Sieć danych: co to jest, wskazówki i najlepsze praktyki
Opublikowany: 2022-11-05Gartner nazwał strukturę danych, aby pomóc przedsiębiorstwom w monitorowaniu i zarządzaniu danymi i aplikacjami. Gromadzenie danych i stawanie się organizacją opartą na danych jest trudniejsze niż kiedykolwiek, ponieważ firmy korzystają z szerokiej gamy aplikacji, a dane stają się bardziej dynamiczne.
Aby rozwiązać takie problemy, firmy potrzebują kompleksowej strategii wśród dziesięciu największych opracowań technologii danych i analiz. Dane z kilku źródeł i rodzajów są integrowane w celu utworzenia zunifikowanego źródła wirtualnego. Ten bezproblemowy dostęp i wymiana danych w rozproszonej infrastrukturze jest możliwy dzięki tej zintegrowanej architekturze, niezależnie od aplikacji, platformy czy miejsca przechowywania.
Na tym blogu omówimy, czym jest struktura danych, jej znaczenie, wskazówki i najlepsze praktyki.
Indeks treści:
- Co to jest tkanina danych?
- Znaczenie struktury danych.
- Wskazówki i najlepsze praktyki
- Wniosek
Co to jest tkanina danych?
Struktura danych to zintegrowana architektura, która wykorzystuje dane, aby zapewnić punktom końcowym w hybrydowym środowisku wielochmurowym spójne możliwości. Ta zintegrowana architektura zwiększa widoczność, dostęp i kontrolę dzięki ustanowieniu spójnych metod zarządzania danymi. Co najważniejsze, zapewnia spójność w całym środowisku, umożliwiając wykorzystywanie i udostępnianie danych w dowolnym miejscu.
Ta zintegrowana architektura jest dla wielu firm podstawowym narzędziem do przekształcania nieprzetworzonych danych w praktyczną analizę biznesową. Sprawia, że analiza jest bardziej dostępna, szczególnie w przypadku wykorzystania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Biorąc pod uwagę, że może zmniejszyć wysiłki związane z zarządzaniem danymi nawet o 70%, Gartner wybrał go jako swój główny strategiczny trend technologiczny na 2022 rok.
Firmy często kopiują swoje dane, aby skonsolidować je w jednej lokalizacji, co jest kosztowne i może powodować problemy ze zgodnością i bezpieczeństwem danych w całym cyklu życia danych. Ale nadal istnieją dobre powody, aby połączyć te dane. Wiele firm może zdecydować się na wykorzystanie struktury danych jako rozwiązania architektonicznego, aby umożliwić im:
- Uzyskaj dostęp do istniejących danych
- Kontroluj cykl życia danych.
- Zautomatyzuj proces przenoszenia danych.
Znaczenie tkaniny danych
Organizacje nie mogą w pełni wykorzystać i zmaksymalizować wartości swoich danych z powodu problemów obejmujących ograniczony dostęp do danych (tj. dane nie są dostępne dla tych, którzy ich potrzebują) oraz złożoność integracji danych.
Tradycyjna integracja danych nie jest już wystarczająca dla potrzeb biznesowych, takich jak uniwersalne transformacje, łączność w czasie rzeczywistym itp. Wiele firm potrzebuje pomocy w łączeniu, integrowaniu i przekształcaniu danych organizacyjnych z różnych źródeł.
Tkanina danych zapewnia użytkownikom natychmiastowy dostęp do szerokiego zakresu danych i umożliwia wizualizację bez względu na to, gdzie użytkownicy się znajdują. Zarządzanie danymi i zarządzanie nimi w wielochmurowych środowiskach danych można uprościć dla użytkowników dzięki wykorzystaniu struktury danych.
Wskazówki i najlepsze praktyki
Metadane biznesowe, operacyjne i techniczne powinny być aktywnie zarządzane, jeśli struktura danych jest dobrze zarządzana. Aby tak się stało, katalog danych i leksykon biznesowy muszą być dostępne dla wszystkich pracowników firmy.
