Az adatok mennyisége, változatossága és forrásai bővülnek; ezért az üzleti igény is megbízható, pontos és időszerű adatokra van szükség az igény szerinti „versenyintelligencia” érdekében. Adatszövet A használati esetek hosszú távú technológiai megoldást kínálnak az ilyen összetett adatökoszisztémával járó számtalan kihívás kezelésére. Ez a „konvergens platform”, amelyet egyedi architektúrával és adatszolgáltatási csomaggal terveztek, jól felszerelt, hogy megfeleljen egy összetett adatökoszisztéma változatos adatkezelési igényeinek.
Szerint Szövetséges piackutatás, a Data Fabric piac 4,546.9-ra várhatóan eléri a 2026 millió dollárt. A Data Fabric piaca telepítés, típus, vállalati méret és iparági vertikális szerint: Globális lehetőségelemzés és iparági előrejelzés, 2019–2026 megerősíti, hogy az adatszövet-piac az előrejelzések szerint 23.8%-os CAGR-növekedéssel fog növekedni 2019 és 2026 között – 4,546.9-ra 2026 millió dollárra tetőzik. Ebben a tervezett időszakban az észak-amerikai adatháló piaca várhatóan „domináns marad”, mivel a felhő Az adatszövet-megoldások legnagyobb alkalmazója, a szolgáltatók piaca is jelentősen emelkedni fog ugyanebben az időszakban.
A Data Fabric: Innovatív adatkezelési megoldás kifejti, hogy a „különféle adattípusokkal, korrupt adatokkal, elégtelen tárhellyel, megfelelőségi hiányosságokkal és kiberfenyegetéssel kapcsolatos kockázatok mérséklésére” egy adatszövet platformot kínál kockázatértékeléshez, nagy tárhelyet a több típusú adatok számára, egypontos hozzáférést több forrásból származó adatok és egyetlen adatnézet a vállalaton belül.
Mi az a Data Fabric?
Adatszövet, az egyik Gartneré Az adatok és elemzések 10 legfontosabb trendje 2023-ban a következőképpen került meghatározásra:
„Adatkezelési tervezési minta, amely minden típusú metaadatot felhasznál az adatkezelési megoldások megfigyelésére, elemzésére és ajánlására. Lehetővé teszi az üzleti felhasználók számára, hogy magabiztosan fogyasszák az adatokat, és megkönnyíti a kevésbé képzett polgári fejlesztők számára, hogy sokoldalúbbá váljanak az integrációs és modellezési folyamatban.”
A digitális korban több ügyfél érintése
pontok megkövetelik a gördülékeny információáramlást a valós idejű elemzéshez és
azonnali döntéshozatal. Az olyan technológiai keretrendszer, mint például az adatszövet, zökkenőmentes elemzést biztosít
folyamat különböző adatfolyamokon és szolgáltatási platformokon keresztül.
Egy olyan korszakban, amikor a megbízható tárolóeszközök kritikus fontosságúak a vállalati adatkezelés sikere szempontjából, úgy tűnik, hogy az adatszövet „újratervezett tárhelye” bőséges biztonsággal, skálázhatósággal, replikációs lehetőségekkel és nagy teljesítményű jellemzőkkel tökéletesen illeszkedik a felhő infrastruktúra-szolgáltatásként (IaaS) platform. John Morrell, az Acceldata termékmarketingért felelős vezető igazgatója kiemeli a vállalati adathálózat fontos elemeit. videósorozatát.
Big adatok
Szövethasználati esetek a speciális elemzésekhez
A tipikus big data projektekben mindenekelőtt
kihívást jelent az elemzéshez felhasznált adatok nagy mennyisége és összetettsége. A
az adatszövet mozgékonysága és rugalmassága
Az infrastruktúra lehetővé teszi a megfelelő adatokhoz való gyors hozzáférést a megfelelő időben
továbbfejlesztett elemzés.
