Dijital İşletmeler için Data Fabric Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Silo halindeki iş verilerini, risk, yönetim ve gizlilik politikasına uymanıza ve yine de verileri verimli bir şekilde işlemenize yardımcı olan tek bir veri dokusunda birleştirmediğiniz sürece işinizin dijitalleştirilmesi tamamlanamaz.

Farklı ekiplere ve departmanlara sahip kuruluşlar verilerini toplar ve yönetir. Veri yönetimi ve gizlilik kısıtlamaları, çeşitli genel veya özel verilerin birleştirilmesini de durdurur.

O zaman gerçekten merkezileştirilmiş ve sayısallaştırılmış veri işleme için çözüm ne olabilir? İşte veri dokusu geliyor. İçten dışa öğrenmek için okumaya devam edin. Bir veri yapısı aracı satın alırken doğru kararı vermenize yardımcı olacaktır.

Veri Dokusu Nedir?

Bir Gartner raporuna göre, ağ veri ağı veya veri yapısı 2019'un ilk on teknoloji trendinden biri. Analitik ve veri teknolojisi alanlarındaki uzmanlar, teknoloji girişimleri, küçük ve orta ölçekli işletmeler ve işletmeler için geleceğe hazır veri yönetimi aracı olduğuna yemin ediyor.

Çeşitli veri kaynaklarını iş uygulamalarına bağlayan tek tip mimariye sahip bir bilgi teknolojisi ortamı olarak kabul edilir. Arka uçta güçlü bir yapay zeka (AI) ajanı olacak. Yapay zeka, verileri güvenli bir şekilde analiz edecek ve yalnızca bilinmesi gereken verileri bir satış temsilcisine, müşteri destek temsilcisine veya işletme yöneticisine sunacaktır.

Kuş bakışı bakıldığında, ağ veri ağı, üzerinde çeşitli veri depolama ve hesaplama sistemlerinin birbirine bağlandığı ve bilgi paylaştığı sanal bir kumaş gibi görünür.

Veri Dokusunun Amacı

Farklı iş uygulamaları, zaman, alan, veri depolama, veri alma yöntemleri, veri güvenliği protokolleri vb. engeller, şirketi arkadan çeken makro darboğazlardır. Bu kontroller ve bakiyeler, işletmenizin gizli verileri güvence altına almasına da yardımcı olur. Dolayısıyla bunları ne ortadan kaldırabilir, ne de olduğu gibi tutabilirsiniz.

Burada bir ağ veri ağına ihtiyacınız var. Çeşitli tesislerden, iş uygulamalarından, saha ofislerinden, vitrinlerden, sunuculardan ve çok daha fazlasından gelen verilere yol açan bir otoyol. Ayrıca, bu veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve ham olabilir. Bahsetmemek gerekirse, farklı veriler farklı düzeylerde güvenlik politikalarıyla gelir.

Ancak müşteri, satış temsilcileri, destek yöneticileri ve yöneticiler gibi son kullanıcının tüm bunları anlaması gerekmez. Görevlerini tamamlamak için verilere güvenli bir şekilde erişmeleri yeterlidir. Veri yapısı bunu otomasyon, yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) aracılığıyla gerçekleştirecektir.

Diğer önemli amaçlar şunlardır:

• Kapsayıcılar ve bağlayıcılar aracılığıyla tüm iş veri kaynaklarına bağlanır
• Depolama, uygulamalar vb. içinde veri entegrasyonu ve alım yetenekleri sunar
• Büyük veri analizi için yüksek hızlı veri altyapısı olarak çalışır
• Veri tüketicilerini ve kaynaklarını tek bir ağ ağına getirir
• Özel bulut, genel bulut, çoklu bulut, şirket içi ve yalın donanım iş istasyonları arasında hibrit veri işlemleri sunar

Veri Yönetimi Zorlukları için Bir Kurtarma Aracı

İşletmeler, verileri işlemek yerine karar vermek ve onaylamak için daha fazla zaman harcar. Çalışanlar, veri işleme için onay almadan önce yüzlerce e-posta dizisinden geçer.

