Viss, kas jums jāzina par Data Fabric digitālajiem uzņēmumiem

Jūsu uzņēmuma digitalizācija nevar būt pabeigta, kamēr nav apvienoti biznesa dati vienā datu struktūrā, kas palīdz ievērot riska, pārvaldības un konfidencialitātes politiku un tomēr efektīvi apstrādāt datus.

Organizācijas ar dažādām komandām un departamentiem vāc un pārvalda savus datus. Datu pārvaldība un privātuma ierobežojumi arī pārtrauc dažādu publisko vai privāto datu sapludināšanu.

Kāds tad varētu būt risinājums patiesi centralizētai un digitalizētai datu apstrādei? Šeit nāk datu struktūra. Turpiniet lasīt, lai uzzinātu to no iekšpuses. Tas palīdzēs pieņemt pareizo lēmumu, pērkot datu auduma rīku.

Kas ir Data Fabric?

Tīkla datu tīkls jeb datu audums ir viena no desmit labākajām tehnoloģiju tendencēm 2019. gadā, saskaņā ar Gartner ziņojumu. Analītikas un datu tehnoloģiju jomu eksperti zvēr to kā nākotnei gatavu datu pārvaldības rīku tehnoloģiju jaunizveidotiem uzņēmumiem, maziem un vidējiem uzņēmumiem un uzņēmumiem.

Tā tiek uzskatīta par informācijas tehnoloģiju vidi ar vienotu arhitektūru, kas savieno dažādus datu avotus ar biznesa lietotnēm. Aizmugurē būs spēcīgs mākslīgā intelekta (AI) aģents. AI droši analizēs datus un iesniegs tikai nepieciešamos datus tirdzniecības pārstāvim, klientu atbalsta aģentam vai uzņēmuma vadītājam.

No putna lidojuma acu datu tīkls izskatās kā virtuāls audums, kurā dažādas datu uzglabāšanas un skaitļošanas sistēmas savieno un dalās ar informāciju.

Datu auduma mērķis

Dažādu biznesa lietojumprogrammu šķēršļi, laiks, telpa, datu glabāšana, datu izguves metodes, datu drošības protokoli utt. ir makro šķēršļi, kas velk uzņēmumu no aizmugures. Šīs pārbaudes un līdzsvars arī palīdz jūsu uzņēmumam aizsargāt konfidenciālus datus. Tādējādi jūs nevarat tos likvidēt vai paturēt tādus, kādi ir.

Šeit jums ir nepieciešams tīkla datu tīkls. Automaģistrāle, kas nodrošina vietu datiem no dažādām iekārtām, biznesa lietotnēm, birojiem, veikalu skatlogiem, serveriem un daudz ko citu. Turklāt šie dati var būt strukturēti, daļēji strukturēti un neapstrādāti. Nemaz nerunājot par to, ka dažādiem datiem tiek nodrošināti dažādi drošības politikas līmeņi.

Taču gala lietotājam, tāpat kā klientam, pārdošanas pārstāvjiem, atbalsta vadītājiem un vadītājiem, tas viss nav jāsaprot. Viņiem vienkārši ir nepieciešama droša piekļuve datiem, lai veiktu savus uzdevumus. Datu struktūra to izpildīs, izmantojot automatizāciju, AI un mašīnmācīšanos (ML).

Citi nozīmīgi mērķi ir:

  • Izveido savienojumu ar visiem biznesa datu avotiem, izmantojot konteinerus un savienotājus
  • Piedāvā datu integrācijas un pārsūtīšanas iespējas krātuvē, lietotnēs utt
  • Darbojas kā ātrgaitas datu infrastruktūra lielu datu analīzei
  • Apvieno datu patērētājus un avotus vienā tīkla tīklā
  • Piedāvā hibrīda datu darbības starp privāto mākoni, publisko mākoņu, vairāku mākoņu, lokālām un tukša metāla darbstacijām
  Jūsu tastatūras multivides taustiņi darbojas visās mūsdienu tīmekļa pārlūkprogrammās

Uzņēmumi pavada vairāk laika datu izlemšanai un apstiprināšanai, nevis to apstrādei. Pirms datu apstrādes apstiprinājuma saņemšanas darbinieki iziet cauri simtiem e-pasta pavedienu.

