Data Fabric: Nedir, İpuçları ve En İyi Uygulamalar

Gartner , işletmelerin verilerini ve uygulamalarını izlemelerine ve yönetmelerine yardımcı olmak için veri dokusunu adlandırdı. İşletmeler çok çeşitli uygulamalar kullandığından ve veriler daha dinamik hale geldiğinden, veri toplamak ve veri odaklı bir kuruluş olmak her zamankinden daha zor.

Şirketlerin, bu tür sorunları çözmek için ilk on veri ve analitik teknolojisi geliştirmesi arasında kapsamlı bir stratejiye ihtiyacı var. Çeşitli kaynaklardan ve türlerden gelen veriler, birleşik bir sanal kaynak oluşturmak için entegre edilmiştir. Uygulama, platform veya depolama konumundan bağımsız olarak bu entegre mimari, dağıtılmış bir altyapı genelinde bu sorunsuz erişim ve veri alışverişini mümkün kılar.

Bu blogda veri yapısının ne olduğunu, önemini, ipuçlarını ve en iyi uygulamaları tartışacağız.

İçerik Dizini:

1. Veri dokusu nedir?
2. Veri dokusunun önemi.
3. İpuçları ve en iyi uygulamalar
4. Çözüm

Veri dokusu nedir?

Veri yapısı, hibrit bir çoklu bulut ortamında uç noktalara tutarlı bir yetenek sunmak için verileri kullanan entegre bir mimaridir. Bu entegre mimari, veri yönetimi için tutarlı yöntemler oluşturarak görünürlüğü, erişimi ve kontrolü artırır. En önemlisi, ortamınız genelinde tutarlılık oluşturarak verilerin her yerde kullanılmasına ve paylaşılmasına olanak tanır.

Bu entegre mimari, birçok firma için ham verileri eyleme geçirilebilir iş zekasına dönüştürmek için birincil araçtır. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi kullanımı için analizi daha erişilebilir hale getirir. Veri yönetimi çabalarını %70'e kadar azaltabileceği düşünüldüğünde, Gartner bunu 2022 için en önemli stratejik teknoloji trendi olarak seçti.

Şirketler, verilerini tek bir yerde birleştirmek için sık sık kopyalar; bu da maliyetlidir ve veri yaşam döngüsü boyunca uyumluluk ve veri güvenliği sorunlarına neden olabilir. Ancak bu verileri birleştirmek için hala iyi nedenler var. Çok sayıda işletme, aşağıdakileri sağlamak için bir mimari çözüm olarak bir veri dokusu kullanmayı seçebilir:

• Mevcut verilere erişin
• Veri yaşam döngüsünü kontrol edin.
• Veri taşıma sürecini otomatikleştirin.

Veri dokusunun önemi

Kuruluşlar, sınırlı veri erişimi (yani, verilere ihtiyaç duyanlar tarafından erişilemez) ve veri entegrasyonunun karmaşıklığı gibi sorunlar nedeniyle verilerinin değerini tam olarak kullanamaz ve maksimize edemez.

Geleneksel veri entegrasyonu, evrensel dönüşümler, gerçek zamanlı bağlantı vb. iş ihtiyaçları için artık yeterli değildir. Birçok firma, çeşitli kaynaklardan kurumsal verileri birleştirmek, entegre etmek ve dönüştürmek için yardıma ihtiyaç duyar.

Veri yapısı, kullanıcılara çok çeşitli verilere anında erişim sağlar ve kullanıcılar nerede olursa olsun görselleştirmeye olanak tanır. Çoklu bulut veri ortamlarında veri yönetişimi ve yönetimi, veri dokusu kullanılarak kullanıcılar için daha basit hale getirilebilir.

İpuçları ve en iyi uygulamalar

Bir veri dokusu iyi yönetiliyorsa iş, operasyonel ve teknik meta veriler aktif olarak yönetilmelidir. Bunun gerçekleşmesi için tüm şirket çalışanları için bir veri kataloğu ve iş sözlüğü bulunmalıdır.

Kuruluştaki herkes, verileri kullanırken bilgilerini paylaşabilir. Tüm kaynak kaynaklarının meta verilerinin makul miktarda veri kaymasına izin veren bir hızda alınması için bir program tutulmalıdır.

