Digitalizarea afacerii tale nu atinge un nivel complet până când nu integrezi datele operaționale disparate într-o rețea informațională coerentă. Această structură trebuie să faciliteze conformitatea cu reglementările privind riscul, guvernanța și confidențialitatea, permițând în același timp prelucrarea eficientă a datelor.
Organizațiile, adesea structurate în echipe și departamente diverse, acumulează și gestionează date în mod independent. Guvernanța datelor și constrângerile de confidențialitate acționează ca bariere, împiedicând fuzionarea datelor, fie ele publice sau private.
Așadar, care ar fi o abordare eficientă pentru o procesare a datelor cu adevărat centralizată și digitalizată? Aici intervine conceptul de țesătură de date. Continuă să citești pentru a înțelege în profunzime acest concept. Informațiile te vor ghida în decizia corectă atunci când vei alege un instrument de țesătură de date.
Ce reprezintă țesătura de date?
Rețeaua de date, cunoscută și ca țesătură de date, a fost identificată ca una dintre principalele zece tendințe tehnologice pentru 2019, conform unui raport Gartner. Experții în analiza și tehnologia datelor afirmă că este instrumentul ideal pentru gestionarea datelor în viitor, fiind potrivit pentru startup-uri, întreprinderi mici și mijlocii și corporații.
Este considerată un mediu tehnologic cu o arhitectură uniformă, care conectează diverse surse de date la aplicațiile organizaționale. În substrat, este susținută de un motor puternic de inteligență artificială (AI). Această AI analizează datele în siguranță, furnizând informațiile relevante doar reprezentanților de vânzări, agenților de suport clienți sau managerilor operaționali.
Dintr-o perspectivă largă, rețeaua de date se prezintă ca o țesătură virtuală, în care diferite sisteme de stocare și procesare a datelor se conectează și partajează informații.
Scopul țesăturii de date
Obstacolele generate de diverse aplicații de afaceri, constrângerile de timp, spațiul de stocare a datelor, procedurile de recuperare a informațiilor, protocoalele de securitate și altele asemenea reprezintă blocaje majore care împiedică progresul unei companii. Aceste controale sunt vitale pentru securizarea datelor sensibile, deci nu pot fi eliminate, nici menținute în starea actuală.
Aici intervine necesitatea unei rețele de date, o infrastructură care facilitează fluxul de informații din diverse locații, aplicații, birouri locale, magazine, servere și multe altele. Aceste date pot fi structurate, semi-structurate sau neprelucrate, fiecare având niveluri distincte de politici de securitate.
Utilizatorii finali, fie că sunt clienți, reprezentanți de vânzări, directori de asistență sau manageri, nu trebuie să fie preocupați de aceste complexități. Ei au nevoie doar de acces securizat la date pentru a-și îndeplini sarcinile. Țesătura de date realizează acest lucru prin automatizare, inteligență artificială și învățare automată (ML).
Alte scopuri importante sunt:
- Conectarea tuturor surselor de date operaționale prin containere și conectori.
- Integrarea și asimilarea datelor în depozite, aplicații etc.
- Crearea unei infrastructuri rapide pentru analiza avansată a datelor.
- Adunarea consumatorilor de date și a surselor într-o singură rețea.
- Facilitarea operațiunilor hibride de date, inclusiv cloud privat, cloud public, medii multi-cloud, infrastructuri on-premise și stații de lucru bare metal.
Companiile alocă mai mult timp pentru luarea deciziilor și aprobarea datelor decât pentru procesarea lor propriu-zisă. Angajații parcurg sute de e-mailuri pentru a obține aprobări înainte de a putea prelucra informațiile.
Aceasta reprezintă o amenințare serioasă la adresa productivității afacerilor orientate spre viitor. Totuși, o structură de date adecvată poate ajuta organizațiile în următoarele moduri:
- Oferirea unei platforme unificate pentru accesarea, transmiterea, securizarea și analizarea oricărui tip de date.
- Asigurarea respectării politicilor de guvernanță și reglementare a datelor, chiar dacă accesul la informații este distribuit la diverse niveluri.
- Sporirea fiabilității și accesibilității datelor, permițând inteligenței artificiale să le proceseze înainte de accesul utilizatorilor.
- Activarea comunicării machine-to-machine sau prin internetul obiectelor (IoT) pentru a reduce intervenția umană în gestionarea datelor sensibile.
- Permiterea adaptării rapide la creșterea sau scăderea volumului de aplicații, a cerințelor clienților, a solicitărilor de acces la date interne, a afluxului de date de marketing și altele.
