داده ها در حجم، تنوع و منابع در حال گسترش هستند. بنابراین، نیاز کسب و کار به دادههای قابل اعتماد، دقیق و به موقع برای «هوش رقابتی» بر حسب تقاضا است. پارچه داده موارد استفاده یک راهحل فنآوری دوربرد برای رسیدگی به چالشهای بیشماری ارائه میدهند که با چنین اکوسیستم داده پیچیدهای همراه است. این "پلتفرم همگرا" که با معماری منحصر به فرد و مجموعه ای از خدمات داده طراحی شده است، به خوبی برای پاسخگویی به نیازهای متنوع مدیریت داده یک اکوسیستم داده پیچیده مجهز است.
مطابق با تحقیقات بازار متفقینانتظار میرود بازار دیتا پارچه تا سال 4,546.9 به 2026 میلیون دلار برسد. بازار پارچه داده بر اساس استقرار، نوع، اندازه سازمانی و عمودی صنعت: تحلیل فرصت های جهانی و پیش بینی صنعت، 2019-2026 تائید می کند که پیش بینی می شود بازار پارچه داده بین سال های 23.8 تا 2019 با نرخ CAGR 2026 درصد رشد کند - که تا سال 4,546.9 به 2026 میلیون دلار می رسد. بازار ارائهدهندگان خدمات، بالاترین پذیرنده راهحلهای پارچه داده، نیز در همان دوره رشد چشمگیری خواهد داشت.
The Data Fabric: یک راه حل نوآورانه برای مدیریت داده توضیح میدهد که برای کاهش خطرات مرتبط با انواع دادههای متنوع، دادههای فاسد، ذخیرهسازی ناکافی، کمبودهای انطباق، و تهدیدات سایبری، یک بافت داده ابزارهای پلتفرمی برای ارزیابی ریسک، ذخیرهسازی بزرگ برای دادههای چند نوع، دسترسی تک نقطهای به دادههای چند منبعی و نمایش دادهای واحد در سراسر سازمان.
دیتا فابریک چیست؟
یک پارچه داده، یکی از گارتنر 10 روند برتر در داده ها و تجزیه و تحلیل برای سال 2023، به شرح زیر تعریف شده است:
"الگوی طراحی مدیریت داده که از انواع ابرداده ها برای مشاهده، تجزیه و تحلیل و توصیه راه حل های مدیریت داده استفاده می کند. این به کاربران تجاری این امکان را میدهد که دادهها را با اطمینان مصرف کنند و به توسعهدهندگان شهروندان کممهارت کمک میکند تا در فرآیند یکپارچهسازی و مدلسازی همهکارهتر شوند.»
در عصر دیجیتال، چندین مشتری تماس می گیرد
نقاط به جریان روان اطلاعات برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ و
تصمیم گیری فوری یک چارچوب تکنولوژیکی مانند پارچه داده، تجزیه و تحلیل یکپارچه ای را ارائه می دهد
پردازش در خطوط لوله داده و پلت فرم های خدمات مختلف.
در عصری که امکانات ذخیرهسازی قابل اعتماد برای موفقیت مدیریت دادههای سازمانی حیاتی است، به نظر میرسد «ذخیرهسازی بازسازیشده» یک پارچه داده با امنیت، مقیاسپذیری، گزینههای تکراری و ویژگیهای کارایی بالا، مناسب برای پلت فرم زیرساخت ابری به عنوان سرویس (IaaS). جان مورل، مدیر ارشد بازاریابی محصول در Acceldata، عناصر مهم یک بافت داده سازمانی را در سری ویدیوهای او.
