Переміщення та зберігання даних набуло все більшого значення внаслідок постійного розширення ІТ-індустрії та мільйонів точок даних, які створюються щосекунди.
Крім того, ці дані мають бути чіткими та простими для розуміння, щоб підтримувати точне прийняття рішень.
Щоб зберегти конкурентоспроможність і досягти довгострокового успіху, ваша компанія повинна зберігати та переміщувати дані за допомогою найефективніших доступних рішень.
Через це все більше компаній використовують структури даних. Один із найкращих способів заощадити ваш час, гроші та ресурси — використовувати структуру даних для обробки даних і ввімкнути машинне навчання ШІ.
У цій статті ми детально розглянемо Data Fabric, зокрема її використання, основні компоненти, переваги та інші важливі деталі.
Отже, що таке Data Fabric?
Незалежно від того, де вони розташовані, керуйте та спостерігайте за своїми даними та програмами. За своєю суттю структура даних — це інтегрована архітектура даних, яка є безпечною, універсальною та адаптованою.
Структура даних, яка поєднує найкраще з хмари, ядра та периферії, у багатьох відношеннях є новим стратегічним підходом до роботи зі сховищем для вашого бізнесу.
Завдяки централізованому керуванню він може охоплювати всюди, включаючи локальні, загальнодоступні та приватні хмари, а також периферійні пристрої та пристрої Інтернету речей.
Резервуари даних розміром з хмарочоси та різноманітні непов’язані інфраструктури залишилися в минулому. Структура даних базується на комплексній колекції інструментів керування даними, які гарантують узгодженість у всіх пов’язаних середовищах.
Завдяки автоматизації оптимізує трудомістке керування, прискорює розробку, тестування та розгортання, а також цілодобово захищає ваші активи.
Незалежно від того, де знаходяться ваші дані та програми, ви можете відстежувати витрати на зберігання, продуктивність і ефективність на одній платформі.
Ви можете швидко (і, в деяких випадках, автоматично) вносити зміни у свою гібридну хмарну інфраструктуру, коли матимете корисні відомості про неї, як-от виправлення помилок, вирішення проблем із безпекою та відповідністю, а також збільшення та зменшення обчислень.
Одним словом, Data Fabric покращує розгортання інфраструктури та ефективність обслуговування, знижує витрати та підвищує продуктивність.
Чому варто використовувати Data Fabric?
Будь-якій фірмі, орієнтованій на дані, потрібна комплексна стратегія, яка долає такі перешкоди, як час, простір, різні типи програмного забезпечення та розташування даних. Дані не повинні бути приховані за брандмауерам або розпорошені в кількох місцях, а повинні бути доступними для людей, яким вони потрібні.
Щоб досягти успіху, підприємствам потрібні перспективні рішення для обробки даних і безпечне, ефективне та єдине середовище. Це можна зробити за допомогою структури даних.
Потреби сучасного бізнесу в підключенні в реальному часі, самообслуговуванні, автоматизації та універсальних змінах неможливо задовольнити традиційною інтеграцією даних.
Хоча збір даних із багатьох джерел часто не є проблемою, багатьом компаніям важко інтегрувати, обробляти, керувати та трансформувати дані з даними з інших джерел.
Щоб отримати поглиблене розуміння споживачів, партнерів і товарів, цей важливий крок у процесі управління даними має відбутися. Завдяки їхній здатності оновлювати свої системи, краще обслуговувати клієнтів і використовувати хмарних обчисленьв результаті фірми отримують конкурентну перевагу.
Де б не були користувачі організації, структуру даних можна уявити як тканину, яка розкидана по всьому світу. У цій мережі користувач може перебувати в будь-якому місці та мати необмежений доступ у реальному часі до даних у будь-якому іншому місці.
Основні компоненти Data Fabric
Основні компоненти, які складають структуру даних, можна вибирати та збирати різними способами. Таким чином, структура даних може бути реалізована різними способами. Давайте розглянемо первинні елементи структури даних.
- Доповнений каталог даних
- Рівень стійкості
- Графік знань
- Інструмент статистики та рекомендацій
- Рівень підготовки та доставки даних
- Оркестровка та операції з даними
Ви можете поглянути на ключові стовпи архітектури Data Fabric відповідно до Gartner.
Давайте розглянемо кожен з них уважно.
- Доповнений каталог даних – надає користувачам доступ до всіх типів метаданих через потужний граф знань. Крім того, він створює відмінні асоціації між існуючою інформацією та візуально показує її зрозумілим способом. З допомогою навчання за допомогою машини щоб пов’язати активи даних з організаційною термінологією, вдосконалені каталоги даних створюють бізнес-семантичний рівень для структури даних.
- Рівень стійкості – Залежно від варіанту використання для динамічного зберігання даних можна використовувати різноманітні реляційні та нереляційні моделі.
- Активні метадані – відмінна частина структури даних. дає структурі даних можливість збирати, ділитися та аналізувати багато видів метаданих. На відміну від пасивних метаданих, активні метадані відстежують постійне використання даних системами та людьми (метадані на основі дизайну та під час виконання).
- Графік знань – Ще один фундаментальний блок для структур даних. Вони використовують стандартні ідентифікатори, адаптовані схеми тощо для відображення пов’язаного середовища даних. Графи знань роблять структуру даних доступною для пошуку та допомагають у її розумінні.
- Інструмент статистики та рекомендацій – будує надійні надійні конвеєри даних як для операційних, так і для аналітичних випадків використання.