Amint azt a közelmúltbeli big data felhasználási esetek kétségtelenül megerősítették, a big data szövet megváltoztatta a játékot, pontban leírtak szerint Big Data Fabric: elengedhetetlen minden sikeres Big Data kezdeményezéshez. A big data textil platform végpontok közötti biztonságot nyújt támogatott rendszerrel párosítva adatintegráció és önkiszolgáló elemzési képességek az átlagos üzleti felhasználó számára. A cikk egy másik kapcsolódó technológiát is tárgyal - adatvirtualizáció, ami felbecsülhetetlen értékű:
- Hozzáférés
sokféle adat - Vezető
nagy adatelemzés technikai ismeretek nélkül - Feltárása
különböző használati esetek
Forrester szerint nagy adatszövet a következő:
„Egységes, megbízható és átfogó nézet az üzleti adatokról, amelyeket az adatforrások automatikus, intelligens és biztonságos összehangolásával, majd nagy adatplatformokon, például a Hadoop és az Apache Spark, a data lakes, a memória és a NoSQL előkészítésével és feldolgozásával állítanak elő. ”
dátum
Szövet használati tokok üzleti alkalmazásokhoz
A modern vállalkozások a peremen virágoznak, így ők
a technológia által támogatott megoldásokat valós időben kell kiaknázni egy sor felhasználáshoz
esetek. Ilyen használati esetek lehetnek:
- Megelőző karbantartási elemzés készítése az állásidő elkerülése érdekében
- Az ügyfelek véleményének nyomon követése a lemorzsolódás előrejelzése érdekében
- A piacok nyomon követése a csalások felderítése érdekében
- Fejlett prediktív és előíró elemzések végzése a
termékek vagy folyamatok optimalizálása
Bár ezek a felhasználási esetek meglehetősen gyakoriak egy bármilyen méretű vállalkozáson belül, a megoldások biztosításának technológiai eszközei és módjai nem azonosak az üzleti környezetben. Azok a vállalkozások, amelyek „adatvezéreltnek” tartják magukat, és már fejlett adattechnológiai rendszereket vezettek be, valószínűleg gyorsabban fognak sikeresek lenni, mint versenytársaik.
A adatszövet jelentheti a különbséget egy ilyen vállalkozás sikere és kudarca között, mivel ez az egyedülálló adatkezelési ökoszisztéma számos előnyt kínál, például rugalmasságot, méretezhetőséget, biztonságot, valós idejű elemzést és fejlett elemzési lehetőségeket – mindezt egy helyen. Ez Cloudera blogbejegyzés biztosítja, hogy a big data szövet leküzdi „az adatok elégtelen elérhetősége, az adattárolás és -biztonság megbízhatatlansága, az áthalmozott adatok, a rossz skálázhatóság és az alulteljesítő örökölt rendszerekre való támaszkodás kihívásait.
Az adatok demokratizálása és az adatszövet a többforrású adatok adatszövetben való „interoperabilitásáról” beszél, egyféleképpen jelezve az adatok demokratizálódását. A szerző elmagyarázza, hogy ez a keretrendszer hogyan egyszerűsíti le az adatkezelési feladatokat a felhőben és a helyszíni adatforrásokban.
A MapR adatkezelés platform például összekapcsolja a „valós idejű, holt és kötegelt” adatokat kollektív elemzés céljából. A MapR adatszövet lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy hozzáférést biztosítson mind a meglévő alkalmazásokhoz vagy eszközökhöz, mind az új eszközökhöz. Ez a platform lehetővé teszi a hozzáférést az „adatokhoz minden formában” „minden helyen”. A MapR adathálózat alapvető célja az adatsilók lebontása, hogy minden típusú adathoz pontosan időben hozzáférhessen, pontban leírtak szerint A Modern Data Fabric - Mit jelent az Ön vállalkozása számára.
A Talend Az adatszövet megoldás segít az informatikai csapatoknak tanulási görbe nélkül váltani a projektek között. Ez a platform egyesíti az adatintegrációs eszközöket, a felhőt, a törzsadatkezelést (MDM), az adatminőséget (DQ) és az adatintegrációs eszközöket egy „egy platformon, közös fejlesztési és felügyeleti környezettel”. A végső cél a termelékenység növelése.
Data Fabric használati esetei a gépi tanuláshoz
A gépi tanulási (ML) modellek hatékonyan használhatók adatháló környezetben, mert adatok előkészítése az idő minimálisra csökken, miközben az előkészített adatok használhatósága nő a modellek és alkalmazások között. Amikor az adatokat egy vállalat között szétosztják – a felhőben, a helyszíni és a peremen (IoT) –, az adatszövet „ellenőrzött hozzáférést” biztosít a biztonságos adatokhoz, ami megkönnyíti a továbbfejlesztett ML-folyamatokat. Az ML modellek tanulási képességei jelentősen javulnak, ha a megfelelő adatokat a megfelelő időben táplálják be.
