Wszystko, co musisz wiedzieć o Data Fabric dla cyfrowych firm

Pełna transformacja cyfrowa przedsiębiorstwa jest nieosiągalna bez połączenia rozproszonych danych biznesowych w ujednoliconą strukturę. Takie rozwiązanie zapewnia zgodność z polityką ryzyka, zarządzania i ochrony prywatności, a jednocześnie umożliwia efektywne przetwarzanie informacji.

Wiele organizacji, posiadających różne zespoły i działy, gromadzi i zarządza danymi w odizolowanych systemach. Różne ograniczenia w zakresie zarządzania danymi i prywatności uniemożliwiają łączenie danych z różnych źródeł, zarówno publicznych, jak i prywatnych.

Jak zatem osiągnąć prawdziwie scentralizowane i cyfrowe przetwarzanie danych? Odpowiedzią jest Data Fabric, czyli tkanka danych. Zapoznaj się z poniższym tekstem, aby dogłębnie zrozumieć to zagadnienie i podjąć świadomą decyzję przy wyborze odpowiedniego narzędzia.

Czym jest sieć danych?

Według raportu firmy Gartner, sieć danych (Data Fabric) jest jednym z dziesięciu najważniejszych trendów technologicznych 2019 roku. Eksperci z dziedziny analityki i technologii danych uznają ją za przyszłościowe narzędzie do zarządzania informacjami, przydatne zarówno dla startupów, małych i średnich firm, jak i dużych przedsiębiorstw.

Data Fabric to środowisko IT o spójnej architekturze, które łączy różnorodne źródła danych z aplikacjami biznesowymi. W jego centrum działa zaawansowany agent sztucznej inteligencji (AI), który analizuje dane i prezentuje tylko te informacje, które są istotne dla danego pracownika, np. przedstawiciela handlowego, agenta obsługi klienta czy menedżera.

Z ogólnej perspektywy, sieć danych przypomina wirtualną tkaninę, w której systemy przechowywania i przetwarzania danych łączą się i udostępniają informacje.

Cel sieci danych

Przeszkody wynikające z różnorodności aplikacji biznesowych, rozbieżności w czasie, przestrzeni, sposobie przechowywania, metodach odzyskiwania oraz protokołach bezpieczeństwa danych to czynniki, które negatywnie wpływają na rozwój firmy. Choć te mechanizmy kontroli są niezbędne do ochrony poufnych danych, nie można ich całkowicie usunąć ani pozostawić w obecnym stanie.

W tym kontekście idealnym rozwiązaniem jest Data Fabric. Działa ona jak autostrada, która gromadzi dane z różnych źródeł: aplikacji biznesowych, biur, sklepów, serwerów i wielu innych. Dane te mogą być ustrukturyzowane, częściowo ustrukturyzowane lub całkowicie nieustrukturyzowane, a także mogą podlegać różnym zasadom bezpieczeństwa.

Użytkownik końcowy, na przykład klient, przedstawiciel handlowy, pracownik wsparcia lub menedżer, nie musi rozumieć całej tej złożoności. Wystarczy im bezpieczny dostęp do potrzebnych danych, aby mogli wykonywać swoje zadania. Data Fabric realizuje to zadanie poprzez automatyzację, sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe (ML).

Inne kluczowe cele to:

• Integracja ze wszystkimi źródłami danych biznesowych za pomocą kontenerów i łączników.
• Zapewnienie możliwości integracji i przetwarzania danych w różnych miejscach: pamięci masowej, aplikacjach itp.
• Funkcjonowanie jako szybka infrastruktura danych do analizy dużych zbiorów.
• Przeniesienie zarówno odbiorców, jak i źródeł danych do jednej spójnej sieci.
• Umożliwienie operacji na danych hybrydowych, obejmujących chmury prywatne i publiczne, wielochmurowe środowiska, zasoby lokalne i fizyczne stacje robocze.

Wiele firm poświęca więcej czasu na podejmowanie decyzji i zatwierdzanie danych, niż na ich właściwe przetwarzanie. Pracownicy muszą analizować liczne wątki e-mail, aby uzyskać zgodę na przetwarzanie informacji.

