Tại sao Thế hệ tiếp theo của quản lý dữ liệu bắt đầu với kết cấu dữ liệu

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Kendall Clark.

Nhiệm vụ của CNTT trong việc mang lại giá trị kinh doanh chưa bao giờ mạnh mẽ hơn thế. Trong thực tế, 76% giám đốc điều hành tin rằng CNTT phải là một đối tác tích cực trong việc phát triển chiến lược kinh doanh. Nhanh nhẹn là chìa khóa thành công ở đây. Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp đều bị cản trở bởi các chiến lược dữ liệu khiến các nhóm không thể đứng vững khi thị trường thay đổi hoặc những thách thức mới phát sinh.

Lấy hệ thống quản lý dữ liệu có cấu trúc làm ví dụ. Tùy chọn này hoạt động tốt khi bối cảnh dữ liệu doanh nghiệp được cấu trúc chủ yếu. Nhưng thế giới bây giờ đã khác và bối cảnh dữ liệu doanh nghiệp hiện đang bị chi phối bởi dữ liệu kết hợp, đa dạng và thay đổi. Sự xuất hiện của Internet vạn vật (IoT), khối lượng dữ liệu phi cấu trúc tăng lên, mức độ liên quan ngày càng tăng của các nguồn dữ liệu bên ngoài và xu hướng hướng tới môi trường nhiều đám mây lai là những trở ngại đối với việc đáp ứng từng yêu cầu dữ liệu mới. Các chiến lược dữ liệu cũ, xoay quanh các hệ thống dữ liệu quan hệ, về cơ bản đã bị hỏng. Vậy làm cách nào để các doanh nghiệp có thể chuyển từ Chiến lược dữ liệu phản ứng sang Chiến lược dữ liệu đáp ứng?

Kết cấu dữ liệu doanh nghiệp: Con đường phía trước

Các tổ chức ngày nay đang tìm cách xây dựng một kết cấu dữ liệu để tăng sức mạnh cho các sản phẩm và dự án hợp tác, đa chức năng và thoát khỏi các quy trình công việc phản ứng với nền tảng kỹ thuật số linh hoạt – không cần sao chép và thay thế. Kết cấu dữ liệu kết hợp dữ liệu từ các silo dữ liệu nội bộ và các nguồn bên ngoài, đồng thời tạo ra một mạng lưới thông tin để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng, AI và phân tích. Nói một cách đơn giản, chúng hỗ trợ toàn bộ các thách thức về dữ liệu trong doanh nghiệp được kết nối, phức tạp ngày nay.

Không giống như các kỹ thuật tích hợp dữ liệu tĩnh, cũ hơn, các nguyên tắc chính của kết cấu dữ liệu là chúng có thể:

• Trả lời các câu hỏi không lường trước được và thích ứng với các yêu cầu mới
• Mang lại ý nghĩa cho dữ liệu, dẫn đến cái nhìn sâu sắc hơn
• Cho phép truy vấn trên các silo dữ liệu và nguồn bên ngoài, bất kể cấu trúc dữ liệu
• Hiện đại hóa các hệ thống hiện có để không cần phải rip và thay thế
• Kết nối dữ liệu ở lớp điện toán, không phải ở lớp lưu trữ, để có thể kết nối các silo dữ liệu mà không cần tạo thêm các silo

Cấu trúc dữ liệu cũng hỗ trợ các kết nối dữ liệu đa chức năng, vốn là chìa khóa để tạo và bảo vệ lợi thế cạnh tranh, đồng thời cho phép cộng tác trong toàn doanh nghiệp và với các đối tác bên ngoài. Lấy ví dụ về những thách thức xung quanh đổi mới chuỗi cung ứng. Các hệ thống dữ liệu chuỗi cung ứng thông thường là một cuộc chạy tiếp sức, hoạt động với sự chuyển giao tuyến tính và các liên kết ngang hàng, được kết nối chặt chẽ giữa các hệ thống. Chúng tôi đã thấy những kết quả có thể dự đoán được khi COVID-19 tấn công và chuỗi cung ứng toàn cầu sụp đổ. Một số căng thẳng hoặc thậm chí sụp đổ một phần là không thể tránh khỏi, nhưng hậu quả còn trở nên tồi tệ hơn do các chiến lược dữ liệu không đầy đủ coi chuỗi cung ứng là một hệ thống cứng nhắc. Trên thực tế, chuỗi cung ứng là một mạng lưới phức tạp gồm các tác nhân phải hoàn toàn đồng bộ để điều chỉnh khi cần thiết.

