Data utvides i volum, variasjon og kilder; Derfor er det også virksomhetens behov for pålitelige, nøyaktige og tidsriktige data for on-demand «konkurransemessig intelligens». Datastoff use cases tilbyr en lang rekkevidde teknologisk løsning for å håndtere de utallige utfordringene som følger med et så komplekst dataøkosystem. Denne "konvergerte plattformen", designet med en unik arkitektur og en bunt av datatjenester, er godt utstyrt for å imøtekomme ulike dataadministrasjonsbehov til et komplekst dataøkosystem.
Ifølge Allierte markedsundersøkelser, forventes datastoffmarkedet å nå $4,546.9 2026 millioner innen XNUMX. Rapporten Datastoffmarked etter distribusjon, type, bedriftsstørrelse og industri Vertikal: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2019-2026 bekrefter at datastoffmarkedet anslås å vokse med en CAGR på 23.8 % mellom 2019 og 2026 – kulminerende på 4,546.9 millioner dollar innen 2026. I løpet av denne anslåtte perioden forventes det nordamerikanske datastoffmarkedet å "forbli dominerende", som skyen tjenesteleverandørmarkedet, den største brukeren av datastoffløsninger, vil også stige betydelig i samme periode.
The Data Fabric: En innovativ datahåndteringsløsning forklarer at for å redusere "risikoen forbundet med ulike datatyper, korrupte data, utilstrekkelig lagring, mangel på samsvar og cybertrusler," tilbyr et datastruktur plattformverktøy for risikovurdering, stor lagring for multi-type data, enkeltpunktstilgang til multi-kildedata og enkelt datavisning på tvers av bedriften.
Hva er et datastoff?
Et datastoff, en av Gartners topp 10 trender innen data og analyse for 2023, er definert som:
"Et designmønster for dataadministrasjon som utnytter alle typer metadata for å observere, analysere og anbefale dataadministrasjonsløsninger. Det gjør det mulig for forretningsbrukere å konsumere data med selvtillit og gjør det mulig for mindre dyktige innbyggerutviklere å bli mer allsidige i integrerings- og modelleringsprosessen.»
I den digitale tidsalderen, flere kunder touch
poeng krever jevn flyt av informasjon for sanntidsanalyse og
umiddelbar beslutningstaking. Et teknologisk rammeverk som et datastoff gir en sømløs analyse
prosess på tvers av ulike datapipelines og tjenesteplattformer.
I en tid da pålitelige lagringsfasiliteter er avgjørende for suksessen til bedriftsdataadministrasjon, ser en datastrukturs "ombygde lagring", med rikelig sikkerhet, skalerbarhet, replikeringsmuligheter og høyytelsesegenskaper, ut til å passe perfekt for skyinfrastruktur-som-en-tjeneste (IaaS) plattform. John Morrell, seniordirektør for produktmarkedsføring i Acceldata, fremhever de viktige elementene i en bedriftsdatastruktur videoserien hans.
Store data
Stoffbrukstilfeller for avanserte analyser
I typiske big data-prosjekter, den fremste
utfordringen er det høye volumet og kompleksiteten til dataene som brukes til analyse. De
smidighet og fleksibilitet til en datastruktur
infrastruktur gir rask tilgang til riktig data til rett tid
forbedret analyse.
