Digitalizace vašeho podnikání nemůže být považována za kompletní, dokud nepropojíte veškerá vaše interní data do jednotné datové struktury. Tato struktura by vám měla pomoci dodržovat zásady týkající se řízení rizik, správy a ochrany osobních údajů, a to vše při zachování efektivního zpracování informací.
Organizace s rozmanitými týmy a odděleními často shromažďují a spravují svá data izolovaně. Správa dat a omezení soukromí komplikují propojení různých veřejných i soukromých zdrojů informací.
Jaké je tedy ideální řešení pro skutečně centralizované a digitalizované zpracování dat? Odpovědí je datová struktura. Čtěte dále, abyste se o této koncepci dozvěděli více a mohli se správně rozhodnout při výběru vhodného nástroje pro vaši datovou architekturu.
Co je to Data Fabric?
Podle zprávy společnosti Gartner, datová síť, neboli data fabric, se řadí mezi deset nejvýznamnějších technologických trendů roku 2019. Odborníci z oblasti analytiky a datových technologií ji považují za nástroj pro správu dat, který je připravený na budoucnost a je vhodný pro technologické startupy, malé a střední podniky, stejně jako velké korporace.
Data fabric je považována za IT prostředí s jednotnou architekturou, která propojuje různé zdroje dat s podnikovými aplikacemi. V pozadí celého systému je výkonný agent umělé inteligence (AI), který analyzuje data bezpečně a poskytuje pouze relevantní informace obchodnímu zástupci, pracovníkovi zákaznické podpory nebo manažerovi.
Z širšího pohledu se datová síť jeví jako virtuální tkanina, na které se propojují a sdílejí data různé systémy pro ukládání dat a výpočetní systémy.
Účel Data Fabric
Různé překážky, jako jsou rozdíly mezi podnikovými aplikacemi, časové prodlevy, omezení úložiště, rozdílné metody získávání dat a protokoly zabezpečení dat, mohou brzdit růst společnosti. Tyto kontroly a omezení jsou však nezbytné pro ochranu citlivých dat. Proto je nemůžete jednoduše ignorovat ani ponechat bez úprav.
Právě zde vstupuje do hry datová síť. Představte si ji jako dálnici, která uvolňuje cestu pro data proudící z různých zařízení, podnikových aplikací, poboček, prodejen, serverů a mnoha dalších zdrojů. Tato data mohou být strukturovaná, polostrukturovaná nebo zcela nestrukturovaná, a navíc mohou mít různé úrovně zabezpečení.
Koncoví uživatelé, jako jsou zákazníci, obchodní zástupci, pracovníci podpory a manažeři, nemusí rozumět všem těmto technickým detailům. Potřebují pouze bezpečný přístup k datům, aby mohli efektivně plnit své úkoly. Datová struktura to zajišťuje pomocí automatizace, umělé inteligence a strojového učení (ML).
Mezi další významné účely patří:
- Propojení všech zdrojů podnikových dat prostřednictvím kontejnerů a konektorů
- Nabídka možností integrace a příjmu dat napříč úložišti, aplikacemi apod.
- Funkce jako vysokorychlostní datová infrastruktura pro analýzu velkých objemů dat
- Propojení uživatelů dat a zdrojů dat do jedné sítě
- Poskytování hybridních datových operací mezi privátním cloudem, veřejným cloudem, multi-cloudem, lokálními servery a pracovními stanicemi
Podniky často tráví více času rozhodováním a schvalováním přístupu k datům než jejich samotným zpracováním. Zaměstnanci jsou nuceni procházet stovky e-mailů, než získají souhlas k manipulaci s daty.
To představuje významnou hrozbu pro produktivitu firem. Datová struktura však může organizace zachránit následujícími způsoby:
- Nabízí jednotnou platformu pro přístup, odesílání, ukládání a analýzu libovolného typu dat.
- Zajišťuje dodržování všech zásad správy a regulace dat, i když k nim má přístup více zaměstnanců.
- Zvyšuje důvěryhodnost dat díky tomu, že umělá inteligence je zpracovává dříve, než se k nim dostanou lidé.
- Umožňuje komunikaci mezi stroji a zařízeními internetu věcí (IoT), aby se minimalizovaly zásahy lidí do citlivých dat.
- Snadno se přizpůsobuje nárůstu nebo poklesu počtu aplikací, požadavkům zákazníků, interním žádostem o přístup k datům, náhlému přílivu marketingových dat apod.
- Snižuje potřebu spoléhat se na zastaralou infrastrukturu a tím snižuje náklady.
- Maximalizuje využití cloudových technologií propojením různých zdrojů digitálních dat na jednom místě, chráněném přísnými algoritmy umělé inteligence.
Pracovník v přímém kontaktu se zákazníkem získá data ze systému CRM rychleji a dokáže obratem zpracovat požadavky zákazníků, což vede ke zvýšení jejich důvěry a spokojenosti.
Výhody Data Fabric
Posílení agilního modelu DevOps
Agilní projekty vývoje softwaru či produktů mohou občas narazit na problémy se zpracováním dat. Implementací nástroje datové sítě můžete prakticky eliminovat všechny výpadky dat.