بزرگ داده
موارد استفاده از پارچه برای تجزیه و تحلیل پیشرفته
در پروژه های کلان داده معمولی، مهمترین چیز
چالش حجم و پیچیدگی بالای داده های مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل است. را
چابکی و انعطاف پذیری یک پارچه داده
زیرساخت امکان دسترسی سریع به داده های مناسب در زمان مناسب را فراهم می کند
تجزیه و تحلیل پیشرفته
همانطور که موارد اخیر استفاده از کلان داده بدون شک تایید کرده است، بافت کلان داده یک تغییر دهنده بازی بود. همانطور که در توضیح داده شده است Big Data Fabric: یک ضرورت برای هر ابتکار کلان داده موفق. پلت فرم فابریک داده های بزرگ امنیت سرتاسری را همراه با کمک ارائه می دهد یکپارچه سازی داده ها و قابلیت های تجزیه و تحلیل سلف سرویس برای کاربران تجاری متوسط. این مقاله همچنین یک فناوری مرتبط دیگر را مورد بحث قرار می دهد - مجازی سازی داده ها، که برای:
- دسترسی به
طیف گسترده ای از داده ها - انجام
تجزیه و تحلیل داده های بزرگ بدون مهارت های فنی - بررسی
موارد استفاده مختلف
به گفته فارستر، فابریک داده های بزرگ است:
«نمای یکپارچه، قابل اعتماد و جامع از دادههای کسبوکار که با هماهنگسازی منابع داده به صورت خودکار، هوشمند و ایمن، سپس آمادهسازی و پردازش آنها در پلتفرمهای کلان داده مانند Hadoop و Apache Spark، دریاچههای داده، حافظه داخلی و NoSQL تولید میشود. ”
داده ها
موارد استفاده از پارچه برای کاربردهای تجاری
کسب و کارهای مدرن در حال رونق هستند، بنابراین آنها
نیاز به بهره برداری از راه حل های مبتنی بر فناوری در زمان واقعی برای طیف وسیعی از کاربردها
موارد چنین موارد استفاده ممکن است:
- انجام تجزیه و تحلیل تعمیر و نگهداری پیشگیرانه برای جلوگیری از خرابی
- پیگیری احساسات مشتری برای پیش بینی ریزش
- نظارت بر بازارها برای کشف تقلب
- انجام تجزیه و تحلیل های پیش بینی و تجویزی پیشرفته برای
بهینه سازی محصولات یا فرآیندها
اگرچه این موارد استفاده در یک کسب و کار با هر اندازه ای بسیار رایج است، ابزارها و حالت های فناورانه برای ارائه راه حل ها در چشم انداز کسب و کار یکسان نیستند. کسبوکارهایی که خود را «دادهمحور» میدانند و قبلاً سیستمهای فناوری داده پیشرفته را به کار گرفتهاند، احتمالاً سریعتر از رقبای خود موفق خواهند شد.
A پارچه داده می تواند به معنای تفاوت بین موفقیت و شکست برای چنین کسب و کاری باشد، زیرا این اکوسیستم مدیریت داده منحصر به فرد مجموعه ای از مزایا را ارائه می دهد، به عنوان مثال، انعطاف پذیری، مقیاس پذیری، امنیت، تجزیه و تحلیل زمان واقعی، و قابلیت های تجزیه و تحلیل پیشرفته - همه در یک مکان. این پست وبلاگ کلودرا اطمینان می دهد که بافت کلان داده بر «چالش های در دسترس بودن داده ناکافی، غیرقابل اعتماد بودن ذخیره سازی و امنیت داده ها، داده های مخفی، مقیاس پذیری ضعیف، و اتکا به سیستم های قدیمی با عملکرد ضعیف غلبه می کند».
دموکراتیک سازی داده ها و ساختار داده ها از یک جهت در مورد «قابلیت همکاری» دادههای چند منبعی در یک بافت داده صحبت میکند که نشاندهنده دموکراتیک شدن دادهها است. نویسنده توضیح می دهد که چگونه این چارچوب وظایف مدیریت داده را در سراسر ابر و منابع داده داخلی ساده می کند.
