Digitalisering og Datahåndtering: Nødvendigheten av en Datastruktur
For å fullføre digitaliseringen av din virksomhet, er det avgjørende å overvinne hindringene som silobaserte forretningsdata representerer. Dette krever en samlet dataløsning som ikke bare sikrer samsvar med risiko-, styrings- og personvernregler, men også muliggjør effektiv datahåndtering.
I mange organisasjoner håndteres og administreres data isolert av ulike team og avdelinger. Dette skaper utfordringer, spesielt når data fra forskjellige offentlige eller private kilder skal integreres, grunnet begrensninger i datastyring og personvern.
Hva er da løsningen for en virkelig sentralisert og digitalisert datahåndtering? Svaret ligger i datastrukturen. Les videre for å utforske dette konseptet i detalj, noe som vil hjelpe deg å ta en informert beslutning ved valg av et datastrukturverktøy.
Hva er egentlig en Datastruktur?
Ifølge en rapport fra Gartner, ble mesh-datanettverk, eller datastruktur, identifisert som en av de ti viktigste teknologitrendene i 2019. Eksperter innen analyse og datateknologi anser dette som et sentralt dataadministrasjonsverktøy for både teknologibedrifter, små og mellomstore bedrifter, og store selskaper.
En datastruktur kan betraktes som et IT-miljø med en enhetlig arkitektur, som kobler sammen ulike datakilder til bedriftsapplikasjoner. Sentralt i dette systemet er en kraftig kunstig intelligens (AI), som på en sikker måte analyserer data og presenterer kun den informasjonen som er relevant for en selger, kundestøtteagent eller en leder.
Sett fra et overordnet perspektiv, fremstår datanettverket som en virtuell struktur der ulike datalagrings- og prosesssystemer er sammenkoblet og deler informasjon.
Hva er Hensikten med en Datastruktur?
De største flaskehalsene som hemmer en bedrift, inkluderer begrensninger i ulike forretningsapplikasjoner, tid, plass, datalagring, datainnsamlingsmetoder og datasikkerhetsprotokoller. Disse kontrollene er nødvendige for å sikre konfidensielle data, men de kan samtidig virke begrensende.
En mesh-datanettverk fungerer her som en digital motorvei, og gir plass til data fra diverse fasiliteter, forretningsapplikasjoner, felkontorer, butikker, servere og mer. Disse dataene kan være strukturerte, semi-strukturerte eller rå, og de har varierende sikkerhetspolicyer.
Sluttbrukere som kunder, selgere, støttepersonell og ledere, trenger ikke å forstå kompleksiteten bak disse prosessene. De trenger kun sikker tilgang til relevant data for å utføre sine oppgaver. Datastrukturen muliggjør dette gjennom automatisering, kunstig intelligens og maskinlæring (ML).
Andre viktige formål inkluderer:
- Kobler sammen alle forretningsdatakilder gjennom containere og koblinger.
- Tilbyr integrasjon og inntak av data i lagring, applikasjoner osv.
- Fungerer som en rask datainfrastruktur for analyse av store datamengder.
- Samler databrukere og kilder i et felles nettverk.
- Tilbyr hybrid dataoperasjoner mellom private skyer, offentlige skyer, multi-sky løsninger, lokale arbeidsstasjoner og bare metall-arbeidsstasjoner.
Mange bedrifter bruker mer tid på å bestemme og godkjenne data, enn på selve behandlingen. Ansatte kan bruke betydelig tid på å navigere gjennom lange e-posttråder for å få nødvendig godkjennelse for databehandling.
Dette er en betydelig utfordring for produktiviteten i moderne virksomheter, men datastrukturen kan forbedre dette:
- Gir en enkelt plattform for tilgang, innsending, lagring og analyse av alle datatyper.
- Sikrer at alle retningslinjer for datastyring og regulering overholdes, selv med bred tilgang til data.
- Øker datakvaliteten og brukervennligheten ved å la AI behandle data før de blir tilgjengelige for mennesker.
- Muliggjør maskin-til-maskin eller IoT-kommunikasjon, og reduserer menneskelig innblanding i sensitive data.
- Tilpasser seg enkelt til økninger og reduksjoner i applikasjonsbruk, kundeforespørsler og store datamengder.
- Reduserer bedriftens avhengighet av eldre infrastruktur og dermed kostnader.
- Optimaliserer bruken av skyteknologi ved å knytte sammen alle digitale datakilder på ett sted, beskyttet av AI-algoritmer.
