Data berkembang dalam volume, variasi, dan sumber; oleh karena itu, begitu pula kebutuhan bisnis akan data yang dapat dipercaya, akurat, dan tepat waktu untuk “competitive intelligence” sesuai permintaan. Kain data kasus penggunaan menawarkan solusi teknologi jangka panjang untuk menangani berbagai tantangan yang datang dengan ekosistem data yang begitu kompleks. “Platform konvergen” ini, dirancang dengan arsitektur unik dan kumpulan layanan data, dilengkapi dengan baik untuk memenuhi beragam kebutuhan Manajemen Data dari ekosistem data yang kompleks.
Menurut Riset Pasar Sekutu, Pasar Data Fabric diperkirakan akan mencapai $4,546.9 Juta pada tahun 2026. Laporan tersebut Pasar Fabric Data berdasarkan Penerapan, Jenis, Ukuran Perusahaan, dan Vertikal Industri: Analisis Peluang Global dan Prakiraan Industri, 2019-2026 menegaskan bahwa pasar data fabric diproyeksikan tumbuh pada CAGR sebesar 23.8% antara 2019 hingga 2026 – memuncak pada $4,546.9 juta pada 2026. Selama periode yang diproyeksikan ini, pasar data fabric Amerika Utara diperkirakan akan “tetap dominan,” karena cloud pasar penyedia layanan, pengadopsi solusi struktur data teratas, juga akan meningkat secara signifikan pada periode yang sama.
The Data Fabric: Solusi Manajemen Data yang Inovatif menjelaskan bahwa untuk memitigasi “risiko yang terkait dengan beragam jenis data, data yang rusak, penyimpanan yang tidak memadai, kekurangan kepatuhan, dan ancaman dunia maya”, struktur data menawarkan alat platform untuk penilaian risiko, penyimpanan besar untuk data multi-jenis, akses satu titik ke data multi-sumber, dan tampilan data tunggal di seluruh perusahaan.
Apa itu Kain Data?
Kain data, salah satu Gartner 10 tren teratas dalam data dan analitik untuk tahun 2023, telah didefinisikan sebagai:
“Pola desain manajemen data yang memanfaatkan semua jenis metadata untuk mengamati, menganalisis, dan merekomendasikan solusi manajemen data. Ini memungkinkan pengguna bisnis untuk menggunakan data dengan percaya diri dan memfasilitasi pengembang warga yang kurang terampil untuk menjadi lebih fleksibel dalam proses integrasi dan pemodelan.”
Di era digital, banyak sentuhan pelanggan
poin membutuhkan aliran informasi yang lancar untuk analitik waktu nyata dan
pengambilan keputusan segera. Kerangka kerja teknologi seperti struktur data memberikan analitik yang mulus
proses di berbagai pipa data dan platform layanan.
Di era ketika fasilitas penyimpanan yang andal sangat penting untuk keberhasilan Manajemen Data perusahaan, "penyimpanan arsitektur ulang" struktur data, dengan keamanan yang memadai, skalabilitas, opsi replikasi, dan karakteristik kinerja tinggi, tampaknya sangat cocok untuk platform cloud infrastructure-as-a-service (IaaS). John Morrell, direktur senior pemasaran produk di Acceldata, menyoroti elemen penting dari struktur data perusahaan serial videonya.
Big data
Kasus Penggunaan Fabric untuk Analisis Lanjutan
Dalam proyek data besar biasa, yang terpenting
Tantangannya adalah tingginya volume dan kompleksitas data yang digunakan untuk analisis. Itu
kelincahan dan fleksibilitas dari struktur data
infrastruktur memungkinkan akses cepat ke data yang tepat pada waktu yang tepat
analisis yang ditingkatkan.