La مدیریت داده MapR برای مثال، پلتفرم دادههای «زمان واقعی، مرده و دستهای» را برای تجزیه و تحلیل جمعی به هم متصل میکند. بافت داده MapR کاربر را قادر می سازد تا به برنامه ها یا ابزارهای موجود و ابزارهای جدید دسترسی داشته باشد. این پلتفرم دسترسی به «دادهها در همه اشکال» را در «همه مکانها» امکانپذیر میسازد. هدف اصلی پارچه داده MapR تجزیه سیلوهای داده برای دسترسی به موقع به انواع داده ها است. همانطور که در توضیح داده شده است پارچه داده های مدرن - چه معنایی برای کسب و کار شما دارد.
La طلاند راه حل داده فابریک به تیم های فناوری اطلاعات کمک می کند تا بین پروژه ها بدون هیچ منحنی یادگیری جابجا شوند. این پلتفرم ابزارهای یکپارچهسازی داده، ابر، مدیریت دادههای اصلی (MDM)، کیفیت داده (DQ) و ابزارهای یکپارچهسازی دادهها را در یک «پلتفرم واحد با محیط توسعه و مدیریت مشترک» ترکیب میکند. هدف نهایی افزایش بهره وری است.
موارد استفاده از پارچه داده برای یادگیری ماشین
مدل های یادگیری ماشینی (ML) را می توان به طور موثر در محیط فابریک داده استفاده کرد زیرا آماده سازی داده ها زمان به حداقل می رسد در حالی که قابلیت استفاده از داده های آماده شده در مدل ها و برنامه ها افزایش می یابد. هنگامی که داده ها در سراسر یک شرکت توزیع می شود - در فضای ابری، داخلی، و در لبه (IoT) - مجموعه داده ها "دسترسی کنترل شده" به داده های ایمن را فراهم می کند، که فرآیندهای پیشرفته ML را تسهیل می کند. قابلیتهای یادگیری مدلهای ML زمانی افزایش مییابد که دادههای مناسب در زمان مناسب به آنها داده شود.
به طور کلی،
تعدادی مدل ممکن است برای یک مورد استفاده استفاده شود. در یک تجارت معمولی
سناریوی تجزیه و تحلیل، بافت داده می تواند به طور موثر با چالش های توزیع شده مقابله کند
انبوه داده ها و فرآیندهای وقت گیر ML.
یکی دیگر از موارد کاربرد پارچه داده جالب «داده در حرکت» است که باید در حالت استراحت به آن دسترسی پیدا کرد و تجزیه و تحلیل کرد. یادگیری ماشینی موفق با یک پارچه داده جهانی اشاره می کند که پلتفرمهای فابریک داده با مدیریت، کنترل و توزیع دادهها به دانشمندان داده برای تجزیه و تحلیل پیشرفته، به آنها کمک میکنند تا به جای اتلاف وقت برای آمادهسازی داده، روی مرحله تجزیه و تحلیل دادهها تمرکز کنند.
به گفته KD Nuggets:
تکرارپذیری برای علم داده و البته یادگیری ماشین مهم است، بنابراین ما به یک راه آسان برای استفاده مجدد از داده های ساختاریافته و بدون ساختار با مدیریت کاتالوگ مجموعه داده ها نیاز داریم.
آموزش KDNuggets در پارچه داده برای ML آموزش می دهد که چگونه یک پایگاه داده گراف و یک لایه داده معنایی با هم همه منابع داده را در یک محیط بافت داده "ادغام و هماهنگ" می کنند.
موارد استفاده از پارچه داده برای کشف داده ها
کشف داده ها یک لایه بسیار مهم از فرآیند تجزیه و تحلیل کسب و کار است، زیرا این لایه دسترسی به داده های مناسب را کنترل می کند. وقتی کسب و کارها از مجازی سازی داده ها و پلت فرم های فابریک داده با هم استفاده می کنند، مزایای قابل توجهی در تجزیه و تحلیل کسب و کار به دست می آورند. لایه کشف داده، دادههایی را که برای استفاده در دسترس هستند، آشکار میکند، که مشابه عملکرد «بار» ابزارهای سنتی ETL است. آنچه چارچوب فابریک داده را بسیار قدرتمند میکند، لایه نهایی مدیریت داده است که در تمام لایههای دیگر اجرا میشود و امنیت، حاکمیت داده و MDM را مدیریت میکند.