Resultatet er at frontlinjeansatte får raskere tilgang til CRM-data og kan behandle henvendelser effektivt, noe som fører til økt kundetillit og tilfredshet.
Fordeler med en Datastruktur
Styrker smidig utvikling (Agile DevOps)
Smidige programvare- eller produktutviklingsprosjekter kan oppleve databehandlingsproblemer. Med en datastruktur kan man eliminere nedetid relatert til data.
Sikrer overholdelse av Datastyring
Den underliggende AI og ML bidrar til å håndheve retningslinjer for personvern og datastyring. AI-algoritmen vil behandle forespurte data og presentere dem i henhold til selskapets retningslinjer.
Skalerbarhet
Administrerte tjenesteleverandører (MSP) kan umiddelbart skalere databehandlingskapasiteten etter behov.
Metadatabehandling
En dataanalysekatalog vil inneholde datakilder, eiendeler og metadata. Ved å analysere metadata kan AI hente forespurte data raskere.
Feilgjenkjenning
AI kan oppdage datakorrupsjon og feil før det påvirker selskapets inntekter.
Rollebasert Tilgang
Ansatte kan be om data som er behandlet i henhold til deres sikkerhetsgodkjenning i organisasjonen.
Eliminerer Datasiloer
Datasiloer utgjør ikke lenger en trussel, da datastrukturen samler all data på en kryptert datamotorvei. Team kan få tilgang til relevante data fra alle avdelinger.
Dataintegrasjon
Datastrukturen og den underliggende AI muliggjør umiddelbar integrasjon med sanntidsprogramvare som CRM, ERP, kundeapper osv.
Data av Høy Kvalitet
Intelligente algoritmer i en datastruktur analyserer alltid alle datakilder. Dette sikrer at ansatte kan stole på data uten manuell validering.
Datastruktur Arkitektur
En datastruktur må sørge for god datatilgjengelighet uten å kompromittere kvalitet eller sikkerhet. En standard arkitektur bør inneholde følgende komponenter:
Datakatalog
En datakatalog er en organisert oversikt over alle forretningsdata. Brukere kan få tilgang til disse katalogene for å finne informasjonen de trenger. Datakatalogen inneholder underkomponentene: metadata og kunnskapsgraf.
AI- og ML-basert Automatisering
Flere AI-er bør være sentrale i datastrukturen for å håndtere forespørsler, datakvalitetskontroll, sikkerhetssjekker og mer.
Dataintegrasjon og Transport
Datastrukturen integrerer data fra alle kilder som lokale servere, skylagring og ansattes bærbare datamaskiner. Det bør finnes datakoblinger for å koble informasjon til en ekstern datamaskin eller for å flytte data gjennom datastrukturen.
Hvordan Implementere en Datastruktur
Implementeringen vil avhenge av organisasjonens type og behov. Det finnes ingen universalløsning, men datastrukturarkitekturen har noen vanlige elementer eller lag.
Databehandling: Dette laget håndterer datasikkerhet og styring.
Datainntak: Dette laget samler alle skydata og ser hvordan strukturerte og ustrukturerte data er koblet sammen.
Dataforvaltning: Dette laget sikrer at relevante data er tilgjengelige under datautvinning.
Dataorganisering: Dette laget utfører oppgaver som datainnsamling, strukturering, rensing, integrasjon og transformasjon for å lage brukbare data.
Datadeteksjon: Dette laget samler data ved å integrere ulike kilder, som er viktig for kundetilfredshet.
Datatilgang: Dette laget fokuserer på dataforbruk og gir tilgang til relevant data gjennom visualiseringsverktøy eller applikasjonsdashbord.
Prinsipper for Datastruktur
Målet med en datastruktur er å forene distribuerte og mangfoldige dataressurser i alle bransjer og kombinere ende-til-ende databehandlingsprosesser i en enhetlig dataadministrasjonsplattform.
Dette oppnås ved hjelp av følgende prinsipper:
- Dataoppdagelse
- Datakurering
- Dataorganisasjon
- Datamodellering
- Kvalitetssjekker
- Dataorkestrering
- Dataintegrasjon
- Datastyring
Datastruktur-funksjoner
Kontinuerlig Dataspørring
Datastrukturer er avhengige av raskt internett, solid-state-disker og kraftige datamaskiner for å hente forespurte data uten avbrudd.
Kontinuerlig Dataintegrasjon, Oppdagelse og Katalogisering
AI må arbeide kontinuerlig med å analysere, katalogisere og integrere nye data i forretningsapplikasjoner.
