Dữ liệu đang mở rộng về số lượng, sự đa dạng và nguồn; do đó, nhu cầu kinh doanh về dữ liệu đáng tin cậy, chính xác và kịp thời cho “trí thông minh cạnh tranh” theo yêu cầu cũng vậy. Kết cấu dữ liệu các trường hợp sử dụng đưa ra giải pháp công nghệ tầm xa để xử lý vô số thách thức đi kèm với hệ sinh thái dữ liệu phức tạp như vậy. “Nền tảng hội tụ” này, được thiết kế với kiến trúc độc đáo và một gói dịch vụ dữ liệu, được trang bị tốt để đáp ứng nhu cầu Quản lý dữ liệu đa dạng của một hệ sinh thái dữ liệu phức tạp.
Theo Nghiên cứu thị trường đồng minh, Thị trường vải dữ liệu dự kiến sẽ đạt 4,546.9 triệu đô la vào năm 2026. Báo cáo Thị trường kết cấu dữ liệu theo mức độ triển khai, loại hình, quy mô doanh nghiệp và ngành dọc: Phân tích cơ hội toàn cầu và dự báo ngành, 2019-2026 xác nhận rằng thị trường cấu trúc dữ liệu được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 23.8% từ năm 2019 đến năm 2026 – đạt mức cao nhất là 4,546.9 triệu đô la vào năm 2026. Trong giai đoạn dự kiến này, thị trường cấu trúc dữ liệu Bắc Mỹ dự kiến sẽ “vẫn chiếm ưu thế”, với tư cách là đám mây thị trường nhà cung cấp dịch vụ, nơi áp dụng nhiều nhất các giải pháp kết cấu dữ liệu, cũng sẽ tăng đáng kể trong cùng thời kỳ.
Cấu trúc dữ liệu: Giải pháp quản lý dữ liệu sáng tạo giải thích rằng để giảm thiểu “rủi ro liên quan đến các loại dữ liệu đa dạng, dữ liệu bị hỏng, không đủ bộ nhớ, thiếu tuân thủ và các mối đe dọa trên mạng”, cấu trúc dữ liệu cung cấp các công cụ nền tảng để đánh giá rủi ro, dung lượng lưu trữ lớn cho dữ liệu nhiều loại, quyền truy cập một điểm vào dữ liệu đa nguồn và chế độ xem dữ liệu duy nhất trên toàn doanh nghiệp.
Vải dữ liệu là gì?
Một kết cấu dữ liệu, một trong những Gartner 10 xu hướng hàng đầu về dữ liệu và phân tích cho năm 2023, đã được định nghĩa là:
“Mẫu thiết kế quản lý dữ liệu tận dụng tất cả các loại siêu dữ liệu để quan sát, phân tích và đề xuất các giải pháp quản lý dữ liệu. Nó cho phép người dùng doanh nghiệp sử dụng dữ liệu một cách tự tin và tạo điều kiện cho các nhà phát triển công dân ít kỹ năng trở nên linh hoạt hơn trong quá trình tích hợp và lập mô hình.”
Trong thời đại kỹ thuật số, nhiều khách hàng tiếp xúc
điểm yêu cầu luồng thông tin trôi chảy để phân tích thời gian thực và
ra quyết định tức thời. Một khung công nghệ như kết cấu dữ liệu cung cấp một phân tích liền mạch
xử lý trên các đường ống dữ liệu và nền tảng dịch vụ khác nhau.
Trong thời đại mà các phương tiện lưu trữ đáng tin cậy đóng vai trò quan trọng đối với sự thành công của Quản lý dữ liệu doanh nghiệp, thì “bộ lưu trữ được cấu trúc lại” của kết cấu dữ liệu, với khả năng bảo mật phong phú, khả năng mở rộng, các tùy chọn sao chép và các đặc tính hiệu suất cao, dường như là sự lựa chọn hoàn hảo cho nền tảng cơ sở hạ tầng đám mây dưới dạng dịch vụ (IaaS). John Morrell, giám đốc cấp cao về tiếp thị sản phẩm tại Acceldata, nhấn mạnh các yếu tố quan trọng của kết cấu dữ liệu doanh nghiệp trong chuỗi video của anh ấy.
