IT sanoatining doimiy kengayishi va har soniyada ishlab chiqariladigan millionlab ma'lumotlar nuqtalari natijasida ma'lumotlarni ko'chirish va saqlash ahamiyati oshdi.
Bundan tashqari, ushbu ma'lumotlar aniq qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash uchun tushunarli va tushunarli bo'lishi kerak.
Raqobatbardoshlikni saqlab qolish va uzoq muddatli muvaffaqiyatga erishish uchun kompaniyangiz mavjud bo'lgan eng samarali echimlardan foydalangan holda ma'lumotlarni saqlashi va ko'chirishi kerak.
Shu sababli, ko'proq korxonalar ma'lumotlar to'qimalaridan foydalanmoqda. Vaqtingizni, pulingizni va resurslaringizni tejashning eng yaxshi usullaridan biri ma'lumotlarni qayta ishlash va sun'iy intellektni o'rganishni yoqish uchun ma'lumotlar to'qimasidan foydalanishdir.
Ushbu maqolada biz Data Fabric-ni, jumladan uning qo'llanilishi, asosiy komponentlari, afzalliklari va boshqa muhim tafsilotlarini ko'rib chiqamiz.
Xo'sh, Data Fabric nima?
Ular qayerda bo'lishidan qat'i nazar, ma'lumotlaringiz va ilovalaringizni boshqaring va kuzatib boring. Asosan, ma'lumotlar to'qimasi xavfsiz, ko'p qirrali va moslashuvchan bo'lgan integratsiyalangan ma'lumotlar arxitekturasidir.
Bulut, yadro va chekkaning eng yaxshi tomonlarini birlashtirgan maʼlumotlar toʻplami koʻp jihatdan biznesingizni saqlash amaliyotiga yangi strategik yondashuv hisoblanadi.
Markazdan boshqarilsa, u hamma joyda, jumladan, mahalliy, jamoat va xususiy bulutlar, shuningdek chekka va IoT qurilmalariga kirishi mumkin.
Osmono'par binolar hajmidagi ma'lumotlar siloslari va turli, bir-biriga bog'lanmagan infratuzilmalar o'tmishda qoldi. Ma'lumotlar to'plami sizning bog'langan muhitlaringizda izchillikni kafolatlaydigan ma'lumotlarni boshqarish vositalarining keng qamrovli to'plamiga asoslanadi.
Avtomatlashtirish orqali ko'p vaqt sarflaydigan boshqaruvni soddalashtiradi, ishlab chiqish, sinovdan o'tkazish va joylashtirishni tezlashtiradi va aktivlaringizni kechayu kunduz himoya qiladi.
Maʼlumotlaringiz va ilovalaringiz qayerda joylashganidan qatʼi nazar, siz saqlash xarajatlari, unumdorligi va samaradorligini bitta platformadan kuzatishingiz mumkin.
Xatolarni tuzatish, xavfsizlik va muvofiqlik muammolarini hal qilish, hisoblashni kattalashtirish va pasaytirish kabi amaliy bilimga ega bo'lganingizdan so'ng, siz gibrid bulut infratuzilmangizga tezda (va ba'zi hollarda avtomatik ravishda) o'zgartirishlar kiritishingiz mumkin.
Qisqasi, Data Fabric infratuzilmani joylashtirish va texnik xizmat ko'rsatish samaradorligini yaxshilaydi, xarajatlarni kamaytiradi va ish faoliyatini oshiradi.
Nima uchun Data Fabric dan foydalanish kerak?
Har qanday ma'lumotlarga asoslangan firma vaqt, makon, turli xil dasturiy ta'minot turlari va ma'lumotlar joylashuvi kabi to'siqlarni engib o'tadigan keng qamrovli strategiyaga muhtoj. Ma'lumotlar xavfsizlik devorlari orqasida yashirilmasligi yoki bir nechta joylarga tarqatilmasligi kerak, lekin uni talab qiladigan odamlar uchun mavjud bo'lishi kerak.
Muvaffaqiyatga erishish uchun korxonalar kelajakka oid maʼlumotlar yechimi va xavfsiz, samarali, yagona muhitni talab qiladi. Bu ma'lumotlar to'qimasi bilan amalga oshirilishi mumkin.
