Дані розширюються за обсягом, різноманітністю та джерелами; отже, бізнес потребує надійних, точних і своєчасних даних для «конкурентної розвідки» на вимогу. Структура даних Варіанти використання пропонують довгострокове технологічне рішення для вирішення безлічі проблем, пов’язаних із такою складною екосистемою даних. Ця «конвергентна платформа», розроблена з унікальною архітектурою та набором служб даних, добре обладнана для задоволення різноманітних потреб управління даними складної екосистеми даних.
За оцінками Дослідження ринку союзників, очікується, що до 4,546.9 року ринок Data Fabric досягне 2026 мільйонів доларів. Ринок Data Fabric за розгортанням, типом, розміром підприємства та галузевою галуззю: аналіз глобальних можливостей і галузевий прогноз, 2019-2026 рр. підтверджує, що прогнозується, що середній темп зростання ринку даних у 23.8–2019 роках складе 2026%, а до 4,546.9 року досягне 2026 млн доларів США. Очікується, що протягом цього прогнозованого періоду північноамериканський ринок даних буде «залишатися домінуючим», оскільки хмара Ринок постачальників послуг, який найбільше використовує рішення для обробки даних, також значно зросте за той самий період.
Data Fabric: інноваційне рішення для керування даними пояснює, що для пом’якшення «ризиків, пов’язаних із різноманітними типами даних, пошкодженими даними, недостатньою пам’яттю, недотриманням нормативних вимог і кіберзагрозами», мережа даних пропонує інструменти платформи для оцінки ризиків, велике сховище для багатотипних даних, одноточковий доступ до дані з багатьох джерел і єдине представлення даних для всього підприємства.
Що таке Data Fabric?
Тканина даних, один із Gartner 10 найкращих тенденцій у сфері даних і аналітики на 2023 рік визначено як:
«Паттерн розробки керування даними, що використовує всі типи метаданих для спостереження, аналізу та рекомендації рішень для керування даними. Це дозволяє бізнес-користувачам впевнено використовувати дані, а менш кваліфікованим громадянським розробникам стає більш універсальним у процесі інтеграції та моделювання».
У цифрову епоху багато клієнтів торкаються
точки потребують плавного потоку інформації для аналітики в реальному часі та
негайне прийняття рішення. Такий технологічний каркас, як структура даних, забезпечує безперебійну аналітику
процес через різні конвеєри даних і сервісні платформи.
В епоху, коли надійні засоби зберігання даних є критично важливими для успіху корпоративного керування даними, «оновлене сховище даних» структури даних із достатньою безпекою, масштабованістю, параметрами реплікації та високопродуктивними характеристиками виглядає ідеально підходить для платформа хмарної інфраструктури як послуги (IaaS). Джон Морелл, старший директор із маркетингу продуктів у Acceldata, підкреслює важливі елементи структури корпоративних даних у його відеоряд.
Великий даних
Варіанти використання Fabric для розширеної аналітики
У типових проектах з великими даними – перш за все
Проблемою є великий обсяг і складність даних, які використовуються для аналізу. The
гнучкість і гнучкість структури даних
Інфраструктура забезпечує швидкий доступ до потрібних даних у потрібний час для
посилений аналіз.
Як підтвердили нещодавні випадки використання великих даних, структура великих даних змінила правила гри, як пояснюється в Тканина великих даних: необхідна для будь-якої успішної ініціативи щодо великих даних. Платформа обробки великих даних пропонує наскрізну безпеку в поєднанні з підтримкою інтеграція даних і можливості самообслуговування аналітики для середнього бізнес-користувача. У статті також розглядається ще одна пов’язана технологія – віртуалізація даних, що є безцінним для:
- Доступ до
широкий спектр даних - Проведення
аналіз великих даних без технічних навичок - Дослідження
різні варіанти використання
За словами Форрестера, тканина великих даних це:
«Уніфіковане, надійне та повне уявлення про бізнес-дані, створене шляхом автоматичної, інтелектуальної та безпечної організації джерел даних, а потім їх підготовки та обробки на платформах великих даних, таких як Hadoop і Apache Spark, озерах даних, у пам’яті та NoSQL. »
дані
Випадки використання Fabric для бізнес-додатків
Сучасний бізнес процвітає на межі, тому вони
необхідно використовувати технологічні рішення в режимі реального часу для різноманітного використання
випадків. Такими випадками використання можуть бути:
- Проведення аналізу профілактичного обслуговування, щоб уникнути простоїв
- Слідкуйте за настроями клієнтів, щоб передбачити відтік
- Моніторинг ринків для виявлення шахрайства
- Проведення розширеної прогнозної та рецептурної аналітики для
оптимізація продуктів або процесів
Хоча ці варіанти використання досить поширені в бізнесі будь-якого розміру, технологічні засоби та способи надання рішень неоднакові в бізнес-ландшафті. Підприємства, які вважають себе «керованими даними» і вже розгорнули передові системи технологій обробки даних, швидше за все, досягнуть успіху швидше, ніж їхні конкуренти.