Dữ Liệu Lớn.
Các trường hợp sử dụng vải cho phân tích nâng cao
Trong các dự án dữ liệu lớn điển hình, điều quan trọng nhất
thách thức là khối lượng lớn và độ phức tạp của dữ liệu được sử dụng để phân tích. Các
sự nhanh nhẹn và linh hoạt của kết cấu dữ liệu
cơ sở hạ tầng cho phép truy cập nhanh vào đúng dữ liệu vào đúng thời điểm cho
phân tích nâng cao.
Vì các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn gần đây đã khẳng định chắc chắn, kết cấu dữ liệu lớn là một yếu tố thay đổi cuộc chơi, như đã giải thích trong Cấu trúc dữ liệu lớn: Điều cần thiết cho mọi sáng kiến dữ liệu lớn thành công. Nền tảng cấu trúc dữ liệu lớn cung cấp bảo mật đầu cuối cùng với hỗ trợ tích hợp dữ liệu và khả năng phân tích tự phục vụ cho người dùng doanh nghiệp trung bình. Bài báo cũng thảo luận về một công nghệ liên quan khác – ảo hóa dữ liệu, đó là vô giá đối với:
- Truy cập
nhiều loại dữ liệu - Tiến hành
phân tích dữ liệu lớn mà không cần kỹ năng kỹ thuật - Khám phá
các trường hợp sử dụng khác nhau
Theo Forrester, vải dữ liệu lớn là:
“Một cái nhìn thống nhất, đáng tin cậy và toàn diện về dữ liệu kinh doanh được tạo ra bằng cách sắp xếp các nguồn dữ liệu một cách tự động, thông minh và an toàn, sau đó chuẩn bị và xử lý chúng trong các nền tảng dữ liệu lớn như Hadoop và Apache Spark, hồ dữ liệu, trong bộ nhớ và NoSQL. ”
Ngày
Các trường hợp sử dụng vải cho các ứng dụng kinh doanh
Các doanh nghiệp hiện đại đang phát triển mạnh ở rìa, vì vậy họ
cần khai thác các giải pháp hỗ trợ công nghệ trong thời gian thực cho nhiều mục đích sử dụng
các trường hợp. Các trường hợp sử dụng như vậy có thể là:
- Tiến hành phân tích bảo trì phòng ngừa để tránh thời gian chết
- Theo dõi tình cảm của khách hàng để dự đoán sự rời bỏ
- Giám sát thị trường để phát hiện gian lận
- Tiến hành phân tích tiên đoán và quy định nâng cao cho
tối ưu hóa sản phẩm hoặc quy trình
Mặc dù các trường hợp sử dụng này khá phổ biến trong một doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, nhưng các phương tiện và phương thức công nghệ để cung cấp giải pháp không giống nhau trong toàn cảnh doanh nghiệp. Các doanh nghiệp tự coi mình là “dựa trên dữ liệu” và đã triển khai các hệ thống công nghệ dữ liệu tiên tiến có khả năng thành công nhanh hơn đối thủ cạnh tranh.
A kết cấu dữ liệu có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa thành công và thất bại đối với một doanh nghiệp như vậy, vì hệ sinh thái Quản lý dữ liệu độc đáo này mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như tính linh hoạt, khả năng mở rộng, bảo mật, phân tích thời gian thực và khả năng phân tích nâng cao – tất cả ở một nơi. Cái này Bài đăng trên blog của Cloudera đảm bảo rằng cấu trúc dữ liệu lớn sẽ vượt qua “những thách thức về tính sẵn có của dữ liệu không đủ, tính không đáng tin cậy của lưu trữ và bảo mật dữ liệu, dữ liệu bị tắt, khả năng mở rộng kém và sự phụ thuộc vào các hệ thống cũ hoạt động kém hiệu quả”.
