您需要了解的有關數字業務 Data Fabric 的所有信息

除非您將孤立的業務數據橋接到一個數據結構中，以幫助您遵守風險、治理和隱私政策並有效地處理數據，否則您的業務數字化無法完成。

具有不同團隊和部門的組織收集和管理他們的數據。 數據治理和隱私約束也停止合併各種公共或私有數據。

那麼真正集中和數字化數據處理的解決方案是什麼？ 這是數據的結構。 繼續閱讀以從內到外學習它。 它將幫助您在購買 Data Fabric 工具時做出正確的決定。

什麼是數據結構？

根據 Gartner 報告，網狀數據網絡或數據結構是 2019 年十大技術趨勢之一。 分析和數據技術領域的專家發誓將其作為面向未來的技術初創公司、中小型企業和企業的數據管理工具。

它被認為是一種信息技術環境，具有將各種數據源連接到業務應用程序的統一架構。 在後端，將有一個強大的人工智能 (AI) 代理。 AI 將安全地分析數據，並且僅將需要了解的數據提供給銷售代表、客戶支持代理或業務經理。

通過鳥瞰，網狀數據網絡看起來像一個虛擬結構，各種數據存儲和計算系統在其上連接和共享信息。

Data Fabric 的目的

不同業務應用的障礙，時間、空間、數據存儲、數據檢索方式、數據安全協議等，是把公司從後面拉到後面的宏觀瓶頸。 這些制衡還有助於您的企業保護機密數據。 因此，您既不能取消這些，也不能保持原樣。

在這裡，您需要一個網狀數據網絡。 一條高速公路，為來自各種設施、業務應用程序、現場辦公室、店面、服務器等的數據讓路。 此外，這些數據可以是結構化的、半結構化的和原始的。 更不用說，不同的數據具有不同級別的安全策略。

但是，最終用戶，如客戶、銷售代表、支持主管和經理，不需要了解所有這些。 他們只需要安全地訪問數據即可完成任務。 Data Fabric 將通過自動化、人工智能和機器學習 (ML) 實現這一目標。

其他值得注意的目的是：

• 通過容器和連接器連接到所有業務數據源
• 在存儲、應用程序等中提供數據集成和攝取功能
• 用作大數據分析的高速數據基礎設施
• 將數據消費者和數據源帶到一個網狀網絡
• 在私有云、公共雲、多雲、本地和裸機工作站之間提供混合數據操作

數據管理挑戰的救援工具

企業花費更多時間來決定和批准數據，而不是處理數據。 員工在獲得數據處理批准之前要經過數百個電子郵件線程。

這對面向未來的企業的生產力構成了嚴重威脅。 但是，Data Fabric 可以通過以下方式拯救組織：

• 用於訪問、提交、保管和分析任何類型數據的單一窗口平台。
• 儘管企業內的每個人都可以在一定程度上訪問數據，但所有數據治理和監管政策都將得到維護。
• 通過讓 AI 在人類訪問數據之前對其進行處理，使數據更值得信賴且易於消化。
• 啟用機器對機器或物聯網 (IoT) 通信，以減少對敏感數據的人為乾預。
• 輕鬆適應應用的增減、客戶請求、內部數據訪問票據、海量營銷數據的突然流入等。
• 減少業務對託管遺留基礎設施的需求和依賴，從而降低成本。
• 通過將各種數字數據源連接在一個由嚴格的人工智能算法保護的地方，充分利用雲技術。

最終，一線代理將更快地獲取他們的 CRM 數據并快速處理客戶的請求。 這反過來又會增加客戶對您業務的信任和滿意度。

Data Fabric 的優勢

強化敏捷 DevOps 模型

敏捷軟件或產品開發項目可能會受到間歇性數據處理問題的嚴重影響。 使用網狀數據網絡工具，您幾乎可以消除所有數據停機時間。

遵守數據治理

底層 AI 和 ML 可以幫助執行數據隱私和治理政策。 而相同的人工智能算法將處理請求的數據並根據公司指南將其呈現給員工。

可擴展性

託管服務提供商 (MSP) 可以立即擴大或縮小您的數據處理需求。

元數據管理

數據分析目錄將託管數據源、資產和元數據。 通過查看元數據，人工智能可以更快地獲取請求的數據。

錯誤檢測

AI 可以在您的企業遭受收入損失之前檢測到數據損壞、完整性問題和錯誤。

基於角色的訪問

員工可以根據他們在組織內的安全許可請求處理數據。

廢除數據孤島

當數據結構將所有數據帶到加密數據高速公路上時，數據孤島不再威脅業務。 團隊可以從任何部門訪問合法數據，而無需費力。

數據集成

Data Fabric 及其底層 AI 支持與實時軟件（如 CRM、ERP、客戶應用程序、一線代理應用程序等）進行即時數據集成。

高質量數據

網狀數據網絡工具的智能算法始終分析所有數據源。 因此，員工可以信任輸入數據，而無需驗證來自主管的數據。

Data Fabric 的架構

網狀數據網絡需要在不影響質量和安全性的情況下確保改進的數據可訪問性。 因此，標準的 Data Fabric 架構應具有以下組件：

數據目錄

數據目錄是所有業務數據的組織形式。 用戶可以訪問此類目錄以查找完成任務所需的信息。 數據目錄具有以下子組件：元數據和知識圖譜。

基於人工智能和機器學習的自動化

多個 AI 應該位於處理所有查詢解析、數據質量控制、安全檢查等的數據結構的中心。

數據集成與傳輸

數據網格集成來自所有來源的數據，如現場服務器、雲存儲、員工筆記本電腦等。應該有數據連接器將信息鏈接到遠程計算機或傳輸器，以通過數據結構移動數據。

如何實現 Data Fabric

這將完全取決於您是哪種類型的組織以及您的需求。 由於業務的不同需求，網狀數據網絡實施沒有一種萬能的解決方案。 但是，Data Fabric 架構有一些共同的特性或層次。

