Data Fabric: что это такое, советы и рекомендации

Опубликовано: 2022-11-05

Gartner назвала структуру данных для помощи предприятиям в мониторинге и управлении своими данными и приложениями. Собирать данные и становиться организацией, управляемой данными, сложнее, чем когда-либо, поскольку предприятия используют широкий спектр приложений, а данные становятся более динамичными.

Компаниям нужна комплексная стратегия среди десяти лучших разработок в области технологий данных и аналитики для решения таких проблем. Данные из нескольких источников и видов объединяются в единый виртуальный источник. Беспрепятственный доступ и обмен данными в распределенной инфраструктуре становятся возможными благодаря этой интегрированной архитектуре, независимо от приложения, платформы или места хранения.

В этом блоге мы обсудим, что такое структура данных, ее важность, советы и лучшие практики.

Индекс содержания:

  1. Что такое ткань данных?
  2. Важность структуры данных.
  3. Советы и рекомендации
  4. Вывод

Что такое ткань данных?

Фабрика данных — это интегрированная архитектура, которая использует данные для предоставления конечным точкам в гибридной многооблачной среде единообразных возможностей. Эта интегрированная архитектура повышает прозрачность, доступ и контроль за счет создания согласованных методов управления данными. Самое главное, это обеспечивает согласованность во всей вашей среде, позволяя использовать данные и обмениваться ими где угодно.

Эта интегрированная архитектура является основным инструментом многих компаний для преобразования необработанных данных в полезную бизнес-аналитику. Это делает анализ более доступным, особенно для использования ИИ и машинного обучения. Учитывая, что это может сократить усилия по управлению данными на целых 70%, Gartner выбрала его в качестве своей главной стратегической технологической тенденции на 2022 год.

Компании часто копируют свои данные, чтобы консолидировать их в одном месте, что является дорогостоящим и может вызвать проблемы с соблюдением требований и безопасностью данных на протяжении всего жизненного цикла данных. Но все же есть веские причины для объединения этих данных. Многие предприятия могут использовать фабрику данных в качестве архитектурного решения, которое позволит им:

  • Доступ к существующим данным
  • Контролируйте жизненный цикл данных.
  • Автоматизируйте процесс перемещения данных.

Важность структуры данных

Организации не могут полностью использовать и максимизировать ценность своих данных из-за проблем, включая ограниченный доступ к данным (т. е. данные недоступны для тех, кто в них нуждается) и сложность интеграции данных.

Традиционная интеграция данных больше не подходит для нужд бизнеса, таких как универсальное преобразование, связь в режиме реального времени и т. д. Многим фирмам требуется помощь в объединении, интеграции и преобразовании организационных данных из различных источников.

Структура данных предоставляет пользователям немедленный доступ к широкому спектру данных и позволяет визуализировать их независимо от того, где находятся пользователи. Управление данными и управление ими в мультиоблачных ландшафтах данных можно упростить для пользователей с помощью структуры данных.

Советы и рекомендации

Деловые, операционные и технические метаданные должны активно управляться, если фабрика данных хорошо управляется. Для этого всем сотрудникам компании должен быть доступен каталог данных и бизнес-лексикон.

Все в организации могут делиться своими знаниями о данных по мере их использования. Необходимо соблюдать график для всех источников происхождения, чтобы их метаданные принимались со скоростью, которая допускает разумный дрейф данных.

Вот советы и лучшие практики:

  1. Используйте модель процесса DataOps.

Хотя концепции dataOps и Data Fabric различаются, dataOps может быть решающим фактором. Согласно модели процесса DataOps, процессы обработки данных, инструменты и люди, использующие аналитику, тесно связаны между собой.

Пользователи могут постоянно полагаться на данные, осмысленно использовать имеющиеся в их распоряжении инструменты и применять полученные знания для улучшения операций. Эта модель и архитектурный проект структуры данных гармонично сочетаются друг с другом. Пользователям потребуется модель процесса DataOps и отношение к DataOps, чтобы извлечь из нее максимальную пользу.

  1. Избегайте создания еще одного озера данных.

Типичная проблема при создании фабрик данных заключается в том, что они могут стать просто еще одним озером данных . Если архитектурные компоненты есть — источники данных, аналитика, методы бизнес-аналитики, передача данных и потребление данных — но отсутствуют API и SDK, в результате получается ненастоящая структура данных.

Термин «фабрика данных» относится к архитектурному проекту, а не к конкретной технологии. Отличительными чертами этой конструкции являются совместимость компонентов и готовность к интеграции. В результате организации должны уделять первоочередное внимание уровню подключения, беспрепятственной передаче данных и автоматической доставке аналитических данных на недавно подключенные внешние интерфейсы.

  1. Признайте свои нормативные и нормативные обязательства.