Với mạng cung cấp kỹ thuật số được cung cấp bởi kết cấu dữ liệu, các doanh nghiệp có thể trả lời các câu hỏi phức tạp mà trước đây họ không biết, chẳng hạn như “hãy cho tôi xem tất cả các lô nguyên liệu thô và các nhà cung cấp liên quan tham gia vào quá trình sản xuất lô hàng thành phẩm 123”. Hoặc “giá vốn hàng bán cho sản phẩm A so sánh giữa hai khu vực này như thế nào?” Hoặc “nhà sản xuất nào đã cung cấp nguyên liệu thô liên quan đến khiếu nại của khách hàng này?”

Kết hợp một kết cấu dữ liệu thành công bắt đầu bằng cách hiểu các tài liệu của nó

Không giống như các cách tiếp cận khác, kết cấu dữ liệu kết hợp các ứng dụng và hệ thống Quản lý dữ liệu hiện có với nhau. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các loại vải dữ liệu nhanh chóng được coi là bước tiếp theo trong quá trình trưởng thành của không gian tích hợp dữ liệu. Điều này xảy ra vì kết cấu dữ liệu có thể:

1. Khám phá ý nghĩa ẩn giấu: Kết cấu dữ liệu thay đổi hiện trạng bằng cách mang lại ý nghĩa, không chỉ dữ liệu, trên toàn doanh nghiệp. Ý nghĩa này được kết hợp với nhau từ nhiều nguồn: dữ liệu và siêu dữ liệu, nguồn bên trong và bên ngoài cũng như hệ thống đám mây và hệ thống tại chỗ. Ý nghĩa được nắm bắt bên trong và bởi các mô hình dữ liệu dựa trên biểu đồ tri thức, có thể mở rộng, với tất cả ngữ cảnh trên mỗi nội dung dữ liệu đều có mặt đầy đủ và sẵn có, ở dạng mà máy có thể hiểu được. Với kết cấu dữ liệu, mọi người và thuật toán có thể đưa ra quyết định tốt hơn, đồng thời giảm khả năng và rủi ro sử dụng sai hoặc diễn giải sai dữ liệu.

2. Trả lời các câu hỏi hóc búa: Cấu trúc dữ liệu cung cấp câu trả lời thông qua khả năng truy vấn, tìm kiếm và học tập mạnh mẽ. Thay vì một thực thể tĩnh dựa trên việc di chuyển hoặc sao chép dữ liệu, nền tảng kết cấu dữ liệu cung cấp một lớp dữ liệu động “có thể truy vấn” để thu thập các câu trả lời từ khắp nơi. kho dữ liệu. Các chiến lược tích hợp dữ liệu trước đây dựa vào việc tạo mô hình dữ liệu mới để hỗ trợ từng trường hợp sử dụng mới, sau đó di chuyển hoặc sao chép dữ liệu để điền vào mô hình dữ liệu đó. Với kết cấu dữ liệu, các mô hình dữ liệu có thể tái sử dụng, vì vậy, khi phát sinh các câu hỏi không lường trước, các nhóm sẽ dễ dàng điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp.

3. Hỗ trợ các dự án quản lý dữ liệu đa chức năng: Kết cấu dữ liệu kết hợp các hệ thống Quản lý dữ liệu hiện có với nhau, làm phong phú thêm tất cả các ứng dụng được kết nối. Chúng thay thế các hệ thống cũ hơn đã thu thập hoặc lập danh mục tài sản của doanh nghiệp nhưng không làm cho dữ liệu có thể sử dụng được. Các giải pháp trước đây cũng thất bại một phần do không có khả năng xử lý dữ liệu kết hợp, đa dạng và thay đổi nhưng cũng do phản hồi về mặt tổ chức. Tuy nhiên, cấu trúc dữ liệu được xây dựng để cộng tác, tận dụng và kết nối các nội dung hiện có, đồng thời thúc đẩy một loạt dự án Quản lý dữ liệu đa chức năng mới.