İşte ipuçları ve en iyi uygulamalar:

1. Bir DataOps süreç modelini kullanın.

dataOps ve data texture kavramları farklı olsa da dataOps çok önemli bir kolaylaştırıcı olabilir. DataOps sürecinin bir modeline göre, veri süreçleri, araçları ve içgörüleri kullanan kişilerin tümü yakından bağlantılıdır.

Kullanıcılar, sürekli olarak verilere güvenmek, ellerindeki araçları anlamlı bir şekilde kullanmak ve operasyonları iyileştirmek için içgörüleri uygulamak üzere konumlandırılmıştır. Bu model ve veri dokusunun mimari tasarımı birlikte uyum içinde çalışır. Kullanıcıların bundan en iyi şekilde yararlanmak için bir DataOps süreç modeline ve bir DataOps tutumuna ihtiyacı olacaktır.

1. Başka bir veri gölü oluşturmaktan kaçının.

Veri yapıları oluştururken, tipik sorun, bunun sadece başka bir veri gölü haline gelmesidir . Mimari bileşenler (veri kaynakları, analitikler, BI teknikleri, veri aktarımı ve veri tüketimi) yerindeyse ancak API'ler ve SDK'lar eksikse, sonuç gerçek bir veri dokusu değildir.

“Veri dokusu” terimi, belirli bir teknolojiden ziyade mimari bir tasarımı ifade eder. Bu tasarımın ayırt edici özellikleri, bileşenlerin birlikte çalışabilirliğini ve entegrasyona hazır olmayı içerir. Sonuç olarak, kuruluşlar bağlantı katmanına, sorunsuz veri aktarımına ve yeni bağlanan ön uç arayüzlere otomatik içgörü teslimine öncelik vermelidir.

1. Düzenleme ve uyumluluk yükümlülüklerinizi kabul edin.

Veriler geniş çapta çalıştığı için veri yapısı tasarımı güvenlik, yönetim ve mevzuat uyumluluğu konularında yardımcı olabilir. Veriler çeşitli sistemlere dağılmamıştır. Bu nedenle, hassas verilerin açığa çıkma olasılığı daha düşüktür.

Yerine koymadan önce, verileriniz için geçerli olan uyumluluk ve düzenleyici düzenlemeleri anlamak çok önemlidir. Çeşitli veri türleri düzenleyici çerçevelere ve mevzuata tabi olabilir. Yasal gerekliliklere uymak için gerektiği gibi veri dönüşümlerini zorunlu kılan otomatik uyumluluk prosedürlerini uygulayarak bununla başa çıkabilirsiniz.

1. Ara bağlantıları aramak için grafik analizlerini kullanın.

Grafik analitiği, meta verileri ve veri ilişkilerini göstermek için bilgi grafiklerini kullanarak, ilişkisel veritabanlarına daha akıllı bir alternatif sunar. Yalnızca metin dizeleri kullanmak yerine, bilgilerin neyi gösterdiğini anlamak için verileri anlamsal bir bağlamla doldurur.

Bir bilgi grafiği, veri kaynakları arasındaki bağlantıları inceleyerek operasyonel ve ticari içgörüler sunabilir. İlişkisel veritabanı yöntemiyle karşılaştırıldığında, çeşitli verileri entegre etmede daha iyidir ve keşfedilen içgörüler de iş kullanıcıları için daha faydalıdır. Bu entegre mimarinin birincil amacı, çeşitli veri kaynaklarının çoğaltılmadan kapsamlı bir şekilde kullanılmasını sağlamak olduğundan, grafik analitiği tarafından desteklenen bilgi grafikleri, veri tekstilleri için mükemmeldir.

1. Vatandaş geliştiriciler için bir veri pazarı oluşturun.

Genellikle, bu entegre mimari, içgörüleri doğrudan iş uygulamalarına üretecek ve iletecek veya BT veya veri ekibiniz tarafından incelenmek üzere parçalanmış veri havuzları üretecektir. Vatandaş geliştiriciler için erişimi demokratikleştiren bir veri pazarı, olanaklarından yararlanmanın başka bir yoludur.

