Digitaliseringen av ditt företag kan inte vara fullständig förrän du överbryggar siled affärsdata i ett datatyg som hjälper dig att följa risk-, styrnings- och integritetspolicyn och ändå behandla data effektivt.
Organisationer med olika team och avdelningar skördar och hanterar sin data. Datastyrning och integritetsbegränsningar slutar också att slå samman olika offentliga eller privata data.
Vad kan då vara lösningen för verkligt centraliserad och digitaliserad databehandling? Här kommer strukturen av data. Fortsätt läsa för att lära dig det inifrån och ut. Det hjälper dig att fatta rätt beslut när du köper ett datatygsverktyg.
Innehållsförteckning
Vad är datatyg?
Mesh-datanätverk eller dataväv är en av de tio bästa tekniktrenderna 2019, enligt en Gartner-rapport. Experter på analys- och datateknikdomäner svär över det som det framtidsklara datahanteringsverktyget för nystartade tekniker, små och medelstora företag och företag.
Det anses vara en IT-miljö med enhetlig arkitektur som kopplar olika datakällor till affärsappar. I backend kommer det att finnas en kraftfull artificiell intelligens (AI) agent. AI:n kommer att analysera data på ett säkert sätt och endast presentera nödvändiga data för en säljare, kundsupportagent eller affärschef.
Genom ett fågelperspektiv ser mesh-datanätverket ut som ett virtuellt tyg där olika datalagrings- och beräkningssystem ansluter och delar information.
Syftet med datatyg
Hindren för olika affärsappar, tid, utrymme, datalagring, datahämtningsmetoder, datasäkerhetsprotokoll etc. är de makroflaskhalsar som drar företaget bakifrån. Dessa kontroller och balanser hjälper också ditt företag att säkra konfidentiell data. Därför kan du varken göra dig av med dessa eller behålla dem som de är.
Här behöver du ett mesh-datanätverk. En motorväg som ger plats för data från olika anläggningar, affärsappar, fältkontor, skyltfönster, servrar och många fler. Dessa data kan också vara strukturerade, semistrukturerade och råa. För att inte nämna, olika data kommer med olika nivåer av säkerhetspolicyer.
Men slutanvändaren, som en kund, säljare, supportchefer och chefer, behöver inte förstå allt detta. De behöver bara tillgång till data på ett säkert sätt för att slutföra sina uppgifter. Dataväv kommer att uppfylla detta genom automation, AI och maskininlärning (ML).
Andra anmärkningsvärda syften är:
- Ansluter till alla affärsdatakällor via behållare och kopplingar
- Erbjuder dataintegration och inmatningsmöjligheter inom lagringen, appar, etc
- Fungerar som höghastighetsdatainfrastruktur för stordataanalys
- Tar datakonsumenter och källor till ett mesh-nätverk
- Erbjuder hybriddatadrift mellan privata moln, offentliga moln, multi-moln, on-premise och blankmetallarbetsstationer
Företag lägger mer tid på att besluta och godkänna data snarare än att bearbeta dem. Anställda går igenom hundratals e-posttrådar innan de får godkännanden för databehandling.
Det är ett allvarligt hot mot produktiviteten hos framtidsberedda företag. Men dataväv kan rädda organisationer på följande sätt:
- En fönsterplattform för åtkomst, inlämning, förvaring och analys av alla typer av data.
- Även om alla inom företaget kan komma åt data upp till en viss nivå, kommer all datastyrning och reglering att upprätthållas.
- Gör data mer pålitliga och lättsmälta genom att göra det möjligt för AI:er att bearbeta data innan människor kommer åt dem.
- Aktivera maskin-till-maskin eller Internet of things (IoT) kommunikation för att minska mänsklig inblandning i känslig data.
- Anpassa dig enkelt till ökningen och minskningen av applikationer, kundförfrågningar, interna dataåtkomstbiljetter, det plötsliga inflödet av enorma marknadsföringsdata, etc.
- Att minska verksamhetens behov och beroenden till värd äldre infrastruktur och därmed minska kostnaderna.
- Utnyttja molntekniken på bästa sätt genom att ansluta alla typer av digitala datakällor på ett ställe skyddat av stränga AI-algoritmer.
I slutändan kommer frontlinjeagenten att få data om sina CRM snabbare och behandla kundernas förfrågningar snabbt. Detta ökar i sin tur kundernas förtroende och tillfredsställelse i ditt företag.
Fördelar med Data Fabric
Förstärker Agile DevOps-modellen
Agila mjukvaru- eller produktutvecklingsprojekt kan drabbas hårt av intermittenta databehandlingsproblem. Med ett mesh-datanätverksverktyg kan du praktiskt taget ta bort alla dataavbrottstider.
