데이터 패브릭 도구: 이점 및 기능 - DATAVERSITY

플라톤에 의해 재발행

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"데이터 패브릭"이라는 용어는 물리적 하드웨어 계층, 시스템 프로세스 및 가상 계층을 결합하여 시스템 전체의 데이터를 단일 위치에서 액세스, 관리 및 분석할 수 있도록 하는 완전한 아키텍처를 의미합니다. 데이터 패브릭 도구의 핵심은 데이터베이스, 파일 시스템, 클라우드 스토리지 등 기존 데이터 인프라 위에 위치하는 가상 계층 개념입니다. 이 가상 계층은 추상화 계층 역할을 하며 위치나 형식에 관계없이 데이터에 액세스하고 관리하기 위한 단일 인터페이스를 생성합니다.

Data Fabric 도구는 다음을 제공하도록 설계되었습니다. 다양한 능력 서로 다른 데이터 소스 통합, 실시간 분석 워크플로우 생성, 반복 작업 자동화, 셀프 서비스 분석 기능 제공 등이 있습니다. 데이터 패브릭 도구를 사용하면 조직은 조직 내 여러 부서나 팀 사이에 존재하는 사일로를 무너뜨릴 수 있습니다. 모든 이해관계자를 위한 단일 정보 소스를 생성함으로써 이러한 도구를 사용하면 팀 전체에서 더 나은 협업과 커뮤니케이션이 가능해집니다.

2023년 Data Fabric 도구 사용의 이점

가장 먼저 이익 데이터 패브릭 도구의 장점은 사용자가 여러 시스템이나 애플리케이션을 거치지 않고도 한 위치에서 필요한 모든 관련 정보에 쉽게 액세스할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 시간을 절약하고 중복이나 불일치로 인한 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

데이터 패브릭 도구는 서로 다른 시스템 간의 데이터 이동을 자동화합니다. 이는 기업이 호환성 문제나 복잡한 통합에 대해 걱정할 필요 없이 온프레미스 인프라와 클라우드 기반 플랫폼 간에 데이터를 쉽게 전송할 수 있음을 의미합니다.

이 도구는 시스템 전체에서 데이터 세트 관리를 간소화하여 운영 비용을 절감하는 동시에 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다.

또한 데이터 패브릭 도구는 반복적이고 데이터 집약적인 여러 작업을 자동화하여 다른 중요한 비즈니스 기능에 리소스를 확보합니다. 또한 실시간 처리 및 분석이 가능합니다. 빅 데이터. 이 도구는 조직이 일상 업무에서 빠른 의사 결정을 위해 신속하고 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

데이터 패브릭 도구는 의도하지 않은 액세스나 위반으로부터 민감한 데이터 정보를 완벽하게 보호합니다. 고급 암호화 기능을 갖춘 이러한 도구는 귀하의 기밀 정보가 항상 안전하다는 사실을 알고 안심할 수 있습니다.

이러한 도구는 또한 다음 사항을 준수하는 데 도움이 됩니다. 규제 요건 안전한 액세스 제어 메커니즘과 감사 기능을 활성화합니다.

By 자동화 여러 시스템에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 관리하는 것과 관련된 일상적인 작업이 많기 때문에 조직은 인프라 문제에 대해 걱정하는 대신 데이터에서 얻은 통찰력을 활용하는 데 집중할 수 있습니다.

주요 특징들 Data Fabric 도구에서

올해는 다음과 같은 결과가 나올 것으로 예상됩니다. 중요한 발전 데이터 패브릭 도구에서. 생성되는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 기업에는 이 데이터를 관리, 분석하고 통찰력을 얻을 수 있는 방법이 필요합니다. 그만큼 주요 특징들 올해에는 다음이 포함됩니다:

확장성: 기업에서 생성되는 데이터의 양이 계속해서 빠르게 증가함에 따라 확장성은 점점 더 중요해지고 있습니다.

사용 용이성 : 데이터 패브릭 도구는 효과적으로 작동하기 위해 광범위한 기술이나 지식이 필요하지 않습니다. 기술적 지식이 없는 사용자도 데이터를 이해할 수 있도록 사용자 친화적이고 직관적이어야 합니다.

완성: 도구는 데이터베이스, 클라우드 스토리지, API 등 다양한 데이터 소스를 통합합니다. 이를 통해 기업은 단일 인터페이스에서 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다.
자료 관리: 인덱싱, 검색, 쿼리 등 대용량 데이터를 관리할 수 있는 기능이 있어야 합니다.
자동화 : 이러한 기능은 기업이 워크플로를 간소화하고 데이터 관리에 필요한 수동 작업량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
보안 : 데이터 개인 정보 보안은 민감한 정보를 다루는 모든 비즈니스의 주요 관심사입니다. 데이터 패브릭 도구는 중요한 정보가 무단 액세스로부터 보호되도록 강력한 보안 조치를 제공합니다.

데이터 거버넌스: 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 규정이 더욱 엄격해짐에 따라 조직은 데이터가 잘 관리되고 이러한 규정을 준수하는지 확인해야 합니다. 포괄적인 세트 데이터 거버넌스 기능은 최신 데이터 패브릭 도구에 꼭 필요한 기능입니다.

실시간 분석: 기업이 데이터에서 빠르고 정확하며 더 쉽게 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 고급 실시간 분석 기능입니다.

기계 학습 기능: 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터 세트에서 통찰력을 얻으려면 2023년 데이터 패브릭 도구에서 기계 학습 기능이 점점 더 중요해질 것입니다.

올바른 도구를 선택하는 방법

데이터 패브릭 도구는 계속해서 발전하고 있으며 세계에서 상당한 발전을 이루고 있습니다. 데이터 관리. 이러한 도구를 사용하면 기업은 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합, 관리 및 분석할 수 있습니다. 시장에 사용 가능한 솔루션이 너무 많기 때문에 비즈니스 요구 사항에 적합한 도구를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다.