Som nyere tilfeller av bruk av big data har bekreftet utvilsomt, var big data-strukturen en gamechanger, som forklart i Big Data Fabric: En nødvendighet for ethvert vellykket Big Data-initiativ. Big data fabric-plattformen tilbyr ende-til-ende sikkerhet kombinert med assistert dataintegrasjon og selvbetjente analysefunksjoner for den gjennomsnittlige bedriftsbrukeren. Artikkelen diskuterer også en annen relatert teknologi – datavirtualisering, som er uvurderlig for:
- Tilgang
et bredt utvalg av data - Gjennomføring
stordataanalyse uten tekniske ferdigheter - Utforske
ulike brukstilfeller
I følge Forrester, stor datastruktur er:
"En enhetlig, pålitelig og omfattende oversikt over forretningsdata produsert ved å orkestrere datakilder automatisk, intelligent og sikkert, og deretter forberede og behandle dem i store dataplattformer som Hadoop og Apache Spark, datainnsjøer, in-memory og NoSQL. ”
Data
Stoffbrukstilfeller for forretningsapplikasjoner
Moderne virksomheter trives på kanten, så de
behov for å utnytte teknologiaktiverte løsninger i sanntid for en rekke bruksområder
saker. Slike brukstilfeller kan være:
- Gjennomføre forebyggende vedlikeholdsanalyse for å unngå nedetid
- Følge opp kundenes følelser for å forutsi avgang
- Overvåking av markedene for å oppdage svindel
- Gjennomføre avanserte prediktive og foreskrivende analyser for
optimalisering av produkter eller prosesser
Selv om disse brukstilfellene er ganske vanlige i en virksomhet av alle størrelser, er de teknologiske midlene og modusene for å tilby løsninger ikke de samme i hele forretningslandskapet. Bedrifter som anser seg selv som "datadrevne" og allerede har implementert avanserte datateknologisystemer, vil sannsynligvis lykkes raskere enn konkurrentene.
A datastoff kan bety forskjellen mellom suksess og fiasko for en slik virksomhet, ettersom dette unike Data Management-økosystemet tilbyr en rekke fordeler, for eksempel fleksibilitet, skalerbarhet, sikkerhet, sanntidsanalyse og avanserte analysefunksjoner – alt på ett sted. Dette Cloudera blogginnlegg sikrer at big data-strukturen overvinner "utfordringene med utilstrekkelig datatilgjengelighet, upålitelighet ved datalagring og sikkerhet, siled data, dårlig skalerbarhet og avhengighet av underpresterende eldre systemer."
Datademokratisering og datastoffet snakker om "interoperabiliteten" til multikildedata i et datastoff, på én måte, noe som indikerer demokratisering av data. Forfatteren forklarer hvordan dette rammeverket forenkler dataadministrasjonsoppgaver på tvers av skyen og lokale datakilder.
De MapR Databehandling plattform, for eksempel, binder sammen «sanntids-, død- og batchdata» for kollektiv analyse. MapR-datastoffet gjør det mulig for brukeren å gi tilgang til både eksisterende applikasjoner eller verktøy og nye verktøy. Denne plattformen gir tilgang til «data i alle former» på tvers av «alle lokasjoner». Det grunnleggende målet med MapR-datastoffet er å bryte ned datasiloer for just-in-time tilgang til alle typer data, som forklart i Det moderne datastoffet - Hva det betyr for virksomheten din.
De Talent datastoffløsning hjelper IT-team å bytte mellom prosjekter uten noen læringskurve. Denne plattformen kombinerer dataintegrasjonsverktøy, sky, Master Data Management (MDM), Data Quality (DQ) og dataintegrasjonsverktøy på en "enkelt plattform med et felles utviklings- og administrasjonsmiljø." Det endelige målet er økt produktivitet.
Datastoffbrukstilfeller for maskinlæring
Maskinlæringsmodeller (ML) kan brukes effektivt i et datastoffmiljø fordi dataforberedelse tiden minimeres samtidig som brukervennligheten til de forberedte dataene øker på tvers av modeller og applikasjoner. Når data distribueres på tvers av en bedrift – i skyen, på stedet og på kanten (IoT) – sørger datastoffet for "kontrollert tilgang" til sikre data, noe som letter forbedrede ML-prosesser. Læringsmulighetene til ML-modeller er betydelig forbedret når de riktige dataene blir matet til dem til rett tid.
Vanligvis
et antall modeller kan brukes for ett brukstilfelle. I en typisk bedrift
analytisk scenario, kan datastoff effektivt takle utfordringene med distribuert
databunker og tidkrevende ML-prosesser.