Általában
egy használati esetre több modell is használható. Egy tipikus üzletben
Az elemzési forgatókönyv, az adatszövet hatékonyan képes megbirkózni az elosztott kihívásokkal
adathalmok és időigényes ML folyamatok.
Egy másik érdekes adatszövet felhasználási eset a „data in motion”, amelyet nyugalmi módban kell elérni és elemezni. Sikeres gépi tanulás globális adathálózattal rámutat arra Az adatok kezelésével, ellenőrzésével és az adattudósok számára a fejlett elemzés érdekében történő elosztásával az adatszövet-platformok segítenek nekik az adatelemzési fázisra koncentrálni, ahelyett, hogy az adatok előkészítésére pazarolnának időt.
KD Nuggets szerint:
„A reprodukálhatóság fontos az adattudomány és természetesen a gépi tanulás szempontjából, ezért szükségünk van egy egyszerű módra a harmonizált strukturált és strukturálatlan adatok újrafelhasználására az adatkészlet-katalógusok kezelésével.”
A KDNuggets oktatóanyaga adatszövet az ML számára azt tanítja, hogy egy gráf adatbázis és egy szemantikai adatréteg együtt hogyan „integrálja és harmonizálja” az összes adatforrást egy adatszövet környezetben.
Data Fabric használati esetek adatfelderítéshez
Az adatfeltárás az üzleti elemzési folyamat nagyon fontos rétege, mivel ez a réteg szabályozza a megfelelő adatokhoz való hozzáférést. Amikor a vállalkozások adatvirtualizációt és adatszövet-platformokat együtt használnak, jelentős előnyökhöz jutnak az üzleti elemzésben. Az adatfelderítési réteg feltárja, hogy milyen adatok állnak rendelkezésre a használatra, ami hasonló a hagyományos ETL-eszközök „betöltési” funkciójához. Az adatszövet-keretrendszert az utolsó adatkezelési réteg teszi olyan erőssé, amely az összes többi rétegen keresztül fut, és felügyeli a biztonságot, az adatkezelést és az MDM-et.
A kép a Shutterstock.com licence alapján lett felhasználva
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- A jövő pénzverése – Adryenn Ashley. Hozzáférés itt.
- Részvények vásárlása és eladása PRE-IPO társaságokban a PREIPO® segítségével. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- :van
- :is
- :nem
- $ UP
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- Rólunk
- hozzáférés
- igénybe vett
- pontos
- át
- fejlett
- előnyei
- kor
- Minden termék
- már
- Is
- Amerikai
- an
- elemzés
- analitika
- elemez
- és a
- Másik
- bármilyen
- Apache
- Apache Spark
- alkalmazások
- építészet
- VANNAK
- cikkben
- AS
- értékelés
- társult
- szerint biztosítja
- At
- szerző
- automatikusan
- elérhetőség
- elérhető
- átlagos
- elkerülése érdekében
- alapvető
- BE
- mert
- válik
- óta
- Előnyök
- között
- Túl
- Nagy
- Big adatok
- Blog
- mindkét
- szünet
- Csomag
- üzleti
- Üzleti alkalmazások
- vállalkozások
- by
- CAGR
- TUD
- képességek
- eset
- esetek
- katalógusok
- ellát
- kihívás
- kihívások
- jellemzők
- polgár
- felhő
- Cloudera
- Kollektív
- kombájnok
- hogyan
- Közös
- versenytársak
- bonyolult
- bonyolultság
- teljesítés
- átfogó
- összpontosít
- bizalom
- MEGERŐSÍTETT
- Fontolja
- fogyaszt
- kontrolling
- ellenőrzések
- összekapcsolt
- tanfolyam
- kritikai
- tetőzve
- görbe
- vevő
- cyber
- dátum
- adatelemzés
- adatintegráció
- adatkezelés
- Adatok előkészítése
- adatminőség
- adat-tudomány
- adatkészletek
- adattárolás
- adatbázis
- ADATVERZITÁS
- halott
- Döntéshozatal
- meghatározott
