نسيج البيانات: ما هو ، والنصائح ، وأفضل الممارسات
نشرت: 2022-11-05أطلقت شركة Gartner اسمًا على نسيج البيانات لمساعدة المؤسسات في مراقبة وإدارة بياناتها وتطبيقاتها. يعد جمع البيانات والتحول إلى مؤسسة قائمة على البيانات أكثر صعوبة من أي وقت مضى حيث تستخدم الشركات مجموعة واسعة من التطبيقات ، وتصبح البيانات أكثر ديناميكية.
تحتاج الشركات إلى استراتيجية شاملة من بين أفضل عشر تطورات في تكنولوجيا البيانات والتحليلات لحل مثل هذه المشكلات. يتم دمج البيانات من عدة مصادر وأنواع لتشكيل مصدر افتراضي موحد. أصبح هذا الوصول السلس وتبادل البيانات عبر البنية التحتية الموزعة ممكنًا من خلال هذه البنية المتكاملة ، بغض النظر عن التطبيق أو النظام الأساسي أو موقع التخزين.
في هذه المدونة ، سنناقش ماهية نسيج البيانات وأهميته والنصائح وأفضل الممارسات.
فهرس المحتوى:
- ما هو نسيج البيانات؟
- أهمية نسيج البيانات.
- النصائح وأفضل الممارسات
- استنتاج
ما هو نسيج البيانات؟
نسيج البيانات عبارة عن بنية متكاملة تستخدم البيانات لتقديم نقاط نهاية عبر بيئة سحابة متعددة مختلطة قدرة متسقة. تعمل هذه البنية المتكاملة على زيادة الرؤية والوصول والتحكم من خلال إنشاء طرق متسقة لإدارة البيانات. والأهم من ذلك ، أنه يخلق تناسقًا في جميع أنحاء بيئتك ، مما يسمح باستخدام البيانات ومشاركتها في أي مكان.
هذه البنية المتكاملة هي الأداة الأساسية للعديد من الشركات لتحويل البيانات الأولية إلى ذكاء أعمال قابل للتنفيذ. يجعل التحليل أكثر سهولة ، خاصة لاستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. نظرًا لقدرتها على خفض جهود إدارة البيانات بنسبة تصل إلى 70٪ ، اختارت Gartner ذلك كأفضل اتجاه تكنولوجي إستراتيجي لها لعام 2022.
تقوم الشركات بشكل متكرر بنسخ بياناتها لدمجها في مكان واحد ، وهو أمر مكلف ويمكن أن يتسبب في مشاكل الامتثال وأمن البيانات طوال دورة حياة البيانات. ولكن لا تزال هناك أسباب وجيهة لدمج تلك البيانات. قد تختار العديد من الشركات استخدام نسيج بيانات كحل معماري لتمكينها من:
- الوصول إلى البيانات الموجودة
- التحكم في دورة حياة البيانات.
- أتمتة عملية نقل البيانات.
أهمية نسيج البيانات
لا يمكن للمؤسسات استخدام وتعظيم قيمة بياناتها بالكامل بسبب مشكلات تشمل الوصول المحدود إلى البيانات (أي أن البيانات لا يمكن الوصول إليها لمن يحتاجونها) وتعقيد تكامل البيانات.
لم يعد تكامل البيانات التقليدي مناسبًا لاحتياجات العمل مثل التحولات العالمية والاتصال في الوقت الفعلي وما إلى ذلك. تحتاج العديد من الشركات إلى المساعدة في دمج البيانات التنظيمية من مصادر مختلفة ودمجها وتحويلها.
يمنح نسيج البيانات المستخدمين إمكانية الوصول الفوري إلى مجموعة واسعة من البيانات ويسمح بالتخيل بغض النظر عن مكان وجود المستخدمين. يمكن جعل حوكمة البيانات وإدارتها في المناظر الطبيعية للبيانات متعددة السحابة أكثر بساطة للمستخدمين باستخدام نسيج البيانات.
النصائح وأفضل الممارسات
يجب إدارة البيانات الوصفية التجارية والتشغيلية والتقنية بفعالية إذا كان نسيج البيانات محكومًا جيدًا. يجب أن يتوفر كتالوج البيانات وقاموس الأعمال لجميع موظفي الشركة حتى يحدث ذلك.
يمكن لأي شخص داخل المؤسسة مشاركة معرفته بالبيانات أثناء استخدامها. يجب الاحتفاظ بجدول زمني لجميع مصادر المنشأ حتى يتم استيعاب البيانات الوصفية الخاصة بها بمعدل يسمح بقدر معقول من انحراف البيانات.