Et annet interessant datastoffbruk er «data i bevegelse», som må åpnes og analyseres i hvilemodus. Vellykket maskinlæring med et globalt datastoff påpeker det ved å administrere, kontrollere og distribuere data til dataforskere for avansert analyse, hjelper datastrukturplattformer dem med å konsentrere seg om dataanalysefasen i stedet for å kaste bort tid på dataforberedelse.
I følge KD Nuggets:
"Reproduserbarhet er viktig for datavitenskap og selvfølgelig maskinlæring, så vi trenger en enkel måte å gjenbruke harmoniserte strukturerte og ustrukturerte data ved å administrere kataloger med datasett."
KDNuggets-opplæringen på datastoff for ML lærer hvordan en grafdatabase og et semantisk datalag sammen "integrerer og harmoniserer" alle datakilder i et datastrukturmiljø.
Datastoff-brukstilfeller for dataoppdagelse
Dataoppdagelse er et svært viktig lag i forretningsanalyseprosessen, ettersom dette laget kontrollerer tilgangen til riktige data. Når bedrifter bruker både datavirtualisering og datastrukturplattformer sammen, får de betydelige fordeler i forretningsanalyse. Dataoppdagingslaget utfolder hvilke data som er tilgjengelige for bruk, noe som er beslektet med "last"-funksjonen til tradisjonelle ETL-verktøy. Det som gjør rammeverket for datastoff så kraftig er det endelige dataadministrasjonslaget, som går gjennom alle andre lag og administrerer sikkerhet, datastyring og MDM.
Bildet brukes under lisens fra Shutterstock.com
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
- Kjøp og selg aksjer i PRE-IPO-selskaper med PREIPO®. Tilgang her.
- kilde: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- : har
- :er
- :ikke
- $OPP
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- Om oss
- adgang
- aksesseres
- nøyaktig
- tvers
- avansert
- fordeler
- alder
- Alle
- allerede
- også
- amerikansk
- an
- analyse
- analytics
- analysere
- og
- En annen
- noen
- Apache
- Apache Spark
- søknader
- arkitektur
- ER
- Artikkel
- AS
- evaluering
- assosiert
- forsikret
- At
- forfatter
- automatisk
- tilgjengelighet
- tilgjengelig
- gjennomsnittlig
- unngå
- grunnleggende
- BE
- fordi
- bli
- vært
- Fordeler
- mellom
- Beyond
- Stor
- Store data
- Blogg
- både
- Break
- XNUMX bunk
- virksomhet
- Business Applications
- bedrifter
- by
- CAGR
- CAN
- evner
- saken
- saker
- kataloger
- imøtekomme
- utfordre
- utfordringer
- egenskaper
- borger
- Cloud
- Cloudera
- Collective
- skurtreskerne
- Kom
- Felles
- konkurrenter
- komplekse
- kompleksitet
- samsvar
- omfattende
- konsentrere
- selvtillit
- BEKREFTET
- Vurder
- forbruke
- kontrollerende
- kontroller
- kombinert
- kurs
- kritisk
- kulminerte
- skjøger
- kunde
- cyber
- dato
- dataanalyse
- dataintegrasjon
- Dataledelse
- Dataklargjøring
- datakvalitet
- datavitenskap
- datasett
- datalagring
- Database
- DATAVERSITET
- død
- Beslutningstaking
- definert
- demokratisering
- utplassert
- distribusjon
- utforming
- designet
- utviklere
- Utvikling
- forskjell
- forskjellig
- digitalt
- digital tidsalder
- Regissør
- Funnet
