Semua yang Perlu Anda Ketahui Tentang Data Fabric untuk Bisnis Digital

Digitalisasi bisnis Anda tidak akan lengkap sampai Anda menjembatani data bisnis yang disimpan dalam satu struktur data yang membantu Anda mematuhi risiko, tata kelola, dan kebijakan privasi, namun memproses data secara efisien.

Organisasi dengan tim dan departemen yang berbeda memanen dan mengelola data mereka. Tata kelola data dan batasan privasi juga menghentikan penggabungan berbagai data publik atau pribadi.

Lalu apa solusi untuk pengolahan data yang benar-benar terpusat dan digital? Di sinilah jalinan data. Lanjutkan membaca untuk mempelajarinya dari dalam ke luar. Ini akan membantu Anda membuat keputusan yang tepat saat membeli alat data fabric.

Apa Itu Kain Data?

Jaringan data mesh atau data fabric adalah salah satu dari sepuluh tren teknologi teratas tahun 2019, menurut laporan Gartner. Para ahli domain analitik dan teknologi data bersumpah sebagai alat manajemen data yang siap untuk masa depan untuk startup teknologi, usaha kecil dan menengah, dan perusahaan.

Ini dianggap sebagai lingkungan teknologi informasi dengan arsitektur seragam yang menghubungkan berbagai sumber data ke aplikasi bisnis. Di backend, akan ada agen kecerdasan buatan (AI) yang kuat. AI akan menganalisis data dengan aman dan hanya menyajikan data yang perlu diketahui kepada perwakilan penjualan, agen dukungan pelanggan, atau manajer bisnis.

Melalui pandangan mata burung, jaringan data mesh terlihat seperti kain virtual di mana berbagai penyimpanan data dan sistem komputasi terhubung dan berbagi informasi.

Tujuan Kain Data

Rintangan aplikasi bisnis yang berbeda, waktu, ruang, penyimpanan data, metode pengambilan data, protokol keamanan data, dll., adalah hambatan makro yang menarik perusahaan dari belakang. Pemeriksaan dan keseimbangan ini juga membantu bisnis Anda mengamankan data rahasia. Oleh karena itu, Anda juga tidak dapat menyingkirkan ini atau menyimpannya apa adanya.

Di sini Anda memerlukan jaringan data mesh. Jalan bebas hambatan yang membuka jalan bagi data dari berbagai fasilitas, aplikasi bisnis, kantor lapangan, etalase, server, dan banyak lagi. Juga, data ini dapat terstruktur, semi-terstruktur, dan mentah. Belum lagi, data yang berbeda datang dengan tingkat kebijakan keamanan yang berbeda.

Namun, pengguna akhir, seperti pelanggan, tenaga penjualan, eksekutif pendukung, dan manajer, tidak perlu memahami semua ini. Mereka hanya membutuhkan akses ke data dengan aman untuk menyelesaikan tugas mereka. Data fabric akan memenuhi ini melalui otomatisasi, AI, dan pembelajaran mesin (ML).

Tujuan penting lainnya adalah:

• Terhubung ke semua sumber data bisnis melalui penampung dan konektor
• Menawarkan integrasi data dan kemampuan penyerapan dalam penyimpanan, aplikasi, dll
• Berfungsi sebagai infrastruktur data berkecepatan tinggi untuk analisis data besar
• Membawa konsumen dan sumber data ke satu jaringan mesh
• Menawarkan operasi data hybrid antara private cloud, public cloud, multi-cloud, on-premise, dan stasiun kerja bare metal

Alat Penyelamatan untuk Tantangan Manajemen Data

Bisnis menghabiskan lebih banyak waktu untuk memutuskan dan menyetujui data daripada memprosesnya. Karyawan melewati ratusan utas email sebelum mendapatkan persetujuan untuk pemrosesan data.