Każdy w organizacji może dzielić się swoją wiedzą na temat danych, gdy z nich korzysta. Należy prowadzić harmonogram dla wszystkich źródeł pochodzenia, aby ich metadane były pozyskiwane z szybkością, która pozwala na rozsądną ilość dryftu danych.
Oto wskazówki i sprawdzone metody:
Wykorzystaj model procesu DataOps.
Chociaż koncepcje dataOps i struktury danych są różne, dataOps mogą być kluczowym czynnikiem. Procesy danych, narzędzia i osoby korzystające z wglądu są ze sobą ściśle powiązane, zgodnie z modelem procesu DataOps.
Użytkownicy są w stanie stale polegać na danych, w sensowny sposób korzystać z dostępnych im narzędzi i stosować spostrzeżenia w celu usprawnienia operacji. Model ten i projekt architektoniczny struktury danych współgrają ze sobą w harmonii. Użytkownicy będą potrzebować modelu procesu DataOps i podejścia do DataOps, aby jak najlepiej go wykorzystać.
Unikaj tworzenia kolejnego jeziora danych.
Typowym problemem podczas konstruowania sieci danych jest to, że może ona stać się po prostu kolejnym jeziorem danych . Jeśli istnieją komponenty architektury — źródła danych, analizy, techniki BI, przesyłanie danych i zużycie danych — ale brakuje interfejsów API i zestawów SDK, wynik nie jest prawdziwą tkanką danych.
Termin „tkanka danych” odnosi się do projektu architektonicznego, a nie konkretnej technologii. Cechy wyróżniające ten projekt obejmują współdziałanie komponentów i gotowość do integracji. W rezultacie organizacje muszą nadać priorytet warstwie połączenia, płynnej transmisji danych i zautomatyzowanemu dostarczaniu wglądu do nowo podłączonych interfejsów front-end.
Rozpoznaj swoje zobowiązania prawne i dotyczące zgodności.
Ponieważ dane są przesyłane szeroko, projektowanie sieci danych może pomóc w zapewnieniu bezpieczeństwa, nadzoru i zgodności z przepisami. Dane nie są rozproszone w kilku systemach. W związku z tym prawdopodobieństwo ujawnienia danych wrażliwych jest mniejsze.
Przed wprowadzeniem go w życie bardzo ważne jest zrozumienie przepisów dotyczących zgodności i przepisów, które mają zastosowanie do Twoich danych. Różne rodzaje danych mogą podlegać ramom regulacyjnym i prawodawstwu. Możesz sobie z tym poradzić, wdrażając zautomatyzowane procedury zgodności, które wymuszają przekształcenia danych zgodnie z wymogami prawnymi.
Użyj analizy wykresów, aby wyszukać połączenia.
Wykorzystując wykresy wiedzy do zilustrowania relacji metadanych i danych, analiza wykresów oferuje inteligentniejszą alternatywę dla relacyjnych baz danych. Zamiast używać tylko ciągów tekstowych, wypełnia dane kontekstem semantycznym, aby zrozumieć, co oznaczają informacje.
Wykres wiedzy może oferować wgląd operacyjny i biznesowy poprzez badanie połączeń między źródłami danych. W porównaniu z metodą relacyjnej bazy danych lepiej integruje różnorodne dane, a odkryte spostrzeżenia są również bardziej przydatne dla użytkowników biznesowych. Ponieważ głównym celem tej zintegrowanej architektury jest umożliwienie szerokiego wykorzystania różnych źródeł danych bez duplikacji, wykresy wiedzy oparte na analizie wykresów są idealne dla tekstyliów danych.
Utwórz rynek danych dla programistów obywatelskich.
Zwykle ta zintegrowana architektura generuje i przekazuje informacje bezpośrednio do aplikacji biznesowych lub tworzy pofragmentowane repozytoria danych do zbadania przez dział IT lub zespół ds. danych. Rynek danych, który demokratyzuje dostęp dla programistów obywatelskich, to kolejny sposób na wykorzystanie jego możliwości.