데이터 패브릭의 전반적인 목표는 다양한 시스템 전반에 걸쳐 데이터에 대한 통합 보기를 제공하여 조직이 정보에 더 쉽게 액세스하고, 관리하고, 분석할 수 있도록 하는 것입니다. 귀하의 비즈니스에 적합한 도구를 선택할 때 주의해야 할 몇 가지 장점과 단점은 다음과 같습니다.

데이터 통합: 데이터 패브릭 도구의 가장 큰 장점 중 하나는 여러 소스의 데이터를 통합할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 분석 및 의사결정 능력이 향상될 수 있습니다.

실시간 데이터 액세스: Data Fabric 도구를 사용하면 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다. 실시간 데이터에 액세스 정보를 이동하거나 복사할 필요 없이 다양한 소스에서 얻을 수 있습니다. 이를 통해 분석 속도와 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

확장성: 데이터 패브릭 도구는 비즈니스의 데이터 볼륨 변화에 따라 확장하거나 축소하도록 설계되었습니다. 따라서 데이터 패브릭은 데이터 세트가 증가하는 조직에 이상적인 솔루션이 됩니다.

비용 효율성 : 데이터 패브릭 도구는 다양한 시스템 전반에 걸쳐 데이터에 대한 통합 보기를 제공함으로써 비용을 억제하는 데 도움이 됩니다.

복잡성: 데이터 패브릭 아키텍처에 따라 전문적인 기술과 리소스가 필요할 수 있습니다.

보안 위험: 민감한 정보의 여러 소스를 하나의 시스템에 통합하면 보안 위반이나 무단 액세스의 위험이 높아집니다.

성능 문제: 제대로 구성되지 않으면 여러 소스에 동시에 액세스하는 데 따른 복잡성 증가로 인해 데이터 패브릭 도구의 성능이 저하될 수 있습니다.

공급업체 종속: 한 공급업체의 솔루션을 선택하면 향후 다른 플랫폼이나 공급업체와 통합할 때 유연성이 제한될 수 있습니다.

전반적으로 데이터 패브릭 도구를 사용하면 몇 가지 잠재적인 단점이 있지만 향상된 분석 기능 및 확장성이라는 이점으로 인해 데이터 패브릭 도구를 원하는 많은 조직에 매력적인 옵션이 됩니다. 증가하는 데이터 세트 관리 2023년 이후에는 더욱 효과적으로.

데이터 패브릭 도구의 미래 동향

데이터 패브릭 도구의 미래 추세에는 데이터 수집, 통합 및 정리와 같은 완전히 자동화된 프로세스가 포함될 수 있습니다. 자동화를 통해 조직은 이러한 프로세스를 간소화하고 오류 위험을 줄일 수 있습니다.

또 다른 중요한 미래 추세는 셀프 서비스 기능입니다. 매일 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 IT 팀이 데이터 액세스에 대한 요구를 충족하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 셀프 서비스 기능을 통해 일반 비즈니스 사용자는 IT 지원에 의존하지 않고도 필요한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

고급 스트리밍 분석은 데이터 패브릭 도구의 미래를 형성할 또 다른 추세입니다. 기업이 센서 장치에 대한 의존도가 높아짐에 따라 중요한 정보에 즉시 액세스할 수 있는 도구에 대한 수요가 증가할 것입니다.

마지막으로, 보안과 규정 준수는 앞으로도 차세대 데이터 패브릭 도구 기능의 주요 초점 영역이 될 것입니다. 민감한 비즈니스 정보의 양이 증가함에 따라 조직은 데이터 관리 시스템이 안전하고 계속 증가하는 데이터 규정을 준수하는지 확인해야 합니다.

결론적으로 데이터 패브릭 도구의 미래 추세는 자동화, 셀프 서비스 기능, 스트리밍 분석, 고급 보안 및 규정 준수 조치에 중점을 두고 있습니다.

세 가지 도구의 기능, 이점 및 제한 사항 비교

이 부분에서는 잘 알려진 세 가지 데이터 패브릭 솔루션 신속하게 검토됩니다.

Microsoft Azure 데이터 레이크 빅 데이터 워크로드에 대한 확장 가능한 스토리지 및 분석을 제공하는 클라우드 기반 서비스입니다. 간편한 분석 및 시각화를 위해 Power BI 및 Excel과 같은 다른 Microsoft 서비스와 통합됩니다. 그러나 가격은 이해하기 복잡할 수 있습니다.

Amazon Web Services(AWS) 글루: AWS Glue는 AWS 환경에서 데이터베이스, SaaS 애플리케이션 또는 플랫 파일과 같은 다양한 소스 간에 데이터를 쉽게 이동할 수 있게 해주는 완전관리형 ETL(추출-변형-로드) 서비스입니다. 자동 스키마 검색을 제공하지만 온프레미스 시스템에 대한 지원은 제한적입니다.

Talend 데이터 패브릭: Talend Data Fabric은 실시간 스트리밍 통합, 기계 학습 기반 프로파일링 및 매칭 알고리즘, API 서비스 개발 기능과 같은 기능을 통해 엔드투엔드 데이터 통합 기능을 제공하는 엔터프라이즈급 도구입니다. 그러나 상당한 훈련 기간이 필요할 수 있습니다.

결론적으로, 이러한 각 데이터 패브릭 도구에는 조직의 요구 사항에 따라 다양한 사용 사례에 적합한 고유한 기능과 장점이 있습니다. 기업은 어떤 옵션을 결정하기 전에 각 옵션을 신중하게 평가해야 합니다. 수단 그들의 요구 사항에 가장 적합합니다.

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