- Reducerea dependenței de infrastructurile moștenite, diminuând astfel costurile.
- Optimizarea tehnologiilor cloud prin conectarea tuturor surselor de date într-o singură locație, protejată de algoritmi avansați de inteligență artificială.
În cele din urmă, angajații vor avea acces mai rapid la datele din sistemele CRM, putând procesa rapid cererile clienților. Acest lucru conduce la creșterea încrederii și satisfacției clienților față de afacerea ta.
Beneficiile oferite de o țesătură de date
Consolidarea modelului Agile DevOps
Proiectele agile de dezvoltare software sau de produse pot întâmpina dificultăți din cauza problemelor de procesare a datelor. Implementarea unei rețele de date poate elimina aproape în totalitate perioadele de întrerupere a datelor.
Respectarea guvernanței datelor
Inteligența artificială și învățarea automată pot facilita aplicarea politicilor de guvernanță și confidențialitate a datelor. Algoritmii AI procesează datele solicitate și le prezintă angajaților respectând normele companiei.
Scalabilitate
Furnizorii de servicii gestionate (MSP) pot ajusta rapid capacitățile de procesare a datelor în funcție de cerințe.
Managementul metadatelor
Un catalog de analiză a datelor găzduiește informații despre sursele de date, active și metadate. Prin intermediul acestor metadate, inteligența artificială poate accesa mai rapid datele solicitate.
Detectarea erorilor
Inteligența artificială poate detecta coruperea datelor, problemele de integritate și erorile înainte ca afacerea să înregistreze pierderi financiare.
Acces bazat pe roluri
Angajații pot solicita acces la date prelucrate, în funcție de nivelul de autorizare din cadrul organizației.
Eliminarea silozurilor de date
Silozurile de date nu mai reprezintă o amenințare atunci când structura de date aduce toate informațiile într-un sistem securizat. Echipele pot accesa date legitime din orice departament, fără a fi necesară o procedură complicată.
Integrarea datelor
Țesătura de date și inteligența artificială permit integrarea rapidă a datelor cu software în timp real, cum ar fi sistemele CRM, ERP, aplicații pentru clienți, aplicații pentru angajații din prima linie și altele.
Date de înaltă calitate
Algoritmii inteligenți ai unei rețele de date analizează constant toate sursele de date. Prin urmare, angajații pot avea încredere în informațiile primite, fără a fi necesară validarea manuală.
Arhitectura țesăturii de date
Rețeaua de date trebuie să asigure accesibilitatea îmbunătățită a datelor, fără a compromite calitatea și securitatea. Prin urmare, o arhitectură standard de țesătură de date trebuie să includă următoarele componente:
Catalog de date
Un catalog de date este o reprezentare organizată a tuturor informațiilor operaționale. Utilizatorii pot accesa astfel de cataloage pentru a găsi informațiile necesare. Catalogul de date include: Metadate și Graficul cunoștințelor.
Automatizare bazată pe AI și ML
Ar trebui să existe mai multe sisteme de inteligență artificială în centrul structurii de date, responsabile pentru gestionarea interogărilor, controlul calității datelor, verificările de securitate și altele.
Integrarea și transportul datelor
Rețelele de date integrează informații din multiple surse, cum ar fi serverele locale, depozitele cloud, laptopurile angajaților etc. Ar trebui să existe conectori de date pentru a lega informațiile la un computer sau un transportor pentru a transfera datele prin structura rețelei.
Cum se implementează o țesătură de date?
Procesul de implementare depinde în totalitate de tipul organizației și de nevoile specifice. Din cauza diversității cerințelor, nu există o soluție universală pentru implementarea unei rețele de date. Totuși, există câteva caracteristici sau niveluri comune ale arhitecturii unei țesături de date:
Managementul datelor: Acest nivel se ocupă de securitatea și guvernanța datelor.
Ingestia de date: Acest nivel începe să integreze toate informațiile din cloud, localizând modul în care sunt conectate datele structurate și nestructurate.
Prelucrarea datelor: Asigură disponibilitatea datelor relevante în timpul procesului de extragere.
Organizarea datelor: Acest nivel include sarcini precum colectarea, structurarea, curățarea, integrarea și transformarea datelor pentru a crea informații utile.
Detectarea datelor: Permite colectarea de informații prin integrarea diverselor surse, esențială pentru satisfacția clienților.
Accesul la date: Acest nivel este dedicat consumului de date, oferind acces la informații relevante prin intermediul instrumentelor de vizualizare sau al tablourilor de bord ale aplicațiilor.