Dân chủ hóa dữ liệu và kết cấu dữ liệu nói về “khả năng tương tác” của dữ liệu đa nguồn trong một kết cấu dữ liệu, theo một cách nào đó, cho thấy sự dân chủ hóa dữ liệu. Tác giả giải thích cách khung này đơn giản hóa các tác vụ Quản lý dữ liệu trên các nguồn dữ liệu tại chỗ và đám mây.
Sản phẩm Quản lý dữ liệu MapR ví dụ: nền tảng liên kết dữ liệu “thời gian thực, thời gian chết và hàng loạt” với nhau để phân tích tập thể. Kết cấu dữ liệu MapR cho phép người dùng cấp quyền truy cập vào cả ứng dụng hoặc công cụ hiện có và công cụ mới. Nền tảng này cho phép truy cập vào “dữ liệu ở mọi dạng” trên “tất cả các địa điểm”. Mục tiêu cơ bản của kết cấu dữ liệu MapR là phá vỡ các silo dữ liệu để truy cập kịp thời vào tất cả các loại dữ liệu, như đã giải thích trong Cấu trúc dữ liệu hiện đại - Nó có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp của bạn.
Sản phẩm Tài năng giải pháp kết cấu dữ liệu giúp các nhóm CNTT chuyển đổi giữa các dự án mà không cần bất kỳ đường cong học tập nào. Nền tảng này kết hợp các công cụ tích hợp dữ liệu, đám mây, Quản lý dữ liệu chính (MDM), Chất lượng dữ liệu (DQ) và các công cụ tích hợp dữ liệu trên một “nền tảng duy nhất với môi trường quản lý và phát triển chung”. Mục tiêu cuối cùng là tăng năng suất.
Các trường hợp sử dụng kết cấu dữ liệu cho học máy
Các mô hình học máy (ML) có thể được sử dụng hiệu quả trong môi trường kết cấu dữ liệu vì chuẩn bị dữ liệu thời gian được giảm thiểu trong khi khả năng sử dụng của dữ liệu đã chuẩn bị tăng lên trên các mô hình và ứng dụng. Khi dữ liệu được phân phối trên toàn doanh nghiệp – trên đám mây, tại chỗ và ở biên (IoT) – kết cấu dữ liệu cung cấp “quyền truy cập có kiểm soát” vào dữ liệu an toàn, tạo điều kiện thuận lợi cho các quy trình ML nâng cao. Khả năng học tập của các mô hình ML được tăng cường đáng kể khi dữ liệu phù hợp được cung cấp cho chúng vào đúng thời điểm.
Nói chung,
một số mô hình có thể được sử dụng cho một trường hợp sử dụng. Trong một doanh nghiệp điển hình
kịch bản phân tích, kết cấu dữ liệu có thể giải quyết hiệu quả các thách thức của phân phối
đống dữ liệu và các quy trình ML tốn thời gian.
Một trường hợp sử dụng kết cấu dữ liệu thú vị khác là “dữ liệu đang chuyển động”, dữ liệu này phải được truy cập và phân tích ở chế độ nghỉ. Học máy thành công với kết cấu dữ liệu toàn cầu chỉ ra rằng bằng cách quản lý, kiểm soát và phân phối dữ liệu cho các nhà khoa học dữ liệu để phân tích nâng cao, nền tảng kết cấu dữ liệu giúp họ tập trung vào giai đoạn phân tích dữ liệu thay vì lãng phí thời gian vào việc chuẩn bị dữ liệu.
Theo cốm KD:
“Khả năng tái tạo rất quan trọng đối với khoa học dữ liệu và tất nhiên là học máy, vì vậy chúng tôi cần một cách dễ dàng để sử dụng lại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc hài hòa bằng cách quản lý danh mục các tập dữ liệu.”
Hướng dẫn KDNuggets trên kết cấu dữ liệu cho ML dạy cách cơ sở dữ liệu đồ thị và lớp dữ liệu ngữ nghĩa cùng nhau “tích hợp và hài hòa” tất cả các nguồn dữ liệu trong môi trường kết cấu dữ liệu.