Ini adalah ancaman serius bagi produktivitas bisnis yang siap di masa depan. Namun, data fabric dapat menyelamatkan organisasi dengan cara berikut:

• Platform satu jendela untuk mengakses, mengirimkan, menyimpan, dan menganalisis semua jenis data.
• Meskipun setiap orang dalam bisnis dapat mengakses data hingga tingkat tertentu, semua kebijakan tata kelola dan regulasi data akan ditegakkan.
• Jadikan data lebih tepercaya dan mudah dicerna dengan memungkinkan AI memproses data sebelum manusia mengaksesnya.
• Aktifkan komunikasi mesin-ke-mesin atau internet of things (IoT) untuk mengurangi intervensi manusia dalam data sensitif.
• Mudah beradaptasi dengan peningkatan dan penurunan aplikasi, permintaan pelanggan, tiket akses data internal, aliran data pemasaran besar yang tiba-tiba, dll.
• Mengurangi kebutuhan dan ketergantungan bisnis untuk meng-host infrastruktur lama dan dengan demikian mengurangi biaya.
• Manfaatkan teknologi cloud sebaik mungkin dengan menghubungkan semua jenis sumber data digital di satu tempat yang dijaga oleh algoritme AI yang ketat.

Pada akhirnya, agen garis depan akan mendapatkan data tentang CRM mereka lebih cepat dan memproses permintaan pelanggan dengan cepat. Ini, pada gilirannya, meningkatkan kepercayaan dan kepuasan pelanggan dalam bisnis Anda.

Manfaat Kain Data

Memperkuat Model DevOps Agile

Perangkat lunak yang gesit atau proyek pengembangan produk dapat mengalami masalah besar akibat masalah pemrosesan data yang terputus-putus. Dengan menggunakan alat jaringan data mesh, Anda dapat secara virtual menghapus semua waktu henti data.

Mematuhi Tata Kelola Data

AI dan ML yang mendasarinya dapat membantu menegakkan privasi data dan kebijakan tata kelola. Sedangkan algoritma AI yang sama akan memproses data yang diminta dan menyajikannya kepada karyawan sesuai dengan pedoman perusahaan.

Skalabilitas

Penyedia layanan terkelola (MSP) dapat meningkatkan atau menurunkan kebutuhan pemrosesan data Anda secara instan.

Manajemen Metadata

Katalog analitik data akan menampung sumber data, aset, dan metadata. Dengan melihat metadata, AI dapat mengambil data yang diminta lebih cepat.

Deteksi Kesalahan

AI dapat mendeteksi korupsi data, masalah integritas, dan kesalahan sebelum bisnis Anda mengalami kerugian pendapatan.

Akses Berbasis Peran

Karyawan dapat meminta data yang diproses tergantung pada izin keamanan mereka di dalam organisasi.

Hapus Data Silo

Data silo tidak dapat mengancam bisnis lagi ketika data fabric membawa semua data di jalan raya data terenkripsi. Tim dapat mengakses data yang sah dari departemen mana pun tanpa melewati rintangan.

Integrasi data

Data fabric dan AI yang mendasarinya memungkinkan integrasi data instan dengan perangkat lunak waktu nyata seperti CRM, ERP, aplikasi pelanggan, aplikasi agen garis depan, dll.

Data Berkualitas Tinggi

Algoritme cerdas dari alat jaringan data mesh selalu menganalisis semua sumber data. Oleh karena itu, karyawan dapat mempercayai data input tanpa memvalidasinya dari supervisor.

Arsitektur Data Fabric

Jaringan data mesh perlu memastikan peningkatan aksesibilitas data tanpa mengorbankan kualitas dan keamanan. Oleh karena itu, arsitektur data fabric standar harus memiliki komponen berikut:

Katalog Data

Katalog data adalah bentuk terorganisir dari semua data bisnis. Pengguna dapat mengakses katalog tersebut untuk menemukan informasi yang mereka butuhkan untuk menyelesaikan tugas. Katalog data memiliki sub-komponen berikut: Meta Data dan Grafik Pengetahuan.

Otomatisasi Berbasis AI dan ML

Beberapa AI harus berada di pusat struktur data yang menangani semua resolusi kueri, kontrol kualitas data, pemeriksaan keamanan, dll.

Integrasi Data dan Transportasi

Data mesh mengintegrasikan data dari semua sumber seperti server di tempat, penyimpanan cloud, laptop karyawan, dll. Harus ada konektor data untuk menautkan informasi ke komputer atau transporter yang jauh untuk memindahkan data melalui struktur data.