Seperti kasus penggunaan data besar baru-baru ini telah dikonfirmasi tanpa keraguan, struktur data besar adalah pengubah permainan, seperti yang dijelaskan dalam Struktur Data Besar: Kebutuhan untuk Setiap Inisiatif Data Besar yang Berhasil. Platform fabric data besar menawarkan keamanan end-to-end ditambah dengan bantuan integrasi data dan kemampuan analitik swalayan untuk pengguna bisnis rata-rata. Artikel ini juga membahas teknologi terkait lainnya – virtualisasi data, yang sangat berharga untuk:
- Mengakses
berbagai macam data - Melakukan
analisis data besar tanpa keterampilan teknis - Menjelajahi
kasus penggunaan yang berbeda
Menurut Forrester, kain data besar adalah:
“Tampilan data bisnis yang terpadu, tepercaya, dan komprehensif yang dihasilkan dengan mengatur sumber data secara otomatis, cerdas, dan aman, lalu menyiapkan dan memprosesnya dalam platform data besar seperti Hadoop dan Apache Spark, data lake, dalam memori, dan NoSQL. ”
Data
Kasus Penggunaan Kain untuk Aplikasi Bisnis
Bisnis modern berkembang pesat, jadi mereka
perlu mengeksploitasi solusi yang mendukung teknologi secara real time untuk berbagai penggunaan
kasus. Kasus penggunaan tersebut mungkin:
- Melakukan analisis pemeliharaan preventif untuk menghindari downtime
- Menindaklanjuti sentimen pelanggan untuk memprediksi churn
- Pemantauan pasar untuk mendeteksi penipuan
- Melakukan analitik prediktif dan preskriptif lanjutan untuk
mengoptimalkan produk atau proses
Meskipun kasus penggunaan ini cukup umum dalam bisnis dengan berbagai ukuran, sarana dan mode teknologi untuk memberikan solusi tidak sama di seluruh lanskap bisnis. Bisnis yang menganggap diri mereka "berbasis data" dan telah menerapkan sistem teknologi data canggih cenderung berhasil lebih cepat daripada pesaing mereka.
A kain data dapat berarti perbedaan antara kesuksesan dan kegagalan untuk bisnis semacam itu, karena ekosistem Manajemen Data yang unik ini menawarkan banyak manfaat, misalnya, fleksibilitas, skalabilitas, keamanan, analisis waktu nyata, dan kemampuan analitik tingkat lanjut – semuanya di satu tempat. Ini Posting blog Cloudera memastikan bahwa struktur data besar mengatasi “tantangan ketersediaan data yang tidak mencukupi, penyimpanan dan keamanan data yang tidak dapat diandalkan, data yang terkurung, skalabilitas yang buruk, dan ketergantungan pada sistem lama yang berkinerja buruk.”
Demokratisasi Data dan Data Fabric berbicara tentang "interoperabilitas" data multi-sumber dalam struktur data, di satu sisi, menunjukkan demokratisasi data. Penulis menjelaskan bagaimana framework ini menyederhanakan tugas Manajemen Data di seluruh cloud dan sumber data lokal.
Grafik Manajemen Data MapR platform, misalnya, menyatukan data “real time, dead, and batch” untuk analisis kolektif. Struktur data MapR memungkinkan pengguna untuk memberikan akses ke aplikasi atau alat yang ada dan alat baru. Platform ini memungkinkan akses ke "data dalam segala bentuk" di "semua lokasi". Tujuan dasar dari struktur data MapR adalah untuk memecah silo data untuk akses just-in-time ke semua jenis data, seperti yang dijelaskan dalam Kain Data Modern - Apa Artinya bagi Bisnis Anda.
Grafik Talend solusi struktur data membantu tim TI beralih antar proyek tanpa kesulitan belajar apa pun. Platform ini menggabungkan alat integrasi data, cloud, Master Data Management (MDM), Kualitas Data (DQ), dan alat integrasi data pada “platform tunggal dengan lingkungan pengembangan dan manajemen yang sama.” Tujuan akhirnya adalah peningkatan produktivitas.
Kasus Penggunaan Data Fabric untuk Pembelajaran Mesin
Model pembelajaran mesin (ML) dapat digunakan secara efisien di lingkungan data fabric karena persiapan data waktu diminimalkan sementara kegunaan data yang disiapkan meningkat di seluruh model dan aplikasi. Saat data didistribusikan ke seluruh perusahaan – di cloud, di lokasi, dan di edge (IoT) – struktur data menyediakan “akses terkontrol” untuk mengamankan data, yang memfasilitasi proses ML yang disempurnakan. Kemampuan pembelajaran model ML ditingkatkan secara signifikan saat data yang tepat diberikan kepada mereka pada waktu yang tepat.