Hiện đại hóa các khoản đầu tư hiện có

Hầu hết chúng ta sẽ nhớ lại cách các hồ dữ liệu từng hứa hẹn tập trung hóa tài sản dữ liệu của doanh nghiệp. Nhưng nhiều hồ dữ liệu không phân phối chính xác như quảng cáo của chúng vì chúng sắp xếp dữ liệu ở lớp lưu trữ thay vì kết nối dữ liệu ở lớp tính toán. Họ tận dụng dữ liệu dựa trên vị trí của nó thay vì dựa trên ý nghĩa kinh doanh của nó. Toàn bộ tiền đề đằng sau kết cấu dữ liệu là việc sắp xếp thứ tự vật lý của dữ liệu không tự nó hoàn thành kết nối dữ liệu hoặc cung cấp ý nghĩa hoặc ngữ cảnh. Trên thực tế, các thế hệ hệ thống tích hợp dựa trên lưu trữ cũ hơn như kho dữ liệu thậm chí còn kém khả năng hơn so với hồ dữ liệu, vì chúng chỉ dễ dàng quản lý dữ liệu có cấu trúc ngay từ đầu, khiến các silo dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc hoàn toàn không được xử lý và ngắt kết nối. Các công ty nhanh chóng chuyển sang sử dụng danh mục dữ liệu để cố gắng giải quyết sự đa dạng khó hiểu trong bối cảnh dữ liệu của họ chỉ để biết rằng chỉ riêng việc lập danh mục không dẫn đến một doanh nghiệp được kết nối.

Mặc dù những công nghệ này hứa hẹn sẽ chấm dứt tình trạng lưu trữ dữ liệu nhưng sự thật là chúng là điều không thể tránh khỏi và tồn tại vì những lý do rất chính đáng. Chúng cho phép kiểm soát và quản trị cục bộ khi điều đó quan trọng đối với một bộ phận cụ thể của doanh nghiệp, vì một số dữ liệu phải được lưu trữ tách biệt với các dữ liệu khác để tuân thủ quy định pháp lý hoặc đơn giản là vì các lý do kinh doanh cũ. Tích hợp dữ liệu thông thường tập trung vào việc loại bỏ
ng silo thông qua việc làm chủ, di chuyển, hợp nhất hoặc quản trị. Nhưng kết cấu dữ liệu cung cấp một giải pháp thay thế thực tế. Thay vì hoạt động chống lại các kho dữ liệu, kết cấu dữ liệu sẽ tận dụng chúng mà không yêu cầu thêm bản sao dữ liệu. Thay vì thay thế các công nghệ cũ, kết cấu dữ liệu hoạt động cùng với các khoản đầu tư hiện có và cải thiện tiện ích của chúng. Điều này là do kết cấu dữ liệu là một thiết kế kiến ​​trúc hoạt động ở lớp điện toán và tập trung vào việc kết nối dữ liệu ở bất cứ nơi nào nó cư trú và do đó, thực sự cải thiện các tài sản lưu trữ dữ liệu hợp nhất về mặt vật lý hiện có như hồ dữ liệu, danh mục dữ liệu, kho, MDM và các tài sản khác.

Sơ đồ tri thức: Khâu còn thiếu để tạo nên kết cấu dữ liệu thành công

Biểu đồ tri thức có thể biểu thị toàn bộ tính đa dạng và phức tạp của dữ liệu doanh nghiệp vì chúng đóng vai trò là định dạng chung cho ý nghĩa, bất kể cấu trúc, vị trí hoặc định dạng nguồn của dữ liệu. Biểu đồ tri thức thay thế quy trình tốn nhiều công sức hiện tại để tích hợp dữ liệu doanh nghiệp, thường bao gồm trích xuất, dịch thuật, lập mô hình, lập bản đồ và sau đó di chuyển dữ liệu giữa các ứng dụng khác nhau. Mã tùy chỉnh cần thiết để lập mô hình và lập bản đồ nhanh chóng trở nên khó sử dụng ở quy mô lớn, làm chậm tốc độ đổi mới và hiểu biết sâu sắc.

Biểu đồ tri thức là một phần không thể thiếu của kết cấu dữ liệu hiệu quả, vì chúng tạo ra một mạng lưới tri thức có thể tái sử dụng và dễ dàng biểu diễn dữ liệu của các cấu trúc khác nhau cũng như hỗ trợ nhiều lược đồ. Tạo hiểu biết ngữ nghĩa có thể truy vấn, có thể sử dụng lại về dữ liệu của doanh nghiệp và bên thứ ba, biểu đồ tri thức đóng vai trò cốt lõi của kết cấu dữ liệu: làm phong phú và tăng tốc các khoản đầu tư hiện có, đồng thời cung cấp quyền truy cập quan trọng vào thông tin chi tiết về doanh nghiệp.

Giống như một kết cấu thông thường phù hợp với bất kỳ thứ gì nó bao bọc, kết cấu dữ liệu doanh nghiệp đặt trên các tài sản dữ liệu hiện có và kết nối với chúng thông qua các luồng riêng lẻ và kết hợp các nguồn này lại với nhau thành một lớp thống nhất. Bằng cách đó, kết cấu dữ liệu thực sự kết hợp giá trị kinh doanh của các khoản đầu tư hiện tại.

Nguồn: https://www.dataversity.net/why-the-next-generation-of-data-man Quản lý-bắt đầu-with-data-fabrics/