wa kitambaa cha data kupunguza sana nyakati za majibu ya hoja.
Ujumuishaji wa busara
Ili kujumuisha data katika aina mbalimbali za data na vidokezo, vitambaa vya data hutumia grafu za maarifa ya kisemantiki, udhibiti wa metadata na ujifunzaji wa mashine.
Hii husaidia timu za usimamizi wa data kupanga pamoja hifadhidata husika na kujumuisha vyanzo vipya vya data katika mfumo ikolojia wa data wa kampuni.
Kipengele hiki hubadilisha kiotomatiki sehemu za usimamizi wa kazi ya data, hivyo kusababisha uokoaji wa tija iliyoonyeshwa hapo juu, lakini pia husaidia katika kuvunja maghala ya mfumo wa data, kuweka kati taratibu za usimamizi wa data, na kuimarisha ubora wa data kwa ujumla.
Usalama wa data wenye ufanisi zaidi
Pia haimaanishi kughairi usalama wa data na ulinzi wa faragha kwa ajili ya kupanua ufikiaji wa data.
Kwa hakika, inalazimu kuimarishwa kwa ulinzi wa udhibiti wa ufikiaji na utekelezaji wa hatua zaidi za usimamizi wa data ili kuhakikisha kwamba majukumu fulani ndiyo pekee yenye ufikiaji wa seti fulani ya data.
Zaidi ya hayo, usanifu wa kitambaa cha data huwezesha kiufundi na timu za usalama kutekeleza ufichaji data na usimbaji fiche kuhusu taarifa za siri na nyeti, hivyo kupunguza uwezekano wa kushiriki data na udukuzi wa mfumo.
Demokrasia ya data
Programu za huduma za kibinafsi huwezeshwa na miundo ya kitambaa cha data, kupanua ufikiaji wa data zaidi ya wafanyikazi zaidi wa kiufundi kama vile wahandisi wa data, wasanidi programu na timu za uchanganuzi wa data.
Kwa kuruhusu watumiaji wa biashara kufanya uchaguzi wa haraka wa biashara na kwa kuwaachilia watumiaji wa kiufundi ili kutanguliza shughuli zinazotumia vyema seti zao za ujuzi, uondoaji wa vikwazo vya data husababisha ongezeko la tija.
Tumia kesi
Usanifu wa kitambaa cha data unakusudiwa kutoa muundo mkuu wa kushughulikia aina zote za taarifa zilizohifadhiwa ili ziweze kutumika inapohitajika.
Aina hizi za data zinaweza kutumika kwa chochote kutoka kwa utabiri wa mauzo hadi ripoti kuhusu hali ya miundombinu ya IT ya shirika au vidokezo vya mtumiaji.
Kesi za usanifu wa kitambaa cha data ni sawa na matumizi ya kesi kwa aina nyingine yoyote ya data katika biashara, ikiwa ni pamoja na mauzo, masoko, TEHAMA, usalama wa mtandao na zaidi.
Hata hivyo, data katika shirika mara nyingi hupangwa, nusu-muundo, au haijaundwa katika takriban matukio yote ya matumizi. Hifadhidata ya uhusiano inaweza kuhifadhi data iliyopangwa na kutumiwa mara moja, kama vile rekodi za hifadhidata.
Data ambayo haijasafishwa au kuainishwa inarejelewa kama data isiyo na muundo na inapaswa kutayarishwa kwa matumizi inapohitajika.
Aina kadhaa za data isiyo na muundo ambayo makampuni mengi yanaweza kupata na kuhifadhi kwa matumizi ya baadaye ni pamoja na mashine kujifunza, takwimu, data ya vitambuzi, kompyuta ya wingu na programu za tija.
Katika data iliyo na muundo nusu, ambayo inajumuisha data ya aina inayotambuliwa iliyohifadhiwa na data isiyo na muundo (kama vile faili za zip, kurasa za wavuti na barua pepe), vipengele vyote viwili vipo.
Kesi nyingi zinazowezekana za utumiaji kulingana na uwezo wa kitambaa cha data kusaidia kampuni kufikia na kutumia data zao kwa haraka na kwa ufanisi zaidi zinaweza kupatikana kwa kutafiti matumizi yake.
Mifano ya kawaida ni pamoja na:
- Utambuzi wa udanganyifu
- Uchambuzi wa IoT
- Ugavi wa vifaa
- Uchanganuzi wa data wa wakati halisi
- Akili ya mteja
- Kuongezeka kwa ufanisi wa uendeshaji
- Uchambuzi wa matengenezo ya kuzuia
- Zaidi ya hayo, mifano ya hatari ya kurudi kazini
- Kupata miamala na kadi za mkopo
- Utabiri wa mabadiliko, ugunduzi wa ulaghai, na alama za mkopo
Hitimisho
Kwa kumalizia, hazina za data lazima zisambaratike hatua kwa hatua kadiri viwango vyetu vya matumizi ya data navyoongezeka ili kutoa nafasi kwa kampuni zilizounganishwa.
Usambazaji wa vitambaa vya data unawakilisha maendeleo makubwa kwenye njia hii, ikiorodheshwa kati ya uvumbuzi muhimu zaidi tangu uundaji wa hifadhidata za uhusiano katika miaka ya 1970.
Hii ni kwa sababu kitambaa cha data ni zaidi ya teknolojia au kitu kimoja.
Data na shughuli za biashara zimeunganishwa kwa ustadi kupitia muundo wa usanifu, utaratibu wa kimfumo, na mabadiliko ya kiakili.
Data Fabric hupunguza gharama, huongeza utendakazi, na kuwezesha uwekaji na matengenezo ya miundombinu yenye ufanisi zaidi. Inaweza kuwa sehemu kuu ya kuhakikisha kwamba kila mchakato, maombi, na uamuzi wa biashara unaendeshwa na data.
Acha Reply