Vše, co potřebujete vědět o Data Fabric pro digitální firmy

Digitalizace vašeho podnikání nemůže být dokončena, dokud nepropojíte utajovaná obchodní data do jedné datové struktury, která vám pomůže dodržovat zásady týkající se rizik, správy a ochrany osobních údajů a přitom data zpracovávat efektivně.

Organizace s různými týmy a odděleními shromažďují a spravují svá data. Správa dat a omezení ochrany soukromí také přestanou slučovat různá veřejná nebo soukromá data.

Jaké by tedy mohlo být řešení pro skutečně centralizované a digitalizované zpracování dat? Zde přichází struktura dat. Pokračujte ve čtení, abyste se to naučili zevnitř. Pomůže vám učinit správné rozhodnutí při nákupu nástroje pro datovou tkaninu.

Co je Data Fabric?

Podle zprávy společnosti Gartner je datová síť Mesh nebo datová struktura jedním z deseti největších technologických trendů roku 2019. Odborníci na analytiku a domény datových technologií na něj přísahají jako na nástroj pro správu dat připravený na budoucnost pro technologické startupy, malé a střední podniky a podniky.

Je považováno za prostředí informačních technologií s jednotnou architekturou spojující různé zdroje dat s obchodními aplikacemi. Na backendu bude výkonný agent umělé inteligence (AI). Umělá inteligence bude data analyzovat bezpečně a pouze potřebná data předloží obchodnímu zástupci, agentovi zákaznické podpory nebo obchodnímu manažerovi.

Z ptačí perspektivy vypadá síťová datová síť jako virtuální tkanina, na které se propojují a sdílejí informace různé systémy pro ukládání dat a výpočetní systémy.

Účel Data Fabric

Překážky různých podnikových aplikací, čas, prostor, ukládání dat, metody získávání dat, protokoly zabezpečení dat atd., jsou překážkami, které společnost stahují zezadu. Tyto kontroly a zůstatky také pomáhají vaší firmě zabezpečit důvěrná data. Proto je ani nemůžete odstranit, ani je ponechat tak, jak jsou.

Zde potřebujete síťovou datovou síť. Dálnice, která uvolňuje cestu pro data z různých zařízení, obchodních aplikací, poboček, výloh, serverů a mnoha dalších. Také tato data mohou být strukturovaná, polostrukturovaná a nezpracovaná. Nemluvě o tom, že různá data přicházejí s různými úrovněmi bezpečnostních politik.

Ale koncový uživatel, jako zákazník, obchodní zástupci, vedoucí pracovníci podpory a manažeři, nemusí tomu všemu rozumět. Potřebují pouze bezpečný přístup k datům, aby mohli plnit své úkoly. Datová struktura to splní prostřednictvím automatizace, umělé inteligence a strojového učení (ML).

Dalšími významnými účely jsou:

  • Připojuje se ke všem zdrojům obchodních dat prostřednictvím kontejnerů a konektorů
  • Nabízí možnosti integrace a příjmu dat v rámci úložiště, aplikací atd
  • Funguje jako vysokorychlostní datová infrastruktura pro analýzu velkých dat
  • Přivádí spotřebitele a zdroje dat do jedné mesh sítě
  • Nabízí hybridní datové operace mezi privátním cloudem, veřejným cloudem, multi-cloudem, místními a holými pracovními stanicemi

Podniky tráví více času rozhodováním a schvalováním dat než jejich zpracováním. Zaměstnanci procházejí stovkami e-mailových vláken, než získají schválení pro zpracování dat.

  10 Cloud Object Storage pro ukládání veřejných a soukromých dat

Je to vážná hrozba pro produktivitu podniků připravených na budoucnost. Datová struktura však může zachránit organizace následujícími způsoby:

  • Platforma s jedním oknem pro přístup, odesílání, úschovu a analýzu jakéhokoli typu dat.
  • Ačkoli každý v podniku může přistupovat k datům do určité úrovně, budou dodržovány všechny zásady správy a regulace dat.
  • Udělejte data důvěryhodnější a snáze stravitelná tím, že AI zpracuje data dříve, než k nim přistoupí lidé.
  • Umožněte komunikaci mezi stroji nebo internetem věcí (IoT), abyste omezili lidské zásahy do citlivých dat.
  • Snadno se přizpůsobte nárůstu a poklesu aplikací, zákaznickým požadavkům, interním lístkům pro přístup k datům, náhlému přílivu obrovských marketingových dat atd.
  • Snížení potřeb a závislostí podniků na hostitelské starší infrastruktuře, a tím snížení nákladů.
  • Využijte co nejlépe cloudovou technologii tím, že propojíte nejrůznější zdroje digitálních dat na jednom místě střeženém přísnými algoritmy umělé inteligence.

Agent v první linii nakonec získá data o svých CRM rychleji a rychle zpracuje požadavky zákazníků. To zase zvyšuje důvěru zákazníků a spokojenost ve vašem podnikání.