Zamonaviy korxonalarning real vaqt rejimida ulanish, o'z-o'ziga xizmat ko'rsatish, avtomatlashtirish va universal o'zgarishlarga bo'lgan ehtiyojlarini an'anaviy ma'lumotlar integratsiyasi bilan qondirish mumkin emas.
Ko'p manbalardan ma'lumotlarni yig'ish ko'pincha muammo bo'lmasa-da, ko'plab korxonalar ma'lumotlarni boshqa manbalardan olingan ma'lumotlar bilan integratsiyalash, qayta ishlash, saralash va o'zgartirish uchun kurashadi.
Iste'molchilar, hamkorlar va tovarlar haqida chuqur tushuncha berish uchun ma'lumotlarni boshqarish jarayonidagi ushbu muhim qadam amalga oshirilishi kerak. Tizimlarini yangilash, mijozlarga yaxshiroq xizmat ko'rsatish va ulardan foydalanish qobiliyati tufayli cloud computing, firmalar natijada raqobat ustunligiga erishadilar.
Tashkilot foydalanuvchilari qayerda bo'lmasin, ma'lumotlar to'qimasini butun dunyo bo'ylab tarqalgan mato sifatida tasavvur qilish mumkin. Ushbu tarmoqda foydalanuvchi istalgan joyda bo'lishi va boshqa har qanday joylashuvdagi ma'lumotlarga real vaqt rejimida cheklanmagan kirish huquqiga ega bo'lishi mumkin.
Data Fabricning asosiy komponentlari
Ma'lumotlar to'qimasini tashkil etuvchi asosiy komponentlar turli yo'llar bilan tanlanishi va to'planishi mumkin. Shunday qilib, ma'lumotlar to'qimasini turli yo'llar bilan amalga oshirish mumkin. Keling, ma'lumotlar to'qimasining asosiy elementlarini ko'rib chiqaylik.
- Kengaytirilgan ma'lumotlar katalogi
- Barqarorlik qatlami
- bilim chizma
- Insights and Recommendations Engine
- Ma'lumotlarni tayyorlash va ma'lumotlarni yetkazib berish qatlami
- Orkestratsiya va ma'lumotlar operatsiyalari
Bunga ko'ra Data Fabric arxitekturasining asosiy ustunlarini ko'rib chiqishingiz mumkin Gartner.
Keling, ularning har birini batafsil ko'rib chiqaylik.
- Kengaytirilgan ma'lumotlar katalogi - kuchli bilim grafigi orqali foydalanuvchilarga barcha turdagi metama'lumotlarga kirish imkonini beradi. Bundan tashqari, u mavjud ma'lumotlar o'rtasida o'ziga xos assotsiatsiyalarni ishlab chiqadi va uni tushunarli tarzda vizual tarzda ko'rsatadi. Foydalanish orqali kompyuterni o'rganish ma'lumotlar aktivlarini tashkiliy terminologiya bilan bog'lash uchun kengaytirilgan ma'lumotlar kataloglari ma'lumotlar to'qimasi uchun biznes-semantik qatlamni yaratadi.
- Barqarorlik qatlami – Foydalanish holatiga qarab, ma’lumotlarni dinamik saqlash uchun turli xil relyatsion va aloqador bo‘lmagan modellardan foydalanish mumkin.
- Faol metama'lumotlar - ma'lumotlar to'qimasining o'ziga xos qismi. ma'lumotlar to'qimalariga ko'p turdagi metama'lumotlarni to'plash, almashish va tahlil qilish qobiliyatini beradi. Passiv metama'lumotlardan farqli o'laroq, faol metadata tizimlar va odamlar tomonidan ma'lumotlardan doimiy foydalanishni kuzatib boradi (dizaynga asoslangan va ish vaqti metama'lumotlari).
- bilim chizma - Ma'lumotlar matolari uchun yana bir asosiy birlik. Bog'langan ma'lumotlar muhitini ko'rsatish uchun ular standart identifikatorlar, moslashuvchan sxemalar va boshqalardan foydalanadilar. Bilim grafiklari ma'lumotlar to'qimasini qidirishga imkon beradi va uni tushunishga yordam beradi.
- Insights va Tavsiya mexanizmi - operatsion va tahliliy foydalanish holatlari uchun ishonchli, kuchli ma'lumotlar quvurlarini quradi.
- Ma'lumotlarni tayyorlash va ma'lumotlarni yetkazib berish qatlami - Ma'lumotni istalgan manbadan olish va istalgan mexanizm yordamida istalgan maqsadga yuborish mumkin, jumladan ETL (ommaviy), xabar almashish, CDC, virtualizatsiya va API.
