由于 IT 行业的不断扩张和每秒产生的数百万个数据点,数据移动和存储变得越来越重要。
此外,这些数据必须清晰且易于理解,以支持精确的决策。
为了保持竞争力并取得长期成功,您的公司必须使用最有效的解决方案来存储和移动数据。
正因为如此,越来越多的企业正在使用数据结构。 节省时间、金钱和资源的最佳方法之一是使用数据结构来处理数据并启用 AI 机器学习。
在本文中,我们将深入了解 Data Fabric,包括其用途、主要组件、优势和其他重要细节。
那么,什么是 Data Fabric?
无论它们位于何处,都可以管理和监视您的数据和应用程序。 从本质上讲,数据结构是一种安全、通用和适应性强的集成数据架构。
数据结构结合了云、核心和边缘的优势,在许多方面是您的业务存储运营的新战略方法。
在集中控制的同时,它可以覆盖任何地方,包括本地、公共和私有云,以及边缘和物联网设备。
摩天大楼大小的数据孤岛和多样化、未连接的基础设施已成为过去。 数据结构基于全面的数据管理工具集合,可确保整个链接环境的一致性。
通过自动化,简化耗时的管理,加快开发、测试和部署,并全天候保护您的资产。
无论您的数据和应用程序位于何处,您都可以从单一平台跟踪存储费用、性能和效率。
一旦您掌握了有关混合云基础架构的可操作知识,例如修复错误、解决安全性和合规性问题以及扩展和缩减计算,您就可以迅速(并且在某些情况下自动)对混合云基础架构进行更改。
简而言之,Data Fabric 提高了基础架构部署和维护效率,降低了成本,提高了性能。
为什么要使用 Data Fabric?
任何以数据为中心的公司都需要一个全面的战略来克服时间、空间、各种软件类型和数据位置等障碍。 数据不应隐藏在防火墙后面或分散在多个地方,而应可供需要它的人使用。
为了取得成功,企业需要一个面向未来的数据解决方案,以及一个安全、有效、统一的环境。 这可以通过数据结构来完成。
现代企业对实时连接、自助服务、自动化和通用变化的需求是传统数据集成无法满足的。
虽然从多个来源收集数据通常不是问题,但许多企业难以将数据与来自其他来源的数据进行集成、处理、管理和转换。
为了深入了解消费者、合作伙伴和商品,必须执行数据管理过程中的这一关键步骤。 因为他们有能力升级他们的系统,更好地为客户服务,并利用 云计算,企业因此获得竞争优势。
无论组织的用户在哪里,都可以将数据结构想象成遍布全球的布。 在这个网络上,用户可以在任何位置,并且仍然可以不受限制地实时访问任何其他位置的数据。
Data Fabric 的核心组件
构成数据结构的核心组件可以通过多种方式进行选择和收集。 数据结构因此可以以多种方式实现。 让我们看一下数据结构的主要元素。
- 增强数据目录
- 持久层
- 知识图
- 洞察力和推荐引擎
- 数据准备和数据交付层
- 编排和数据操作
您可以根据以下内容查看 Data Fabric 架构的关键支柱 Gartner公司.