Výhody Data Fabric

Posiluje model Agile DevOps

Agilní projekty vývoje softwaru nebo produktů mohou trpět občasnými problémy se zpracováním dat. Začleněním nástroje síťové datové sítě můžete prakticky odstranit všechny výpadky dat.

Dodržování Data Governance

Základní AI a ML mohou pomoci prosazovat zásady ochrany osobních údajů a správy. Zatímco stejný algoritmus AI zpracuje požadovaná data a předloží je zaměstnanci podle směrnic společnosti.

Škálovatelnost

Poskytovatelé spravovaných služeb (MSP) mohou okamžitě zvýšit nebo snížit vaše potřeby zpracování dat.

Správa metadat

Katalog analýzy dat bude hostit zdroje dat, aktiva a metadata. Díky zobrazení metadat mohou AI rychleji načítat požadovaná data.

Detekce chyb

Umělé inteligence dokážou odhalit poškození dat, problémy s integritou a chyby dříve, než vaše firma utrpí ztráty na tržbách.

Přístup na základě rolí

Zaměstnanci mohou požadovat zpracovávané údaje v závislosti na jejich bezpečnostní prověrce v rámci organizace.

Zrušit datová sila

Datová sila již nemohou ohrozit podnikání, když datová struktura přináší všechna data na šifrovanou datovou dálnici. Týmy mají přístup k legitimním datům z jakéhokoli oddělení, aniž by museli skákat přes obruče.

Integrace dat

Datová struktura a její základní umělá inteligence umožňují okamžitou integraci dat se softwarem v reálném čase, jako jsou CRM, ERP, zákaznické aplikace, aplikace frontline agentů atd.

Vysoce kvalitní data

Inteligentní algoritmy nástroje síťové datové sítě vždy analyzují všechny zdroje dat. Zaměstnanci tak mohou důvěřovat vstupním datům, aniž by je ověřovali nadřízení.

Architektura datové tkaniny

Datová síť Mesh musí zajistit lepší dostupnost dat, aniž by byla ohrožena kvalita a bezpečnost. Standardní architektura datové struktury by tedy měla mít následující komponenty:

Katalog dat

Katalog dat je organizovaná forma všech obchodních dat. Uživatelé mají přístup k těmto katalogům, aby našli informace, které potřebují k dokončení úkolů. Katalog dat má následující dílčí komponenty: Meta Data a Knowledge Graph.

AI a automatizace založená na ML

Vícenásobná umělá inteligence by měla být ve středu datové struktury, která zpracovává veškeré řešení dotazů, kontrolu kvality dat, bezpečnostní kontroly atd.

Integrace dat a přeprava

Datové sítě integrují data ze všech zdrojů, jako jsou servery na místě, cloudová úložiště, notebooky zaměstnanců atd. Měly by existovat datové konektory pro propojení informací se vzdáleným počítačem nebo transportérem, aby se data přesunula přes strukturu dat.

  Jak vytvořit a spravovat obsah v aplikaci Microsoft Word

Jak implementovat Data Fabric

Bude to zcela záviset na typu organizace a vašich potřebách. Vzhledem k různorodým požadavkům podniků neexistuje žádné univerzální řešení pro implementaci mesh datových sítí. Existují však některé společné rysy nebo vrstvy architektury datové struktury.

Správa dat: Tato vrstva funguje pro zabezpečení a správu dat.

Zpracování dat: Tato vrstva začne spojovat všechna cloudová data a zjišťovat, jak jsou strukturovaná a nestrukturovaná data propojena.

Zpracování dat: Zajišťuje dostupnost relevantních dat během extrakce dat.

Uspořádání dat: Tato vrstva zahrnuje provádění úloh, včetně shromažďování dat, strukturování dat, čištění dat, integrace a transformace za účelem vytvoření použitelných dat.

Detekce dat: Umožňuje shromažďovat data integrací různých zdrojů. Pro spokojenost klienta je rozhodující.

Data Access: Tato vrstva je věnována spotřebě dat. Tato vrstva zároveň pomáhá při přístupu k relevantním datům prostřednictvím nástrojů pro vizualizaci dat nebo aplikačních panelů.

Principy Data Fabric

Myšlenkou mesh datových sítí je sjednotit distribuovaná a různorodá datová aktiva podniků v jakémkoli odvětví. Navíc kombinuje komplexní procesy správy dat jako jednotnou platformu pro správu dat.

Datová struktura dosahuje těchto cílů využitím následujících principů správy dat:

  • Zjišťování dat
  • Správa dat
  • Organizace dat
  • Datové modelování
  • Kontroly kvality
  • Siled datová orchestrace
  • Integrace dat
  • Správa dat

Schopnosti datové tkaniny

Nekonečné rozlišení datových dotazů

Datové sítě typu Mesh spoléhají na vysokorychlostní internet, disky SSD a superpočítače, které neustále získávají požadovaná data bez jakýchkoli prostojů.

Nekonečná integrace dat, zjišťování a katalogizace

Primární AI zodpovědná za správu dat v rámci struktury musí pracovat dnem i nocí, aby mohla přijímat nová nezpracovaná data, analyzovat je, katalogizovat a integrovat je do podnikových aplikací.