Soulad se správou dat
Integrovaná umělá inteligence a strojové učení pomáhají prosazovat zásady ochrany osobních údajů a správy dat. Algoritmy AI zpracovávají data a prezentují je zaměstnancům v souladu s interními směrnicemi.
Škálovatelnost
Poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) mohou flexibilně škálovat vaše potřeby zpracování dat podle aktuální poptávky.
Správa metadat
Katalog analýzy dat spravuje zdroje, aktiva a metadata. Díky zobrazení metadat může AI rychleji vyhledávat potřebná data.
Detekce chyb
Umělá inteligence dokáže odhalit poškození dat, problémy s integritou a chyby dříve, než vaše společnost utrpí finanční ztráty.
Přístup na základě rolí
Zaměstnanci mohou požadovat přístup k datům v závislosti na jejich bezpečnostním oprávnění v rámci organizace.
Odstranění datových sil
Datové sítě propojují všechna data v šifrované datové „dálnici“, čímž eliminují riziko ohrožení podnikání v důsledku izolace dat. Týmy mají přístup k legitimním datům z libovolného oddělení bez zbytečných administrativních překážek.
Integrace dat
Datová struktura a její integrovaná umělá inteligence umožňují okamžitou integraci dat se softwarem v reálném čase, jako jsou CRM, ERP, zákaznické aplikace, aplikace pro pracovníky v terénu atd.
Vysoká kvalita dat
Inteligentní algoritmy datové sítě průběžně analyzují všechny zdroje dat. Díky tomu mohou zaměstnanci důvěřovat vstupním datům, aniž by je museli ověřovat nadřízení.
Architektura datové tkaniny
Datová síť musí zajistit lepší dostupnost dat, aniž by byla ohrožena jejich kvalita a bezpečnost. Standardní architektura datové struktury by měla obsahovat následující komponenty:
Katalog dat
Katalog dat představuje organizovanou formu všech podnikových dat. Uživatelé mohou přistupovat k těmto katalogům a vyhledávat informace potřebné pro plnění svých úkolů. Katalog dat obsahuje dílčí komponenty: Metadata a Knowledge Graph.
Automatizace založená na AI a ML
V jádru datové struktury by měla být implementována pokročilá umělá inteligence, která zpracovává veškeré dotazy, provádí kontrolu kvality dat, bezpečnostní kontroly atd.
Integrace dat a přenos
Datové sítě integrují data z různých zdrojů, jako jsou lokální servery, cloudová úložiště, notebooky zaměstnanců apod. Měly by existovat datové konektory pro propojení informací se vzdálenými počítači nebo transportními mechanismy, které umožňují přenos dat v rámci struktury.
Jak implementovat Data Fabric
Proces implementace se bude lišit v závislosti na typu vaší organizace a jejích specifických potřebách. Vzhledem k rozmanitým požadavkům podniků neexistuje univerzální řešení pro implementaci datové sítě. Nicméně existují některé společné prvky nebo vrstvy v architektuře datové struktury.
Správa dat: Tato vrstva je zodpovědná za zabezpečení a správu dat.
Zpracování dat: Tato vrstva propojuje všechna cloudová data a zkoumá, jak jsou strukturovaná a nestrukturovaná data vzájemně propojena.
Příprava dat: Zajišťuje dostupnost relevantních dat během procesu extrakce dat.
Uspořádání dat: Tato vrstva zahrnuje provádění úloh, jako je shromažďování, strukturování, čištění, integrace a transformace dat, s cílem vytvořit využitelná data.
Zjišťování dat: Umožňuje shromažďování dat integrací různých zdrojů. Je klíčové pro spokojenost zákazníků.
Přístup k datům: Tato vrstva je zaměřena na využití dat. Umožňuje přístup k relevantním datům prostřednictvím nástrojů pro vizualizaci dat nebo aplikačních panelů.
Principy Data Fabric
Záměrem datové sítě je sjednotit distribuovaná a různorodá datová aktiva podniků v jakémkoli odvětví. Kromě toho kombinuje komplexní procesy správy dat do jednotné platformy.
Datová struktura dosahuje těchto cílů využitím následujících principů správy dat:
- Zjišťování dat
- Správa dat
- Organizace dat
- Modelování dat
- Kontroly kvality
- Orchestrace datových sil
- Integrace dat
- Řízení dat
Schopnosti datové tkaniny
Nepřetržité vyřizování datových dotazů
Datové sítě využívají vysokorychlostní internet, disky SSD a výkonné počítače, které nepřetržitě poskytují požadovaná data bez jakýchkoli prostojů.
Nepřetržitá integrace, objevování a katalogizace dat
Primární AI zodpovědná za správu dat v rámci struktury musí pracovat nepřetržitě na příjmu nových nezpracovaných dat, jejich analýze, katalogizaci a integraci do podnikových aplikací.