數據管理：這一層用於數據安全和治理。

數據攝取：這一層開始將所有云數據拼接在一起，同時定位結構化和非結構化數據的連接方式。

數據處理：確保在數據提取過程中相關數據可用。

數據安排：這一層包括任務的執行，包括孤立的數據收集、數據結構化、數據清理、集成和轉換以創建可用數據。

數據檢測：它允許您通過整合各種來源來收集數據。 這對客戶滿意度至關重要。

數據訪問：這一層專門用於數據消費。 同時，該層有助於通過數據可視化工具或應用程序儀表板訪問相關數據。

數據結構原則

網狀數據網絡的想法是統一任何行業的企業的分佈式和多樣化的數據資產。 此外，它將端到端數據管理流程結合為一個統一的數據管理平台。

Data Fabric 通過利用以下數據管理原則來實現這些目標：

• 數據發現
• 數據管理
• 數據組織
• 數據建模
• 質量檢查
• 孤立的數據編排
• 數據整合
• 數據治理

數據結構功能

永無止境的數據查詢解決方案

網狀數據網絡依靠高速互聯網、固態硬盤和超級計算機來不斷獲取請求的數據，而不會造成任何停機。

無休止的數據集成、發現和編目

負責架構內數據管理的主要人工智能必須日以繼夜地工作以接受新的原始數據、分析、編目並將其集成到業務應用程序中。

被動和主動元數據

主動元數據是數據質量、數據使用情況、當前編輯器等信息。另一方面，被動元數據是作者廣告的靜態數據。 Data Fabric AI 不斷改變這些以減少手動數據探索或準備工作。

靈活性

數據結構非常靈活，可以在您的業務需要時接受更改。

流行的 Data Fabric 工具

使用智能軟件可以輕鬆實現網狀數據網絡。 有很多，但以下是適合中小型企業的：

亞特蘭

Atlan 是一個功能強大但簡單的 Active Metadata 平台和數據工作區，可讓您輕鬆訪問任何來源的數據。 它可用作滿足您的數據結構需求的現代數據目錄。 該平台為所有事物數據提供解決方案，包括編目、分析、發現、質量、治理、探索和集成。

它帶有一個看起來像 Google 搜索 UI 的界面和一個豐富的業務詞彙表，您可以在其中搜索以了解您的數據。 公司可以利用精細治理和訪問控制等手勢來管理整個生態系統的數據使用。

此外，Atlan 支持與 Big Query、Amazon Redshift、Snowflake、MYSQL、Looker 和 Tableau 等應用程序集成。

K2View

如果您正在尋找具有端到端數據結構功能的平台，請選擇 K2View。 此數據產品應用程序可幫助您完成網狀數據網絡的所有階段，包括數據集成、準備、數據編排和流水線。

在它的幫助下，公司可以在雲、本地和混合環境中啟用最複雜的數據結構架構。 因此，隨著數據結構部署變得更加容易，人工數據管理將減少。 它可以統一來自多個來源的數據並將它們輸送到數據完整性目標系統。

使用 K2View，您可以立即創建可以立即分析的數據湖和數據倉庫。 即使您沒有編碼經驗，它也允許您控制數據從源到目標的移動和轉換。

公司甚至可以使用該平台的可配置規則來控制數據訪問、同步和安全。 此外，它適用於具有易於使用的框架的數據服務自動化。

塔倫德

Talend 是一個數據結構平台，可確保對數據的健康訪問，同時幫助您推動業務價值。 每個企業都需要管理不妥協和完整的數據，以確保其可用性、完整性、可用性和安全性。 此應用程序可讓組織通過降低風險來保持數據處於良好狀態。

Talend 是一個統一的平台，用於提供可靠和可訪問的數據，提供治理、集成和完整性。 它可以在服務基礎設施和合作夥伴生態系統的幫助下提供健康的數據。 在這裡，您可以通過文檔和分類發現您需要的數據。

由於它會自動實時清理數據，因此不會有壞​​數據進入您的系統。 公司可以使用此工具提高生產力並節省資金，確保合規並降低風險。

您可以使用其應用程序和 API 集成為您的客戶提供更好的體驗。 這些還確保了在內部和外部共享可信數據的自助服務能力。

英科塔

Incorta 是一個自助數據分析平台，公司可以在其中充分利用其數據以降低成本獲得洞察力。 該解決方案為您提供更敏捷的數據體驗，以便您做出及時和明智的決策。

它使用內存分析和直接數據映射功能為數據存儲和管理提供前所未有的速度和可擴展性。 即使您想分析來自多個資源的數據，Incorta 也可以確保真正的業務敏捷性以實現靈活的數據流水線。

此外，它還可以幫助您收集、處理、分析和展示業務應用程序數據。 您還可以使用其原生可視化功能呈現全保真業務數據。

結論

Data Fabric 是下一代數據存儲、處理、保管和管理架構。 儘管它是面向未來的 IT 應用，但許多數字企業已經在使用 Data Fabric 工具為未來的員工隊伍做好準備。

更不用說，小型企業、中型企業和初創公司可以從這項技術中受益最大，因為他們無法承受由於批准和審查而導致的工作流程延遲。 訪問上述任何或所有工具，查看他們的產品以及這些功能如何為您的業務增加價值。

您的 RevOps 業務模型可以在很大程度上受益於數據結構。 在此處了解有關收入運營 (RevOps) 工具的更多信息。