- demokratizálás
- telepített
- bevetés
- Design
- tervezett
- fejlesztők
- Fejlesztés
- különbség
- különböző
- digitális
- digitális korban
- Igazgató
- felfedezés
- megosztott
- elosztó
- számos
- uralkodó
- kétlem
- le-
- alatt
- könnyű
- ökoszisztéma
- él
- hatékonyan
- eredményesen
- elemek
- lehetővé teszi
- végtől végig
- fokozott
- Vállalkozás
- Környezet
- felszerelt
- Ez volt
- példa
- létező
- bővülő
- várható
- magyarázható
- Elmagyarázza
- Exploit
- szövet
- megkönnyíti
- berendezések
- Kudarc
- gyorsabb
- Fed
- utolsó
- megfelelő
- Rugalmasság
- áramlási
- A
- Előrejelzés
- legelső
- Forrester
- Keretrendszer
- ból ből
- funkció
- Nyereség
- játék-váltó
- Gartner
- Globális
- cél
- kormányzás
- biztosít
- grafikon
- Nő
- Hadoop
- Kezelés
- Legyen
- segít
- segít
- Magas
- nagy teljesítményű
- kiemeli
- vendéglátó
- Hogyan
- HTML
- http
- HTTPS
- azonnali
- fontos
- in
- <p></p>
- Növeli
- jelezve
- ipar
- információ
- Infrastruktúra
- Kezdeményezés
- újító
- helyette
- integráció
- Intelligencia
- érdekes
- felbecsülhetetlen
- tárgyak internete
- IT
- János
- jpg
- KDnuggets
- táj
- nagy
- réteg
- tojók
- tanulás
- Örökség
- erőfölény
- Engedély
- Valószínű
- helyszínek
- gép
- gépi tanulás
- karbantartás
- KÉSZÍT
- vezetés
- kezeli
- kezelése
- piacára
- Marketing
- piacok
- mester
- Lehet..
- jelent
- eszközök
- Metaadatok
- millió
- Enyhít
- ML
- Mód
- modellezés
- modellek
- modern
- módok
- több
- mozgás
- többszörös
- kell
- Szükség
- igények
- Új
- Északi
- szám
- célkitűzés
- megfigyelni
- of
- ajánlat
- Ajánlatok
- on
- Igény szerint
- ONE
- nyit
- Alkalom
- optimalizálása
- Opciók
- or
- Más
- ki
- Mintás
- tökéletes
- időszak
- fázis
- Hely
- emelvény
- Platformok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- szegény
- erős
- előre
- előkészített
- előkészítése
- folyamat
- Folyamatok
- feldolgozás
- Készült
- Termékek
- termelékenység
- Termékek
- tervezett
- projektek
- ad
- szolgáltatók
- biztosít
- világítás
- Quick
- hatótávolság
- el
- igazi
- real-time
- új
- ajánl
- összefüggő
- megbízható
- bizalom
- replikáció
- jelentést
- szükség
- REST
- újra
- jobb
- Emelkedik
- Kockázat
- kockázatértékelés
- azonos
- skálázhatóság
- forgatókönyv
- Tudomány
- tudósok
- zökkenőmentes
- biztonság
- biztosan
- biztonság
- idősebb
- szolgáltatás
- szolgáltatók
- Szolgáltatások
- Szettek
- Shutterstock
- jelentős
- jelentősen
- silók
- egyetlen
- Méret
- készségek
- So
- megoldások
- Megoldások
- Források
- Szikra
- tárolás
- szerkesztett
- strukturált és strukturálatlan adatok
- sikerül
- siker
- sikeres
- ilyen
- kapcsoló
- Systems
- felszerelés
- Talks
- feladatok
- csapat
- Műszaki
- technikai készségek
- technikai
- Technológia
- mint
- hogy
- A
- azok
- Őket
- maguk
- akkor
- ebből adódóan
- Ezek
- ők
- ezt
- fenyegetések
- virágzó
- Keresztül
- idő
- időigényes
- nak nek
- együtt
- szerszámok
- felső
- Top 10
- érintse
- hagyományos
- Trends
- Megbízható
- megbízható
- oktatói
- típus
- típusok
- tipikus
- végső
- alatt
- egységes
- egyedi
- használhatóság
- használ
- használati eset
- használt
- használó
- Felhasználók
- fajta
- különféle
- sokoldalú
- függőleges
- nagyon
- videó
- Megnézem
- kötet
- volt
- Út..
- we
- JÓL
- Mit
- amikor
- ami
- míg
- széles
- lesz
- val vel
- belül
- nélkül
- A te
- zephyrnet