Dane z tego rynku mogą być wykorzystywane do konstruowania nowych modeli dla pojawiających się przypadków użycia przez użytkowników biznesowych z podstawową wiedzą na temat analizy danych i wieloletnim doświadczeniem w analizie biznesowej. Firmy mogą umożliwić programistom obywatelskim korzystanie z niego w nowatorski i elastyczny sposób, oprócz opracowywania BI, który jest dostosowany do konkretnego przypadku użycia.
Wykorzystaj technologię open source.
Podczas tworzenia fabrykacji danych open source może zmienić zasady gry. Ponieważ ma być rozszerzalny i gotowy do integracji, technologie open-source są najbardziej odpowiednie dla jego architektury.
Ponieważ może to wymagać znacznych inwestycji, a chcesz chronić tę inwestycję, nawet jeśli później zdecydujesz się na przeniesienie dostawców, komponenty open source mogą również pomóc ci stać się mniej zależnym od jednego dostawcy. Koniecznie zajrzyj do niedawno wydanego projektu Open Data Fabric, który umożliwia zdecentralizowany potok przetwarzania danych strumieniowych przy użyciu big data i blockchain.
Włącz produkcję kodu natywnego.
Istotną funkcją rozwiązania Data Fabric jest generowanie kodu natywnego, który umożliwia automatyczne tworzenie kodu, który można wykorzystać do integracji. Możliwe jest generowanie optymalnego kodu natywnie w kilku różnych językach, w tym Spark, SQL i Java, nawet podczas analizy przychodzących danych.
Specjaliści IT mogą następnie użyć tego kodu do integracji nowych systemów, dla których interfejsy API i zestawy SDK mogą nadal być dostępne. Ta metoda pozwoli Ci szybko i łatwo włączyć nowe systemy danych bez obaw o wysokie koszty integracji czy inwestycje. Pomoże Ci również przyspieszyć cyfrową transformację. Pamiętaj, że generowanie kodu natywnego musi działać z gotowymi konektorami, aby było przyjazne dla użytkownika.
Ulepsz strukturę danych do przetwarzania brzegowego
Przedsiębiorstwa mogą zmaksymalizować wykorzystanie swoich urządzeń IoT, dostosowując wytwarzanie danych do przetwarzania brzegowego. Sieć szkieletowa danych brzegowych, często określana jako szkielet danych brzegowych do chmury, została stworzona specjalnie w celu wspomagania wdrażania IoT. Przenosi ważne zadania związane z danymi ze scentralizowanej aplikacji do innej warstwy brzegowej, która jest rozproszona, ale ściśle powiązana.
Na przykład inteligentna fabryka może wykorzystać brzegową strukturę danych, aby automatycznie określić wagę kontenera ładunkowego (bez kontaktu ze scentralizowaną chmurą) i rozpocząć procedury wyboru. Ułatwia automatyczne działania i przyspiesza podejmowanie decyzji, co nie jest możliwe w przypadku konwencjonalnego, scentralizowanego paradygmatu jeziora danych .
Wniosek
Dane mogą być przesyłane w razie potrzeby między komponentami. Sieć szkieletowa danych służy do zarządzania zasobami i ustawieniami różnych zasobów fizycznych i wirtualnych z jednej lokalizacji, zmniejszając ilość niezbędnego zarządzania danymi.
Sieci danych oferują kompleksową perspektywę danych, w tym dane w czasie rzeczywistym, co skraca czas potrzebny na wyszukiwanie, wyszukiwanie i stosowanie taktyk kreatywnych. Oferują również głębszą analizę danych, co poprawia inteligencję korporacyjną.
Dzięki rozwiązaniom dla każdego tematu i branży, QuestionPro to coś więcej niż tylko oprogramowanie ankietowe. Świadczą również usługi zarządzania danymi, w tym bibliotekę badawczą InsightsHub. Skontaktuj się z zespołem QuestionPro, jeśli potrzebujesz pomocy przy wytwarzaniu danych.