Bagaimana Menerapkan Data Fabric

Ini akan tergantung sepenuhnya pada jenis organisasi Anda dan kebutuhan Anda. Karena kebutuhan bisnis yang bervariasi, tidak ada solusi satu ukuran untuk semua untuk implementasi jaringan data mesh. Namun, ada beberapa fitur atau lapisan umum dari arsitektur data fabric.

Manajemen Data: Lapisan ini berfungsi untuk keamanan dan tata kelola data.

Penyerapan Data: Lapisan ini mulai menggabungkan semua data cloud bersama-sama sambil mencari bagaimana data terstruktur dan tidak terstruktur terhubung.

Pemrosesan Data: Ini memastikan bahwa data yang relevan tersedia selama ekstraksi data.

Pengaturan Data: Lapisan ini mencakup pelaksanaan tugas, termasuk pengumpulan data yang disimpan, penataan data, pembersihan data, integrasi, dan transformasi untuk membuat data yang dapat digunakan.

Deteksi Data: Memungkinkan Anda mengumpulkan data dengan mengintegrasikan berbagai sumber. Sangat penting untuk kepuasan klien.

Akses Data: Lapisan ini didedikasikan untuk konsumsi data. Secara bersamaan, lapisan ini membantu dalam mengakses data yang relevan melalui alat visualisasi data atau dasbor aplikasi.

Prinsip-prinsip Kain Data

Ide jaringan data mesh adalah untuk menyatukan aset data terdistribusi dan beragam dari bisnis di industri apa pun. Selain itu, ini menggabungkan proses manajemen data ujung ke ujung sebagai platform manajemen data terpadu.

Data fabric mencapai tujuan tersebut dengan memanfaatkan prinsip-prinsip manajemen data berikut:

• Penemuan data
• Kurasi data
• Organisasi data
• Pemodelan data
• Pemeriksaan kualitas
• Orkestrasi data tertutup
• Integrasi data
• Tata kelola data

Kemampuan Fabric Data

Resolusi Kueri Data Tanpa Akhir

Jaringan data mesh mengandalkan internet berkecepatan tinggi, solid-state drive, dan superkomputer untuk mengambil data yang diminta secara konstan tanpa downtime.

Integrasi, Penemuan, dan Katalogisasi Data Tanpa Akhir

AI utama yang bertanggung jawab atas manajemen data di dalam fabric harus bekerja siang dan malam untuk menerima data mentah baru, menganalisis, membuat katalog, dan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi bisnis.

Metadata Pasif dan Aktif

Metadata aktif adalah informasi seperti kualitas data, penggunaan data, editor saat ini, dll. Di sisi lain, metadata pasif adalah data statis yang diiklankan oleh penulis. Data fabric AI terus mengubahnya untuk mengurangi upaya eksplorasi atau persiapan data manual.

Fleksibilitas

Struktur data sangat fleksibel dan menerima perubahan kapan pun bisnis Anda membutuhkannya.

Alat Fabric Data Populer

Implementasi jaringan mesh data menjadi mudah dengan perangkat lunak cerdas. Ada beberapa, tetapi yang berikut ini cocok untuk usaha kecil dan menengah:

atlan

Atlan adalah platform Metadata Aktif yang kuat namun sederhana dan ruang kerja data yang memungkinkan Anda mengakses data dengan mudah dari sumber apa pun. Ini berfungsi sebagai katalog data modern untuk kebutuhan data fabric Anda. Platform ini menawarkan solusi untuk semua hal data, termasuk katalogisasi, pembuatan profil, penemuan, kualitas, tata kelola, eksplorasi, dan integrasi.

Muncul dengan antarmuka yang terlihat seperti UI Google Penelusuran dan glosarium bisnis yang kaya tempat Anda dapat menelusuri untuk memahami data Anda. Perusahaan dapat memanfaatkan gerakan seperti tata kelola granular dan kontrol akses untuk mengelola penggunaan data di seluruh ekosistem.

Selain itu, Atlan mendukung integrasi dengan aplikasi seperti Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker, dan Tableau.

K2View

Jika Anda mencari platform dengan fungsionalitas data fabric ujung-ke-ujung, gunakan K2View. Aplikasi produk data ini membantu Anda dengan semua tahapan jaringan data mesh, termasuk integrasi data, persiapan, orkestrasi data, dan pipelining.