Поскольку данные работают в широком диапазоне, проектирование структуры данных может помочь с безопасностью, управлением и соблюдением нормативных требований. Данные не рассредоточены по нескольким системам. Таким образом, снижается вероятность раскрытия конфиденциальных данных.

Прежде чем внедрять его, важно понять соответствие и нормативные требования, применимые к вашим данным. Различные виды данных могут регулироваться нормативно-правовой базой и законодательством. Вы можете решить эту проблему, внедрив автоматизированные процедуры соответствия, которые заставляют преобразовывать данные в соответствии с требованиями законодательства.

  1. Используйте графовую аналитику для поиска взаимосвязей.

Используя графы знаний для иллюстрации взаимосвязей между метаданными и данными, аналитика графов предлагает более интеллектуальную альтернативу реляционным базам данных. Вместо того, чтобы использовать только текстовые строки, он заполняет данные семантическим контекстом, чтобы понять, на что указывает информация.

Граф знаний может предложить операционную и бизнес-аналитику, исследуя связи между источниками данных. По сравнению с методом реляционной базы данных он лучше интегрирует разнообразные данные, а обнаруженные идеи также более полезны для бизнес-пользователей. Поскольку основная цель этой интегрированной архитектуры — обеспечить широкое использование различных источников данных без дублирования, графы знаний, основанные на анализе графов, идеально подходят для текстиля данных.

  1. Создайте рынок данных для гражданских разработчиков.

Обычно эта интегрированная архитектура создает и передает информацию непосредственно бизнес-приложениям или создает репозитории фрагментированных данных для изучения ИТ-специалистами или вашей группой обработки данных. Рынок данных, который демократизирует доступ для гражданских разработчиков, — это еще один способ воспользоваться его возможностями.

Данные с этого рынка могут быть использованы бизнес-пользователями для создания новых моделей для возникающих вариантов использования с базовым пониманием анализа данных и многолетним опытом бизнес-анализа. Предприятия могут позволить гражданским разработчикам использовать его новыми и гибкими способами в дополнение к разработке BI для конкретных случаев использования.

  1. Используйте технологии с открытым исходным кодом.

При создании фабрикации данных открытый исходный код может изменить правила игры. Поскольку он предназначен для расширения и готовности к интеграции, технологии с открытым исходным кодом являются наиболее подходящими для его архитектуры.

Поскольку для этого могут потребоваться значительные инвестиции, и вы хотели бы защитить эти инвестиции, даже если вы позже решите передать поставщика, компоненты с открытым исходным кодом также могут помочь вам стать менее зависимым от одного поставщика. Обязательно ознакомьтесь с недавно выпущенным проектом Open Data Fabric, который обеспечивает децентрализованный конвейер потоковой обработки данных с использованием больших данных и блокчейна.

  1. Разрешить создание нативного кода.

Важнейшей функцией вашего решения фабрики данных является генерация собственного кода, что позволяет ему автоматически создавать код, который можно использовать для интеграции. Может оказаться возможным генерировать оптимальный код изначально на нескольких разных языках, включая Spark, SQL и Java, даже во время анализа входящих данных.

Затем ИТ-специалисты могут использовать этот код для интеграции новых систем, для которых могут потребоваться API и SDK. Этот метод позволит вам быстро и легко внедрять новые системы данных, не беспокоясь о высоких затратах на интеграцию или инвестициях. Это также поможет вам ускорить цифровую трансформацию. Помните, что генерация собственного кода должна работать с готовыми коннекторами, чтобы сделать ее удобной для пользователя.

  1. Улучшение структуры данных для периферийных вычислений

Предприятия могут максимизировать использование своих устройств IoT, адаптировав обработку данных к периферийным вычислениям. Пограничная фабрика данных, которую часто называют периферийной фабрикой данных, была создана специально для помощи в развертывании IoT. Он переносит важные задачи, связанные с данными, из централизованного приложения на другой пограничный уровень, который распределен, но тесно связан.

Например, интеллектуальная фабрика может использовать периферийную фабрику данных для автоматического определения веса грузового контейнера (без обращения к централизованному облаку) и начала выбора процедур. Это упрощает автоматические действия и ускоряет принятие решений, что невозможно при использовании традиционной парадигмы централизованного озера данных .

Вывод

Данные могут передаваться по мере необходимости между компонентами. Структура данных используется для управления ресурсами и настройками различных физических и виртуальных ресурсов из одного места, что снижает объем необходимого управления данными.

Структуры данных предлагают всестороннюю перспективу данных, включая данные в реальном времени, что сокращает время, необходимое для поиска, запроса и использования творческих приемов. Они также предлагают более глубокий анализ данных, который улучшает корпоративную аналитику.

Предлагая решения для каждой темы и отрасли, QuestionPro — это больше, чем просто программное обеспечение для проведения опросов. Они также предоставляют услуги по управлению данными, включая исследовательскую библиотеку InsightsHub. Свяжитесь с командой QuestionPro, если вам нужна помощь в обработке данных.