تصویر تحت مجوز Shutterstock.com استفاده می شود
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- ضرب کردن آینده با آدرین اشلی. دسترسی به اینجا.
- خرید و فروش سهام در شرکت های PRE-IPO با PREIPO®. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- : دارد
- :است
- :نه
- $UP
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- درباره ما
- دسترسی
- قابل دسترسی است
- دقیق
- در میان
- پیشرفته
- مزایای
- سن
- معرفی
- قبلا
- همچنین
- امریکایی
- an
- تحلیل
- علم تجزیه و تحلیل
- تحلیل
- و
- دیگر
- هر
- آپاچی
- جرقه آپاچی
- برنامه های کاربردی
- معماری
- هستند
- مقاله
- AS
- ارزیابی
- مرتبط است
- اطمینان می دهد
- At
- نویسنده
- بطور خودکار
- دسترس پذیری
- در دسترس
- میانگین
- اجتناب از
- اساسی
- BE
- زیرا
- شدن
- بوده
- مزایای
- میان
- خارج از
- بزرگ
- بزرگ داده
- بلاگ
- هر دو
- شکستن
- بسته
- کسب و کار
- برنامه های تجاری
- کسب و کار
- by
- CAGR
- CAN
- قابلیت های
- مورد
- موارد
- کاتالوگ
- تهیه کنید
- به چالش
- چالش ها
- مشخصات
- شهروند
- ابر
- Cloudera
- Collective - Dubai Hills Estate
- ترکیب
- بیا
- مشترک
- رقبای
- پیچیده
- پیچیدگی
- انطباق
- جامع
- تمرکز
- اعتماد به نفس
- تایید شده
- در نظر بگیرید
- مصرف
- کنترل
- گروه شاهد
- همراه
- دوره
- بحرانی
- بالغ بر
- منحنی
- مشتری
- سایبر
- داده ها
- تحلیل داده ها
- یکپارچه سازی داده ها
- مدیریت اطلاعات
- آماده سازی داده ها
- کیفیت داده
- علم اطلاعات
- مجموعه داده ها
- ذخیره سازی داده ها
- پایگاه داده
- DATAVERSITY
- مرده
- تصمیم گیری
- مشخص
- دموکراتیک شدن
- مستقر
- گسترش
- طرح
- طراحی
- توسعه دهندگان
- پروژه
- تفاوت
- مختلف
- دیجیتال
- عصر دیجیتال
- مدیر
- کشف
- توزیع شده
- توزیع
- مختلف
- غالب
- شک
- پایین
- در طی
- ساده
- اکوسیستم
- لبه
- به طور موثر
- موثر
- عناصر
- را قادر می سازد
- پشت سر هم
- افزایش
- سرمایه گذاری
- محیط
- مجهز بودن
- عصر
- مثال
- موجود
- گسترش
- انتظار می رود
- توضیح داده شده
- توضیح می دهد
- بهره برداری
- پارچه
- تسهیل می کند
- امکانات
- شکست
- سریعتر
- تغذیه
- نهایی
- مناسب
- انعطاف پذیری
- جریان
- برای
- پیش بینی
- در درجه نخست
- فورستر
- چارچوب
- از جانب
- تابع
- افزایش
- تغییر دهنده ی بازی
- گارتنر
- جهانی
- هدف
- حکومت
- اعطا کردن
- گراف
- شدن
- هادوپ
- اداره
- آیا
- کمک
- کمک می کند
- زیاد
- عملکرد بالا
- های لایت
- میزبان
- چگونه
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- فوری
- مهم
- in
- افزایش
- افزایش
- نشان دادن
- صنعت
- اطلاعات
- شالوده
- ابتکار عمل
- ابتکاری
- در عوض
- ادغام
- اطلاعات
- جالب
- فوق العاده گرانبها
- اینترنت اشیا
- IT
- جان
- JPG
- kdnuggets
- چشم انداز
- بزرگ
- لایه
- لایه
- یادگیری
- میراث
- بهره برداری
- مجوز
- احتمالا
- مکان
- دستگاه
- فراگیری ماشین
- نگهداری
- باعث می شود
- مدیریت
- مدیریت می کند
- مدیریت
- بازار
- بازار یابی (Marketing)
- بازارها
- استاد
- ممکن است..
