Бизнес-лидеры должны сделать Data Fabrics приоритетом в 2022 году

Фабрики данных обеспечивают доступ по запросу к наборам данных, необходимым для эффективной работы и цифровой трансформации в масштабах всей организации.

Способность визуализировать и обрабатывать данные — самый важный корпоративный навык, и бизнес-лидеры не хотят его упускать. Все, что не подкреплено данными, не принимается в цифровом мире. Как и большинство технологических вещей, данные тоже должны развиваться. В условиях растущего использования технологий Web 3.0, таких как IoT, руководители компаний несут ключевую ответственность — преобразовать свои методы управления данными в готовые к будущему платформы. Введите структуры данных.

Как мы все знаем, фабрики данных — это быстро растущий рынок, и лица, принимающие решения на предприятиях, требуют этого. Что интересно, так это растущая адаптируемость структуры при организации данных независимо от сектора, исторического ландшафта или базовой технологии.

В результате среднегодовой темп роста в 23,8% до 2026 года не выглядит трудной дорогой. Таким образом, все, кто участвует в процессе создания групп данных, все руководители высшего звена (включая сотрудников по информационным технологиям, сотрудников по данным и т. д.), специалисты по обработке и анализу данных, аналитики, разработчики ИИ и заинтересованные стороны должны согласовывать ожидания организации от практики, называемой структурой данных. .

См. также: Центр автоматизированной интеграции

Цель структуры данных

Data Fabrics — это больше, чем просто протокол управления данными. В отличие от традиционных практик, они извлекают лучшее из автоматизации, тем самым обеспечивая гибкость, точность и устойчивость. Таким образом, будет неверным сказать, что структуры — это архитектура управления с поддержкой ИИ, которая постоянно передает аналитические данные в ваши метаданные и в конечном итоге способствует более разумному принятию бизнес-решений.

Он может прогнозировать фактическое удобство использования наборов данных в нескольких новых шаблонах, для новых типов метаданных, новых форм оркестровки и создавать интеллектуальные отчеты для мгновенного аналитического использования.

Таким образом, руководители D&A могут использовать возможность заменить человеческие усилия (и ошибки) за счет отказа от примитивных технологий управления данными и обслуживания. В то же время человеческие ресурсы можно использовать для более творческого и критического стратегического построения.

Независимо от входящего источника, структура обеспечивает доступ по запросу к запрошенным наборам данных в масштабах всей организации.

См. также: Почему Data Fabric может обеспечить перспективность клинических испытаний

Что должны делать бизнес-лидеры?

Теперь следует также отметить, что на архитектуру фабрики в наименьшей степени влияют изменяющиеся среды данных, предпочтительные политики использования, процессы управления и другие факторы. В результате он умело автоматизирует инициативы по обнаружению данных и управлению, а также готовит корпоративную аналитику.

Теперь судьба предприятия зависит от качества обработки данных и от лиц, принимающих решения за кулисами. Он оказывает прямое воздействие на заинтересованные стороны и должен достигать целевых результатов. Следовательно, лица, принимающие решения, должны обеспечить участие всех членов правления в этой практике. Сделайте это совместным мероприятием, а не просто несколькими руководителями, принимающими вызов. При этом он должен быть:-

1) Взаимодействие машинного ИИ и человеческого сознания

Вопреки распространенному мнению, ИИ не убивает людей. Это скорее отводит им более важные (и продуктивные) роли. Люди преуспевают в контекстуальном анализе процесса принятия решений, в то время как машины лучше всего подходят для более рационального решения задач.

2) Адаптируется к изменениям

При принятии решений следует учитывать универсальность данных. Впоследствии окончательное решение должно соответствовать специальным сценариям и, таким образом, дополнять цели масштабируемости предприятия в будущем. При необходимости разбейте процесс принятия решений на несколько более мелких решений. Процесс должен быть контекстно-зависимым на каждом уровне множества компонентов.

3) Современные проблемы требуют современных решений

Управление данными не ново. Автоматизация управления данными уже не является новой практикой. Он существует уже более десяти лет с тех пор, как индустрия проснулась для аналитики больших данных. По мере того, как мы приближаемся к эре Web 3.0, скорость производства данных будет увеличиваться в геометрической прогрессии. И именно поэтому нам нужен сверхинтеллектуальный процесс управления, чтобы ловко справляться с этой безумной спешкой. Излишне говорить, что бизнес-лидеры играют здесь важную роль. Они должны отделить свое организационное управление данными от примитивных практик и украсить новейшими технологиями. Пока мы этим занимаемся, важно признать успех микробаз данных.

K2View Data Fabric, например, использует микробазы данных для управления данными через цифровые объекты. Захват фрагментированных источников данных из нескольких систем в хранилищах организует их в эксклюзивную схему данных, в которой каждая схема представляет определенный тип бизнес-объекта. Каждый бизнес-объект (цифровой объект) хранится в уникальной микробазе данных. Для организаций это эффективный способ унифицировать всю информацию о конкретном бизнес-объекте, сделав ее доступной для всех. Для бизнес-лидеров это возможность превратить свою работу с данными в более интегрированную экосистему.

Помимо обновления данных в исходных системах, структура является масштабируемой и поддерживает параллельную работу миллионов микробаз данных. В результате на нижнем уровне создается распределенная, автоматизированная и высокопроизводительная архитектура управления.

Мяч на вашей стороне

Это открытый рынок. У всех есть доступ к новейшим технологиям, и единственным отличием является способность предвидеть изменения и действовать заранее. Что касается структур, перед лидерами в области обработки данных стоит более важная задача — визуализировать, планировать и подготовить свои организации к изменчивому цифровому ландшафту.