Các trường hợp sử dụng kết cấu dữ liệu để khám phá dữ liệu
Khám phá dữ liệu là một lớp rất quan trọng của quy trình phân tích kinh doanh, vì lớp này kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu phù hợp. Khi các doanh nghiệp sử dụng cả nền tảng ảo hóa dữ liệu và kết cấu dữ liệu cùng nhau, họ sẽ đạt được lợi thế đáng kể trong phân tích kinh doanh. Lớp khám phá dữ liệu mở ra dữ liệu nào có sẵn để sử dụng, tương tự như chức năng “tải” của các công cụ ETL truyền thống. Điều làm cho khung kết cấu dữ liệu trở nên mạnh mẽ là lớp Quản lý dữ liệu cuối cùng, lớp này chạy qua tất cả các lớp khác và quản lý bảo mật, Quản trị dữ liệu và MDM.
Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock.com
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoAiStream. Thông minh dữ liệu Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Đúc kết tương lai với Adryenn Ashley. Truy cập Tại đây.
- Mua và bán cổ phần trong các công ty PRE-IPO với PREIPO®. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/
- : có
- :là
- :không phải
- $ LÊN
- 10
- 2019
- 2023
- 2026
- 23
- 9
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- truy cập
- chính xác
- ngang qua
- tiên tiến
- lợi thế
- tuổi
- Tất cả
- Đã
- Ngoài ra
- American
- an
- phân tích
- phân tích
- phân tích
- và
- Một
- bất kì
- Apache
- Apache Spark
- các ứng dụng
- kiến trúc
- LÀ
- bài viết
- AS
- thẩm định, lượng định, đánh giá
- liên kết
- đảm bảo
- At
- tác giả
- tự động
- sẵn có
- có sẵn
- Trung bình cộng
- tránh
- cơ bản
- BE
- bởi vì
- trở nên
- được
- Lợi ích
- giữa
- Ngoài
- lớn
- Dữ Liệu Lớn.
- Blog
- cả hai
- Nghỉ giải lao
- Bó lại
- kinh doanh
- Ứng dụng kinh doanh
- các doanh nghiệp
- by
- CAGR
- CAN
- khả năng
- trường hợp
- trường hợp
- danh mục
- phục vụ
- thách thức
- thách thức
- đặc điểm
- công dân
- đám mây
- Cloudera
- Tập thể
- kết hợp
- Đến
- Chung
- đối thủ cạnh tranh
- phức tạp
- phức tạp
- tuân thủ
- toàn diện
- tập trung
- sự tự tin
- XÁC NHẬN
- Hãy xem xét
- ăn
- kiểm soát
- điều khiển
- kết
- khóa học mơ ước
- quan trọng
- đỉnh điểm
- đường cong
- khách hàng
- không gian mạng
- dữ liệu
- phân tích dữ liệu
- tích hợp dữ liệu
- quản lý dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- chất lượng dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- bộ dữ liệu
- lưu trữ dữ liệu
- Cơ sở dữ liệu
- PHỔ THÔNG DỮ LIỆU
- chết
- Ra quyết định
- xác định
- dân chủ hóa
- triển khai
- triển khai
- Thiết kế
- thiết kế
- phát triển
- Phát triển
- sự khác biệt
- khác nhau
- kỹ thuật số
- thời đại kỹ thuật số
- Giám đốc
- phát hiện
- phân phối
- phân phối
- khác nhau
- có ưu thế
- nghi ngờ
- xuống
- suốt trong
- dễ dàng
- hệ sinh thái
- Cạnh
- hiệu quả
- hiệu quả
- các yếu tố
- cho phép
- Cuối cùng đến cuối
- nâng cao
- Doanh nghiệp
- Môi trường
- đã trang bị
- Kỷ nguyên
- ví dụ
- hiện tại
- mở rộng
- dự kiến
- Giải thích
- Giải thích
- Khai thác
- vải
- tạo điều kiện
- cơ sở
- Không
- nhanh hơn
- Fed
- cuối cùng
- phù hợp với
- Linh hoạt
- dòng chảy
- Trong
- Dự báo
- quan trọng nhất
- Forrester
- Khung
- từ
- chức năng
- Thu được
- thay đổi cuộc chơi
- Gartner
- Toàn cầu
- mục tiêu
- quản trị
- cấp
- đồ thị
- Phát triển
- Hadoop
- Xử lý
- Có
- giúp đỡ
- giúp
- Cao
- hiệu suất cao
- nổi bật
- chủ nhà
- Độ đáng tin của
- HTML
- http
- HTTPS
- lập tức
- quan trọng
- in
- tăng
- Tăng
- chỉ ra
- ngành công nghiệp
- thông tin
- Cơ sở hạ tầng
- Sáng kiến
- sáng tạo
- thay vì
- hội nhập
- Sự thông minh
- thú vị
- vô giá
- iốt
- IT
- nhà vệ sinh
- jpg
- Xe đẩy
- cảnh quan
- lớn
- lớp
- lớp
- học tập
- Legacy
- tận dụng
- Giấy phép
- Có khả năng
- . Các địa điểm
- máy
- học máy
- bảo trì
- LÀM CHO
- quản lý
- quản lý
- quản lý
- thị trường
- Marketing
- thị trường
- chủ
- Có thể..
