您需要了解的有关数字业务 Data Fabric 的所有信息

除非您将孤立的业务数据桥接到一个数据结构中，以帮助您遵守风险、治理和隐私政策并有效地处理数据，否则您的业务数字化无法完成。

具有不同团队和部门的组织收集和管理他们的数据。 数据治理和隐私约束也停止合并各种公共或私有数据。

那么真正集中和数字化数据处理的解决方案是什么？ 这是数据的结构。 继续阅读以从内到外学习它。 它将帮助您在购买 Data Fabric 工具时做出正确的决定。

什么是数据结构？

根据 Gartner 报告，网状数据网络或数据结构是 2019 年十大技术趋势之一。 分析和数据技术领域的专家发誓将其作为面向未来的技术初创公司、中小型企业和企业的数据管理工具。

它被认为是一种信息技术环境，具有将各种数据源连接到业务应用程序的统一架构。 在后端，将有一个强大的人工智能 (AI) 代理。 AI 将安全地分析数据，并且仅将需要了解的数据提供给销售代表、客户支持代理或业务经理。

通过鸟瞰，网状数据网络看起来像一个虚拟结构，各种数据存储和计算系统在其上连接和共享信息。

Data Fabric 的目的

不同业务应用的障碍，时间、空间、数据存储、数据检索方式、数据安全协议等，是把公司从后面拉到后面的宏观瓶颈。 这些制衡还有助于您的企业保护机密数据。 因此，您既不能取消这些，也不能保持原样。

在这里，您需要一个网状数据网络。 一条高速公路，为来自各种设施、业务应用程序、现场办公室、店面、服务器等的数据让路。 此外，这些数据可以是结构化的、半结构化的和原始的。 更不用说，不同的数据具有不同级别的安全策略。

但是，最终用户，如客户、销售代表、支持主管和经理，不需要了解所有这些。 他们只需要安全地访问数据即可完成任务。 Data Fabric 将通过自动化、人工智能和机器学习 (ML) 实现这一目标。

其他值得注意的目的是：

• 通过容器和连接器连接到所有业务数据源
• 在存储、应用程序等中提供数据集成和摄取功能
• 用作大数据分析的高速数据基础设施
• 将数据消费者和数据源带到一个网状网络
• 在私有云、公共云、多云、本地和裸机工作站之间提供混合数据操作

数据管理挑战的救援工具

企业花费更多时间来决定和批准数据，而不是处理数据。 员工在获得数据处理批准之前要经过数百个电子邮件线程。

这对面向未来的企业的生产力构成了严重威胁。 但是，Data Fabric 可以通过以下方式拯救组织：

• 用于访问、提交、保管和分析任何类型数据的单一窗口平台。
• 尽管企业内的每个人都可以在一定程度上访问数据，但所有数据治理和监管政策都将得到维护。
• 通过让 AI 在人类访问数据之前对其进行处理，使数据更值得信赖且易于消化。
• 启用机器对机器或物联网 (IoT) 通信，以减少对敏感数据的人为干预。
• 轻松适应应用的增减、客户请求、内部数据访问票据、海量营销数据的突然流入等。
• 减少业务对托管遗留基础设施的需求和依赖，从而降低成本。
• 通过将各种数字数据源连接在一个由严格的人工智能算法保护的地方，充分利用云技术。

最终，一线代理将更快地获取他们的 CRM 数据并快速处理客户的请求。 这反过来又会增加客户对您业务的信任和满意度。

Data Fabric 的优势

强化敏捷 DevOps 模型

敏捷软件或产品开发项目可能会受到间歇性数据处理问题的严重影响。 使用网状数据网络工具，您几乎可以消除所有数据停机时间。

遵守数据治理

底层 AI 和 ML 可以帮助执行数据隐私和治理政策。 而相同的人工智能算法将处理请求的数据并根据公司指南将其呈现给员工。

可扩展性

托管服务提供商 (MSP) 可以立即扩大或缩小您的数据处理需求。

元数据管理

数据分析目录将托管数据源、资产和元数据。 通过查看元数据，人工智能可以更快地获取请求的数据。

错误检测

AI 可以在您的企业遭受收入损失之前检测到数据损坏、完整性问题和错误。

基于角色的访问

员工可以根据他们在组织内的安全许可请求处理数据。

废除数据孤岛

当数据结构将所有数据带到加密数据高速公路上时，数据孤岛不再威胁业务。 团队可以从任何部门访问合法数据，而无需费力。

数据集成

Data Fabric 及其底层 AI 支持与实时软件（如 CRM、ERP、客户应用程序、一线代理应用程序等）进行即时数据集成。

高质量数据

网状数据网络工具的智能算法始终分析所有数据源。 因此，员工可以信任输入数据，而无需验证来自主管的数据。

Data Fabric 的架构

网状数据网络需要在不影响质量和安全性的情况下确保改进的数据可访问性。 因此，标准的 Data Fabric 架构应具有以下组件：

数据目录

数据目录是所有业务数据的组织形式。 用户可以访问此类目录以查找完成任务所需的信息。 数据目录具有以下子组件：元数据和知识图谱。

基于人工智能和机器学习的自动化

多个 AI 应该位于处理所有查询解析、数据质量控制、安全检查等的数据结构的中心。

数据集成与传输

数据网格集成来自所有来源的数据，如现场服务器、云存储、员工笔记本电脑等。应该有数据连接器将信息链接到远程计算机或传输器，以通过数据结构移动数据。

如何实现 Data Fabric

这将完全取决于您是哪种类型的组织以及您的需求。 由于业务的不同需求，网状数据网络实施没有一种万能的解决方案。 但是，Data Fabric 架构有一些共同的特性或层次。

