Yeni Nesil Veri Yönetimi Neden Data Fabrics ile Başlıyor?

Yazar hakkında daha fazla bilgi edinmek için tıklayın Kendal Clark.

BT'nin iş değeri sunma zorunluluğu hiç bu kadar güçlü olmamıştı. Aslında, Yöneticilerin% 76'i BT'nin iş stratejisi geliştirmede aktif bir ortak olması gerektiğine inanıyorum. Çeviklik burada başarının anahtarıdır. Ancak çoğu işletme, pazar değiştiğinde veya yeni zorluklar ortaya çıktığında ekipleri dümdüz bırakan veri stratejileri nedeniyle sekteye uğruyor.

Örneğin yapılandırılmış Veri Yönetimi sistemlerini ele alalım. Bu seçenek, kurumsal veri ortamının ağırlıklı olarak yapılandırıldığı durumlarda işe yaradı. Ancak dünya artık farklı ve kurumsal veri ortamı artık hibrit, çeşitli ve değişen verilerin hakimiyetinde. Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) ortaya çıkışı, yapılandırılmamış veri hacmindeki artış, dış veri kaynaklarının artan ilgisi ve hibrit çoklu bulut ortamlarına yönelik eğilim, her yeni veri talebinin karşılanmasının önündeki engellerdir. eski Veri Stratejisiİlişkisel veri sistemlerine odaklanan sistem temelde bozuk. Peki işletmeler reaktif bir Veri Stratejisinden duyarlı bir Veri Stratejisine nasıl geçebilir?

Kurumsal Veri Yapıları: İleriye Giden Yol

Günümüzde organizasyonlar bir yapı oluşturmanın yollarını arıyorlar. veri kumaşı işbirliğine dayalı, işlevler arası projelere ve ürünlere güç vermek ve esnek bir dijital temelle reaktif iş akışlarından kurtulmak için; sök ve değiştir işlemine gerek yok. Veri dokuları, dahili veri silolarından ve harici kaynaklardan gelen verileri bir araya getirir ve uygulamaları, yapay zekayı ve analitiği güçlendirmek için bir bilgi ağı oluşturur. Oldukça basit bir şekilde, günümüzün karmaşık, bağlantılı kuruluşlarındaki tüm veri zorluklarını destekliyorlar.

Daha eski, statik veri entegrasyon tekniklerinin aksine, veri yapılarının temel ilkeleri şunları yapabilmeleridir:

• Beklenmedik soruları yanıtlayın ve yeni gereksinimlere uyum sağlayın
• Verilere anlam kazandırın, bu da daha iyi içgörülere yol açar
• Veri yapısından bağımsız olarak veri siloları ve harici kaynaklar genelinde sorguları etkinleştirin
• Mevcut sistemleri, söküp değiştirmeye gerek kalmayacak şekilde modernleştirin
• Veri silolarının ek silolar oluşturmadan bağlanabilmesi için verileri depolama katmanına değil bilgi işlem katmanına bağlayın

Veri dokuları aynı zamanda rekabet avantajı yaratma ve savunmanın yanı sıra kuruluş genelinde ve dış ortaklarla işbirliğini mümkün kılmanın anahtarı olan işlevler arası veri bağlantılarını da destekler. Tedarik zinciri inovasyonuyla ilgili zorlukları örnek olarak ele alalım. Geleneksel tedarik zinciri veri sistemleri, sistemler arasında doğrusal aktarımlar ve silolanmış eşler arası bağlantılar ile çalışan bir aktarma yarışıdır. Öngörülebilir sonuçları, COVID-19 ortaya çıktığında ve küresel tedarik zincirleri çöktüğünde gördük. Bir miktar gerginlik ve hatta kısmi çöküş kaçınılmazdı, ancak tedarik zincirini katı bir sistem olarak ele alan yetersiz veri stratejileri, sonuçları daha da kötüleştirdi. Gerçekte tedarik zinciri, ihtiyaca göre uyum sağlamak için tamamen senkronize olması gereken karmaşık bir aktörler ağıdır.