Umumnya,
sejumlah model dapat digunakan untuk satu kasus penggunaan. Dalam bisnis yang khas
skenario analitik, struktur data dapat secara efektif mengatasi tantangan terdistribusi
tumpukan data dan proses ML yang memakan waktu.
Kasus penggunaan struktur data menarik lainnya adalah "data bergerak", yang harus diakses dan dianalisis dalam mode istirahat. Machine Learning yang Sukses dengan Global Data Fabric menunjukkan itu dengan mengelola, mengontrol, dan mendistribusikan data ke ilmuwan data untuk analitik tingkat lanjut, platform struktur data membantu mereka berkonsentrasi pada fase analisis data alih-alih membuang waktu untuk persiapan data.
Menurut KD Nuggets:
“Reproduksibilitas penting untuk ilmu data dan tentu saja pembelajaran mesin, jadi kami memerlukan cara mudah untuk menggunakan kembali data terstruktur dan tidak terstruktur yang selaras dengan mengelola katalog kumpulan data.”
Tutorial KDNuggets aktif struktur data untuk ML mengajarkan bagaimana database grafik dan lapisan data semantik bersama-sama "mengintegrasikan dan menyelaraskan" semua sumber data dalam lingkungan struktur data.
Kasus Penggunaan Data Fabric untuk Penemuan Data
Penemuan data adalah lapisan yang sangat signifikan dari proses analitik bisnis, karena lapisan ini mengontrol akses ke data yang benar. Ketika bisnis menggunakan platform virtualisasi data dan struktur data secara bersamaan, mereka mendapatkan keuntungan yang signifikan dalam analitik bisnis. Lapisan penemuan data mengungkap data apa yang tersedia untuk digunakan, yang mirip dengan fungsi "memuat" alat ETL tradisional. Apa yang membuat kerangka kerja struktur data begitu kuat adalah lapisan Manajemen Data final, yang berjalan melalui semua lapisan lain dan mengelola keamanan, Tata Kelola Data, dan MDM.
Gambar yang digunakan di bawah lisensi dari Shutterstock.com
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
- Beli dan Jual Saham di Perusahaan PRE-IPO dengan PREIPO®. Akses Di Sini.
- Sumber: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- :memiliki
- :adalah
- :bukan
- $NAIK
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- Tentang Kami
- mengakses
- diakses
- tepat
- di seluruh
- maju
- keuntungan
- usia
- Semua
- sudah
- juga
- Amerika
- an
- analisis
- analisis
- menganalisa
- dan
- Lain
- Apa pun
- Apache
- Apache Spark
- aplikasi
- arsitektur
- ADALAH
- artikel
- AS
- penilaian
- terkait
- meyakinkan
- At
- penulis
- secara otomatis
- tersedianya
- tersedia
- rata-rata
- menghindari
- dasar
- BE
- karena
- menjadi
- menjadi
- Manfaat
- antara
- Luar
- Besar
- Big data
- Blog
- kedua
- Istirahat
- Bundel
- bisnis
- Aplikasi Bisnis
- bisnis
- by
- CAGR
- CAN
- kemampuan
- kasus
- kasus
- katalog
- melayani
- menantang
- tantangan
- karakteristik
- warganegara
- awan
- Cloudera
- Kolektif
- menggabungkan
- bagaimana
- Umum
- pesaing
- kompleks
- kompleksitas
- pemenuhan
- luas
- memusatkan
- kepercayaan
- DIKONFIRMASI
- Mempertimbangkan
- memakan
- mengendalikan
- kontrol
- ditambah
- Tentu saja
- kritis
- berpuncak
- melengkung
- pelanggan
- maya
- data
- analisis data
- integrasi data
- manajemen data
- Persiapan data
- kualitas data
- ilmu data
- set data
- penyimpanan data
- Basis Data
- DATAVERSITAS
- mati
- Pengambilan Keputusan
- didefinisikan
- demokratisasi
- dikerahkan
- penyebaran
- Mendesain
- dirancang
