Digitaliseringen av virksomheten din kan ikke fullføres før du slår bro over silede forretningsdata i ett datastoff som hjelper deg å overholde risiko-, styrings- og personvernregler og likevel behandle data effektivt.
Organisasjoner med forskjellige team og avdelinger høster og administrerer dataene sine. Datastyring og personvernbegrensninger slutter også å slå sammen ulike offentlige eller private data.
Hva kan da være løsningen for virkelig sentralisert og digitalisert databehandling? Her kommer stoffet av data. Fortsett å lese for å lære det fra innsiden og ut. Det vil hjelpe deg å ta den riktige avgjørelsen når du kjøper et datastoffverktøy.
Innholdsfortegnelse
Hva er datastoff?
Mesh-datanettverk eller datastoff er en av de ti beste teknologitrendene i 2019, ifølge en Gartner-rapport. Eksperter på analyse- og datateknologidomener sverger på det som det fremtidsklare dataadministrasjonsverktøyet for teknologistartups, små og mellomstore bedrifter og bedrifter.
Det regnes som et informasjonsteknologimiljø med enhetlig arkitektur som kobler ulike datakilder til forretningsapper. På baksiden vil det være en kraftig agent for kunstig intelligens (AI). AI-en vil analysere data på en sikker måte og bare presentere dataene du trenger å vite for en selger, kundestøtteagent eller forretningsleder.
Gjennom et fugleperspektiv ser nettdatanettverket ut som et virtuelt stoff der ulike datalagrings- og beregningssystemer kobles sammen og deler informasjon.
Formålet med datastoff
Hindringene for ulike forretningsapper, tid, plass, datalagring, datainnhentingsmetoder, datasikkerhetsprotokoller, etc., er makroflaskehalsene som trekker selskapet bakfra. Disse kontrollene og balansene hjelper også virksomheten din med å sikre konfidensielle data. Derfor kan du heller ikke gjøre unna disse eller beholde dem som de er.
Her trenger du et mesh-datanettverk. En motorvei som gir plass for data fra ulike fasiliteter, forretningsapper, feltkontorer, butikkfronter, servere og mange flere. Disse dataene kan også være strukturerte, semistrukturerte og rå. For ikke å nevne, forskjellige data kommer med forskjellige nivåer av sikkerhetspolicyer.
Men sluttbrukeren, som en kunde, selgere, støtteledere og ledere, trenger ikke å forstå alle disse. De trenger bare tilgang til data på en sikker måte for å fullføre oppgavene sine. Datastoff vil oppfylle dette gjennom automatisering, AI og maskinlæring (ML).
Andre bemerkelsesverdige formål er:
- Kobler til alle forretningsdatakilder gjennom containere og koblinger
- Tilbyr dataintegrasjon og inntaksmuligheter innenfor lagring, apper osv
- Fungerer som høyhastighets datainfrastruktur for stordataanalyse
- Bringer dataforbrukere og kilder til ett mesh-nettverk
- Tilbyr hybrid dataoperasjoner mellom privat sky, offentlig sky, multi-sky, on-premise og bare metall arbeidsstasjoner
Bedrifter bruker mer tid på å bestemme og godkjenne data i stedet for å behandle dem. Ansatte går gjennom hundrevis av e-posttråder før de får godkjenning for databehandling.
Det er en alvorlig trussel mot produktiviteten til fremtidsklare virksomheter. Men datastoff kan redde organisasjoner på følgende måter:
- Enkeltvindusplattform for tilgang til, innsending, oppbevaring og analyse av alle typer data.
- Selv om alle i virksomheten kan få tilgang til data opp til et visst nivå, vil alle retningslinjer for datastyring og regulering bli opprettholdt.
- Gjør data mer pålitelige og enkle å fordøye ved å la AI-er behandle data før mennesker får tilgang til dem.
- Aktiver maskin-til-maskin- eller tingenes internett (IoT) kommunikasjon for å redusere menneskelig inngripen i sensitive data.
- Tilpass deg enkelt til økningen og reduksjonen av applikasjoner, kundeforespørsler, interne datatilgangsbilletter, den plutselige tilstrømningen av enorme markedsføringsdata, etc.
- Redusere virksomhetens behov og avhengigheter til å være vert for eldre infrastruktur og dermed redusere kostnadene.
- Få den beste bruken av skyteknologien ved å koble sammen alle slags digitale datakilder på ett sted bevoktet av strenge AI-algoritmer.
Til syvende og sist vil frontlinjeagenten få data om CRM-ene sine raskere og behandle kundenes forespørsler raskt. Dette øker igjen kundenes tillit og tilfredshet i virksomheten din.
Fordeler med Data Fabric
Forsterker Agile DevOps-modellen
Smidige programvare- eller produktutviklingsprosjekter kan lide store av periodiske databehandlingsproblemer. Med et mesh-datanettverksverktøy kan du praktisk talt fjerne alle nedetider for data.