- distribueres
- distribusjon
- diverse
- dominerende
- tviler
- ned
- under
- lett
- økosystem
- Edge
- effektivt
- effektivt
- elementer
- muliggjør
- ende til ende
- forbedret
- Enterprise
- Miljø
- utstyrt
- Era
- eksempel
- eksisterende
- ekspanderende
- forventet
- forklarte
- forklarer
- Exploit
- stoff
- forenkler
- fasiliteter
- Failure
- raskere
- Fed
- slutt~~POS=TRUNC
- passer
- fleksibilitet
- flyten
- Til
- Varsel
- fremst
- Forrester
- Rammeverk
- fra
- funksjon
- Gevinst
- game-changer
- Gartner
- Global
- mål
- styresett
- innvilge
- graf
- Grow
- Hadoop
- Håndtering
- Ha
- hjelpe
- hjelper
- Høy
- høy ytelse
- striper
- vert
- Hvordan
- HTML
- http
- HTTPS
- umiddelbar
- viktig
- in
- økt
- øker
- indikerer
- industri
- informasjon
- Infrastruktur
- Initiative
- innovative
- i stedet
- integrering
- Intelligens
- interessant
- uvurderlig
- IOT
- IT
- John
- jpg
- KDnuggets
- landskap
- stor
- lag
- lag
- læring
- Legacy
- utnytte
- Tillatelse
- Sannsynlig
- steder
- maskin
- maskinlæring
- vedlikehold
- GJØR AT
- ledelse
- forvalter
- administrerende
- marked
- Marketing
- Markets
- Master
- Kan..
- bety
- midler
- metadata
- millioner
- Minske
- ML
- Mote
- modellering
- modeller
- Moderne
- moduser
- mer
- bevegelse
- flere
- må
- Trenger
- behov
- Ny
- nord
- Antall
- Målet
- observere
- of
- tilby
- Tilbud
- on
- På etterspørsel
- ONE
- åpner
- Opportunity
- optimalisere
- alternativer
- or
- Annen
- ut
- Mønster
- perfekt
- perioden
- fase
- Sted
- plattform
- Plattformer
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- poeng
- dårlig
- kraftig
- forutsi
- forberedt
- forbereder
- prosess
- Prosesser
- prosessering
- produsert
- Produkt
- produktivitet
- Produkter
- anslått
- prosjekter
- gi
- tilbydere
- gir
- kvalitet
- Rask
- område
- å nå
- ekte
- sanntids
- nylig
- anbefaler
- i slekt
- pålitelig
- avhengighet
- replikering
- rapporterer
- krever
- REST
- gjenbruk
- ikke sant
- Rise
- Risiko
- risikovurdering
- samme
- skalerbarhet
- scenario
- Vitenskap
- forskere
- sømløs
- sikre
- sikkert
- sikkerhet
- senior
- tjeneste
- tjenestetilbydere
- Tjenester
- sett
- Shutterstock
- signifikant
- betydelig
- siloer
- enkelt
- Størrelse
- ferdigheter
- So
- løsning
- Solutions
- Kilder
- Spark
- lagring
- strukturert
- strukturerte og ustrukturerte data
- lykkes
- suksess
- vellykket
- slik
- Bytte om
- Systemer
- takle
- Snakker
- oppgaver
- lag
- Teknisk
- tekniske ferdigheter
- teknologisk
- Teknologi
- enn
- Det
- De
- deres
- Dem
- seg
- deretter
- derfor
- Disse
- de
- denne
- trusler
- blomstrende
- Gjennom
- tid
- tidkrevende
- til
- sammen
- verktøy
- topp
- Top 10
- berøre
- tradisjonelle
- Trender
- klarert
- troverdig
- tutorial
- typen
- typer
- typisk
- ultimate
- etter
- enhetlig
- unik
- brukervennlighet
- bruke
- bruk sak
- brukt
- Bruker
- Brukere
- variasjon
- ulike
- allsidig
- vertikal
- veldig
- video
- Se
- volum
- var
- Vei..
- we
- VI VIL
- Hva
- når
- hvilken
- mens
- bred
- vil
- med
- innenfor
- uten
- Din
- zephyrnet