Tas nopietni apdraud nākotnei gatavu uzņēmumu produktivitāti. Taču datu struktūra var glābt organizācijas šādos veidos:

  • Viena loga platforma jebkura veida datu piekļuvei, iesniegšanai, glabāšanai un analīzei.
  • Lai gan visi uzņēmuma darbinieki var piekļūt datiem līdz noteiktam līmenim, tiks ievērotas visas datu pārvaldības un regulēšanas politikas.
  • Padariet datus uzticamākus un viegli uztveramus, ļaujot AI apstrādāt datus, pirms cilvēki tiem piekļūst.
  • Iespējojiet saziņu starp mašīnām vai lietu interneta (IoT), lai samazinātu cilvēka iejaukšanos sensitīvos datos.
  • Viegli pielāgojies aplikāciju pieaugumam un samazinājumam, klientu pieprasījumiem, iekšējām datu piekļuves biļetēm, pēkšņai milzīgu mārketinga datu pieplūdumam utt.
  • Samazināt uzņēmuma vajadzības un atkarību no mantotās infrastruktūras mitināšanas un tādējādi samazināt izmaksas.
  • Izmantojiet mākoņtehnoloģiju vislabākajā veidā, savienojot visu veidu digitālo datu avotus vienuviet, ko aizsargā stingri AI algoritmi.

Galu galā galvenais aģents ātrāk iegūs datus par saviem CRM un ātri apstrādās klientu pieprasījumus. Tas savukārt vairo klientu uzticību un apmierinātību ar jūsu biznesu.

Data Fabric priekšrocības

Nostiprina Agile DevOps modeli

Agile programmatūras vai produktu izstrādes projekti var ciest no periodiskām datu apstrādes problēmām. Izmantojot tīkla datu tīkla rīku, varat praktiski novērst visas datu dīkstāves.

Atbilstība datu pārvaldībai

Pamatā esošais AI un ML var palīdzēt īstenot datu privātuma un pārvaldības politiku. Savukārt tas pats AI algoritms apstrādās pieprasītos datus un iesniegs tos darbiniekam saskaņā ar uzņēmuma vadlīnijām.

Mērogojamība

Pārvaldītie pakalpojumu sniedzēji (MSP) var nekavējoties palielināt vai samazināt jūsu datu apstrādes vajadzības.

Metadatu pārvaldība

Datu analīzes katalogā tiks mitināti datu avoti, līdzekļi un metadati. Redzot metadatus, AI var ātrāk iegūt pieprasītos datus.

Kļūdu noteikšana

AI var atklāt datu bojājumus, integritātes problēmas un kļūdas, pirms jūsu uzņēmums zaudē ieņēmumus.

Uz lomu balstīta piekļuve

Darbinieki var pieprasīt apstrādātus datus atkarībā no viņu drošības pielaides organizācijā.

Likvidēt datu tvertnes

Datu tvertnes vairs nevar apdraudēt biznesu, ja datu struktūra visus datus nogādā šifrētā datu maģistrālē. Komandas var piekļūt likumīgiem datiem no jebkuras nodaļas, nepārkāpjot stīpas.

Datu integrācija

Datu struktūra un tā pamatā esošais AI nodrošina tūlītēju datu integrāciju ar reāllaika programmatūru, piemēram, CRM, ERP, klientu lietotnēm, frontālās aģentu lietotnēm utt.

Augstas kvalitātes dati

Viedie tīkla datu tīkla rīka algoritmi vienmēr analizē visus datu avotus. Tādējādi darbinieki var uzticēties ievades datiem, tos neapstiprinot no vadītājiem.

Datu auduma arhitektūra

Mesh datu tīklam ir jānodrošina uzlabota datu pieejamība, neapdraudot kvalitāti un drošību. Tādējādi standarta datu auduma arhitektūrai ir jābūt šādiem komponentiem:

Datu katalogs

Datu katalogs ir visu uzņēmējdarbības datu sakārtota forma. Lietotāji var piekļūt šādiem katalogiem, lai atrastu uzdevumu veikšanai nepieciešamo informāciju. Datu katalogam ir šādas apakškomponentes: metadati un zināšanu grafiks.

AI un ML balstīta automatizācija

Vairākiem AI jābūt datu struktūras centrā, kas apstrādā visu vaicājumu izšķirtspēju, datu kvalitātes kontroli, drošības pārbaudes utt.

Datu integrācija un transportēšana

Datu tīkli integrē datus no visiem avotiem, piemēram, uz vietas esošajiem serveriem, mākoņkrātuves, darbinieku klēpjdatoriem utt. Ir jābūt datu savienotājiem, lai saistītu informāciju ar attālu datoru vai transportētāju, lai pārvietotu datus caur datu struktūru.