Geleceğe hazır işletmelerin üretkenliği için ciddi bir tehdittir. Ancak veri yapısı, kuruluşları aşağıdaki şekillerde kurtarabilir:

• Her türlü veriye erişmek, göndermek, saklamak ve analiz etmek için tek pencere platformu.
• İşletmedeki herkes belirli bir seviyeye kadar verilere erişebilse de, tüm veri yönetişimi ve düzenleme politikaları desteklenecektir.
• Yapay zekaların verileri insanlar erişmeden önce işlemesini sağlayarak verileri daha güvenilir ve daha kolay sindirilebilir hale getirin.
• Hassas verilere insan müdahalesini azaltmak için makineler arası veya nesnelerin interneti (IoT) iletişimini etkinleştirin.
• Uygulamalardaki artış ve azalışlara, müşteri isteklerine, dahili veri erişim biletlerine, devasa pazarlama verilerinin ani akışına vb. kolayca uyum sağlayın.
• Eski altyapıyı barındırmak için işletmenin ihtiyaçlarını ve bağımlılıklarını azaltarak maliyetleri düşürür.
• Her türlü dijital veri kaynağını katı AI algoritmalarıyla korunan tek bir yerde bağlayarak bulut teknolojisinden en iyi şekilde yararlanın.

Sonuç olarak, ön saflardaki temsilci, CRM'lerine ilişkin verileri daha hızlı alacak ve müşterilerin isteklerini hızlı bir şekilde işleyecektir. Bu da işletmenizde müşteri güvenini ve memnuniyetini artırır.

Data Fabric'in Faydaları

Çevik DevOps Modelini Güçlendirir

Çevik yazılım veya ürün geliştirme projeleri, aralıklı veri işleme sorunlarından büyük zarar görebilir. Bir ağ veri ağı aracını dahil ederek, tüm veri kesintilerini sanal olarak kaldırabilirsiniz.

Veri Yönetimine Uyum

Altta yatan AI ve ML, veri gizliliği ve yönetişim politikasının uygulanmasına yardımcı olabilir. Oysa aynı AI algoritması, istenen verileri işleyecek ve bunu şirket yönergelerine göre bir çalışana sunacaktır.

ölçeklenebilirlik

Yönetilen hizmet sağlayıcılar (MSP'ler), veri işleme ihtiyaçlarınızı anında artırabilir veya azaltabilir.

Meta Veri Yönetimi

Bir veri analitiği kataloğu, veri kaynaklarını, varlıkları ve meta verileri barındırır. Yapay zekalar, meta verileri görerek istenen verileri daha hızlı getirebilir.

Hata Tespiti

AI'lar, işletmeniz gelir kaybına uğramadan önce veri bozulmasını, bütünlük sorunlarını ve hataları tespit edebilir.

Rol Tabanlı Erişim

Çalışanlar, kurum içindeki güvenlik izinlerine bağlı olarak işlenmiş verileri talep edebilir.

Veri Silolarını Kaldırın

Veri dokusu tüm verileri şifreli bir veri otoyoluna getirdiğinde, veri siloları artık işi tehdit edemez. Ekipler, herhangi bir departmandan yasal verilere çemberler arasında atlamadan erişebilir.

Veri Entegrasyonu

Veri yapısı ve onun altında yatan yapay zeka, CRM'ler, ERP'ler, müşteri uygulamaları, ön cephe aracı uygulamaları vb. gibi gerçek zamanlı yazılımlarla anında veri entegrasyonunu sağlar.

Yüksek Kaliteli Veri

Bir ağ veri ağı aracının akıllı algoritmaları her zaman tüm veri kaynaklarını analiz eder. Bu nedenle, çalışanlar, denetçilerden gelen verileri doğrulamadan girdi verilerine güvenebilirler.

Veri Dokusunun Mimarisi

Mesh veri ağının, kalite ve güvenlikten ödün vermeden gelişmiş veri erişilebilirliği sağlaması gerekir. Bu nedenle, standart bir veri yapısı mimarisi aşağıdaki bileşenlere sahip olmalıdır:

Veri Kataloğu

Bir veri kataloğu, tüm iş verilerinin organize bir şeklidir. Kullanıcılar, görevleri tamamlamak için ihtiyaç duydukları bilgileri bulmak için bu tür kataloglara erişebilir. Veri kataloğu aşağıdaki alt bileşenlere sahiptir: Meta Veri ve Bilgi Grafiği.

AI ve ML Tabanlı Otomasyon

Tüm sorgu çözümlemelerini, veri kalite kontrolünü, güvenlik kontrollerini vb. yöneten veri dokusunun merkezinde birden fazla yapay zeka olmalıdır.

Veri Entegrasyonu ve Taşımacılığı

Veri ağları, yerinde sunucular, bulut depolama, çalışan dizüstü bilgisayarları vb. gibi tüm kaynaklardan gelen verileri entegre eder. Verileri, veri yapısı boyunca taşımak için bilgileri uzaktaki bir bilgisayara veya taşıyıcıya bağlamak için veri bağlayıcıları olmalıdır.