- Orkestratsiya va ma'lumotlar operatsiyalari – Ushbu komponent yakuniy ish jarayonining har bir bosqichida barcha vazifalarni muvofiqlashtirish uchun ma'lumotlardan foydalanadi. Bu sizga quvurlarni qachon va qanchalik tez-tez ishga tushirishni, shuningdek, ushbu quvurlar ishlab chiqaradigan ma'lumotlarni qanday boshqarishni tanlash imkonini beradi.
foydasi
Tarqalgan kontekstdagi sog'lom ma'lumotlarga kirish mumkin, yuklanadi, birlashtiriladi va ma'lumotlar to'qimasi orqali almashiladi. Shunday qilib, korxonalar raqamli o'tishni tezlashtirishi va ma'lumotlarining qiymatini maksimal darajada oshirishi mumkin.
Quyida ma'lumotlar mato modelining asosiy afzalliklari ko'rsatilgan.
Iste'molchilar:
Ma'lumotlar to'plami oldingi so'rovlar natijalarini kompilyatsiya qilishi mumkin, bu tizimga backenddagi xom ma'lumotlarni emas, balki jamlangan jadvalni skanerlash imkonini beradi.
Shaxsiy so'rovlarga tezroq javob berish vaqtlari tufayli, so'rovlarga to'liq do'konning xom ma'lumotlarini skanerlash o'rniga kichikroq ma'lumotlar to'plamiga kirishga ruxsat berish bir vaqtning o'zida bir nechta so'rovlar muammosini ham hal qiladi.
Ma'lumotlar to'qimasi so'rovlarga javob berish vaqtini sezilarli darajada qisqartirish qobiliyati tufayli korxonalar tezkor so'rovlarga tezda javob berishlari mumkin.
Aqlli integratsiya
Ma'lumotni turli xil ma'lumotlar turlari va so'nggi nuqtalar bo'ylab integratsiya qilish uchun ma'lumotlar to'qimalari semantik bilim grafiklari, metama'lumotlarni boshqarish va mashinani o'rganishdan foydalanadi.
Bu maʼlumotlarni boshqarish guruhlariga tegishli maʼlumotlar toʻplamini birlashtirishga va kompaniya maʼlumotlar ekotizimiga mutlaqo yangi maʼlumotlar manbalarini kiritishga yordam beradi.
Bu xususiyat maʼlumotlar topshiriqlarini boshqarish qismlarini avtomatlashtiradi, natijada yuqorida koʻrsatilgan samaradorlik tejaladi, biroq u maʼlumotlar tizimi siloslarini buzish, maʼlumotlarni boshqarish tartib-qoidalarini markazlashtirish va umumiy maʼlumotlar sifatini oshirishga ham yordam beradi.
Keyinchalik samarali ma'lumotlar xavfsizligi
Bu, shuningdek, ma'lumotlarga kirishni kengaytirish uchun ma'lumotlar xavfsizligi va maxfiylik himoyasidan voz kechishni anglatmaydi.
Darhaqiqat, bu kirishni boshqarish to'siqlarini kuchaytirishni va ma'lum rollar ma'lum bir ma'lumotlar to'plamiga kirish huquqiga ega bo'lgan yagona rollar ekanligini kafolatlash uchun ma'lumotlarni boshqarish bo'yicha ko'proq chora-tadbirlarni amalga oshirishni talab qiladi.
Bundan tashqari, ma'lumotlar to'qimasi arxitekturalari texnik va ma'lumotlarni maskalashni amalga oshirish uchun xavfsizlik guruhlari va maxfiy va maxfiy ma'lumotlar atrofida shifrlash, ma'lumotlarni almashish va tizimni buzish ehtimolini kamaytiradi.
Ma'lumotlarni demokratlashtirish
O'z-o'ziga xizmat ko'rsatish ilovalari ma'lumotlar to'qimasi dizayni bilan osonlashtiriladi, ma'lumotlardan foydalanish imkoniyatini ma'lumotlar muhandislari, ishlab chiquvchilar va ma'lumotlar tahlili guruhlari kabi texnik xodimlardan tashqari kengaytiradi.