- متوسط
- به معنی
- متاداده
- میلیون
- کاهش
- ML
- حالت
- مدل سازی
- مدل
- مدرن
- حالت های
- بیش
- حرکت
- چندگانه
- باید
- نیاز
- نیازهای
- جدید
- شمال
- عدد
- هدف
- مشاهده کردن
- of
- ارائه
- پیشنهادات
- on
- بر روی تقاضا
- ONE
- باز می شود
- فرصت
- بهینه سازی
- گزینه
- or
- دیگر
- خارج
- الگو
- کامل
- دوره
- فاز
- محل
- سکو
- سیستم عامل
- افلاطون
- هوش داده افلاطون
- PlatoData
- نقطه
- فقیر
- قوی
- پیش بینی
- آماده شده
- آماده
- روند
- فرآیندهای
- در حال پردازش
- ساخته
- محصول
- بهره وری
- محصولات
- پیش بینی
- پروژه ها
- ارائه
- ارائه دهندگان
- فراهم می کند
- کیفیت
- سریع
- محدوده
- رسیدن به
- واقعی
- زمان واقعی
- اخیر
- توصیه
- مربوط
- قابل اعتماد
- اعتماد
- تکرار
- گزارش
- نیاز
- REST
- استفاده مجدد
- راست
- طلوع
- خطر
- ارزیابی ریسک
- همان
- مقیاس پذیری
- سناریو
- علم
- دانشمندان
- بدون درز
- امن
- ایمن
- تیم امنیت لاتاری
- ارشد
- سرویس
- ارائه دهندگان خدمات
- خدمات
- مجموعه
- شاتر استوک
- قابل توجه
- به طور قابل توجهی
- سیلوهای
- تنها
- اندازه
- مهارت ها
- So
- راه حل
- مزایا
- منابع
- جرقه
- ذخیره سازی
- ساخت یافته
- داده های ساخت یافته و بدون ساختار
- موفق شدن
- موفقیت
- موفق
- چنین
- گزینه
- سیستم های
- برخورد با
- مذاکرات
- وظایف
- تیم ها
- فنی
- مهارتهای فنی
- فنی
- پیشرفته
- نسبت به
- که
- La
- شان
- آنها
- خودشان
- سپس
- از این رو
- اینها
- آنها
- این
- تهدید
- پر رونق
- از طریق
- زمان
- زمان بر
- به
- با هم
- ابزار
- بالا
- بالا 10
- لمس
- سنتی
- روند
- مورد اعتماد
- قابل اعتماد
- آموزش
- نوع
- انواع
- نوعی
- نهایی
- زیر
- یکپارچه
- منحصر به فرد
- قابلیت استفاده
- استفاده کنید
- مورد استفاده
- استفاده
- کاربر
- کاربران
- تنوع
- مختلف
- همه کاره
- عمودی
- بسیار
- تصویری
- چشم انداز
- حجم
- بود
- مسیر..
- we
- خوب
- چی
- چه زمانی
- که
- در حین
- وسیع
- اراده
- با
- در داخل
- بدون
- شما
- زفیرنت