A тканина даних може означати різницю між успіхом і невдачею для такого бізнесу, оскільки ця унікальна екосистема керування даними пропонує безліч переваг, наприклад, гнучкість, масштабованість, безпека, аналіз у реальному часі та розширені аналітичні можливості – усе в одному місці. Це Повідомлення в блозі Cloudera запевняє, що структура великих даних долає «проблеми, пов’язані з недостатньою доступністю даних, ненадійністю зберігання та безпеки даних, ізольованими даними, поганою масштабованістю та залежністю від застарілих систем із недостатньою продуктивністю».
Демократизація даних і структура даних говорить про «взаємодію» даних із багатьох джерел у структурі даних, одним із способів, вказуючи на демократизацію даних. Автор пояснює, як ця структура спрощує завдання керування даними в хмарних і локальних джерелах даних.
Команда Управління даними MapR платформа, наприклад, об’єднує дані «реального часу, мертві та пакетні» для колективного аналізу. Структура даних MapR дозволяє користувачеві надавати доступ як до існуючих програм або інструментів, так і до нових інструментів. Ця платформа забезпечує доступ до «даних у всіх формах» у «всіх місцях». Основна мета MapR Data Fabric — зруйнувати вільні дані для своєчасного доступу до всіх типів даних, як пояснюється в Сучасна структура даних - Що це означає для вашого бізнесу.
Команда Таленд Рішення для обробки даних допомагає ІТ-командам перемикатися між проектами без необхідності навчання. Ця платформа поєднує інструменти інтеграції даних, хмару, управління основними даними (MDM), якість даних (DQ) і інструменти інтеграції даних на «єдиній платформі зі спільним середовищем розробки та управління». Кінцева мета — підвищення продуктивності.
Варіанти використання Data Fabric для машинного навчання
Моделі машинного навчання (ML) можна ефективно використовувати в середовищі структури даних, оскільки підготовка даних час мінімізується, а зручність використання підготовлених даних збільшується для моделей і програм. Коли дані розподіляються між підприємством – у хмарі, локально та на периферії (IoT) – структура даних надає «контрольований доступ» до захищених даних, що полегшує вдосконалені процеси ML. Навчальні можливості моделей ML значно покращуються, коли правильні дані надходять до них у потрібний час.
Як правило,
для одного варіанту використання можна використовувати декілька моделей. У типовому бізнесі
сценарію аналітики, структура даних може ефективно вирішувати проблеми розподілених
купи даних і трудомісткі процеси ML.
Ще один цікавий випадок використання структури даних — це «дані в русі», до яких потрібно отримати доступ і проаналізувати їх у режимі очікування. Успішне машинне навчання з глобальною структурою даних вказує на те, що Завдяки управлінню, контролю та розповсюдженню даних дослідникам даних для розширеної аналітики, платформи обробки даних допомагають їм зосередитися на фазі аналізу даних, а не витрачати час на підготовку даних.
За словами К. Д. Наггетса:
«Відтворюваність важлива для науки про дані і, звичайно, машинного навчання, тому нам потрібен простий спосіб повторного використання узгоджених структурованих і неструктурованих даних шляхом керування каталогами наборів даних».
Підручник KDNuggets на структура даних для ML вчить, як база даних графів і семантичний рівень даних разом «інтегрують і гармонізують» усі джерела даних у середовищі структури даних.
Варіанти використання Data Fabric для виявлення даних
Виявлення даних є дуже важливим рівнем процесу бізнес-аналітики, оскільки цей рівень контролює доступ до потрібних даних. Коли компанії разом використовують віртуалізацію даних і платформи структури даних, вони отримують значні переваги в бізнес-аналітиці. Рівень виявлення даних розкриває, які дані доступні для використання, що схоже на функцію «завантаження» традиційних інструментів ETL. Що робить структуру обробки даних настільки потужною, так це останній рівень керування даними, який проходить через усі інші рівні та керує безпекою, керуванням даними та MDM.
Зображення використовується за ліцензією Shutterstock.com
- Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
- Карбування майбутнього з Адріенн Ешлі. Доступ тут.
- Купуйте та продавайте акції компаній, які вийшли на IPO, за допомогою PREIPO®. Доступ тут.