Passive og Aktive Metadata
Aktive metadata omfatter informasjon som datakvalitet og bruksdata, mens passive metadata er statiske data som forfatterinformasjon. AI endrer disse fortløpende for å redusere behovet for manuell datahåndtering.
Fleksibilitet
Datastrukturen er svært fleksibel og kan tilpasse seg endringer etter behov.
Implementering av en datastruktur er enkelt med intelligent programvare. Det finnes flere alternativer, men følgende er egnet for små og mellomstore bedrifter:
Atlan
Atlan er en kraftig og brukervennlig plattform for aktive metadata og dataarbeid, som gir enkel tilgang til data fra alle kilder. Det fungerer som en moderne datakatalog for datastrukturbehov. Plattformen tilbyr løsninger for katalogisering, profilering, oppdagelse, kvalitet, styring, utforskning og integrasjon.
Den har et grensesnitt som ligner Google Søk og en omfattende forretningsordliste der du kan søke for å forstå dataene dine. Bedrifter kan bruke detaljert styring og tilgangskontroller for å administrere databruk.
Atlan støtter også integrasjon med applikasjoner som Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker og Tableau.
K2View
K2View er en plattform med ende-til-ende datastrukturfunksjonalitet. Denne applikasjonen hjelper med alle stadier av datanettverket, inkludert dataintegrasjon, forberedelse, dataorkestrering og pipelining.
Med K2View kan bedrifter aktivere sofistikerte datastrukturer i skyen, lokalt eller i hybride miljøer, og redusere behovet for manuell dataadministrasjon. Plattformen kan forene data fra flere kilder og overføre dem til dataintegritetsmålsystemer.
K2View lar deg lage datasjøer og datavarehus som kan analyseres umiddelbart, selv uten koding. Du kan kontrollere dataflyt og -transformasjon fra kilde til mål, samt bruke konfigurerbare regler for datatilgang, synkronisering og sikkerhet.
Talend
Talend er en datastrukturplattform som sikrer sikker tilgang til data, samtidig som den skaper forretningsverdi. Plattformen gjør det mulig å administrere data på en måte som sikrer brukervennlighet, integritet, tilgjengelighet og sikkerhet, og minsker risiko.
Talend er en enhetlig plattform for pålitelige og tilgjengelige data, som tilbyr styring, integrasjon og integritet. Den kan levere data av god kvalitet ved hjelp av tjenesteinfrastruktur og partnerøkosystemer. Du kan finne nødvendig data via dokumentasjon og kategorisering.
Siden data renses automatisk i sanntid, reduseres risikoen for at dårlige data kommer inn i systemet. Bedrifter kan forbedre produktiviteten og spare penger ved å bruke dette verktøyet, som sikrer samsvar med regelverk.
Talend kan også forbedre kundeopplevelser ved hjelp av applikasjons- og API-integrasjon, og gir selvbetjeningsmuligheter for deling av data.
Incorta
Incorta er en selvbetjeningsplattform for dataanalyse, der bedrifter kan utnytte sine data til sitt fulle potensial for å få innsikt til en redusert kostnad. Løsningen gir en smidigere dataopplevelse som gjør det mulig å ta rettidige og informerte beslutninger.
Den bruker minneanalyse og Direct Data Mapping for å sikre hastighet og skalerbarhet for datalagring og -administrasjon. Incorta gir fleksibel datapipelining og sørger for at data fra flere ressurser kan analyseres.
Plattformen hjelper også med datainnsamling, behandling, analyse og presentasjon av data fra forretningsapplikasjoner, og tilbyr full-fidelity forretningsdata ved hjelp av den innebygde visualiseringsfunksjonen.
Konklusjon
Datastruktur representerer en neste generasjons arkitektur for lagring, prosessering, lagring og administrering av data. Selv om det er en fremtidsrettet teknologi, bruker mange digitale virksomheter allerede datastrukturverktøy for å forberede sine ansatte for fremtiden.
Små og mellomstore bedrifter, samt nyetablerte bedrifter kan spesielt dra nytte av denne teknologien, da de ofte ikke har råd til forsinkelser i arbeidsflyten grunnet godkjenningsprosesser. Det anbefales å utforske de ulike verktøyene som er nevnt over for å se hvordan de kan tilføre verdi til din virksomhet.
Din RevOps-modell kan i stor grad dra nytte av datastruktur. Lær mer om RevOps-verktøy her.