Pasivní a aktivní metadata
Aktivní metadata zahrnují informace jako kvalita dat, využití dat, aktuální editor atd. Pasivní metadata jsou statická data, která autor publikuje. Umělá inteligence datové struktury je neustále mění, aby omezila nutnost ruční kontroly dat a zjednodušila proces přípravy.
Flexibilita
Datová struktura je vysoce flexibilní a dokáže se přizpůsobit změnám, které vaše firma potřebuje.
Implementace datové sítě s inteligentním softwarem je snadná. Na trhu je k dispozici mnoho řešení, ale pro malé a střední podniky jsou vhodné následující:
Atlan
Atlan je výkonná a snadno použitelná platforma pro Active Metadata a datový pracovní prostor, která umožňuje snadný přístup k datům z libovolného zdroje. Funguje jako moderní datový katalog pro potřeby vaší datové struktury. Platforma nabízí řešení pro všechna data, včetně katalogizace, profilování, zjišťování, kontroly kvality, správy, průzkumu a integrace.
Je vybavena rozhraním připomínajícím uživatelské rozhraní vyhledávače Google a bohatým obchodním glosářem, který vám umožňuje vyhledávat a rozumět vašim datům. Společnosti mohou využívat možnosti podrobného řízení přístupu a spravovat využití dat v celém ekosystému.
Atlan navíc podporuje integraci s aplikacemi jako Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker a Tableau.
K2View
Pokud hledáte platformu s komplexní funkcionalitou datové struktury, je K2View správnou volbou. Tato aplikace pro datové produkty vám pomáhá se všemi fázemi datové sítě, včetně integrace, přípravy, orchestrace a řetězení dat.
S její pomocí mohou společnosti implementovat pokročilé architektury datové sítě v cloudových, lokálních i hybridních prostředích. Díky tomu se snižuje nutnost manuální správy dat, protože nasazení datové struktury je snadnější. K2View sjednocuje data z více zdrojů a propojuje je s cílovými systémy pro zajištění integrity dat.
S K2View můžete okamžitě vytvářet datová jezera a sklady, které lze okamžitě analyzovat. I když nemáte žádné zkušenosti s kódováním, můžete ovládat pohyb a transformaci dat ze zdroje do cíle.
Společnosti mohou konfigurovatelná pravidla této platformy využít k řízení přístupu k datům, jejich synchronizaci a zabezpečení. K2View je také vhodný pro automatizaci datových služeb a nabízí snadno použitelný rámec.
Talend
Talend je platforma datové struktury, která zajišťuje zdravý přístup k datům a zároveň vám pomáhá maximalizovat jejich obchodní hodnotu. Každý podnik potřebuje spravovat kompletní data s nekompromisní kvalitou, aby byla zajištěna jejich použitelnost, integrita, dostupnost a bezpečnost. Tato aplikace umožňuje organizacím udržovat data v optimálním stavu snížením rizik.
Talend je jednotná platforma pro spolehlivá a dostupná data, která nabízí správu, integraci a integritu. S pomocí infrastruktury služeb a partnerských ekosystémů může poskytovat vysoce kvalitní data. Zde můžete najít potřebné údaje prostřednictvím dokumentace a kategorizace.
Protože Talend automaticky čistí data v reálném čase, je minimalizováno riziko, že se do vašeho systému dostanou nekvalitní data. Společnosti mohou zlepšit svou produktivitu a ušetřit peníze pomocí tohoto nástroje, který zajišťuje soulad s předpisy a snižuje rizika.
Díky integraci aplikací a API můžete nabídnout svým zákazníkům lepší zkušenost. Talend také nabízí samoobslužné funkce pro interní i externí sdílení důvěryhodných dat.
Incorta
Incorta je samoobslužná platforma pro analýzu dat, kde společnosti mohou maximálně využít svá data k získání přehledů za nižší cenu. Toto řešení vám nabízí agilnější práci s daty, abyste mohli činit včasná a informovaná rozhodnutí.
Využívá analýzy v paměti a funkce přímého mapování dat, které poskytují bezprecedentní rychlost a škálovatelnost pro ukládání a správu dat. I když chcete analyzovat data z více zdrojů, Incorta může zajistit skutečnou obchodní agilitu pro flexibilní zpracování dat.
Navíc vám pomůže se sběrem, zpracováním, analýzou a prezentací dat z podnikových aplikací. Můžete také prezentovat plnohodnotná podniková data pomocí nativní funkce vizualizace.
Závěr
Datová struktura je architektura nové generace pro ukládání, zpracování, uchovávání a správu dat. Přestože se jedná o IT řešení připravené na budoucnost, mnoho digitálních podniků již používá nástroje datové struktury k přípravě svých zaměstnanců na budoucí výzvy.
Malé podniky, střední podniky a startupy mohou z této technologie maximálně těžit, protože si nemohou dovolit zpoždění v pracovním procesu z důvodu schvalování a kontroly. Prozkoumejte některý nebo všechny z výše uvedených nástrojů a zjistěte, jak mohou tyto funkce přinést hodnotu vašemu podnikání.
Váš obchodní model RevOps může z datové struktury výrazně těžit. Zde se dozvíte více o nástrojích pro operace s příjmy (RevOps).