Data Fabric Nasıl Uygulanır?

Tamamen ne tür bir organizasyon olduğunuza ve ihtiyaçlarınıza bağlı olacaktır. İşletmelerin çeşitli gereksinimleri nedeniyle, ağ veri ağı uygulaması için her duruma uyan tek bir çözüm yoktur. Ancak, veri dokusu mimarisinin bazı ortak özellikleri veya katmanları vardır.

Veri Yönetimi: Bu katman, veri güvenliği ve yönetişimi için çalışır.

Veri Alma: Bu katman, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerin nasıl bağlandığını belirlerken tüm bulut verilerini bir araya getirmeye başlar.

Veri İşleme: Veri çıkarma sırasında ilgili verilerin mevcut olmasını sağlar.

Veri Düzenleme: Bu katman, silolanmış veri toplama, veri yapılandırma, veri temizleme, entegrasyon ve kullanılabilir veri oluşturmak için dönüştürme gibi görevlerin yürütülmesini içerir.

Veri Tespiti: Farklı kaynakları entegre ederek veri toplamanızı sağlar. Müşteri memnuniyeti için çok önemlidir.

Veri Erişimi: Bu katman, veri tüketimine ayrılmıştır. Aynı zamanda bu katman, veri görselleştirme araçları veya uygulama panoları aracılığıyla ilgili verilere erişmeye yardımcı olur.

Veri Dokusu İlkeleri

Örgü veri ağları fikri, herhangi bir sektördeki işletmelerin dağıtılmış ve çeşitli veri varlıklarını birleştirmektir. Ek olarak, uçtan uca veri yönetimi süreçlerini birleşik bir veri yönetimi platformu olarak birleştirir.

Veri yapısı, aşağıdaki veri yönetimi ilkelerinden yararlanarak bu tür hedeflere ulaşır:

• Veri keşfi
• Veri iyileştirme
• Veri organizasyonu
• Veri modelleme
• Kalite kontrolleri
• Silo haline getirilmiş veri düzenleme
• Veri entegrasyonu
• Veri yönetimi

Veri Yapısı Özellikleri

Hiç Bitmeyen Veri Sorgusu Çözümü

Mesh veri ağları, herhangi bir kesinti olmaksızın istenen verileri sürekli olarak getirmek için yüksek hızlı internete, katı hal sürücülerine ve süper bilgisayarlara güvenir.

Sonsuz Veri Entegrasyonu, Keşif ve Kataloglama

Yapı içindeki veri yönetiminden sorumlu birincil yapay zeka, yeni ham verileri kabul etmek, analiz etmek, kataloglamak ve iş uygulamalarına entegre etmek için gece gündüz çalışmalıdır.

Pasif ve Aktif Meta Veriler

Aktif meta veriler, veri kalitesi, veri kullanımı, mevcut düzenleyici vb. bilgilerdir. Öte yandan, pasif meta veriler, yazarın reklamını yaptığı statik verilerdir. Veri yapısı AI, manuel veri keşfi veya hazırlama çabalarını azaltmak için bunları sürekli olarak değiştirir.

Esneklik

Veri yapısı oldukça esnektir ve işinizin ihtiyaç duyduğu her an değişiklikleri kabul eder.

Popüler Veri Yapısı Araçları

Bir ağ veri ağının uygulanması, akıllı yazılımla zahmetsizdir. Birkaç tane var, ancak aşağıdakiler küçük ve orta ölçekli işletmeler için uygundur:

atlan

Atlan, herhangi bir kaynaktan verilere kolayca erişmenizi sağlayan güçlü ancak basit bir Aktif Meta Veri platformu ve veri çalışma alanıdır. Veri yapısı ihtiyaçlarınız için modern bir veri kataloğu işlevi görür. Platform, kataloglama, profil oluşturma, keşif, kalite, yönetim, keşif ve entegrasyon dahil olmak üzere her türlü veri için çözümler sunar.

Google Arama Kullanıcı Arayüzü gibi görünen bir arayüz ve verilerinizi anlamak için arama yapabileceğiniz zengin bir işletme sözlüğü ile birlikte gelir. Şirketler, bir ekosistem genelinde veri kullanımını yönetmek için ayrıntılı yönetim ve erişim kontrolleri gibi hareketlerden yararlanabilir.

Ayrıca Atlan; Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker ve Tableau gibi uygulamalarla entegrasyonu destekler.