Dengan bantuannya, perusahaan dapat mengaktifkan arsitektur data fabric paling canggih di lingkungan cloud, on-premise, dan hybrid. Akibatnya, manajemen data manusia akan berkurang karena penyebaran data fabric menjadi lebih mudah. Itu dapat menyatukan data dari berbagai sumber dan menyalurkannya ke sistem target integritas data.

Menggunakan K2View, Anda dapat langsung membuat data lake dan gudang data yang dapat segera Anda analisis. Bahkan jika Anda tidak memiliki pengalaman dalam pengkodean, ini memungkinkan Anda untuk mengontrol pergerakan dan transformasi data dari sumber ke target.

Perusahaan bahkan dapat menggunakan aturan yang dapat dikonfigurasi dari platform ini untuk mengontrol akses data, sinkronisasi, dan keamanan. Selain itu, sangat cocok untuk otomatisasi layanan data dengan kerangka kerja yang mudah digunakan.

Bakat

Talend adalah platform data fabric yang memastikan akses sehat ke data sekaligus membantu Anda mendorong nilai bisnis. Setiap bisnis perlu mengelola data tanpa kompromi dan lengkap untuk memastikan kegunaan, integritas, ketersediaan, dan keamanannya. Aplikasi ini memungkinkan organisasi menyimpan data dalam kondisi baik dengan mengurangi risiko.

Talend adalah platform terpadu untuk data yang andal dan dapat diakses yang menawarkan tata kelola, integrasi, dan integritas. Ini dapat memberikan data yang sehat dengan bantuan infrastruktur layanan dan ekosistem mitra. Di sini, Anda dapat menemukan data yang diperlukan melalui dokumentasi dan kategorisasi.

Karena secara otomatis membersihkan data secara real-time, tidak ada kemungkinan data buruk memasuki sistem Anda. Perusahaan dapat meningkatkan produktivitas mereka dan menghemat uang menggunakan alat ini yang memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan mengurangi risiko.

Anda dapat menawarkan pengalaman yang lebih baik kepada pelanggan Anda menggunakan aplikasi dan integrasi API-nya. Ini juga memastikan kemampuan layanan mandiri untuk berbagi data tepercaya secara internal dan eksternal.

termasuk

Incorta adalah platform analitik data swalayan di mana perusahaan dapat menggunakan data mereka secara maksimal untuk mendapatkan wawasan dengan biaya yang lebih rendah. Solusi ini menawarkan pengalaman data yang lebih gesit sehingga Anda dapat membuat keputusan yang tepat waktu dan terinformasi.

Ini menggunakan analitik dalam memori dan fitur Pemetaan Data Langsung untuk memberikan kecepatan dan skalabilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk penyimpanan dan manajemen data. Bahkan jika Anda ingin menganalisis data Anda dari berbagai sumber, Incorta dapat memastikan kelincahan bisnis yang sesungguhnya untuk penyaluran data yang fleksibel.

Selain itu, ini membantu Anda dalam pengumpulan, pemrosesan, analisis, dan penyajian data aplikasi bisnis. Anda juga dapat menyajikan data bisnis dengan ketelitian penuh menggunakan fitur visualisasi aslinya.

Kesimpulan

Data fabric adalah penyimpanan, pemrosesan, penyimpanan, dan arsitektur manajemen data generasi berikutnya. Meskipun ini adalah aplikasi TI yang siap untuk masa depan, banyak bisnis digital sudah menggunakan alat data fabric untuk mempersiapkan tenaga kerja mereka di masa depan.

Belum lagi, usaha kecil, usaha menengah, dan pemula bisa mendapatkan keuntungan maksimal dari teknologi ini karena mereka tidak mampu menunda alur kerja karena persetujuan dan pengawasan. Kunjungi salah satu atau semua alat yang disebutkan di atas untuk melihat penawaran mereka dan bagaimana fitur tersebut dapat menambah nilai bagi bisnis Anda.

Model bisnis RevOps Anda sebagian besar dapat memperoleh manfaat dari struktur data. Pelajari di sini lebih lanjut tentang alat operasi pendapatan (RevOps).