Data Fabric: ce este, sfaturi și bune practici

Gartner a numit structura de date pentru a ajuta companiile să-și monitorizeze și să-și gestioneze datele și aplicațiile. Colectarea datelor și a deveni o organizație bazată pe date este mai dificilă decât oricând, deoarece companiile utilizează o gamă largă de aplicații, iar datele devin mai dinamice.

Companiile au nevoie de o strategie cuprinzătoare printre primele zece dezvoltări tehnologice de date și analize pentru a rezolva astfel de probleme. Datele din mai multe surse și tipuri sunt integrate pentru a forma o sursă virtuală unificată. Acest acces fără întreruperi și schimb de date într-o infrastructură distribuită este posibil prin această arhitectură integrată, indiferent de aplicație, platformă sau locație de stocare.

În acest blog, vom discuta despre ce este structura de date, importanța sa, sfaturi și cele mai bune practici.

Index de continut:

1. Ce este o țesătură de date?
2. Importanța fabricii de date.
3. Sfaturi și bune practici
4. Concluzie

Ce este o țesătură de date?

O țesătură de date este o arhitectură integrată care utilizează date pentru a oferi punctelor finale dintr-un mediu hibrid multi-cloud o capacitate consecventă. Această arhitectură integrată mărește vizibilitatea, accesul și controlul prin stabilirea unor metode consistente pentru gestionarea datelor. Cel mai important, creează consistență în mediul dumneavoastră, permițând ca datele să fie folosite și partajate oriunde.

Această arhitectură integrată este instrumentul principal pentru multe firme de a transforma datele brute în inteligență de afaceri acționabilă. Face analiza mai accesibilă, în special pentru utilizarea AI și a învățării automate. Având în vedere că poate reduce eforturile de gestionare a datelor cu până la 70%, Gartner l-a selectat ca tendință tehnologică strategică de top pentru 2022.

Companiile își copiază frecvent datele pentru a le consolida într-o singură locație, ceea ce este costisitor și poate cauza probleme de conformitate și securitatea datelor pe tot parcursul ciclului de viață al datelor. Dar există încă motive întemeiate pentru a combina aceste date. Numeroase companii pot alege să folosească o țesătură de date ca soluție arhitecturală pentru a le permite:

• Accesați datele existente
• Controlați ciclul de viață al datelor.
• Automatizați procesul de mișcare a datelor.

Importanța fabricii de date

Organizațiile nu pot utiliza în totalitate și maximiza valoarea datelor lor din cauza unor probleme, inclusiv accesul limitat la date (adică, datele nu sunt accesibile celor care le solicită) și complexitatea integrării datelor.

Integrarea tradițională a datelor nu mai este adecvată pentru nevoile afacerii, cum ar fi transformările universale, conectivitate în timp real etc. Multe firme au nevoie de ajutor pentru a combina, integra și transforma datele organizaționale din diverse surse.

Fabrica de date oferă utilizatorilor acces imediat la o gamă largă de date și permite vizualizarea, indiferent unde se află utilizatorii. Guvernarea și gestionarea datelor în peisajele de date multi-cloud pot fi simplificate pentru utilizatori prin utilizarea fabricii de date.

Sfaturi și bune practici

Metadatele comerciale, operaționale și tehnice ar trebui gestionate în mod activ dacă o țesătură de date este bine guvernată. Pentru ca acest lucru să se întâmple, toți angajații companiei trebuie să aibă la dispoziție un catalog de date și un lexicon de afaceri.

Toată lumea din cadrul organizației își poate împărtăși cunoștințele despre date pe măsură ce le utilizează. Trebuie ținut un program pentru ca toate sursele de origine să aibă metadatele ingerate într-un ritm care să permită o cantitate rezonabilă de deriva de date.

Iată sfaturile și cele mai bune practici:

1. Utilizați un model de proces DataOps.

Deși conceptele de dataOps și de structura de date sunt distincte, dataOps poate fi un factor decisiv. Procesele de date, instrumentele și persoanele care folosesc informațiile sunt toate strâns legate, conform unui model al procesului DataOps.

Utilizatorii sunt poziționați să se bazeze continuu pe date, să folosească în mod semnificativ instrumentele pe care le au la dispoziție și să aplice informații pentru a îmbunătăți operațiunile. Acest model și designul arhitectural al materialului de date lucrează împreună în armonie. Utilizatorii vor avea nevoie de un model de proces DataOps și de o atitudine DataOps pentru a profita la maximum de el.

1. Evitați să creați încă un alt lac de date.

La construirea structurilor de date, problema tipică este că poate deveni doar un alt lac de date . Dacă componentele arhitecturale sunt la locul lor - surse de date, analize, tehnici BI, tranzit de date și consum de date -, dar API-urile și SDK-urile lipsesc, rezultatul nu este o țesătură de date autentică.

Termenul „țesătură de date” se referă mai degrabă la un design arhitectural decât la o tehnologie specifică. Caracteristicile distinctive ale acestui design includ interoperabilitatea componentelor și disponibilitatea pentru integrare. Ca rezultat, organizațiile trebuie să acorde prioritate stratului de conexiune, transmiterii fără întreruperi a datelor și livrarea automată a informațiilor către interfețele front-end nou conectate.

1. Recunoaște-ți obligațiile de reglementare și de conformitate.

Deoarece datele rulează pe scară largă, proiectarea fabricii de date poate ajuta la securitate, guvernanță și conformitatea cu reglementările. Datele nu sunt dispersate pe mai multe sisteme. Astfel, există mai puține șanse ca datele sensibile să fie expuse.

