Alles wat u moet weten over Data Fabric voor digitale bedrijven

De digitalisering van uw bedrijf kan pas voltooid zijn als u opgesloten bedrijfsgegevens in één datafabric overbrugt die u helpt te voldoen aan het risico-, governance- en privacybeleid en toch gegevens efficiënt te verwerken.

Organisaties met verschillende teams en afdelingen verzamelen en beheren hun gegevens. Gegevensbeheer en privacybeperkingen stoppen ook met het samenvoegen van verschillende openbare of privégegevens.

Wat zou dan de oplossing kunnen zijn voor echt gecentraliseerde en gedigitaliseerde gegevensverwerking? Hier komt het weefsel van gegevens. Lees verder om het van binnenuit te leren. Het zal u helpen de juiste beslissing te nemen bij het kopen van een datafabric-tool.

Wat is datafabric?

Mesh datanetwerk of datafabric is een van de top tien technologietrends van 2019, volgens een Gartner-rapport. Experts op het gebied van analyse en datatechnologie zweren erop als de toekomstbestendige tool voor gegevensbeheer voor technologiestartups, kleine en middelgrote bedrijven en ondernemingen.

Het wordt beschouwd als een informatietechnologie-omgeving met een uniforme architectuur die verschillende gegevensbronnen verbindt met zakelijke apps. Aan de achterkant zal er een krachtige kunstmatige intelligentie (AI) -agent zijn. De AI analyseert gegevens veilig en presenteert alleen de gegevens die u moet weten aan een verkoopvertegenwoordiger, klantenservicemedewerker of bedrijfsmanager.

In vogelvlucht ziet het mesh-datanetwerk eruit als een virtuele stof waarop verschillende dataopslag- en rekensystemen verbinding maken en informatie delen.

Het doel van datafabric

De hindernissen van verschillende zakelijke apps, tijd, ruimte, gegevensopslag, methoden voor het ophalen van gegevens, protocollen voor gegevensbeveiliging, enz. Zijn de macro-knelpunten die het bedrijf van achteren trekken. Deze checks and balances helpen uw bedrijf ook om vertrouwelijke gegevens te beveiligen. Daarom kunt u deze ook niet wegdoen en ze ook niet laten zoals ze zijn.

Hier heb je een mesh-datanetwerk voor nodig. Een snelweg die plaats maakt voor gegevens van verschillende faciliteiten, zakelijke apps, veldkantoren, etalages, servers en nog veel meer. Deze gegevens kunnen ook gestructureerd, semi-gestructureerd en onbewerkt zijn. Om nog maar te zwijgen van het feit dat verschillende gegevens gepaard gaan met verschillende niveaus van beveiligingsbeleid.

Maar de eindgebruiker, zoals een klant, verkopers, supportmanagers en managers, hoeft dit niet allemaal te begrijpen. Ze hebben alleen veilige toegang tot gegevens nodig om hun taken uit te voeren. Data Fabric zal hieraan voldoen door middel van automatisering, AI en machine learning (ML).

Andere opvallende doelen zijn:

  • Maakt verbinding met alle zakelijke gegevensbronnen via containers en connectoren
  • Biedt gegevensintegratie en opnamemogelijkheden binnen de opslag, apps, enz.
  • Werkt als high-speed data-infrastructuur voor big data-analyse
  • Brengt dataconsumenten en bronnen naar één mesh-netwerk
  • Biedt hybride databewerkingen tussen private cloud, public cloud, multi-cloud, on-premise en bare metal werkstations

Bedrijven besteden meer tijd aan het beslissen en goedkeuren van gegevens dan aan het verwerken ervan. Medewerkers doorlopen honderden e-mailthreads voordat ze goedkeuring krijgen voor gegevensverwerking.