让我们仔细看看它们中的每一个。
- 增强数据目录 – 让用户通过强大的知识图谱访问各种元数据。 此外,它在现有信息之间建立了独特的关联,并以易于理解的方式直观地显示它。 通过使用 机器学习 为了将数据资产与组织术语联系起来,增强的数据目录为数据结构创建了业务语义层。
- 持久层 – 根据用例,可以使用各种关系和非关系模型来动态存储数据。
- 活动元数据 – 数据结构的独特部分。 使数据结构能够收集、共享和分析多种元数据。 与被动元数据相比,主动元数据跟踪系统和人员对数据的持续使用(基于设计和运行时的元数据)。
- 知识图 – 数据结构的另一个基本单元。 他们使用标准 ID、适应性模式等来显示链接的数据环境。 知识图使数据结构可搜索并有助于理解。
- 洞察力和推荐引擎 – 为运营和分析用例构建可靠、强大的数据管道。
- 数据准备和数据交付层 – 数据可以从任何来源检索并使用任何机制发送到任何目标,包括 ETL(批量)、消息传递、CDC、虚拟化和 API。
- 编排和数据操作 – 该组件使用数据来协调端到端工作流每个阶段的所有任务。 它使您能够选择运行管道的时间和频率,以及如何管理这些管道产生的数据。
认证的益处
分布式上下文中的健康数据可通过数据结构访问、加载、集成和共享。 通过这样做,企业可以加速数字化转型并最大化其数据的价值。
下面概述了数据结构模型的主要优势。
效率:
数据结构可以编译早期查询的结果,使系统能够扫描聚合表而不是后端的原始数据。
由于单个请求的响应时间更快,让请求访问较小的数据集而不是扫描整个存储的原始数据也解决了多个并发请求的问题。
由于数据结构能够显着缩短查询响应时间,因此企业可以快速回复紧迫的查询。
智能集成
为了跨多种数据类型和端点集成数据,数据结构利用语义知识图、元数据管理和机器学习。
这有助于数据管理团队将相关数据集组合在一起,并将全新的数据源整合到公司的数据生态系统中。
此功能可自动执行部分数据任务管理,从而节省上述生产力,但它也有助于打破数据系统孤岛、集中数据治理程序并提高整体数据质量。
更有效的数据安全
它也不意味着为了扩展数据访问而牺牲数据安全和隐私保护。
事实上,它需要收紧访问控制护栏并实施更多数据治理措施,以确保某些角色是唯一可以访问给定数据集的角色。
此外,数据结构架构使技术和 安全团队实施数据脱敏 围绕机密和敏感信息进行加密,减少数据共享和系统黑客攻击的可能性。
数据民主化
数据结构设计促进了自助服务应用程序,将数据访问范围扩展到数据工程师、开发人员和数据分析团队等更多技术人员之外。
通过允许业务用户做出更快的业务选择,并通过释放技术用户来确定最能利用其技能的活动的优先级,消除数据瓶颈可以提高生产力。
用例
数据结构架构旨在提供一个总体结构来处理所有形式的存储信息,以便在需要时使它们可用。
这些类型的数据可用于从销售预测到组织 IT 基础设施或用户端点状态报告的任何内容。
数据结构架构用例与企业中任何其他类型数据的用例相同,包括销售、营销、IT、网络安全等。
但是,在几乎所有用例中,组织中的数据通常是有组织的、半结构化的或非结构化的。 关系数据库可以存储结构化数据并被及时使用,例如数据库记录。
尚未清理或分类的数据称为非结构化数据,必须在需要时准备好使用。
许多公司可以获取和存储以供将来使用的几种形式的非结构化数据包括 机器学习、分析、传感器数据、云计算和生产力应用程序。
在半结构化数据中,包括与非结构化数据一起保存的公认类型的数据(例如 zip 文件、网页和电子邮件),这两个方面都存在。
通过研究数据结构的使用情况,可以发现许多可能的用例,这些用例基于数据结构的能力,可以帮助公司更快、更有效地访问和使用他们的数据。
典型例子包括:
- 欺诈识别
- 物联网分析
- 供应链物流
- 实时数据分析
- 客户情报
- 提高运营效率
- 预防性维护分析
- 此外,重返工作岗位风险模型
- 用信用卡保护交易
- 客户流失预测、欺诈检测和信用评分
结论
总之,随着我们数据使用水平的提高,数据孤岛必须逐渐瓦解,以便为互联公司腾出空间。
数据结构的部署代表了这条道路上的重大进步,是自 1970 年代关系数据库开发以来最具开创性的发现之一。
之所以如此,是因为数据结构不仅仅是一项技术或单个项目.
数据和业务运营通过架构设计、系统化流程和心态转变错综复杂地交织在一起。
Data Fabric 可降低成本、提高性能并促进更有效的基础架构部署和维护。 它可能是确保每个流程、应用程序和业务决策都是数据驱动的关键组件。
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