K2Görünüm

Uçtan uca veri yapısı işlevselliğine sahip bir platform arıyorsanız K2View'a gidin. Bu veri ürünü uygulaması, veri entegrasyonu, hazırlama, veri düzenleme ve boru hattı dahil olmak üzere örgü veri ağının tüm aşamalarında size yardımcı olur.

Onun yardımıyla şirketler bulut, şirket içi ve hibrit ortamlarda en karmaşık veri yapısı mimarilerini etkinleştirebilir. Sonuç olarak, veri dokusu dağıtımı kolaylaştıkça insan veri yönetimi azalacaktır. Birden çok kaynaktan gelen verileri birleştirebilir ve bunları veri bütünlüğü hedef sistemlerine aktarabilir.

K2View kullanarak anında analiz edebileceğiniz veri gölleri ve veri ambarları oluşturabilirsiniz. Kodlama konusunda deneyiminiz olmasa bile verilerin kaynaktan hedefe hareketini ve dönüşümünü kontrol etmenizi sağlar.

Şirketler, veri erişimini, senkronizasyonu ve güvenliği kontrol etmek için bu platformun yapılandırılabilir kurallarını bile kullanabilir. Ayrıca, kullanımı kolay bir çerçeve ile veri hizmeti otomasyonu için uygundur.

yetenek

Talend, iş değerini artırmanıza yardımcı olurken verilere sağlıklı erişim sağlayan bir veri yapısı platformudur. Her işletmenin, kullanılabilirliğini, bütünlüğünü, kullanılabilirliğini ve güvenliğini güvence altına alan tavizsiz ve eksiksiz verileri yönetmesi gerekir. Bu uygulama, kuruluşların riski azaltarak verileri iyi durumda tutmasını sağlar.

Talend, yönetişim, entegrasyon ve bütünlük sunan güvenilir ve erişilebilir veriler için birleşik bir platformdur. Hizmet altyapısı ve iş ortağı ekosistemlerinin yardımıyla sağlıklı veriler sunabilir. Burada gerekli verilerinizi dokümantasyon ve kategorizasyon yoluyla keşfedebilirsiniz.

Verileri gerçek zamanlı olarak otomatik olarak temizlediğinden, sisteminize kötü veri girme şansı yoktur. Şirketler, mevzuata uygunluk sağlayan ve riski azaltan bu aracı kullanarak üretkenliklerini artırabilir ve paradan tasarruf edebilir.

Uygulama ve API entegrasyonunu kullanarak müşterilerinize daha iyi deneyimler sunabilirsiniz. Bunlar ayrıca güvenilir verileri dahili ve harici olarak paylaşmak için self servis yetenekleri de sağlar.

Inorta

Incorta, şirketlerin düşük maliyetle içgörü elde etmek için verilerini tam potansiyeliyle kullanabilecekleri bir self servis veri analizi platformudur. Çözüm, zamanında ve bilinçli kararlar alabilmeniz için size daha çevik bir veri deneyimi sunar.

Veri depolama ve yönetimi için benzeri görülmemiş hız ve ölçeklenebilirlik sağlamak için bellek içi analitik ve Doğrudan Veri Eşleme özelliklerini kullanır. Verilerinizi birden fazla kaynaktan analiz etmek isteseniz bile Incorta, esnek veri boru hattı için gerçek iş çevikliğini sağlayabilir.

Ayrıca, iş uygulamaları verilerinin toplanması, işlenmesi, analizi ve sunumunda size yardımcı olur. Ayrıca, yerel görselleştirme özelliğini kullanarak tam aslına uygun iş verilerini de sunabilirsiniz.

Çözüm

Veri yapısı, yeni nesil veri depolama, işleme, koruma ve yönetim mimarisidir. Geleceğe hazır bir BT uygulaması olmasına rağmen, birçok dijital işletme, işgücünü geleceğe hazırlamak için halihazırda veri yapısı araçlarını kullanıyor.

Küçük girişimler, orta ölçekli işletmeler ve yeni başlayanlar, onaylar ve incelemeler nedeniyle iş akışında gecikmeleri göze alamayacakları için bu teknolojiden maksimum düzeyde yararlanabilirler. Tekliflerini ve bu özelliklerin işletmenize nasıl değer katabileceğini kontrol etmek için yukarıda belirtilen araçlardan herhangi birini veya tümünü ziyaret edin.

RevOps iş modeliniz, veri yapısından büyük ölçüde yararlanabilir. Gelir işlemleri (RevOps) araçları hakkında buradan daha fazla bilgi edinin.