Taka sytuacja stanowi poważne zagrożenie dla produktywności przedsiębiorstw. Data Fabric może jednak pomóc organizacjom w następujący sposób:

• Zapewnia jednolitą platformę do dostępu, przesyłania, przechowywania i analizowania dowolnego rodzaju danych.
• Gwarantuje, że każdy pracownik firmy ma dostęp do danych na określonym poziomie, przy jednoczesnym zachowaniu zasad zarządzania i regulacji.
• Zwiększa wiarygodność danych i ułatwia ich interpretację, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do wstępnego przetwarzania.
• Umożliwia komunikację między maszynami (Internet rzeczy – IoT), minimalizując interwencję człowieka w obszarze wrażliwych informacji.
• Pozwala na elastyczne dostosowanie do wzrostu lub spadku liczby aplikacji, zapytań klientów, wewnętrznych zgłoszeń dostępu do danych, a także nagłego napływu danych marketingowych.
• Redukuje potrzebę utrzymywania przestarzałej infrastruktury, a tym samym obniża koszty.
• Maksymalizuje wykorzystanie technologii chmurowej, łącząc różne cyfrowe źródła danych w jednym miejscu, chronione zaawansowanymi algorytmami sztucznej inteligencji.

Dzięki Data Fabric, pracownicy pierwszej linii mogą szybciej uzyskiwać dostęp do informacji z systemów CRM i błyskawicznie realizować żądania klientów. To z kolei przekłada się na wzrost zaufania i satysfakcji klientów.

Korzyści płynące z Data Fabric

Wzmocnienie modelu Agile DevOps

Projekty zwinnego rozwoju oprogramowania lub produktów mogą napotykać problemy z przetwarzaniem danych. Wdrożenie narzędzia Data Fabric pozwala na wyeliminowanie przestojów w dostępie do informacji.

Zgodność z zasadami zarządzania danymi

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wspomagają egzekwowanie zasad prywatności i zarządzania danymi. Te same algorytmy przetwarzają dane i udostępniają je pracownikom zgodnie z wytycznymi firmy.

Skalowalność

Dostawcy usług zarządzanych (MSP) mogą szybko dostosować zasoby przetwarzania danych do aktualnych potrzeb firmy.

Zarządzanie metadanymi

Katalog analizy danych zawiera informacje o źródłach, zasobach i metadanych. Dzięki metadanym, sztuczna inteligencja może efektywniej wyszukiwać żądane informacje.

Wykrywanie błędów

Sztuczna inteligencja potrafi wykryć uszkodzenia danych, problemy z integralnością i błędy, zanim spowodują straty finansowe dla firmy.

Dostęp oparty na rolach

Pracownicy mogą wnioskować o dostęp do przetwarzanych danych, w zależności od ich uprawnień w organizacji.

Eliminacja silosów danych

Silosy danych przestają stanowić problem, gdy Data Fabric przenosi wszystkie informacje do zaszyfrowanego środowiska. Zespoły mogą uzyskiwać dostęp do potrzebnych danych z dowolnego działu, bez zbędnych przeszkód.

Integracja danych

Data Fabric, wspierana przez sztuczną inteligencję, umożliwia natychmiastową integrację danych z systemami czasu rzeczywistego, takimi jak CRM, ERP, aplikacje klienckie, aplikacje dla pracowników pierwszej linii itp.

Wysoka jakość danych

Algorytmy Data Fabric analizują wszystkie źródła danych, co gwarantuje, że pracownicy mogą ufać dostarczanym informacjom, bez konieczności ich dodatkowej weryfikacji przez przełożonych.

Architektura Data Fabric

Data Fabric musi zapewniać dostępność danych, bez obniżania ich jakości i poziomu bezpieczeństwa. Standardowa architektura Data Fabric powinna zawierać następujące elementy:

Katalog danych

Katalog danych to uporządkowany zbiór wszystkich danych biznesowych. Użytkownicy mogą przeszukiwać katalog w celu znalezienia potrzebnych informacji. Składnikami katalogu są metadane oraz graf wiedzy.

Automatyzacja oparta na AI i ML

W centralnym punkcie architektury danych powinna znajdować się zaawansowana sztuczna inteligencja, która obsługuje zapytania, kontrolę jakości danych, procedury bezpieczeństwa itp.