Att följa datastyrning
Den underliggande AI och ML kan hjälpa till att upprätthålla policy för datasekretess och styrning. Medan samma AI-algoritm kommer att bearbeta begärd data och presentera den för en anställd enligt företagets riktlinjer.
Skalbarhet
Managed Service Providers (MSP) kan skala upp eller ner dina databehandlingsbehov direkt.
Metadatahantering
En dataanalyskatalog kommer att vara värd för datakällor, tillgångar och metadata. Genom att se metadata kan AI:er hämta begärd data snabbare.
Felupptäckt
AI:er kan upptäcka datakorruption, integritetsproblem och fel innan ditt företag drabbas av inkomstförluster.
Rollbaserad åtkomst
Anställda kan begära bearbetade uppgifter beroende på deras säkerhetsgodkännande inom organisationen.
Avskaffa datasilor
Datasilos kan inte längre hota verksamheten när dataväv tar med all data på en krypterad datamotorväg. Team kan komma åt legitima data från vilken avdelning som helst utan att behöva hoppa genom bågar.
Dataintegration
Dataväv och dess underliggande AI möjliggör omedelbar dataintegration med realtidsprogramvara som CRM, ERP, kundappar, frontline agentappar, etc.
Data av hög kvalitet
Intelligenta algoritmer för ett mesh-datanätverksverktyg analyserar alltid alla datakällor. Därför kan anställda lita på indata utan att validera det från arbetsledare.
Datatygets arkitektur
Mesh-datanätverket måste säkerställa förbättrad datatillgänglighet utan att kompromissa med kvalitet och säkerhet. Därför bör en standarddatavävsarkitektur ha följande komponenter:
Datakatalog
En datakatalog är en organiserad form av all affärsdata. Användare kan komma åt sådana kataloger för att hitta den information de behöver för att utföra uppgifter. Datakatalogen har följande underkomponenter: Metadata och kunskapsdiagram.
AI och ML-baserad automation
Flera AI bör vara i centrum av dataväven som hanterar all frågeupplösning, datakvalitetskontroll, säkerhetskontroller etc.
Dataintegration och transport
Datanät integrerar data från alla källor som servrar på plats, molnlagring, anställdas bärbara datorer, etc. Det bör finnas datakontakter för att länka information till en avlägsen dator eller transportör för att flytta data genom datastrukturen.
Hur man implementerar Data Fabric
Det beror helt på vilken typ av organisation du är och dina behov. På grund av företagens olika krav finns det ingen enhetlig lösning för implementering av mesh-datanätverk. Men det finns några vanliga funktioner eller lager i datavävsarkitekturen.
Datahantering: Detta lager fungerar för datasäkerhet och styrning.
Dataintag: Det här lagret börjar sammanfoga all molndata samtidigt som den lokaliserar hur de strukturerade och ostrukturerade data är anslutna.
Databehandling: Det säkerställer att relevant data är tillgänglig under datautvinning.
Dataarrangemang: Detta lager inkluderar exekvering av uppgifter, inklusive siled datainsamling, datastrukturering, datarensning, integration och transformation för att skapa användbar data.
Datadetektering: Det låter dig samla in data genom att integrera olika källor. Det är avgörande för kundnöjdheten.
Dataåtkomst: Detta lager är dedikerat till datakonsumtion. Samtidigt hjälper det här lagret till att komma åt relevant data genom datavisualiseringsverktyg eller applikationsinstrumentpaneler.
Datatygsprinciper
Idén med mesh-datanätverk är att förena distribuerade och olika datatillgångar för företag i alla branscher. Dessutom kombinerar den end-to-end datahanteringsprocesser som en enhetlig datahanteringsplattform.
Dataväven uppnår sådana mål genom att dra nytta av följande datahanteringsprinciper:
- Data upptäckt
- Datakurering
- Dataorganisation
- Datamodellering
- Kvalitetskontroller
- Siled dataorkestrering
- Dataintegration
- Datastyrning
Datatygsfunktioner
Oändlig upplösning av datafrågor
Mesh-datanätverk är beroende av höghastighetsinternet, solid-state-enheter och superdatorer för att hämta efterfrågad data ständigt utan stillestånd.
Oändlig dataintegration, upptäckt och katalogisering
Den primära AI som är ansvarig för datahantering inom tyget måste arbeta dag och natt för att acceptera ny rådata, analysera, katalogisera och integrera den i affärsappar.
Passiv och aktiv metadata
Aktiv metadata är information som datakvalitet, dataanvändning, nuvarande editor, etc. Å andra sidan är passiv metadata statisk data som författaren annonserar. Dataväv AI ändrar ständigt dessa för att minska manuell datautforskning eller förberedelsearbete.