Overholdelse av datastyring
Den underliggende AI og ML kan bidra til å håndheve retningslinjer for personvern og styring av data. Mens den samme AI-algoritmen vil behandle forespurte data og presentere dem for en ansatt i henhold til selskapets retningslinjer.
Skalerbarhet
Administrerte tjenesteleverandører (MSP) kan skalere opp eller ned dine databehandlingsbehov umiddelbart.
Metadatabehandling
En dataanalysekatalog vil være vert for datakilder, eiendeler og metadata. Ved å se metadata kan AI-er hente forespurte data raskere.
Feilgjenkjenning
AIer kan oppdage datakorrupsjon, integritetsproblemer og feil før bedriften din lider tap av inntekter.
Rollebasert tilgang
Ansatte kan be om behandlet data avhengig av deres sikkerhetsgodkjenning i organisasjonen.
Avskaffe datasiloer
Datasiloer kan ikke true virksomheten lenger når datastoff bringer all data på en kryptert datamotorvei. Lag kan få tilgang til legitime data fra alle avdelinger uten å hoppe gjennom bøyler.
Dataintegrasjon
Datastoffet og dets underliggende AI muliggjør umiddelbar dataintegrasjon med sanntidsprogramvare som CRM, ERP, kundeapper, frontlinjeagentapper, etc.
Data av høy kvalitet
Intelligente algoritmer for et mesh-datanettverksverktøy analyserer alltid alle datakilder. Derfor kan ansatte stole på inndata uten å validere det fra veiledere.
Arkitekturen til datastoff
Mesh-datanettverk må sikre forbedret datatilgjengelighet uten at det går på bekostning av kvalitet og sikkerhet. Derfor bør en standard datastrukturarkitektur ha følgende komponenter:
Datakatalog
En datakatalog er en organisert form for alle forretningsdata. Brukere kan få tilgang til slike kataloger for å finne informasjonen de trenger for å fullføre oppgaver. Datakatalogen har følgende underkomponenter: Metadata og Kunnskapsgraf.
AI og ML-basert automatisering
Flere AI bør være i sentrum av datastrukturen som håndterer all spørringsoppløsning, datakvalitetskontroll, sikkerhetssjekker osv.
Dataintegrasjon og transport
Datamasker integrerer data fra alle kilder som servere på stedet, skylagring, bærbare datamaskiner for ansatte osv. Det bør være datakoblinger for å koble informasjon til en fjern datamaskin eller transportør for å flytte dataene gjennom datastrukturen.
Hvordan implementere Data Fabric
Det vil avhenge helt av hvilken type organisasjon du er og dine behov. På grunn av de varierte kravene til bedrifter, er det ingen løsning som passer alle for mesh-datanettverksimplementering. Men det er noen vanlige funksjoner eller lag i datastoffarkitekturen.
Databehandling: Dette laget fungerer for datasikkerhet og styring.
Datainntak: Dette laget begynner å sette sammen alle skydata mens de finner hvordan de strukturerte og ustrukturerte dataene er koblet sammen.
Databehandling: Den sikrer at relevante data er tilgjengelige under datautvinning.
Dataordning: Dette laget inkluderer utførelse av oppgaver, inkludert siled datainnsamling, datastrukturering, datarensing, integrasjon og transformasjon for å lage brukbare data.
Datadeteksjon: Den lar deg samle inn data ved å integrere forskjellige kilder. Det er avgjørende for kundetilfredsheten.
Datatilgang: Dette laget er dedikert til dataforbruk. Samtidig hjelper dette laget med å få tilgang til relevante data gjennom datavisualiseringsverktøy eller applikasjonsdashboard.
Datastoffprinsipper
Ideen med mesh-datanettverk er å forene distribuerte og mangfoldige dataressurser for virksomheter i enhver bransje. I tillegg kombinerer den ende-til-ende databehandlingsprosesser som en enhetlig dataadministrasjonsplattform.
Datastrukturen oppnår slike mål ved å utnytte følgende databehandlingsprinsipper:
- Dataoppdagelse
- Datakurering
- Dataorganisasjon
- Datamodellering
- Kvalitetssjekker
- Siled dataorkestrering
- Dataintegrasjon
- Datastyring
Datastoff-funksjoner
Uendelig dataspørringsoppløsning
Mesh-datanettverk er avhengige av høyhastighetsinternett, solid-state-stasjoner og superdatamaskiner for å hente forespurte data konstant uten nedetid.
Uendelig dataintegrasjon, oppdagelse og katalogisering
Den primære AI som er ansvarlig for dataadministrasjon i stoffet, må jobbe dag og natt for å akseptere nye rådata, analysere, katalogisere og integrere dem i forretningsapper.
Passive og aktive metadata
Aktive metadata er informasjon som datakvalitet, databruk, nåværende redaktør osv. På den annen side er passive metadata statiske data som forfatteren annonserer. Datastoff AI endrer disse kontinuerlig for å redusere manuell datautforskning eller forberedelsesinnsats.