  Hoe u uw locatie in Google Chrome kunt wijzigen

Het vormt een ernstige bedreiging voor de productiviteit van toekomstbestendige bedrijven. Maar datafabric kan organisaties op de volgende manieren redden:

  • Platform met één venster voor het openen, indienen, bewaren en analyseren van elk type gegevens.
  • Hoewel iedereen binnen het bedrijf toegang heeft tot gegevens tot een bepaald niveau, blijven alle beleidsregels voor gegevensbeheer en regelgeving gehandhaafd.
  • Maak gegevens betrouwbaarder en gemakkelijker te verteren door AI’s in staat te stellen gegevens te verwerken voordat mensen er toegang toe hebben.
  • Schakel machine-to-machine of het internet der dingen (IoT)-communicatie in om menselijke tussenkomst in gevoelige gegevens te verminderen.
  • Eenvoudig aanpassen aan de toename en afname van applicaties, klantverzoeken, interne toegangstickets voor gegevens, de plotselinge instroom van enorme marketinggegevens, enz.
  • Het verminderen van de behoeften en afhankelijkheden van bedrijven om legacy-infrastructuur te hosten en dus de kosten te verlagen.
  • Maak optimaal gebruik van cloudtechnologie door allerlei digitale gegevensbronnen op één plek te verbinden, bewaakt door strenge AI-algoritmen.

Uiteindelijk zal de eerstelijnsagent sneller gegevens over hun CRM’s krijgen en de verzoeken van klanten snel verwerken. Dit verhoogt op zijn beurt het vertrouwen en de tevredenheid van de klant in uw bedrijf.

Voordelen van Data Fabric

Versterkt het Agile DevOps-model

Agile software- of productontwikkelingsprojecten kunnen veel last hebben van intermitterende gegevensverwerkingsproblemen. Als u een mesh-gegevensnetwerktool aan boord neemt, kunt u vrijwel alle gegevensdowntimes verwijderen.

Voldoen aan gegevensbeheer

De onderliggende AI en ML kunnen helpen bij het afdwingen van beleid voor gegevensprivacy en governance. Terwijl hetzelfde AI-algoritme de gevraagde gegevens zal verwerken en presenteren aan een medewerker volgens de bedrijfsrichtlijnen.

schaalbaarheid

Managed service providers (MSP’s) kunnen uw gegevensverwerkingsbehoeften onmiddellijk op- of afschalen.

Metadatabeheer

Een data-analysecatalogus bevat gegevensbronnen, activa en metadata. Door metadata te zien, kunnen AI’s de gevraagde gegevens sneller ophalen.

Fout detectie

AI’s kunnen gegevenscorruptie, integriteitsproblemen en fouten detecteren voordat uw bedrijf inkomstenverlies lijdt.

Op rollen gebaseerde toegang

Medewerkers kunnen verwerkte gegevens opvragen afhankelijk van hun veiligheidsmachtiging binnen de organisatie.

Gegevenssilo’s afschaffen

Datasilo’s kunnen het bedrijf niet meer bedreigen wanneer datafabric alle data op een versleutelde datasnelweg brengt. Teams hebben toegang tot legitieme gegevens van elke afdeling zonder door hoepels te springen.

Gegevens integratie

Datafabric en de onderliggende AI maken directe gegevensintegratie mogelijk met realtime software zoals CRM’s, ERP’s, klant-apps, frontline-agent-apps, enz.

Gegevens van hoge kwaliteit

Intelligente algoritmen van een mesh-datanetwerktool analyseren altijd alle databronnen. Daarom kunnen werknemers invoergegevens vertrouwen zonder deze van supervisors te valideren.

De architectuur van datafabric

Mesh-datanetwerken moeten zorgen voor verbeterde toegankelijkheid van gegevens zonder afbreuk te doen aan kwaliteit en veiligheid. Daarom moet een standaard datafabric-architectuur de volgende componenten hebben:

Gegevenscatalogus

Een datacatalogus is een georganiseerde vorm van alle bedrijfsgegevens. Gebruikers hebben toegang tot dergelijke catalogi om de informatie te vinden die ze nodig hebben om taken uit te voeren. De datacatalogus heeft de volgende subcomponenten: Meta Data en Knowledge Graph.

Op AI en ML gebaseerde automatisering

Meerdere AI moet centraal staan ​​in de datafabric die alle queryresolutie, datakwaliteitscontrole, beveiligingscontroles, enz. afhandelt.

Gegevensintegratie en transport

Data meshes integreren gegevens uit alle bronnen, zoals on-site servers, cloudopslag, laptops van werknemers, enz. Er moeten gegevensconnectoren zijn om informatie te koppelen aan een verre computer of transporter om de gegevens door de datastructuur te verplaatsen.