Integracja i transport danych

Data Fabric integruje dane z różnorodnych źródeł: serwerów lokalnych, chmur, laptopów pracowników. Konieczne jest zastosowanie łączników, które umożliwiają połączenie z odległym komputerem lub transporterem w celu przesyłania danych w ramach architektury.

Jak wdrożyć Data Fabric

Proces wdrażania Data Fabric jest ściśle uzależniony od specyfiki organizacji i jej potrzeb. Nie istnieje jedno uniwersalne rozwiązanie, z powodu zróżnicowanych wymagań firm. Niemniej, można wyróżnić kilka wspólnych cech lub warstw architektury:

Zarządzanie danymi: Ta warstwa odpowiada za bezpieczeństwo i zarządzanie danymi.

Pozyskiwanie danych: Ta warstwa łączy wszystkie dane, zarówno z chmury, jak i zasobów lokalnych, lokalizując sposób połączenia danych strukturyzowanych i nieustrukturyzowanych.

Przetwarzanie danych: Ta warstwa zapewnia dostępność odpowiednich danych podczas ich pozyskiwania.

Rozmieszczanie danych: Ta warstwa obejmuje zadania takie jak gromadzenie danych w silosach, strukturyzowanie, czyszczenie, integracja i transformacja w celu uzyskania użytecznych informacji.

Wykrywanie danych: Ta warstwa umożliwia gromadzenie danych poprzez integrację różnorodnych źródeł, co ma kluczowe znaczenie dla zadowolenia klienta.

Dostęp do danych: Ta warstwa jest przeznaczona do wykorzystania danych. Ułatwia dostęp za pomocą narzędzi do wizualizacji lub pulpitów nawigacyjnych.

Zasady Data Fabric

Głównym celem Data Fabric jest ujednolicenie rozproszonych i zróżnicowanych zasobów danych w każdej branży. Ponadto, łączy procesy zarządzania danymi w jednolitą platformę.

Data Fabric osiąga te cele dzięki następującym zasadom:

• Odkrywanie danych
• Kuracja danych
• Organizacja danych
• Modelowanie danych
• Kontrole jakości
• Usprawniona orkiestracja danych
• Integracja danych
• Zarządzanie danymi

Możliwości Data Fabric

Ciągłe rozwiązywanie zapytań o dane

Data Fabric wykorzystuje szybki Internet, dyski SSD i superkomputery do ciągłego pobierania danych, bez przestojów.

Nieustanna integracja danych, wyszukiwanie i katalogowanie

Sztuczna inteligencja, odpowiedzialna za zarządzanie danymi, pracuje non-stop, aby akceptować nowe surowe dane, analizować je, katalogować i integrować z aplikacjami biznesowymi.

Metadane pasywne i aktywne

Metadane aktywne to informacje o jakości, wykorzystaniu, aktualnych edytorach danych. Metadane pasywne to statyczne dane, dostarczane przez autora. Sztuczna inteligencja Data Fabric ciągle modyfikuje te dane, minimalizując konieczność ręcznego przeglądania i przygotowywania informacji.

Elastyczność

Data Fabric jest bardzo elastyczna i akceptuje zmiany, w zależności od potrzeb firmy.

Wdrożenie Data Fabric jest ułatwione dzięki dostępności inteligentnego oprogramowania. Poniżej przedstawiono kilka narzędzi, odpowiednich dla małych i średnich firm:

Atlan

Atlan to zaawansowana, a jednocześnie prosta platforma Active Metadata i obszar roboczy danych, który zapewnia łatwy dostęp do informacji z różnych źródeł. Działa jako nowoczesny katalog danych, niezbędny dla architektury Data Fabric. Platforma oferuje rozwiązania dla wszystkich aspektów związanych z danymi: katalogowanie, profilowanie, odkrywanie, jakość, zarządzanie, eksploracja i integracja.

Platforma posiada interfejs przypominający wyszukiwarkę Google oraz rozbudowany słownik biznesowy. Firmy mogą zarządzać wykorzystaniem danych w całym ekosystemie, dzięki zaawansowanym funkcjom zarządzania i kontroli dostępu.