Bu pazardan elde edilen veriler, temel veri analizi anlayışına ve yılların iş analizi deneyimine sahip iş kullanıcıları tarafından ortaya çıkan kullanım durumları için yeni modeller oluşturmak için kullanılabilir. İşletmeler, vakaya özel BI geliştirmenin yanı sıra vatandaş geliştiricilerin bunu yeni ve esnek şekillerde kullanmasını sağlayabilir.

1. Açık kaynak teknolojisini kullanın.

Bir veri üretimi oluştururken, açık kaynak bir oyun değiştirici olabilir. Genişletilebilir ve entegrasyona hazır olması amaçlandığından, mimarisi için en uygun olan açık kaynak teknolojileridir.

Önemli bir yatırım gerektirebileceğinden ve daha sonra sağlayıcıları devretmeye karar verseniz bile bu yatırımı korumak isteyeceğinizden, açık kaynak bileşenleri tek bir satıcıya daha az bağımlı olmanıza da yardımcı olabilir. Büyük veri ve blok zinciri kullanarak merkezi olmayan bir akış veri işleme hattına olanak tanıyan yakın zamanda piyasaya sürülen Open Data Fabric projesine baktığınızdan emin olun.

1. Yerel kod üretimini etkinleştirin.

Veri yapısı çözümünüzün önemli bir işlevi, entegrasyon için kullanılabilecek kodu otomatik olarak üretmesini sağlayan yerel kod oluşturmadır. Gelen verileri analiz ederken bile Spark, SQL ve Java dahil olmak üzere birçok farklı dilde yerel olarak optimal kod oluşturmak mümkün olabilir.

BT uzmanları daha sonra bu kodu, API'lerin ve SDK'ların hala mevcut olması gerekebilecek yeni sistemleri entegre etmek için kullanabilir. Bu yöntem, yüksek entegrasyon maliyetleri veya yatırımları hakkında endişelenmeden yeni veri sistemlerini hızlı ve kolay bir şekilde dahil etmenize olanak tanır. Ayrıca dijital dönüşümünüzü hızlandırmanıza yardımcı olacaktır. Yerel kod oluşturmanın, onu kullanıcı dostu hale getirmek için hazır bağlayıcılarla çalışması gerektiğini unutmayın.

1. Uç bilgi işlem için veri yapısını geliştirin

Kuruluşlar, veri üretimini uç bilişime uyarlayarak IoT cihazlarının kullanımını en üst düzeye çıkarabilir. Genellikle uçtan buluta veri yapısı olarak adlandırılan uç veri yapısı, özellikle IoT dağıtımlarına yardımcı olmak için oluşturulmuştur. Veriyle ilgili önemli görevleri merkezi uygulamadan dağıtılmış ancak yakından bağlantılı farklı bir kenar katmanına kaydırır.

Örneğin, akıllı bir fabrika, bir kargo konteynerinin ağırlığını (merkezi bulutla iletişim kurmadan) otomatik olarak belirlemek ve prosedürleri seçmeye başlamak için bir uç veri dokusu kullanabilir. Otomatik eylemleri kolaylaştırır ve geleneksel, merkezi bir veri gölü paradigması ile mümkün olmayan karar vermeyi hızlandırır .

Çözüm

Bileşenler arasında gerektiğinde veriler aktarılabilir. Çeşitli fiziksel ve sanal kaynaklardaki kaynakları ve ayarları tek bir konumdan yönetmek için bir veri yapısı kullanılır ve gerekli veri yönetimi miktarı azaltılır.

Veri yapıları, yaratıcı taktikleri bulmak, sorgulamak ve kullanmak için gereken süreyi kısaltan gerçek zamanlı veriler de dahil olmak üzere verilere kapsamlı bir bakış açısı sunar. Ayrıca kurumsal zekayı geliştiren daha derin veri analizi sunarlar.

Her konu ve sektör için çözümler sunan QuestionPro, anket yazılımından daha fazlasıdır. Ayrıca InsightsHub araştırma kitaplığı da dahil olmak üzere veri yönetimi hizmetleri sağlarlar. Veri üretimiyle ilgili herhangi bir yardıma ihtiyacınız olursa QuestionPro ekibiyle iletişime geçin.

DAHA FAZLA BİLGİ EDİN