Flexibilitet
Datastrukturen är mycket flexibel och accepterar ändringar närhelst ditt företag behöver dem.
Implementering av ett mesh-nätverk av data är enkelt med intelligent programvara. Det finns en hel del, men följande är lämpliga för små och medelstora företag:
Atlan
Atlan är en kraftfull men enkel Active Metadata-plattform och dataarbetsyta som låter dig enkelt komma åt data från vilken källa som helst. Den fungerar som en modern datakatalog för dina datastrukturbehov. Plattformen erbjuder lösningar för allt som rör data, inklusive katalogisering, profilering, upptäckt, kvalitet, styrning, utforskning och integration.
Den kommer med ett gränssnitt som ser ut som ett Google Search-gränssnitt och en rik affärsordlista där du kan söka efter att förstå dina data. Företag kan utnyttja gester som granulär styrning och åtkomstkontroller för att hantera dataanvändning över ett ekosystem.
Dessutom stöder Atlan integration med applikationer som Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker och Tableau.
K2View
Om du letar efter en plattform med end-to-end dataväv funktionalitet, gå till K2View. Denna dataproduktapplikation hjälper dig med alla steg i mesh-datanätverket, inklusive dataintegration, förberedelse, dataorkestrering och pipelining.
Med dess hjälp kan företag möjliggöra de mest sofistikerade datavävsarkitekturerna i molnet, lokala och hybridmiljöer. Som ett resultat kommer hanteringen av mänsklig data att minska i takt med att datastrukturen blir enklare. Det kan förena data från flera källor och pipeline dem till dataintegritetsmålsystem.
Med K2View kan du omedelbart skapa datasjöar och datalager som du kan analysera direkt. Även om du inte har någon erfarenhet av kodning, låter det dig styra rörelsen och omvandlingen av data från källa till mål.
Företag kan till och med använda de konfigurerbara reglerna för denna plattform för att kontrollera dataåtkomst, synkronisering och säkerhet. Dessutom är den lämplig för automatisering av datatjänster med ett lättanvänt ramverk.
Talend
Talend är en datastrukturplattform som säkerställer sund tillgång till data samtidigt som den hjälper dig att driva affärsvärde. Varje företag behöver hantera kompromisslös och komplett data för att säkerställa dess användbarhet, integritet, tillgänglighet och säkerhet. Denna applikation låter organisationer hålla data i gott skick genom att minska riskerna.
Talend är en enhetlig plattform för tillförlitlig och tillgänglig data som erbjuder styrning, integration och integritet. Den kan leverera hälsosam data med hjälp av tjänsteinfrastruktur och partnerekosystem. Här kan du upptäcka dina nödvändiga data genom dokumentation och kategorisering.
Eftersom det automatiskt rensar data i realtid, finns det ingen chans att dålig data kommer in i ditt system. Företag kan förbättra sin produktivitet och spara pengar genom att använda detta verktyg som säkerställer efterlevnad av regelverk och minskar risken.
Du kan erbjuda dina kunder bättre upplevelser med hjälp av dess applikation och API-integration. Dessa säkerställer också självbetjäningsmöjligheter för att dela betrodd data internt och externt.
Incorta
Incorta är en självbetjäningsplattform för dataanalys där företag kan använda sin data till sin fulla potential för att få insikter till en reducerad kostnad. Lösningen ger dig en mer agil dataupplevelse så att du kan fatta snabba och välgrundade beslut.
Den använder in-memory analytics och Direct Data Mapping-funktioner för att leverera oöverträffad hastighet och skalbarhet för datalagring och hantering. Även om du vill analysera dina data från flera resurser, kan Incorta säkerställa verklig affärsflexibilitet för flexibel datapipelining.
Dessutom hjälper det dig med datainsamling, bearbetning, analys och presentation av affärsapplikationsdata. Du kan också presentera fullständig affärsdata med dess inbyggda visualiseringsfunktion.
Slutsats
Dataväv är nästa generations arkitektur för datalagring, bearbetning, förvaring och hantering. Även om det är en framtidsredoapplikation av IT, använder många digitala företag redan datatygsverktyg för att förbereda sin arbetsstyrka för framtiden.
För att inte tala om, små företag, medelstora företag och nystartade företag kan dra maximal nytta av denna teknik eftersom de inte har råd med förseningar i arbetsflödet på grund av godkännanden och granskning. Besök något eller alla av verktygen som nämns ovan för att kolla in deras erbjudanden och hur dessa funktioner kan tillföra mervärde till ditt företag.
Din RevOps affärsmodell kan till stor del dra nytta av dataväv. Läs mer här om verktyg för intäktsdrift (RevOps).