- nghĩa là
- có nghĩa
- Siêu dữ liệu
- triệu
- Giảm nhẹ
- ML
- Chế độ
- người mẫu
- mô hình
- hiện đại
- chế độ
- chi tiết
- chuyển động
- nhiều
- phải
- Cần
- nhu cầu
- Mới
- Bắc
- con số
- Mục tiêu
- tuân theo
- of
- cung cấp
- Cung cấp
- on
- Theo yêu cầu
- ONE
- mở ra
- Cơ hội
- tối ưu hóa
- Các lựa chọn
- or
- Nền tảng khác
- ra
- Họa tiết
- hoàn hảo
- thời gian
- giai đoạn
- Nơi
- nền tảng
- Nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- điểm
- người nghèo
- mạnh mẽ
- dự đoán
- chuẩn bị
- chuẩn bị
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- Sản xuất
- Sản phẩm
- năng suất
- Sản phẩm
- dự
- dự án
- cho
- nhà cung cấp
- cung cấp
- chất lượng
- Nhanh chóng
- phạm vi
- đạt
- thực
- thời gian thực
- gần đây
- giới thiệu
- liên quan
- đáng tin cậy
- sự phụ thuộc
- nhân rộng
- báo cáo
- yêu cầu
- REST của
- tái sử dụng
- ngay
- Tăng lên
- Nguy cơ
- đánh giá rủi ro
- tương tự
- khả năng mở rộng
- kịch bản
- Khoa học
- các nhà khoa học
- liền mạch
- an toàn
- an toàn
- an ninh
- cao cấp
- dịch vụ
- các nhà cung cấp dịch vụ
- DỊCH VỤ
- bộ
- shutterstock
- có ý nghĩa
- đáng kể
- silo
- duy nhất
- Kích thước máy
- kỹ năng
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- nguồn
- Spark
- là gắn
- cấu trúc
- dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc
- thành công
- thành công
- thành công
- như vậy
- Công tắc điện
- hệ thống
- giải quyết
- Các cuộc đàm phán
- nhiệm vụ
- đội
- Kỹ thuật
- kĩ năng công nghệ
- công nghệ
- Công nghệ
- hơn
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- tự
- sau đó
- vì thế
- Kia là
- họ
- điều này
- các mối đe dọa
- phát đạt
- Thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- đến
- bên nhau
- công cụ
- hàng đầu
- Top 10
- chạm
- truyền thống
- Xu hướng
- đáng tin cậy
- đáng tin cậy
- hướng dẫn
- kiểu
- loại
- điển hình
- cuối cùng
- Dưới
- thống nhât
- độc đáo
- khả năng sử dụng
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- nhiều
- khác nhau
- linh hoạt
- thẳng đứng
- rất
- Video
- Xem
- khối lượng
- là
- Đường..
- we
- TỐT
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- rộng
- sẽ
- với
- ở trong
- không có
- trên màn hình
- zephyrnet