Înainte de a-l pune în aplicare, este esențial să înțelegeți reglementările de conformitate și reglementările care se aplică datelor dvs. Diferite tipuri de date pot fi supuse cadrelor de reglementare și legislației. Puteți face față acestui lucru prin implementarea procedurilor automate de conformitate care obligă transformările datelor după cum este necesar pentru a respecta cerințele legale.

1. Utilizați analiza graficelor pentru a căuta interconexiuni.

Prin utilizarea graficelor de cunoștințe pentru a ilustra metadatele și relațiile de date, analiza graficelor oferă o alternativă mai inteligentă la bazele de date relaționale. În loc să folosească doar șiruri de text, umple datele cu un context semantic pentru a înțelege ce indică informațiile.

Un grafic de cunoștințe poate oferi perspective operaționale și de afaceri prin examinarea conexiunilor dintre sursele de date. În comparație cu metoda bazei de date relaționale, este mai bine să integreze diverse date, iar informațiile descoperite sunt, de asemenea, mai utile pentru utilizatorii de afaceri. Deoarece scopul principal al acestei arhitecturi integrate este de a permite utilizarea extinsă a diferitelor surse de date fără duplicare, graficele de cunoștințe bazate pe analiza graficelor sunt perfecte pentru textilele de date.

1. Creați o piață de date pentru dezvoltatorii cetățeni.

De obicei, această arhitectură integrată va produce și transmite informații direct către aplicațiile de afaceri sau va produce depozite de date fragmentate pentru examinare de către IT sau echipa dvs. de date. O piață de date care democratizează accesul pentru dezvoltatorii cetățeni este o altă modalitate de a profita de posibilitățile sale.

Datele de pe această piață pot fi folosite pentru a construi noi modele pentru cazurile de utilizare emergente de către utilizatorii de afaceri cu o înțelegere de bază a analizei datelor și ani de experiență în analiză de afaceri. Companiile pot permite dezvoltatorilor cetățeni să-l folosească în moduri noi și flexibile, pe lângă dezvoltarea BI care este specifică cazului de utilizare.

1. Utilizați tehnologia open source.

Când creați o fabricare de date, sursa deschisă poate schimba jocul. Deoarece este destinat să fie extensibil și pregătit pentru integrare, tehnologiile open-source sunt cele mai potrivite pentru arhitectura sa.

Deoarece ar putea avea nevoie de investiții semnificative și ați dori să protejați acea investiție chiar dacă mai târziu decideți să transferați furnizori, componentele open source vă pot ajuta, de asemenea, să deveniți mai puțin dependent de un singur furnizor. Asigurați-vă că vă uitați la proiectul Open Data Fabric lansat recent, care permite o conductă descentralizată de procesare a datelor în flux, folosind big data și blockchain.

1. Activați producția de cod nativ.

O funcție esențială a soluției dvs. de țesătură de date este generarea de cod nativ, care îi permite să producă automat cod care poate fi utilizat pentru integrare. Este posibil să se genereze cod optim nativ în mai multe limbi diferite, inclusiv Spark, SQL și Java, chiar dacă analizează datele primite.

Profesioniștii IT pot folosi apoi acest cod pentru a integra sisteme noi pentru care API-urile și SDK-urile ar putea fi încă necesare. Această metodă vă va permite să încorporați noi sisteme de date rapid și ușor, fără a vă face griji cu privire la costurile sau investițiile mari de integrare. De asemenea, vă va ajuta să vă accelerați transformarea digitală. Amintiți-vă că generarea codului nativ trebuie să funcționeze cu conectori gata pregătiți pentru a o face ușor de utilizat.

1. Îmbunătățiți structura de date pentru edge computing

Întreprinderile pot maximiza utilizarea dispozitivelor lor IoT adaptând fabricarea datelor la edge computing. Fabrica de date edge, adesea denumită fabrică de date edge-to-cloud, a fost creat special pentru a sprijini implementările IoT. Transferă sarcinile importante legate de date din aplicația centralizată către un strat marginal diferit, care este distribuit, dar strâns legat.

De exemplu, o fabrică inteligentă poate folosi o țesătură de date de margine pentru a determina automat greutatea unui container de marfă (fără a contacta cloud-ul centralizat) și pentru a începe selectarea procedurilor. Facilitează acțiunile automate și accelerează luarea deciziilor care nu este fezabilă cu o paradigmă convențională, centralizată a lacului de date .

Concluzie

Datele pot fi transferate după cum este necesar între componente. O țesătură de date este utilizată pentru a gestiona resursele și setările din diverse resurse fizice și virtuale dintr-o singură locație, reducând cantitatea necesară de gestionare a datelor.

Fabricile de date oferă o perspectivă cuprinzătoare a datelor, inclusiv date în timp real, ceea ce reduce timpul necesar pentru a găsi, interoga și utiliza tactici creative. De asemenea, oferă o analiză mai profundă a datelor, ceea ce îmbunătățește inteligența corporativă.

Cu soluții pentru fiecare subiect și industrie, QuestionPro este mai mult decât un simplu software pentru sondaje. De asemenea, oferă servicii de gestionare a datelor, inclusiv biblioteca de cercetare InsightsHub. Luați legătura cu echipa QuestionPro dacă aveți nevoie de asistență cu fabricarea datelor.

AFLAȚI MAI MULTE