فيما يلي النصائح وأفضل الممارسات:
استخدام نموذج عملية DataOps.
على الرغم من أن مفاهيم dataOps ونسيج البيانات متمايزتان ، إلا أن dataOps يمكن أن تكون عاملاً تمكينيًا حاسمًا. ترتبط عمليات البيانات والأدوات والأشخاص الذين يستخدمون الرؤى ارتباطًا وثيقًا ، وفقًا لنموذج عملية DataOps.
يتم وضع المستخدمين في وضع يمكنهم من الاعتماد بشكل مستمر على البيانات ، والاستفادة بشكل هادف من الأدوات المتاحة لهم ، وتطبيق الرؤى لتحسين العمليات. يعمل هذا النموذج والتصميم المعماري لنسيج البيانات معًا في وئام. سيحتاج المستخدمون إلى نموذج عملية DataOps وموقف DataOps لتحقيق أقصى استفادة منه.
تجنب إنشاء بحيرة بيانات أخرى.
عند إنشاء أقمشة البيانات ، تكمن المشكلة النموذجية في أنها قد تصبح مجرد بحيرة بيانات أخرى . إذا كانت المكونات المعمارية موجودة - مصادر البيانات ، والتحليلات ، وتقنيات BI ، ونقل البيانات ، واستهلاك البيانات - ولكن واجهات برمجة التطبيقات (API) ومجموعات تطوير البرامج (SDK) مفقودة ، فإن النتيجة ليست نسيجًا حقيقيًا للبيانات.
يشير مصطلح "نسيج البيانات" إلى تصميم معماري بدلاً من تقنية معينة. تشمل الميزات المميزة لهذا التصميم قابلية التشغيل البيني للمكونات والاستعداد للتكامل. نتيجة لذلك ، يجب على المؤسسات إعطاء الأولوية لطبقة الاتصال ، ونقل البيانات بسلاسة ، وتسليم الرؤى المؤتمت إلى واجهات الواجهة الأمامية المتصلة حديثًا.
التعرف على التزاماتك التنظيمية والامتثال.
نظرًا لأن البيانات تعمل على نطاق واسع ، يمكن أن يساعد تصميم نسيج البيانات في الأمان والحوكمة والامتثال التنظيمي. لا يتم توزيع البيانات عبر عدة أنظمة. وبالتالي ، هناك فرصة أقل لكشف البيانات الحساسة.
قبل وضعها موضع التنفيذ ، من الضروري فهم الامتثال واللوائح التنظيمية التي تنطبق على بياناتك. قد تخضع أنواع مختلفة من البيانات للأطر التنظيمية والتشريعات. يمكنك التعامل مع هذا من خلال تنفيذ إجراءات الامتثال الآلي التي تفرض تحويلات البيانات كما هو مطلوب للامتثال للمتطلبات القانونية.
استخدم تحليلات الرسم البياني للبحث عن الترابط.
من خلال استخدام الرسوم البيانية المعرفية لتوضيح البيانات الوصفية وعلاقات البيانات ، تقدم تحليلات الرسم البياني بديلاً أكثر ذكاءً لقواعد البيانات العلائقية. بدلاً من استخدام السلاسل النصية فقط ، فإنه يملأ البيانات بسياق دلالي لفهم ما تشير إليه المعلومات.
يمكن أن يقدم الرسم البياني المعرفي رؤى تشغيلية وتجارية من خلال فحص الروابط بين مصادر البيانات. بالمقارنة مع طريقة قاعدة البيانات العلائقية ، من الأفضل دمج البيانات المتنوعة والرؤى المكتشفة مفيدة أيضًا لمستخدمي الأعمال. نظرًا لأن الهدف الأساسي لهذه البنية المتكاملة هو تمكين الاستخدام المكثف لمصادر البيانات المختلفة دون تكرار ، فإن الرسوم البيانية المعرفية التي تدعمها تحليلات الرسم البياني مثالية لمنسوجات البيانات.
إنشاء سوق بيانات للمطورين المواطنين.
عادةً ، ستنتج هذه البنية المتكاملة الأفكار وتنقلها مباشرةً إلى تطبيقات الأعمال أو تنتج مستودعات بيانات مجزأة لفحصها بواسطة تكنولوجيا المعلومات أو فريق البيانات لديك. سوق البيانات الذي يضفي الطابع الديمقراطي على الوصول للمطورين المواطنين هو طريقة أخرى للاستفادة من إمكانياته.