Fleksibilitet
Datastrukturen er svært fleksibel og godtar endringer når bedriften din trenger dem.
Implementering av et mesh-nettverk av data er uanstrengt med intelligent programvare. Det er ganske mange, men følgende er passende for små og mellomstore bedrifter:
Atlan
Atlan er en kraftig, men enkel Active Metadata-plattform og dataarbeidsområde som lar deg enkelt få tilgang til data fra alle kilder. Den fungerer som en moderne datakatalog for dine datastrukturbehov. Plattformen tilbyr løsninger for alt av data, inkludert katalogisering, profilering, oppdagelse, kvalitet, styring, utforskning og integrasjon.
Den kommer med et grensesnitt som ser ut som et Google Search-grensesnitt og en rik forretningsordliste der du kan søke etter å forstå dataene dine. Bedrifter kan utnytte bevegelser som detaljert styring og tilgangskontroller for å administrere databruk på tvers av et økosystem.
I tillegg støtter Atlan integrasjon med applikasjoner som Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker og Tableau.
K2View
Hvis du ser etter en plattform med ende-til-ende datastoff-funksjonalitet, gå for K2View. Denne dataproduktapplikasjonen hjelper deg med alle stadier av mesh-datanettverket, inkludert dataintegrasjon, forberedelse, dataorkestrering og pipelining.
Med dens hjelp kan bedrifter aktivere de mest sofistikerte datastoffarkitekturene i skyen, lokale og hybridmiljøer. Som et resultat vil menneskelig dataadministrasjon reduseres ettersom utrullingen av datastoff blir enklere. Den kan forene data fra flere kilder og overføre dem til dataintegritetsmålsystemer.
Ved å bruke K2View kan du umiddelbart lage datainnsjøer og datavarehus som du kan analysere umiddelbart. Selv om du ikke har noen erfaring med koding, lar den deg kontrollere bevegelsen og transformasjonen av data fra kilde til mål.
Bedrifter kan til og med bruke de konfigurerbare reglene til denne plattformen for å kontrollere datatilgang, synkronisering og sikkerhet. Dessuten er den egnet for datatjenesteautomatisering med et brukervennlig rammeverk.
Talent
Talend er en datastrukturplattform som sikrer sunn tilgang til data samtidig som den hjelper deg å drive forretningsverdi. Hver virksomhet trenger å administrere kompromissløse og komplette data for å sikre brukervennlighet, integritet, tilgjengelighet og sikkerhet. Denne applikasjonen lar organisasjoner holde data i god stand ved å redusere risiko.
Talend er en enhetlig plattform for pålitelige og tilgjengelige data som tilbyr styring, integrasjon og integritet. Den kan levere sunne data ved hjelp av tjenesteinfrastruktur og partnerøkosystemer. Her kan du finne dine nødvendige data gjennom dokumentasjon og kategorisering.
Siden det automatisk renser dataene i sanntid, er det ingen sjanse for at dårlige data kommer inn i systemet ditt. Bedrifter kan forbedre produktiviteten og spare penger ved å bruke dette verktøyet som sikrer overholdelse av regelverk og reduserer risiko.
Du kan tilby kundene dine bedre opplevelser ved å bruke applikasjonen og API-integrasjonen. Disse sikrer også selvbetjeningsmuligheter for deling av pålitelige data internt og eksternt.
Incorta
Incorta er en selvbetjent dataanalyseplattform hvor bedrifter kan bruke dataene sine til sitt fulle potensial for å få innsikt til en redusert kostnad. Løsningen gir deg en mer smidig dataopplevelse slik at du kan ta rettidige og informerte beslutninger.
Den bruker minneanalyse og Direct Data Mapping-funksjoner for å levere enestående hastighet og skalerbarhet for datalagring og -administrasjon. Selv om du ønsker å analysere dataene dine fra flere ressurser, kan Incorta sikre ekte forretningssmidighet for fleksibel datapipelining.
Dessuten hjelper den deg med datainnsamling, behandling, analyse og presentasjon av data fra forretningsapplikasjoner. Du kan også presentere full-fidelity forretningsdata ved å bruke dens opprinnelige visualiseringsfunksjon.
Konklusjon
Datastoff er neste generasjons datalagrings-, prosesserings-, oppbevarings- og administrasjonsarkitektur. Selv om det er en fremtidsklar applikasjon av IT, bruker mange digitale virksomheter allerede datastrukturverktøy for å forberede arbeidsstyrken sin for fremtiden.
For ikke å nevne, små foretak, mellomstore bedrifter og startups kan dra maksimalt nytte av denne teknologien siden de ikke har råd til forsinkelser i arbeidsflyten på grunn av godkjenninger og gransking. Besøk noen av eller alle verktøyene nevnt ovenfor for å sjekke ut deres tilbud og hvordan disse funksjonene kan tilføre verdi til virksomheten din.
Din RevOps-forretningsmodell kan i stor grad dra nytte av datastoff. Finn ut mer om inntektsdrift (RevOps)-verktøy her.