- джерело: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- : має
- :є
- : ні
- $UP
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- МЕНЮ
- доступ
- доступний
- точний
- через
- просунутий
- Переваги
- вік
- ВСІ
- вже
- Також
- американська
- an
- аналіз
- аналітика
- аналізувати
- та
- Інший
- будь-який
- Apache
- Apache Spark
- застосування
- архітектура
- ЕСТЬ
- стаття
- AS
- оцінка
- асоційований
- запевняє
- At
- автор
- автоматично
- наявність
- доступний
- середній
- уникнути
- основний
- BE
- оскільки
- ставати
- було
- Переваги
- між
- За
- Великий
- Великий даних
- Блог
- обидва
- Перерва
- Пакет
- бізнес
- Бізнес-додатки
- підприємства
- by
- CAGR
- CAN
- можливості
- випадок
- випадків
- каталоги
- догоджати
- виклик
- проблеми
- характеристика
- громадянин
- хмара
- Cloudera
- Collective
- комбінати
- Приходити
- загальний
- конкурентів
- комплекс
- складність
- дотримання
- всеосяжний
- сконцентрувати
- довіра
- Підтверджено
- Вважати
- споживати
- управління
- управління
- з'єднаний
- курс
- критичний
- кульмінацією
- крива
- клієнт
- кібер-
- дані
- аналіз даних
- інтеграція даних
- управління даними
- Підготовка даних
- якість даних
- наука про дані
- набори даних
- зберігання даних
- Database
- ПЕРЕДАЧА
- мертвий
- Прийняття рішень
- певний
- демократизація
- розгорнути
- розгортання
- дизайн
- призначений
- розробників
- розробка
- різниця
- різний
- цифровий
- цифровому столітті
- Директор
- відкриття
- розподілений
- розповсюдження
- Різне
- домінуючий
- сумніваюся
- вниз
- під час
- легко
- екосистема
- край
- фактично
- продуктивно
- елементи
- дозволяє
- кінець в кінець
- підвищена
- підприємство
- Навколишнє середовище
- обладнаний
- Епоха
- приклад
- існуючий
- розширюється
- очікуваний
- пояснені
- Пояснює
- Експлуатувати
- тканину
- полегшує
- засоби
- Провал
- швидше
- Fed
- остаточний
- відповідати
- Гнучкість
- потік
- для
- Прогноз
- головне
- Forrester
- Рамки
- від
- функція
- Отримувати
- змінювач гри
- Gartner
- Глобальний
- мета
- управління
- надавати
- графік
- Рости
- Hadoop
- Обробка
- Мати
- допомога
- допомагає
- Високий
- висока продуктивність
- основний момент
- господар
- Як
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- Негайний
- важливо
- in
- збільшений
- Збільшує
- вказуючи
- промисловість
- інформація
- Інфраструктура
- Ініціатива
- інноваційний
- замість
- інтеграція
- Інтелект
- цікавий
- безцінний
- КАТО
- IT
- Джон
- JPG
- KDnuggets
- ландшафт
- великий
- шар
- шарів
- вивчення
- Legacy
- використання
- ліцензія
- Ймовірно
- місць
- машина
- навчання за допомогою машини
- обслуговування
- РОБОТИ
- управління
- управляє
- управління
- ринок
- Маркетинг
- ринки
- майстер
- Може..
- значити
- засоби
- метадані
- мільйона
- Пом'якшити
- ML
- режим
- моделювання
- Моделі
- сучасний
- Режими
- більше
- рух
- множинний
- повинен
- Необхідність
- потреби
- Нові
- На північ
- номер
- мета
- спостерігати
- of
- пропонувати
- Пропозиції
- on
- On-Demand
- ONE
- Відкриється
- Можливість
- оптимізуючий
- Опції
- or
- Інше
- з
- Викрійки
- ідеальний
- period
- фаза
- місце
- платформа
- Платформи
- plato
- Інформація про дані Платона
- PlatoData
- точок
- бідні
- потужний
- передбачати
- підготовлений
- підготовка
- процес
- процеси
- обробка
- Вироблений
- Product
- продуктивність
- Продукти
- прогнозовані
- проектів
- забезпечувати
- провайдери
- забезпечує
- якість
- Швидко
- діапазон
- досягати
- реальний
- реального часу
- останній
- рекомендувати
- пов'язаний
- надійний
- опора
- копіювання
- звітом
- вимагати
- REST
- знову використовувати
- право
- Зростання
- Risk
- оцінка ризику
- то ж
- масштабованість
- сценарій
- наука
- Вчені
- безшовні
- безпечний
- безпечно
- безпеку
- старший
- обслуговування
- постачальники послуг
- Послуги
- набори
- shutterstock
- значний
- істотно
- силоси
- один
- Розмір
- навички
- So
- рішення
- Рішення
- Джерела
- Іскритися
- зберігання
- структурований
- структуровані та неструктуровані дані
- процвітати
- успіх
- успішний
- такі
- перемикач
- Systems
- снасті
- Переговори
- завдання
- команди
- технічний
- технічні навички
- технологічний
- Технологія
- ніж
- Що
- Команда
- їх
- Їх
- самі
- потім
- отже
- Ці
- вони
- це
- загрози
- процвітає
- через
- час
- трудомісткий
- до
- разом
- інструменти
- топ
- Кращі 10
- торкатися
- традиційний
- Тенденції
- Довірений
- заслуговуючий довіри
- підручник
- тип
- Типи
- типовий
- кінцевий
- при
- єдиний
- створеного
- юзабіліті
- використання
- використання випадку
- використовуваний
- користувач
- користувачі
- різноманітність
- різний
- різнобічний
- вертикальний
- дуже
- Відео
- вид
- обсяг
- було
- шлях..
- we
- ДОБРЕ
- Що
- коли
- який
- в той час як
- широкий
- волі
- з
- в
- без
- вашу
- зефірнет