  Wat te doen als uw MacBook Pro niet kan worden ingeschakeld?

Hoe Data Fabric te implementeren

Het hangt volledig af van het type organisatie dat u bent en uw behoeften. Vanwege de uiteenlopende eisen van bedrijven is er geen one-size-fits-all oplossing voor de implementatie van mesh-datanetwerken. Maar er zijn enkele gemeenschappelijke kenmerken of lagen van de datafabric-architectuur.

Gegevensbeheer: deze laag werkt voor gegevensbeveiliging en -beheer.

Gegevensopname: deze laag begint alle cloudgegevens samen te voegen terwijl ze lokaliseert hoe de gestructureerde en ongestructureerde gegevens met elkaar verbonden zijn.

Gegevensverwerking: het zorgt ervoor dat relevante gegevens beschikbaar zijn tijdens gegevensextractie.

Gegevensindeling: deze laag omvat de uitvoering van taken, waaronder gegevensverzameling in silo’s, gegevensstructurering, gegevensopschoning, integratie en transformatie om bruikbare gegevens te creëren.

Gegevensdetectie: hiermee kunt u gegevens verzamelen door verschillende bronnen te integreren. Het is cruciaal voor de klanttevredenheid.

Gegevenstoegang: deze laag is bedoeld voor gegevensverbruik. Tegelijkertijd helpt deze laag bij het verkrijgen van toegang tot relevante data via datavisualisatietools of applicatiedashboards.

Data Fabric-principes

Het idee van mesh-datanetwerken is om gedistribueerde en diverse data-assets van bedrijven in elke branche te verenigen. Bovendien combineert het end-to-end datamanagementprocessen als een uniform datamanagementplatform.

Data Fabric bereikt dergelijke doelen door gebruik te maken van de volgende datamanagementprincipes:

  • Gegevensdetectie
  • Gegevensbeheer
  • Gegevensorganisatie
  • Datamodellering
  • Kwaliteitscontroles
  • Gegevensindeling in silo’s
  • Gegevens integratie
  • Gegevensbeheer

Data Fabric-mogelijkheden

Nooit eindigende resolutie voor gegevensquery’s

Mesh-datanetwerken zijn afhankelijk van snel internet, solid-state drives en supercomputers om de gevraagde gegevens constant op te halen zonder enige downtime.

Eindeloze gegevensintegratie, ontdekking en catalogisering

De primaire AI die verantwoordelijk is voor gegevensbeheer binnen de fabric, moet dag en nacht werken om nieuwe onbewerkte gegevens te accepteren, te analyseren, te catalogiseren en te integreren in zakelijke apps.

Passieve en actieve metadata

Actieve metadata is informatie zoals datakwaliteit, datagebruik, huidige editor, enz. Aan de andere kant zijn passieve metadata statische data die de auteur adverteert. Data Fabric AI verandert deze voortdurend om handmatige gegevensverkenning of voorbereidingsinspanningen te verminderen.

Flexibiliteit

De structuur van gegevens is zeer flexibel en accepteert wijzigingen wanneer uw bedrijf ze nodig heeft.

Implementatie van een mesh-netwerk van gegevens is moeiteloos met intelligente software. Er zijn er nogal wat, maar de volgende zijn geschikt voor kleine en middelgrote bedrijven:

atlan

Atlan is een krachtig maar eenvoudig Active Metadata-platform en gegevenswerkruimte waarmee u eenvoudig toegang hebt tot gegevens uit elke bron. Het functioneert als een moderne datacatalogus voor uw datafabric-behoeften. Het platform biedt oplossingen voor alles wat met data te maken heeft, inclusief catalogisering, profilering, ontdekking, kwaliteit, governance, verkenning en integratie.

Het wordt geleverd met een interface die eruitziet als een gebruikersinterface van Google Zoeken en een uitgebreide zakelijke woordenlijst waar u kunt zoeken naar inzicht in uw gegevens. Bedrijven kunnen gebruikmaken van gebaren zoals gedetailleerd beheer en toegangscontroles om het datagebruik in een ecosysteem te beheren.

Bovendien ondersteunt Atlan integratie met applicaties zoals Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker en Tableau.