  Kā pielāgot Spotlight meklēšanu iPhone un iPad ierīcēs

Kā ieviest Data Fabric

Tas būs pilnībā atkarīgs no jūsu organizācijas veida un jūsu vajadzībām. Tā kā uzņēmumu prasības ir atšķirīgas, datu tīkla ieviešanai nav universāla risinājuma. Tomēr ir dažas kopīgas datu struktūras arhitektūras iezīmes vai slāņi.

Datu pārvaldība: šis slānis darbojas datu drošībai un pārvaldībai.

Datu ievade: šis slānis sāk apvienot visus mākoņdatus, vienlaikus nosakot, kā ir savienoti strukturētie un nestrukturētie dati.

Datu apstrāde: nodrošina, ka datu iegūšanas laikā ir pieejami attiecīgie dati.

Datu izkārtojums: šis slānis ietver uzdevumu izpildi, tostarp slēpto datu vākšanu, datu strukturēšanu, datu tīrīšanu, integrāciju un pārveidošanu, lai izveidotu izmantojamus datus.

Datu noteikšana: tas ļauj apkopot datus, integrējot dažādus avotus. Tas ir ļoti svarīgi, lai klients būtu apmierināts.

Piekļuve datiem: šis slānis ir paredzēts datu patēriņam. Vienlaikus šis slānis palīdz piekļūt attiecīgajiem datiem, izmantojot datu vizualizācijas rīkus vai lietojumprogrammu informācijas paneļus.

Datu auduma principi

Tīkla datu tīklu ideja ir apvienot izplatītus un daudzveidīgus uzņēmumu datu līdzekļus jebkurā nozarē. Turklāt tas apvieno pilnīgu datu pārvaldības procesus kā vienotu datu pārvaldības platformu.

Datu struktūra sasniedz šādus mērķus, izmantojot šādus datu pārvaldības principus:

  • Datu atklāšana
  • Datu pārvaldīšana
  • Datu organizācija
  • Datu modelēšana
  • Kvalitātes pārbaudes
  • Siled datu orķestrēšana
  • Datu integrācija
  • Datu pārvaldība

Datu auduma iespējas

Nebeidzama datu vaicājuma izšķirtspēja

Tīkla datu tīkli paļaujas uz ātrdarbīgu internetu, cietvielu diskdziņiem un superdatoriem, lai pastāvīgi bez dīkstāves iegūtu pieprasītos datus.

Nebeidzama datu integrācija, atklāšana un kataloģizācija

Primārajam AI, kas ir atbildīgs par datu pārvaldību audumā, jāstrādā dienu un nakti, lai pieņemtu jaunus neapstrādātus datus, analizētu, kataloģizētu un integrētu tos biznesa lietotnēs.

Pasīvie un aktīvie metadati

Aktīvie metadati ir informācija, piemēram, datu kvalitāte, datu lietojums, pašreizējais redaktors utt. No otras puses, pasīvie metadati ir statiski dati, kurus autors reklamē. Datu auduma AI pastāvīgi tos maina, lai samazinātu manuālās datu izpētes vai sagatavošanas centienus.

Elastība

Datu struktūra ir ļoti elastīga un pieņem izmaiņas, kad vien tās ir nepieciešamas jūsu uzņēmumam.

Izmantojot viedo programmatūru, datu tīkla tīkla ieviešana ir vienkārša. To ir diezgan daudz, taču tālāk minētie ir piemēroti maziem un vidējiem uzņēmumiem:

Atlants

Atlan ir jaudīga, bet vienkārša Active Metadata platforma un datu darbvieta, kas ļauj ērti piekļūt datiem no jebkura avota. Tas darbojas kā moderns datu katalogs jūsu datu auduma vajadzībām. Platforma piedāvā risinājumus visiem datiem, tostarp kataloģizēšanai, profilēšanai, atklāšanai, kvalitātei, pārvaldībai, izpētei un integrācijai.

Tam ir saskarne, kas izskatās kā Google meklēšanas lietotāja saskarne, un bagātīgs biznesa glosārijs, kurā varat meklēt, lai saprastu savus datus. Uzņēmumi var izmantot žestus, piemēram, detalizētu pārvaldību un piekļuves kontroli, lai pārvaldītu datu lietojumu visā ekosistēmā.

Turklāt Atlan atbalsta integrāciju ar tādām lietojumprogrammām kā Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker un Tableau.

K2View

Ja meklējat platformu ar visaptverošu datu auduma funkcionalitāti, izvēlieties K2View. Šī datu produkta lietojumprogramma palīdz jums visos tīkla datu tīkla posmos, tostarp datu integrācijā, sagatavošanā, datu orķestrēšanā un konveijerā.