Veri dokusuyla desteklenen bir dijital tedarik ağıyla işletmeler, daha önce göremedikleri karmaşık soruları yanıtlayabilir, örneğin "123 numaralı bitmiş ürünün üretiminde yer alan tüm ham madde yığınlarını ve ilgili tedarikçileri bana göster." Veya "A ürünü için COGS bu iki bölge arasında nasıl karşılaştırılır?" Veya "Bu müşteri şikayetine konu olan ham maddeleri hangi üreticiler sağladı?"

Başarılı Bir Veri Dokusunun Birleştirilmesi, Malzemelerini Anlamakla Başlar

Diğer yaklaşımlardan farklı olarak veri dokuları mevcut Veri Yönetimi sistemlerini ve uygulamalarını bir araya getirir. Bu nedenle, veri yapılarının hızla veri entegrasyon alanının olgunlaşmasında bir sonraki adım olarak görülmesi şaşırtıcı değil. Bunun nedeni veri yapılarının şunları yapabilmesidir:

1. Gizli Anlamı Ortaya Çıkarın: Veri dokuları, kuruluş genelinde yalnızca verileri değil, anlamı da sunarak statükoyu değiştirir. Bu anlam birçok kaynaktan bir araya getirilmiştir: veriler ve meta veriler, iç ve dış kaynaklar, bulut ve şirket içi sistemler. Anlam, genişletilebilir, bilgi grafiğiyle desteklenen veri modelleri içinde ve bu modeller tarafından yakalanır; her bir veri varlığına ilişkin tüm bağlam, makine tarafından anlaşılabilir bir biçimde tamamen mevcut ve kullanılabilir durumdadır. Veri dokusuyla insanlar ve algoritmalar daha iyi kararlar alabilir, aynı zamanda verilerin kötüye kullanılması veya yanlış yorumlanması olasılığını ve riskini de azaltabilir.

2. Zor Soruları Yanıtlayın: Veri dokuları, güçlü sorgulama, arama ve öğrenme yetenekleri aracılığıyla yanıtlar sunar. Veri dokusu platformu, verilerin taşınmasına veya kopyalanmasına dayalı statik bir varlık yerine, her türden yanıtları toplayan dinamik bir "sorgulanabilir" veri katmanı sağlar. veri siloları. Önceki veri entegrasyonu stratejileri, her yeni kullanım durumunu desteklemek için yeni bir veri modeli oluşturmaya ve ardından bu veri modelini doldurmak için verileri taşımaya veya kopyalamaya dayanıyordu. Veri dokusuyla veri modelleri yeniden kullanılabilir; dolayısıyla beklenmedik sorular ortaya çıktığında ekiplerin iş ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyum sağlaması kolaydır.

3. Fonksiyonlar Arası Veri Yönetimi Projelerini Destekleyin: Veri dokuları mevcut Veri Yönetimi sistemlerini bir araya getirerek tüm bağlı uygulamaları zenginleştirir. Bir kuruluşun varlıklarını toplayan veya kataloglayan ancak verileri kullanılabilir hale getirmekte başarısız olan eski sistemlerin yerini alırlar. Önceki çözümler de kısmen hibrit, çeşitli ve değişen verileri yönetememeleri ve aynı zamanda organizasyonel baskılar nedeniyle başarısız oldu. Ancak veri dokuları işbirliği yapmak, mevcut varlıklardan yararlanmak ve bunları birbirine bağlamak ve yeni nesil işlevler arası Veri Yönetimi projelerini desteklemek için oluşturulmuştur.