Biznes foydalanuvchilariga biznesni tezroq tanlashga imkon berish va texnik foydalanuvchilarni o'zlarining malakalari to'plamidan eng yaxshi foydalanadigan faoliyatni ustuvorlashtirishga ruxsat berish orqali ma'lumotlar to'siqlarini bartaraf etish samaradorlikning oshishiga olib keladi.
Vaziyatlardan foydalaning
Ma'lumotlar to'qimasi arxitekturasi saqlangan ma'lumotlarning barcha shakllarini qayta ishlash uchun umumiy tuzilmani taklif qilish uchun mo'ljallangan, shunda ular kerak bo'lganda foydalanish mumkin bo'ladi.
Ushbu turdagi ma'lumotlardan sotishni bashorat qilishdan tortib tashkilotning IT infratuzilmasi holati yoki foydalanuvchi so'nggi nuqtalari haqidagi hisobotgacha foydalanish mumkin.
Maʼlumotlar toʻqimasi arxitekturasidan foydalanish holatlari biznesdagi har qanday boshqa turdagi maʼlumotlar, jumladan, savdo, marketing, IT, kiberxavfsizlik va boshqalar uchun foydalanish holatlari bilan bir xil.
Biroq, tashkilotdagi ma'lumotlar ko'pincha deyarli barcha foydalanish holatlarida tartibga solingan, yarim tuzilgan yoki tuzilmagan. Relyatsion ma'lumotlar bazasi tuzilgan ma'lumotlarni saqlashi va ma'lumotlar bazasi yozuvlari kabi zudlik bilan ishlatilishi mumkin.
Tozalanmagan yoki tasniflanmagan ma'lumotlar tuzilmagan ma'lumotlar deb ataladi va kerak bo'lganda foydalanishga tayyorlanishi kerak.
Ko'pgina firmalar kelajakda foydalanish uchun olishi va saqlashi mumkin bo'lgan tuzilmagan ma'lumotlarning bir nechta shakllarini o'z ichiga oladi kompyuterni o'rganish, tahlil, sensor maʼlumotlari, bulutli hisoblash va unumdorlik ilovalari.
Tarkibi bo'lmagan ma'lumotlar (masalan, zip-fayllar, veb-sahifalar va elektron pochta xabarlari) bilan saqlangan tan olingan turdagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan yarim tizimli ma'lumotlarda ikkala jihat ham mavjud.
Ma'lumotlar to'plamining kompaniyalarga o'z ma'lumotlariga kirish va ulardan foydalanishda tezroq va samaraliroq yordam berish qobiliyatiga asoslangan ko'plab foydalanish holatlarini ulardan foydalanishni o'rganish orqali topish mumkin.
Odatdagi misollarga quyidagilar kiradi:
- Firibgarlikni aniqlash
- IoT tahlili
- Ta'minot zanjiri logistikasi
- Haqiqiy vaqtda ma'lumotlarni tahlil qilish
- Mijozlarning aql-idroki
- Operatsion samaradorlikni oshiradi
- Profilaktik ta'mirlashni tahlil qilish
- Bundan tashqari, ishga qaytish xavfi modellari
- Kredit kartalari bilan tranzaktsiyalarni ta'minlash
- Chekishni bashorat qilish, firibgarlikni aniqlash va kredit reytingi
Xulosa
Xulosa qilib aytganda, ma'lumotlar siloslari asta-sekin parchalanishi kerak, chunki bizning ma'lumotlardan foydalanish darajamiz ulangan kompaniyalar uchun joy ochish uchun oshadi.
Ma'lumotlar to'qimalarining joylashuvi bu yo'lda sezilarli muvaffaqiyat bo'lib, 1970-yillarda relyatsion ma'lumotlar bazalari ishlab chiqilganidan beri eng yangi kashfiyotlar qatoriga kiradi.
Buning sababi shundaki, ma'lumotlar to'qimasi texnologiya yoki bitta elementdan ko'proq narsadir.
Ma'lumotlar va biznes operatsiyalari arxitektura dizayni, tizimli protsedura va mentalitetni o'zgartirish orqali bir-biriga bog'langan.
Data Fabric xarajatlarni kamaytiradi, unumdorlikni oshiradi va infratuzilmani yanada samarali joylashtirish va texnik xizmat ko‘rsatishni osonlashtiradi. Bu har bir jarayon, dastur va biznes qarori ma'lumotlarga asoslanganligini ta'minlashning asosiy komponenti bo'lishi mumkin.
Leave a Reply