  Izskaidrotas ekvalaizera frekvences un iestatījumi mūzikas atskaņotājos

Ar tās palīdzību uzņēmumi var iespējot vismodernākās datu struktūras arhitektūras mākonī, lokālajā un hibrīda vidē. Tā rezultātā cilvēku datu pārvaldība samazināsies, jo datu struktūras izvietošana kļūs vienkāršāka. Tas var apvienot datus no vairākiem avotiem un virzīt tos uz datu integritātes mērķa sistēmām.

Izmantojot K2View, jūs varat nekavējoties izveidot datu ezerus un datu noliktavas, kuras varat nekavējoties analizēt. Pat ja jums nav pieredzes kodēšanā, tas ļauj kontrolēt datu kustību un pārveidošanu no avota uz mērķi.

Uzņēmumi pat var izmantot šīs platformas konfigurējamos noteikumus, lai kontrolētu piekļuvi datiem, sinhronizāciju un drošību. Turklāt tas ir piemērots datu pakalpojumu automatizācijai ar ērti lietojamu ietvaru.

Talend

Talend ir datu struktūras platforma, kas nodrošina veselīgu piekļuvi datiem, vienlaikus palīdzot jums palielināt biznesa vērtību. Katram uzņēmumam ir jāpārvalda bezkompromisa un pilnīgi dati, nodrošinot to lietojamību, integritāti, pieejamību un drošību. Šī lietojumprogramma ļauj organizācijām uzturēt datus labā stāvoklī, mazinot risku.

Talend ir vienota platforma uzticamiem un pieejamiem datiem, kas piedāvā pārvaldību, integrāciju un integritāti. Tas var nodrošināt veselīgus datus, izmantojot pakalpojumu infrastruktūru un partneru ekosistēmas. Šeit jūs varat atrast nepieciešamos datus, izmantojot dokumentāciju un kategorizēšanu.

Tā kā tas automātiski attīra datus reāllaikā, nepastāv iespēja, ka jūsu sistēmā nonāks slikti dati. Uzņēmumi var uzlabot savu produktivitāti un ietaupīt naudu, izmantojot šo rīku, kas nodrošina atbilstību normatīvajiem aktiem un samazina risku.

Varat piedāvāt saviem klientiem labāku pieredzi, izmantojot tās lietojumprogrammu un API integrāciju. Tie nodrošina arī pašapkalpošanās iespējas uzticamu datu koplietošanai gan iekšēji, gan ārēji.

Incorta

Incorta ir pašapkalpošanās datu analīzes platforma, kurā uzņēmumi var pilnībā izmantot savus datus, lai gūtu ieskatu par zemākām izmaksām. Risinājums piedāvā elastīgāku datu lietošanas pieredzi, lai jūs varētu pieņemt savlaicīgus un pārdomātus lēmumus.

Tas izmanto atmiņā esošo analīzi un tiešās datu kartēšanas funkcijas, lai nodrošinātu vēl nebijušu ātrumu un mērogojamību datu glabāšanai un pārvaldībai. Pat ja vēlaties analizēt savus datus no vairākiem resursiem, Incorta var nodrošināt patiesu biznesa veiklību elastīgai datu plūsmai.

Turklāt tas palīdz jums apkopot, apstrādāt, analizēt un prezentēt biznesa lietojumprogrammu datus. Varat arī uzrādīt pilnas precizitātes biznesa datus, izmantojot tā sākotnējo vizualizācijas funkciju.

Secinājums

Datu struktūra ir nākamās paaudzes datu uzglabāšanas, apstrādes, glabāšanas un pārvaldības arhitektūra. Lai gan tā ir nākotnei piemērota IT lietojumprogramma, daudzi digitālie uzņēmumi jau izmanto datu apstrādes rīkus, lai sagatavotu savu darbaspēku nākotnei.

Nemaz nerunājot par to, ka mazie uzņēmumi, vidējie uzņēmumi un jaunizveidotie uzņēmumi var gūt maksimālu labumu no šīs tehnoloģijas, jo tie nevar atļauties aizkavēt darbplūsmu apstiprinājumu un pārbaužu dēļ. Apmeklējiet jebkuru vai visus iepriekš minētos rīkus, lai pārbaudītu to piedāvājumus un to, kā šīs funkcijas varētu pievienot jūsu uzņēmuma vērtību.

Jūsu RevOps biznesa modelis var lielā mērā gūt labumu no datu struktūras. Uzziniet šeit vairāk par ieņēmumu operāciju (RevOps) rīkiem.