Data Fabric: che cos'è, suggerimenti e best practice
Pubblicato: 2022-11-05Gartner ha chiamato il data fabric per assistere le aziende nel monitoraggio e nella gestione dei propri dati e applicazioni. Raccogliere dati e diventare un'organizzazione basata sui dati è più impegnativo che mai poiché le aziende utilizzano un'ampia gamma di app e i dati diventano più dinamici.
Le aziende hanno bisogno di una strategia completa tra i primi dieci sviluppi della tecnologia di analisi e dati per risolvere tali problemi. I dati provenienti da diverse origini e tipi vengono integrati per formare un'origine virtuale unificata. Questo accesso senza interruzioni e lo scambio di dati attraverso un'infrastruttura distribuita è reso possibile da questa architettura integrata, indipendentemente dall'applicazione, dalla piattaforma o dalla posizione di archiviazione.
In questo blog discuteremo cos'è il data fabric, la sua importanza, i suggerimenti e le best practice.
Indice dei contenuti:
- Che cos'è un data fabric?
- Importanza del data fabric.
- Suggerimenti e buone pratiche
- Conclusione
Che cos'è un data fabric?
Un data fabric è un'architettura integrata che utilizza i dati per offrire agli endpoint in un ambiente ibrido multi-cloud una capacità coerente. Questa architettura integrata aumenta la visibilità, l'accesso e il controllo stabilendo metodi coerenti per la gestione dei dati. Soprattutto, crea coerenza in tutto l'ambiente, consentendo l'utilizzo e la condivisione dei dati ovunque.
Questa architettura integrata è lo strumento principale per molte aziende per trasformare i dati grezzi in business intelligence fruibile. Rende l'analisi più accessibile, in particolare per l'utilizzo dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Dato che può ridurre gli sforzi di gestione dei dati fino al 70%, Gartner lo ha selezionato come la principale tendenza tecnologica strategica per il 2022.
Le aziende copiano spesso i propri dati per consolidarli in un'unica posizione, il che è costoso e può causare problemi di conformità e sicurezza dei dati durante l'intero ciclo di vita dei dati. Ma ci sono ancora buone ragioni per combinare questi dati. Numerose aziende possono scegliere di utilizzare un data fabric come soluzione architetturale per consentire loro di:
- Accedi ai dati esistenti
- Controlla il ciclo di vita dei dati.
- Automatizza il processo di spostamento dei dati.
Importanza del data fabric
Le organizzazioni non possono utilizzare completamente e massimizzare il valore dei propri dati a causa di problemi quali l'accesso limitato ai dati (ovvero, i dati non sono accessibili a coloro che lo richiedono) e la complessità dell'integrazione dei dati.
L'integrazione dei dati tradizionale non è più adeguata per esigenze aziendali come trasformazioni universali, connettività in tempo reale, ecc. Molte aziende hanno bisogno di aiuto per combinare, integrare e trasformare i dati organizzativi provenienti da varie fonti.
Data fabric offre agli utenti l'accesso immediato a un'ampia gamma di dati e consente la visualizzazione indipendentemente da dove si trovano gli utenti. La governance e la gestione dei dati negli scenari di dati multi-cloud possono essere semplificate per gli utenti utilizzando il data fabric.
Suggerimenti e buone pratiche
I metadati aziendali, operativi e tecnici dovrebbero essere gestiti attivamente se un data fabric è ben governato. Affinché ciò avvenga, devono essere disponibili un catalogo dati e un lessico aziendale per tutti i dipendenti dell'azienda.
Tutti all'interno dell'organizzazione possono condividere la propria conoscenza dei dati mentre li utilizzano. È necessario mantenere una pianificazione affinché tutte le origini di origine acquisiscano i propri metadati a una velocità che consenta una quantità ragionevole di deriva dei dati.
Ecco i suggerimenti e le migliori pratiche:
Utilizzare un modello di processo DataOps.
Sebbene i concetti di dataOps e data fabric siano distinti, dataOps può essere un fattore cruciale. I processi dei dati, gli strumenti e le persone che utilizzano gli insight sono tutti strettamente connessi, secondo un modello del processo DataOps.
Gli utenti sono posizionati per fare affidamento continuamente sui dati, fare un uso significativo degli strumenti a loro disposizione e applicare approfondimenti per migliorare le operazioni. Questo modello e la progettazione architettonica del data fabric lavorano insieme in armonia. Gli utenti avranno bisogno di un modello di processo DataOps e di un atteggiamento DataOps per sfruttarlo al meglio.
Evita di creare un altro data lake.
Quando si costruiscono data fabric, il problema tipico è che potrebbe diventare solo un altro data lake . Se i componenti dell'architettura sono presenti (origine dati, analisi, tecniche di BI, transito dei dati e consumo dei dati) ma mancano le API e gli SDK, il risultato non è un vero e proprio data fabric.
Il termine "data fabric" si riferisce a un progetto architettonico piuttosto che a una tecnologia specifica. Le caratteristiche distintive di questo progetto includono l'interoperabilità dei componenti e la prontezza all'integrazione. Di conseguenza, le organizzazioni devono dare priorità al livello di connessione, alla trasmissione dei dati senza interruzioni e alla distribuzione automatizzata delle informazioni alle interfacce front-end appena connesse.