Pasivní a aktivní metadata

Aktivní metadata jsou informace jako kvalita dat, využití dat, aktuální editor atd. Na druhou stranu pasivní metadata jsou statická data, která autor inzeruje. Umělá inteligence datové struktury je neustále mění, aby se omezilo ruční zkoumání dat nebo úsilí o přípravu.

Flexibilita

Struktura dat je vysoce flexibilní a přijímá změny, kdykoli je vaše firma potřebuje.

Implementace síťové datové sítě je s inteligentním softwarem snadná. Je jich poměrně dost, ale pro malé a střední podniky jsou vhodné následující:

Atlan

Atlan je výkonná, ale jednoduchá platforma Active Metadata a datový pracovní prostor, který vám umožňuje snadný přístup k datům z jakéhokoli zdroje. Funguje jako moderní datový katalog pro vaše potřeby datové struktury. Platforma nabízí řešení pro všechna data, včetně katalogizace, profilování, zjišťování, kvality, správy, průzkumu a integrace.

Dodává se s rozhraním, které vypadá jako uživatelské rozhraní Vyhledávání Google, a bohatým obchodním glosářem, kde můžete vyhledávat a porozumět svým datům. Společnosti mohou využívat gesta, jako je granulární správa a řízení přístupu, ke správě 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 end-to-end funkčností datové struktury, jděte na K2View. Tato aplikace datového produktu vám pomáhá se všemi fázemi datové sítě typu mesh, včetně integrace dat, přípravy, orchestrace dat a zřetězení.

S jeho pomocí mohou společnosti aktivovat nejsofistikovanější architektury datových tkanin v cloudových, on-premise a hybridních prostředích. V důsledku toho se řízení lidských dat sníží, protože nasazení datové struktury bude snazší. Dokáže sjednotit data z více zdrojů a propojit je s cílovými systémy integrity dat.

  Jak nainstalovat štětce ve Photoshopu

Pomocí K2View můžete okamžitě vytvářet datová jezera a datové sklady, které můžete okamžitě analyzovat. I když nemáte žádné zkušenosti s kódováním, umožňuje vám ovládat pohyb a transformaci dat ze zdroje na cíl.

Společnosti mohou dokonce využít konfigurovatelná pravidla této platformy k řízení přístupu k datům, synchronizaci a zabezpečení. Navíc je vhodný pro automatizaci datových služeb se snadno použitelným rámcem.

Talend

Talend je platforma datové struktury, která zajišťuje zdravý přístup k datům a zároveň vám pomáhá zvyšovat obchodní hodnotu. Každý podnik potřebuje spravovat nekompromisní a kompletní data, aby byla zajištěna jejich použitelnost, integrita, dostupnost a bezpečnost. Tato aplikace umožňuje organizacím udržovat data v dobrém stavu snížením rizik.

Talend je jednotná platforma pro spolehlivá a dostupná data, která nabízí správu, integraci a integritu. Může poskytovat zdravá data s pomocí infrastruktury služeb a partnerských ekosystémů. Zde můžete najít potřebné údaje prostřednictvím dokumentace a kategorizace.

Protože automaticky čistí data v reálném čase, není šance, že by se do vašeho systému dostala špatná data. Společnosti mohou zlepšit svou produktivitu a ušetřit peníze pomocí tohoto nástroje, který zajišťuje dodržování předpisů a snižuje rizika.

Svým zákazníkům můžete nabídnout lepší zkušenosti pomocí jeho aplikace a integrace API. Ty také zajišťují samoobslužné funkce pro interní i externí sdílení důvěryhodných dat.

Incorta

Incorta je samoobslužná platforma pro analýzu dat, kde společnosti mohou využívat svá data v plném rozsahu k získávání přehledů za nižší cenu. 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 svá data z více zdrojů, Incorta může zajistit skutečnou obchodní agilitu pro flexibilní zpracování dat.

Navíc vám pomůže se sběrem, zpracováním, analýzou a prezentací dat obchodních aplikací. Můžete také prezentovat plnohodnotná obchodní data pomocí nativní funkce vizualizace.

Závěr

Datová struktura je architektura ukládání, zpracování, úschovy a správy dat nové generace. Přestože se jedná o aplikaci IT připravenou na budoucnost, mnoho digitálních podniků již používá nástroje datové struktury k přípravě svých zaměstnanců na budoucnost.

Nemluvě o tom, že malé podniky, střední podniky a začínající podniky mohou z této technologie maximálně těžit, protože si nemohou dovolit zpoždění v pracovním postupu kvůli schvalování a kontrole. Navštivte některý nebo všechny z výše uvedených nástrojů a podívejte se na jejich nabídku a na to, jak mohou tyto funkce přidat hodnotu vašemu podnikání.

Váš obchodní model RevOps může do značné míry těžit z datové struktury. Zde se dozvíte více o nástrojích pro operace s příjmy (RevOps).

x