K2View

Als u op zoek bent naar een platform met end-to-end datafabric-functionaliteit, ga dan voor K2View. Deze dataproducttoepassing helpt u bij alle stadia van het mesh-datanetwerk, inclusief data-integratie, voorbereiding, data-orkestratie en pipelining.

Met zijn hulp kunnen bedrijven de meest geavanceerde datafabric-architecturen in de cloud, on-premise en hybride omgevingen mogelijk maken. Als gevolg hiervan zal het beheer van menselijke gegevens afnemen naarmate de implementatie van datafabrics eenvoudiger wordt. Het kan gegevens uit meerdere bronnen verenigen en deze naar doelsystemen voor gegevensintegriteit leiden.

  Een definitieve gids voor sentimentanalyse

Met K2View creëer je direct data lakes en datawarehouses die je direct kunt analyseren. Zelfs als u geen ervaring hebt met coderen, kunt u hiermee de verplaatsing en transformatie van gegevens van bron naar doel regelen.

Bedrijven kunnen zelfs de configureerbare regels van dit platform gebruiken om gegevenstoegang, synchronisatie en beveiliging te regelen. Bovendien is het geschikt voor automatisering van dataservices met een gebruiksvriendelijk framework.

Talen

Talend is een datafabricplatform dat zorgt voor een gezonde toegang tot gegevens en u helpt de bedrijfswaarde te vergroten. Elk bedrijf moet compromisloze en volledige gegevens beheren die de bruikbaarheid, integriteit, beschikbaarheid en veiligheid garanderen. Met deze applicatie kunnen organisaties gegevens in goede staat houden door risico’s te beperken.

Talend is een verenigd platform voor betrouwbare en toegankelijke data dat governance, integratie en integriteit biedt. Het kan gezonde gegevens leveren met behulp van service-infrastructuur en partnerecosystemen. Hier kunt u uw benodigde gegevens ontdekken door middel van documentatie en categorisering.

Omdat het de gegevens automatisch in realtime opschoont, is er geen kans dat slechte gegevens uw systeem binnenkomen. Bedrijven kunnen hun productiviteit verbeteren en geld besparen met deze tool die naleving van de regelgeving garandeert en risico’s vermindert.

U kunt uw klanten betere ervaringen bieden met behulp van de applicatie en API-integratie. Deze zorgen ook voor selfservicemogelijkheden voor het intern en extern delen van vertrouwde gegevens.

Incorta

Incorta is een selfservice-platform voor gegevensanalyse waar bedrijven hun gegevens ten volle kunnen benutten om inzichten te verkrijgen tegen lagere kosten. De oplossing biedt u een flexibelere data-ervaring, zodat u tijdige en weloverwogen beslissingen kunt nemen.

Het maakt gebruik van in-memory analytics en Direct Data Mapping-functies om ongekende snelheid en schaalbaarheid te bieden voor gegevensopslag en -beheer. Zelfs als u uw gegevens uit meerdere bronnen wilt analyseren, kan Incorta zorgen voor echte zakelijke flexibiliteit voor flexibele gegevenspipelining.

Bovendien helpt het u bij het verzamelen, verwerken, analyseren en presenteren van gegevens over bedrijfsapplicaties. U kunt ook volledige bedrijfsgegevens presenteren met behulp van de native visualisatiefunctie.

Conclusie

Datafabric is de volgende generatie gegevensopslag-, verwerkings-, bewarings- en beheerarchitectuur. Hoewel het een toekomstbestendige toepassing van IT is, gebruiken veel digitale bedrijven al datafabric-tools om hun personeel voor te bereiden op de toekomst.

Om nog maar te zwijgen over het feit dat kleine ondernemingen, middelgrote bedrijven en startups maximaal kunnen profiteren van deze technologie, omdat ze zich geen vertragingen in de workflow kunnen veroorloven als gevolg van goedkeuringen en controle. Bezoek een of alle van de hierboven genoemde tools om hun aanbod te bekijken en hoe deze functies waarde kunnen toevoegen aan uw bedrijf.

Uw RevOps-bedrijfsmodel kan grotendeels profiteren van datafabric. Lees hier meer over hulpmiddelen voor inkomstenbewerkingen (RevOps).

gerelateerde berichten