Dodatkowo, Atlan obsługuje integrację z aplikacjami takimi jak Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker i Tableau.

K2View

Jeśli poszukujesz platformy z kompleksową funkcjonalnością Data Fabric, wybierz K2View. To narzędzie wspomaga każdy etap sieci danych: integrację, przygotowanie, orkiestrację i potoki danych.

Dzięki K2View, firmy mogą wdrożyć zaawansowane architektury Data Fabric w środowiskach chmurowych, lokalnych i hybrydowych. W efekcie, proces zarządzania danymi staje się prostszy. Platforma ujednolica informacje z wielu źródeł i przesyła je do docelowych systemów z zachowaniem integralności danych.

K2View umożliwia błyskawiczne tworzenie jezior danych i hurtowni danych, gotowych do natychmiastowej analizy. Pozwala kontrolować ruch i transformację danych od źródła do celu, nawet osobom bez doświadczenia w kodowaniu.

Firmy mogą korzystać z konfigurowalnych reguł do kontroli dostępu, synchronizacji i bezpieczeństwa danych. Platforma nadaje się do automatyzacji usług danych, dzięki swojej łatwej w obsłudze strukturze.

Talend

Talend to platforma Data Fabric, która zapewnia bezpieczny dostęp do danych i wspiera wzrost wartości biznesowej. Każda firma musi zarządzać kompletnymi i wiarygodnymi danymi, gwarantując ich użyteczność, integralność, dostępność i bezpieczeństwo. Aplikacja Talend pozwala organizacjom dbać o jakość danych, minimalizując ryzyko.

Talend to zunifikowana platforma dla niezawodnych i dostępnych danych, która oferuje nadzór, integrację i integralność. Umożliwia dostarczanie sprawdzonych danych za pomocą infrastruktury usługowej i ekosystemów partnerskich. Platforma ułatwia odkrywanie i dokumentowanie kluczowych danych.

Talend automatycznie oczyszcza dane w czasie rzeczywistym, eliminując ryzyko wprowadzenia nieprawidłowych informacji do systemu. Firmy mogą poprawić produktywność i zaoszczędzić środki finansowe, dzięki temu narzędziu, które zapewnia zgodność z przepisami i minimalizuje ryzyko.

Możesz zaoferować swoim klientom lepsze doświadczenia, wykorzystując aplikacje i integracje API. Platforma zapewnia też możliwości samoobsługi w zakresie udostępniania danych, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie.

Incorta

Incorta to samoobsługowa platforma do analizy danych, dzięki której firmy mogą w pełni wykorzystać swój potencjał, osiągając wgląd w dane przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Platforma oferuje bardziej elastyczne środowisko przetwarzania, umożliwiając podejmowanie szybkich i świadomych decyzji.

Incorta wykorzystuje funkcje analizy w pamięci i bezpośredniego mapowania danych, aby zapewnić niespotykaną szybkość i skalowalność przechowywania oraz zarządzania informacjami. Incorta zapewnia prawdziwą elastyczność biznesową w zakresie przetwarzania danych, nawet podczas analizy informacji z wielu źródeł.

Ponadto, platforma ułatwia gromadzenie, przetwarzanie, analizę i prezentację danych z aplikacji biznesowych. Możesz również prezentować dane biznesowe z zachowaniem pełnej wierności, dzięki wbudowanej funkcji wizualizacji.

Podsumowanie

Data Fabric to nowa generacja architektury do przechowywania, przetwarzania, i zarządzania danymi. Choć jest to technologia przyszłości, wiele firm już korzysta z narzędzi Data Fabric, aby przygotować swoich pracowników na nowe wyzwania.

Małe przedsiębiorstwa, średnie firmy i startupy mogą szczególnie skorzystać z tej technologii, ponieważ nie mogą sobie pozwolić na opóźnienia w przepływie pracy spowodowane kontrolami i zatwierdzeniami. Zapoznaj się z ofertami wymienionych narzędzi, aby dowiedzieć się, jak mogą one wpłynąć na wzrost wartości Twojej firmy.

Model biznesowy RevOps może w znacznym stopniu zyskać na wdrożeniu Data Fabric. Dowiedz się więcej o narzędziach do operacji przychodu (RevOps).