Mevcut Yatırımları Modernize Edin

Çoğumuz, veri göllerinin bir zamanlar bir kuruluşun veri varlıklarını merkezileştirme vaadini nasıl taşıdığını hatırlayacaktır. Ancak pek çok veri gölü, verileri bilgi işlem katmanına bağlamak yerine depolama katmanında bir araya getirdiğinden, heyecanlarını tam olarak yerine getiremiyor. Verilerden iş anlamından ziyade konumuna göre yararlanırlar. Bir veri yapısının ardındaki temel önerme, verilerin fiziksel olarak bir araya getirilmesinin tek başına veri bağlantısını sağlamaması veya anlam veya bağlam sağlamamasıdır. Veri ambarı gibi eski nesil depolama tabanlı entegrasyon sistemleri aslında veri göllerinden bile daha az yeteneklidir, çünkü bunlar başlangıçta yalnızca yapılandırılmış verileri kolayca yönetir ve yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri silolarını tamamen adressiz ve bağlantısız bırakır. Şirketler, veri ortamlarının şaşırtıcı çeşitliliğini gidermeye çalışmak için hızlı bir şekilde veri kataloglarına yöneldiler ve yalnızca kataloglamanın tek başına bağlantılı bir kuruluşa yol açmadığını öğrendiler.

Bu teknolojiler veri silolarına son vermeyi vaat etse de gerçek şu ki bunlar kaçınılmazdır ve çok iyi sebeplerden dolayı mevcuttur. Bazı verilerin yasal düzenlemelere uymak için veya yalnızca eski iş nedenleriyle diğer verilerden ayrı olarak saklanması gerektiğinden, işin belirli bir kısmı için önemli olduğunda yerel kontrol ve yönetime izin verirler. Ortadan kaldırmaya odaklanan geleneksel veri entegrasyonu
Mastering, geçiş, konsolidasyon veya yönetişim yoluyla siloların oluşturulması. Ancak veri dokuları pratik bir alternatif sunuyor. Bir veri yapısı, veri silolarına karşı çalışmak yerine, daha fazla veri kopyasına ihtiyaç duymadan bunları kullanır. Veri dokusu, eski teknolojileri değiştirmek yerine mevcut yatırımlarla birlikte çalışır ve bunların faydasını artırır. Bunun nedeni, veri yapısının bilgi işlem katmanında çalışan ve verileri bulunduğu her yerde bağlamaya odaklanan ve dolayısıyla veri gölleri, veri katalogları, ambarlar, MDM ve diğerleri gibi mevcut fiziksel olarak birleştirilmiş veri depolama varlıklarını fiilen geliştiren bir mimari tasarım olmasıdır.

Bilgi Grafikleri: Başarılı Bir Veri Dokusunun Eksik Dikişi

Bilgi grafikleri kurumsal verilerin tüm çeşitliliğini ve karmaşıklığını temsil edebilir çünkü verinin kaynak yapısı, konumu veya biçimi ne olursa olsun anlam için evrensel bir format görevi görürler. Bir bilgi grafiği, kurumsal verileri entegre etmek için genellikle çıkarma, çeviri, modelleme, haritalama ve daha sonra içeren mevcut zahmetli sürecin yerini alır. hareketli çeşitli uygulamalar arasındaki veriler. Modelleme ve haritalama için gereken özel kod, büyük ölçekte hızla hantal hale gelir ve inovasyonun ve içgörünün hızını yavaşlatır.

Bilgi grafikleri, yeniden kullanılabilir bir bilgi ağı oluşturdukları, çeşitli yapılardaki verileri kolayca temsil ettikleri ve birden fazla şemayı destekledikleri için etkili bir veri dokusunun ayrılmaz bir parçasıdır. Kurumsal ve üçüncü taraf verilerinin sorgulanabilir, yeniden kullanılabilir anlamsal anlayışını yaratan bilgi grafikleri, veri dokusunun temelini oluşturur: mevcut yatırımları zenginleştirir ve hızlandırır ve iş içgörülerine kritik erişim sağlar.

Tıpkı sardığı her şeye uyum sağlayan sıradan bir yapı gibi, kurumsal veri dokusu da mevcut veri varlıklarının üzerine yerleşir ve bunlara bireysel iş parçacıkları aracılığıyla bağlanır ve bu kaynakları birleşik bir katman halinde bir araya getirir. Veri dokuları bunu yaparak aslında mevcut yatırımların iş değerini birleştiriyor.

Kaynak: https://www.dataversity.net/why-the-next-jenerasyon-of-data-management-begins-with-data-fabrics/