Riconosci i tuoi obblighi normativi e di conformità.
Poiché i dati vengono eseguiti su larga scala, la progettazione del data fabric può aiutare con la sicurezza, la governance e la conformità normativa. I dati non sono dispersi su più sistemi. Pertanto, c'è meno possibilità che i dati sensibili possano essere esposti.
Prima di metterlo in atto, è fondamentale comprendere la conformità e le normative normative che si applicano ai tuoi dati. Vari tipi di dati possono essere soggetti a quadri normativi e legislativi. Puoi farcela implementando procedure di conformità automatizzate che impongono le trasformazioni dei dati come richiesto per conformarsi ai requisiti legali.
Usa l'analisi dei grafici per cercare le interconnessioni.
Utilizzando i grafici della conoscenza per illustrare i metadati e le relazioni tra i dati, l'analisi dei grafi offre un'alternativa più intelligente ai database relazionali. Invece di usare solo stringhe di testo, riempie i dati con un contesto semantico per capire cosa indicano le informazioni.
Un grafico della conoscenza può offrire approfondimenti operativi e aziendali esaminando le connessioni tra le origini dati. Rispetto al metodo del database relazionale, è migliore nell'integrare dati diversi e le informazioni scoperte sono anche più utili per gli utenti aziendali. Poiché l'obiettivo principale di questa architettura integrata è consentire l'uso estensivo di varie origini dati senza duplicazioni, i grafici della conoscenza basati sull'analisi dei grafici sono perfetti per i tessuti di dati.
Crea un mercato dei dati per gli sviluppatori cittadini.
Di solito, questa architettura integrata produrrà e trasmetterà informazioni dettagliate direttamente alle applicazioni aziendali o produrrà archivi di dati frammentati per l'esame da parte dell'IT o del tuo team di dati. Un mercato dei dati che democratizzi l'accesso per gli sviluppatori cittadini è un altro modo per sfruttare le sue possibilità.
I dati di questo mercato possono essere utilizzati per costruire nuovi modelli per casi d'uso emergenti da parte di utenti aziendali con una conoscenza di base dell'analisi dei dati e anni di esperienza nell'analisi aziendale. Le aziende possono consentire agli sviluppatori cittadini di utilizzarlo in modi nuovi e flessibili oltre a sviluppare la BI che è specifica per il caso d'uso.
Utilizza la tecnologia open source.
Quando si crea una fabbricazione di dati, l'open source può essere un punto di svolta. Poiché è concepito per essere estensibile e pronto per l'integrazione, le tecnologie open source sono le più appropriate per la sua architettura.
Poiché potrebbe richiedere un investimento significativo e vorresti proteggerlo anche se in seguito decidessi di trasferire i fornitori, i componenti open source potrebbero anche aiutarti a diventare meno dipendente da un singolo fornitore. Assicurati di esaminare il progetto Open Data Fabric recentemente rilasciato, che consente una pipeline di elaborazione dei dati in streaming decentralizzata utilizzando big data e blockchain.
Abilita la produzione di codice nativo.
Una funzione essenziale della soluzione data fabric è la generazione di codice nativo, che consente di produrre automaticamente codice che può essere utilizzato per l'integrazione. Potrebbe essere possibile generare codice ottimale in modo nativo in diversi linguaggi, inclusi Spark, SQL e Java, anche mentre analizza i dati in entrata.
I professionisti IT possono quindi utilizzare questo codice per integrare nuovi sistemi per i quali potrebbe essere necessario che siano ancora disponibili API e SDK. Questo metodo ti consentirà di incorporare nuovi sistemi di dati in modo rapido e semplice senza preoccuparti di elevati costi di integrazione o investimenti. Ti aiuterà anche ad accelerare la tua trasformazione digitale. Ricorda che la generazione di codice nativo deve funzionare con connettori già pronti per renderla facile da usare.
Migliora il data fabric per l'edge computing
Le aziende possono massimizzare l'uso dei loro dispositivi IoT adattando la fabbricazione dei dati all'edge computing. L'edge data fabric, spesso indicato come edge-to-cloud data fabric, è stato creato specificamente per assistere le implementazioni IoT. Sposta importanti attività relative ai dati dall'applicazione centralizzata a un livello perimetrale diverso che è distribuito ma strettamente collegato.
Ad esempio, una fabbrica intelligente può utilizzare un edge data fabric per determinare automaticamente il peso di un container (senza contattare il cloud centralizzato) e iniziare a selezionare le procedure. Facilita le azioni automatiche e accelera il processo decisionale che non è fattibile con un paradigma di data lake centralizzato e convenzionale.
Conclusione
I dati possono essere trasferiti secondo necessità tra i componenti. Un data fabric viene utilizzato per gestire le risorse e le impostazioni su varie risorse fisiche e virtuali da un'unica posizione, riducendo la quantità di gestione dei dati necessaria.
I data fabric offrono una prospettiva completa dei dati, compresi i dati in tempo reale, che riduce il tempo necessario per trovare, interrogare e utilizzare tattiche creative. Offrono anche un'analisi dei dati più approfondita, che migliora l'intelligence aziendale.
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