Почему бизнес-лидерам в 2022 году нужно приоритизировать Data Fabric

Data fabrics обеспечивают организационно-широкий и по запросу доступ к наборам данных, необходимым для эффективных операций и цифровой трансформации.

Способность визуализировать и обрабатывать данные — самый важный навык предприятия, и бизнес-лидеры не хотят его упускать. Все без поддержки данных не имеет принятия в цифровом мире. Как и большинство технологических вещей, данные тоже обязаны эволюционировать. Посреди возрастающего использования Web 3.0 технологий, таких как IoT, бизнес-лидеры имеют ключевую ответственность — поднять свои практики управления данными в future-ready фреймворки. Вступают data fabrics.

Data fabrics, как мы все знаем, — это быстро растущий рынок, и корпоративные decision-makers по всей доске спрашивают об этом. Что интересно — это растущая адаптивность ткани в организации данных независимо от сектора, исторического ландшафта или базовой технологии.

В результате, CAGR 23,8% роста до 2026 года не выглядит как трудная дорога. Поэтому все, вовлеченные в процесс построения data-команд, все C-level руководители (включая Information officers, Data officers и т.д.), data scientists, аналитики, AI-разработчики и стейкхолдеры должны выровнять ожидания организации от практики, называемой data fabrics.

Смотрите также: Центр автоматизированной интеграции

Цель data fabric

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. Так что неверно сказать, что fabrics — это AI-enabled архитектура управления, которая непременно питает аналитические инсайты в ваши метаданные и в конечном счете способствует более умному бизнес-решению.

Он может предсказать фактическую пригодность наборов данных в множестве новых паттернов, для новых типов метаданных, новых форм оркестрации и управлять умными отчетами для — моментального аналитического потребления.

Следовательно, D&A лидеры могут использовать возможность заменить человеческие усилия (и ошибки) устранением примитивных технологий управления и поддержки данных. Человеческие ресурсы в то же время могут быть использованы для более творческих и критических стратегических построений.

Независимо от входящего источника, ткань обеспечивает организационно-широкий и по запросу доступ к запрошенным наборам данных.

Смотрите также: Почему Data Fabric может сделать клинические испытания future-proof

Что должны делать бизнес-лидеры?

Теперь также следует отметить, что fabric-архитектура наименее затронута меняющимися данными окружениями, предпочтительными политиками использования, процессами управления и другими. В результате она умело автоматизирует инициативы по обнаруждению и управлению данными, готовя enterprise-ready аналитику.

Теперь судьба предприятия качается на качестве процессов данных и закулисных decision-makers. Она имеет прямое влияние на стейкхолдеров и должна достигать целевых результатов. Поэтому decision-makers должны обеспечивать, что практика вовлекает всех в совете. Сделайте это совместной деятельностью, а не просто несколькими exécutives принимающими решение. В то же время это должно быть:-

1) Коллаборация машинного ИИ и человеческого сознания

Вопреки популярному убеждению, ИИ не убивает человеческие работы. Он скорее ставит их на более критические (и продуктивные) роли. Люди превосходят в контекстном анализе процесса принятия решений, в то время как машины лучше подходят для более рациональных ролей решения проблем.

2) Адаптивность к изменениям

Принятие решений должно признавать универсальность данных. Последующее финализированное решение должно вписываться в ad-hoc сценарии и таким образом дополнять цели масштабируемости предприятия в будущем. Если требуется, разбейте процесс принятия решений на множество меньших решений. Процесс должен быть контекстно-чувствительным на каждом уровне множественных компонентов.

3) Современные вызовы требуют современных решений

Управление данными не ново. Автоматизация в управлении данными не новая практика уже более десятилетия, منذ тех пор как индустрия проснулась к Big Data аналитике. По мере того как мы приближаемся к эре web 3.0, темп производства данных будет расти экспоненциально. И именно поэтому нам нужен сверх-интеллектуальный процесс управления, чтобы справиться с этим безумием с флегматичностью. Не cần говорить, что бизнес-лидеры имеют важную роль здесь. Они должны отделить свою организационную практику управления данными от примитивных практик и одеть последнюю технологию. Пока мы на этом, важно признать успех микро-баз данных.

K2View Data Fabric, например, использует микро-базы данных для управления данными через цифровые сущности. Захват фрагментированных источников данных из множества систем в силосах организует их в эксклюзивную схему данных, где каждая схема представляет конкретный тип бизнес-сущности. Каждая бизнес-сущность (цифровая сущность) хранится в уникальной микро-базе данных. Для организаций это эффективный способ унифицировать всю информацию о конкретной бизнес-сущности, делая ее доступной для всех. Для бизнес-лидеров это возможность пересмотреть свою практику данных в более интегрированную экосистему.

Помимо обновления данных в исходных системах, ткань масштабируема и поддерживает миллионы микро-баз данных параллельно. В результате есть распределенная, автоматизированная и высокопроизводительная архитектура управления в нижнем слое.

Мяч на вашей стороне

Это открытый рынок. У всех есть доступ к последним технологиям, и единственный дифференциатор — способность предвидеть изменения и действовать заранее. Что касается fabrics, data science лидеры имеют более великую задачу — визуализировать, планировать и готовить свои организации к волатильному цифровому ландшафту.

IIoT без границ: безопасное облачное промышленное сотовое подключение Как закон об инфраструктуре 2021 года укрепляет IoT-связность