数据管理：这一层用于数据安全和治理。

数据摄取：这一层开始将所有云数据拼接在一起，同时定位结构化和非结构化数据的连接方式。

数据处理：确保在数据提取过程中相关数据可用。

数据安排：这一层包括任务的执行，包括孤立的数据收集、数据结构化、数据清理、集成和转换以创建可用数据。

数据检测：它允许您通过整合各种来源来收集数据。 这对客户满意度至关重要。

数据访问：这一层专门用于数据消费。 同时，该层有助于通过数据可视化工具或应用程序仪表板访问相关数据。

数据结构原则

网状数据网络的想法是统一任何行业的企业的分布式和多样化的数据资产。 此外，它将端到端数据管理流程结合为一个统一的数据管理平台。

Data Fabric 通过利用以下数据管理原则来实现这些目标：

• 数据发现
• 数据管理
• 数据组织
• 数据建模
• 质量检查
• 孤立的数据编排
• 数据整合
• 数据治理

数据结构功能

永无止境的数据查询解决方案

网状数据网络依靠高速互联网、固态硬盘和超级计算机来不断获取请求的数据，而不会造成任何停机。

无休止的数据集成、发现和编目

负责架构内数据管理的主要人工智能必须日以继夜地工作以接受新的原始数据、分析、编目并将其集成到业务应用程序中。

被动和主动元数据

主动元数据是数据质量、数据使用情况、当前编辑器等信息。另一方面，被动元数据是作者广告的静态数据。 Data Fabric AI 不断改变这些以减少手动数据探索或准备工作。

灵活性

数据结构非常灵活，可以在您的业务需要时接受更改。

流行的 Data Fabric 工具

使用智能软件可以轻松实现网状数据网络。 有很多，但以下是适合中小型企业的：

亚特兰

Atlan 是一个功能强大但简单的 Active Metadata 平台和数据工作区，可让您轻松访问任何来源的数据。 它可用作满足您的数据结构需求的现代数据目录。 该平台为所有事物数据提供解决方案，包括编目、分析、发现、质量、治理、探索和集成。

它带有一个看起来像 Google 搜索 UI 的界面和一个丰富的业务词汇表，您可以在其中搜索以了解您的数据。 公司可以利用精细治理和访问控制等手势来管理整个生态系统的数据使用。

此外，Atlan 支持与 Big Query、Amazon Redshift、Snowflake、MYSQL、Looker 和 Tableau 等应用程序集成。

K2View

如果您正在寻找具有端到端数据结构功能的平台，请选择 K2View。 此数据产品应用程序可帮助您完成网状数据网络的所有阶段，包括数据集成、准备、数据编排和流水线。

在它的帮助下，公司可以在云、本地和混合环境中启用最复杂的数据结构架构。 因此，随着数据结构部署变得更加容易，人工数据管理将减少。 它可以统一来自多个来源的数据并将它们输送到数据完整性目标系统。

使用 K2View，您可以立即创建可以立即分析的数据湖和数据仓库。 即使您没有编码经验，它也允许您控制数据从源到目标的移动和转换。

公司甚至可以使用该平台的可配置规则来控制数据访问、同步和安全。 此外，它适用于具有易于使用的框架的数据服务自动化。

塔伦德

Talend 是一个数据结构平台，可确保对数据的健康访问，同时帮助您推动业务价值。 每个企业都需要管理不妥协和完整的数据，以确保其可用性、完整性、可用性和安全性。 此应用程序可让组织通过降低风险来保持数据处于良好状态。

Talend 是一个统一的平台，用于提供可靠和可访问的数据，提供治理、集成和完整性。 它可以在服务基础设施和合作伙伴生态系统的帮助下提供健康的数据。 在这里，您可以通过文档和分类发现您需要的数据。

由于它会自动实时清理数据，因此不会有坏数据进入您的系统。 公司可以使用此工具提高生产力并节省资金，确保合规并降低风险。

您可以使用其应用程序和 API 集成为您的客户提供更好的体验。 这些还确保了在内部和外部共享可信数据的自助服务能力。

英科塔

Incorta 是一个自助数据分析平台，公司可以在其中充分利用其数据以降低成本获得洞察力。 该解决方案为您提供更敏捷的数据体验，以便您做出及时和明智的决策。

它使用内存分析和直接数据映射功能为数据存储和管理提供前所未有的速度和可扩展性。 即使您想分析来自多个资源的数据，Incorta 也可以确保真正的业务敏捷性以实现灵活的数据流水线。

此外，它还可以帮助您收集、处理、分析和展示业务应用程序数据。 您还可以使用其原生可视化功能呈现全保真业务数据。

结论

Data Fabric 是下一代数据存储、处理、保管和管理架构。 尽管它是面向未来的 IT 应用，但许多数字企业已经在使用 Data Fabric 工具为未来的员工队伍做好准备。

更不用说，小型企业、中型企业和初创公司可以从这项技术中受益最大，因为他们无法承受由于批准和审查而导致的工作流程延迟。 访问上述任何或所有工具，查看他们的产品以及这些功能如何为您的业务增加价值。

您的 RevOps 业务模型可以在很大程度上受益于数据结构。 在此处了解有关收入运营 (RevOps) 工具的更多信息。