- pengembang
- Pengembangan
- perbedaan
- berbeda
- digital
- era digital
- Kepala
- penemuan
- didistribusikan
- mendistribusikan
- beberapa
- dominan
- meragukan
- turun
- selama
- Mudah
- ekosistem
- Tepi
- efektif
- efisien
- elemen
- memungkinkan
- ujung ke ujung
- ditingkatkan
- Enterprise
- Lingkungan Hidup
- lengkap
- Era
- contoh
- ada
- memperluas
- diharapkan
- menjelaskan
- Menjelaskan
- Mengeksploitasi
- kain
- memfasilitasi
- fasilitas
- Kegagalan
- lebih cepat
- Fed
- terakhir
- cocok
- keluwesan
- aliran
- Untuk
- Ramalan
- terutama
- Forrester
- Kerangka
- dari
- fungsi
- Mendapatkan
- game-changer
- Gartner
- Aksi
- tujuan
- pemerintahan
- memberikan
- grafik
- Tumbuh
- Hadoop
- Penanganan
- Memiliki
- membantu
- membantu
- High
- kinerja tinggi
- highlight
- tuan rumah
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- HTML
- http
- HTTPS
- Segera
- penting
- in
- Pada meningkat
- Meningkatkan
- Menunjukkan
- industri
- informasi
- Infrastruktur
- Prakarsa
- inovatif
- sebagai gantinya
- integrasi
- Intelijen
- menarik
- tak ternilai
- idiot
- IT
- John
- jpg
- KDnugget
- pemandangan
- besar
- lapisan
- lapisan
- pengetahuan
- Warisan
- leveraging
- Lisensi
- Mungkin
- lokasi
- mesin
- Mesin belajar
- pemeliharaan
- MEMBUAT
- pengelolaan
- mengelola
- pelaksana
- Pasar
- Marketing
- pasar
- menguasai
- Mungkin..
- berarti
- cara
- Metadata
- juta
- Mengurangi
- ML
- mode
- pemodelan
- model
- modern
- mode
- lebih
- gerakan
- beberapa
- harus
- Perlu
- kebutuhan
- New
- utara
- jumlah
- tujuan
- mengamati
- of
- menawarkan
- Penawaran
- on
- Sesuai Permintaan
- ONE
- membuka
- Kesempatan
- mengoptimalkan
- Opsi
- or
- Lainnya
- di luar
- pola
- sempurna
- periode
- tahap
- Tempat
- Platform
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- poin
- miskin
- kuat
- meramalkan
- siap
- mempersiapkan
- proses
- proses
- pengolahan
- Diproduksi
- Produk
- produktifitas
- Produk
- diproyeksikan
- memprojeksikan
- memberikan
- penyedia
- menyediakan
- kualitas
- Cepat
- jarak
- mencapai
- nyata
- real-time
- baru
- sarankan
- terkait
- dapat diandalkan
- kepercayaan
- replikasi
- melaporkan
- membutuhkan
- ISTIRAHAT
- menggunakan kembali
- benar
- Naik
- Risiko
- penilaian risiko
- sama
- Skalabilitas
- skenario
- Ilmu
- ilmuwan
- mulus
- aman
- aman
- keamanan
- senior
- layanan
- penyedia jasa
- Layanan
- set
- Shutterstock
- penting
- signifikan
- silo
- tunggal
- Ukuran
- keterampilan
- So
- larutan
- Solusi
- sumber
- percikan
- penyimpanan
- tersusun
- data terstruktur dan tidak terstruktur
- berhasil
- sukses
- sukses
- seperti itu
- Beralih
- sistem
- memecahkan
- Pembicaraan
- tugas
- tim
- Teknis
- keterampilan teknis
- teknologi
- Teknologi
- dari
- bahwa
- Grafik
- mereka
- Mereka
- diri
- kemudian
- karena itu
- Ini
- mereka
- ini
- ancaman
- berkembang
- Melalui
- waktu
- membuang-buang waktu
- untuk
- bersama
- alat
- puncak
- Top 10
- menyentuh
- tradisional
- Tren
- Terpercaya
- terpercaya
- tutorial
- mengetik
- jenis
- khas
- terakhir
- bawah
- terpadu
- unik
- kegunaan
- menggunakan
- gunakan case
- bekas
- Pengguna
- Pengguna
- variasi
- berbagai
- serba guna
- vertikal
- sangat
- Video
- View
- volume
- adalah
- Cara..
- we
- BAIK
- Apa
- ketika
- yang
- sementara
- lebar
- akan
- dengan
- dalam
- tanpa
- Anda
- zephyrnet.dll