- Рівень підготовки та доставки даних – Дані можна отримати з будь-якого джерела та надіслати до будь-якої цілі за допомогою будь-якого механізму, включаючи ETL (масовий доступ), обмін повідомленнями, CDC, віртуалізацію та API.
- Оркестровка та операції з даними – Цей компонент використовує дані для координації всіх завдань на кожному етапі наскрізного робочого процесу. Це дозволяє вибирати, коли та як часто запускати конвеєри, а також як керувати даними, які ці конвеєри виробляють.
Переваги
Працездатні дані в розподіленому контексті доступні, завантажуються, інтегруються та використовуються через структуру даних. Завдяки цьому компанії можуть прискорити цифровий перехід і максимізувати цінність своїх даних.
Нижче наведено основні переваги моделі структури даних.
Ефективність:
Структура даних може компілювати результати з попередніх запитів, дозволяючи системі сканувати агреговану таблицю, а не необроблені дані у серверній частині.
Завдяки швидшому часу відповіді на окремі запити, дозволяючи запитам отримувати доступ до менших наборів даних замість необхідності сканувати необроблені дані повного сховища, також вирішується проблема кількох одночасних запитів.
Підприємства можуть швидко відповідати на нагальні запити завдяки здатності структури даних значно скорочувати час відповіді на запити.
Розумна інтеграція
Щоб інтегрувати дані в різні типи даних і кінцеві точки, структури даних використовують семантичні графи знань, керування метаданими та машинне навчання.
Це допомагає групам керування даними групувати відповідні набори даних разом і включати абсолютно нові джерела даних в екосистему даних компанії.
Ця функція автоматизує частини керування даними, що призводить до зазначених вище заощаджень продуктивності, але також допомагає усунути роз’єднані системи даних, централізувати процедури керування даними та підвищити загальну якість даних.
Більш ефективна безпека даних
Це також не означає пожертвування безпекою даних і захистом конфіденційності заради розширення доступу до даних.
Насправді це вимагає посилення огорожі контролю доступу та впровадження додаткових заходів керування даними, щоб гарантувати, що певні ролі є єдиними, хто має доступ до певного набору даних.
Крім того, архітектури структури даних забезпечують технічні та групи безпеки для впровадження маскування даних і шифрування конфіденційної та чутливої інформації, що зменшує ймовірність обміну даними та злому системи.
Демократизація даних
Програми самообслуговування полегшуються завдяки дизайну структури даних, що розширює доступ до даних за межі технічного персоналу, як-от інженери з обробки даних, розробники та групи аналітики даних.
Дозволяючи бізнес-користувачам швидше робити бізнес-вибір і дозволяючи технічним користувачам визначати пріоритетність діяльності, яка найкраще використовує їх набори навичок, усунення вузьких місць у даних призводить до підвищення продуктивності.
Use cases
Архітектура структури даних призначена для того, щоб запропонувати загальну структуру для обробки всіх форм збереженої інформації, щоб їх можна було використовувати, коли це необхідно.
Такі дані можна використовувати для чого завгодно: від прогнозування продажів до звіту про стан ІТ-інфраструктури організації або кінцевих точок користувачів.
Варіанти використання архітектури структури даних ідентичні варіантам використання будь-яких інших типів даних у бізнесі, включаючи продажі, маркетинг, ІТ, кібербезпеку тощо.
Однак дані в організації часто організовані, напівструктуровані або неструктуровані майже в усіх випадках використання. Реляційна база даних може зберігати структуровані дані та швидко використовуватися, наприклад, записи бази даних.
Дані, які не були очищені або класифіковані, називаються неструктурованими даними, і їх потрібно підготувати для використання за потреби.
Багато компаній можуть отримувати та зберігати для використання в майбутньому декілька форм неструктурованих даних навчання за допомогою машини, аналітика, дані датчиків, хмарні обчислення та програми для продуктивності.
У напівструктурованих даних, які включають дані розпізнаного типу, збережені з неструктурованими даними (такими як zip-файли, веб-сторінки та електронні листи), присутні обидва аспекти.
Численні можливі випадки використання, засновані на здатності структури даних допомагати компаніям швидше та ефективніше отримувати доступ до своїх даних і використовувати їх, можна знайти, дослідивши її використання.
Типові приклади:
- Виявлення шахрайства
- Аналітика IoT
- Логістика ланцюга поставок
- Аналітика даних у реальному часі
- Розвідка клієнтів
- Підвищення ефективності роботи
- Аналіз профілактичного обслуговування
- Крім того, моделі ризику повернення до роботи
- Захист операцій з кредитними картками
- Прогнозування відтоку, виявлення шахрайства та кредитний рейтинг
Висновок
Підсумовуючи, ізоляції даних мають поступово розпадатися, оскільки рівень використання наших даних зростає, щоб звільнити місце для пов’язаних компаній.
Розгортання структур даних є значним прогресом на цьому шляху, займаючи місце серед найбільш новаторських відкриттів з часів розробки реляційних баз даних у 1970-х роках.
Це тому, що структура даних — це більше, ніж технологія чи окремий елемент.
Дані та бізнес-операції складно переплітаються через архітектуру, систематичну процедуру та зміну менталітету.
Data Fabric знижує витрати, підвищує продуктивність і сприяє більш ефективному розгортанню і обслуговування інфраструктури. Це може бути ключовим компонентом для того, щоб кожен процес, програма та бізнес-рішення керувалися даними.
залишити коментар