يمكن استخدام البيانات من هذا السوق لإنشاء نماذج جديدة لحالات الاستخدام الناشئة من قبل مستخدمي الأعمال مع فهم أساسي لتحليل البيانات وسنوات من الخبرة في تحليل الأعمال. يمكن للشركات تمكين المطورين المواطنين من استخدامها بطرق جديدة ومرنة بالإضافة إلى تطوير ذكاء الأعمال الذي يستخدم حالة محددة.
استخدم تقنية مفتوحة المصدر.
عند إنشاء تصنيع البيانات ، يمكن أن يكون المصدر المفتوح عامل تغيير في قواعد اللعبة. نظرًا لأنه من المفترض أن يكون قابلاً للتمديد وجاهزًا للتكامل ، فإن التقنيات مفتوحة المصدر هي الأنسب لبنيتها.
نظرًا لأنه قد يحتاج إلى استثمارات كبيرة ، وقد ترغب في حماية هذا الاستثمار حتى إذا قررت لاحقًا نقل المزودين ، فقد تساعدك المكونات مفتوحة المصدر أيضًا على أن تصبح أقل اعتمادًا على بائع واحد. تأكد من إلقاء نظرة على مشروع Open Data Fabric الذي تم إصداره مؤخرًا ، والذي يمكّن خط أنابيب معالجة البيانات المتدفقة اللامركزية باستخدام البيانات الكبيرة و blockchain.
تمكين إنتاج التعليمات البرمجية الأصلية.
تتمثل إحدى الوظائف الأساسية لحل نسيج البيانات في إنشاء رمز أصلي ، مما يمكّنه من إنتاج رمز يمكن استخدامه تلقائيًا للتكامل. قد يكون من الممكن إنشاء كود أمثل أصلاً بعدة لغات مختلفة ، بما في ذلك Spark و SQL و Java ، حتى أثناء تحليل البيانات الواردة.
يمكن لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات بعد ذلك استخدام هذا الرمز لدمج الأنظمة الجديدة التي قد تظل واجهات برمجة التطبيقات (APIs) و SDKs متوفرة لها. ستتيح لك هذه الطريقة دمج أنظمة البيانات الجديدة بسرعة وسهولة دون القلق بشأن تكاليف أو استثمارات تكامل عالية. سيساعدك أيضًا على تسريع التحول الرقمي الخاص بك. تذكر أن إنشاء الكود الأصلي يحتاج إلى العمل مع موصلات جاهزة لجعله سهل الاستخدام.
تعزيز نسيج البيانات للحوسبة المتطورة
يمكن للشركات تعظيم استخدام أجهزة إنترنت الأشياء الخاصة بها من خلال تكييف تصنيع البيانات مع الحوسبة المتطورة. تم إنشاء نسيج بيانات الحافة ، الذي يشار إليه غالبًا باسم نسيج البيانات من الحافة إلى السحابة ، خصيصًا لمساعدة عمليات نشر إنترنت الأشياء. إنه ينقل المهام المتعلقة بالبيانات المهمة من التطبيق المركزي إلى طبقة حافة مختلفة موزعة ولكنها مرتبطة ارتباطًا وثيقًا.
على سبيل المثال ، قد يستخدم مصنع ذكي نسيج بيانات متطورًا لتحديد وزن حاوية البضائع تلقائيًا (دون الاتصال بالسحابة المركزية) والبدء في اختيار الإجراءات. إنه يسهل الإجراءات التلقائية ويسرع عملية صنع القرار غير المجدي باستخدام نموذج بحيرة البيانات المركزي التقليدي .
استنتاج
يمكن نقل البيانات حسب الحاجة بين المكونات. يتم استخدام نسيج البيانات لإدارة الموارد والإعدادات عبر مختلف الموارد المادية والظاهرية من موقع واحد ، مما يقلل من كمية إدارة البيانات اللازمة.
توفر أقمشة البيانات منظورًا شاملاً للبيانات ، بما في ذلك البيانات في الوقت الفعلي ، مما يقلل من الوقت اللازم للبحث عن التكتيكات الإبداعية والاستعلام عنها واستخدامها. كما أنها توفر تحليلاً أعمق للبيانات ، مما يحسن ذكاء الشركات.
مع حلول لكل موضوع وصناعة ، يعد QuestionPro أكثر من مجرد برنامج مسح. كما أنها توفر خدمات إدارة البيانات ، بما في ذلك مكتبة أبحاث InsightsHub. تواصل مع فريق QuestionPro إذا كنت بحاجة إلى أي مساعدة في تصنيع البيانات.