Principiile fundamentale ale unei țesături de date
Scopul principal al rețelelor de date este de a unifica activele de date distribuite și diverse ale companiilor din orice industrie. În plus, ele combină procesele de gestionare a datelor end-to-end ca o platformă unificată.
O țesătură de date atinge aceste obiective prin valorificarea următoarelor principii de gestionare a datelor:
- Descoperirea datelor
- Curățarea datelor
- Organizarea datelor
- Modelarea datelor
- Verificări de calitate
- Orchestrarea datelor
- Integrarea datelor
- Guvernanța datelor
Capabilități ale țesăturii de date
Rezolvarea continuă a interogărilor de date
Rețelele de date se bazează pe internet de mare viteză, unități SSD și supercomputere pentru a prelua datele solicitate în mod constant, fără perioade de nefuncționare.
Integrarea, descoperirea și catalogarea continuă a datelor
Inteligența artificială principală responsabilă cu gestionarea datelor trebuie să lucreze continuu pentru a accepta date noi, a le analiza, a le cataloga și a le integra în aplicațiile organizaționale.
Metadate pasive și active
Metadatele active includ informații precum calitatea datelor, utilizarea lor, editorul curent etc. Metadatele pasive sunt date statice, publicate de autor. Inteligența artificială modifică constant metadatele pentru a reduce eforturile manuale de explorare sau pregătire a datelor.
Flexibilitate
Structura datelor este extrem de flexibilă și acceptă modificări ori de câte ori afacerea le solicită.
Implementarea unei rețele de date este simplificată cu ajutorul unor soluții software specializate. Există multe opțiuni disponibile, dar următoarele sunt potrivite pentru întreprinderile mici și mijlocii:
Atlan
Atlan este o platformă puternică și intuitivă, oferind un spațiu de lucru pentru metadate active care facilitează accesul la date din diverse surse. Funcționează ca un catalog modern de date. Platforma oferă soluții complete pentru gestionarea datelor, inclusiv catalogare, profilare, descoperire, asigurarea calității, guvernanță, explorare și integrare.
Interfața sa este similară cu cea a motorului de căutare Google și include un glosar detaliat al termenilor de afaceri, care facilitează înțelegerea datelor. Companiile pot utiliza funcții precum guvernanța granulară și controalele de acces pentru a administra utilizarea informațiilor într-un ecosistem.
În plus, Atlan este compatibilă cu aplicații precum Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MySQL, Looker și Tableau.
K2View
Dacă ai nevoie de o platformă cu funcționalitate completă de țesătură de date, K2View este alegerea potrivită. Această aplicație pentru produse de date te ajută în toate etapele procesului, inclusiv integrarea, pregătirea, orchestrarea și pipelining-ul datelor.
Cu ajutorul ei, companiile pot implementa cele mai avansate arhitecturi de țesături de date în medii cloud, on-premise și hibride. Gestionarea manuală a datelor se reduce, facilitând implementarea. Platforma poate unifica date din multiple surse și le poate direcționa către sistemele țintă, asigurând integritatea datelor.
Cu K2View, poți crea rapid lacuri și depozite de date pe care le poți analiza imediat. Chiar dacă nu ai cunoștințe de programare, poți controla mișcarea și transformarea datelor de la sursă la destinație.
Companiile pot utiliza regulile configurabile ale platformei pentru a gestiona accesul la date, sincronizarea și securitatea. În plus, este potrivită pentru automatizarea serviciilor de date cu ajutorul unui cadru ușor de utilizat.
Talend
Talend este o platformă de țesătură de date care asigură accesul eficient la date și facilitează generarea de valoare operațională. Fiecare companie trebuie să gestioneze date complete, asigurându-le utilizarea, integritatea, disponibilitatea și securitatea. Această aplicație permite organizațiilor să mențină datele în condiții optime prin diminuarea riscurilor.
Talend este o platformă unificată pentru date fiabile și accesibile, oferind guvernanță, integrare și integritate. Poate furniza date curate cu ajutorul infrastructurii de servicii și al ecosistemelor partenere. Cu ajutorul acestei aplicații, poți descoperi datele de care ai nevoie prin documentare și clasificare.
Deoarece curăță automat datele în timp real, nu există riscul ca informații neconforme să intre în sistem. Companiile își pot îmbunătăți productivitatea și pot economisi bani folosind acest instrument, care asigură conformitatea cu reglementările și reduce riscul.
Poți oferi clienților o experiență mai bună prin integrarea aplicației cu sistemele API. Talend oferă, de asemenea, capabilități de autoservire pentru partajarea datelor fiabile în interiorul și exteriorul organizației.
Incorta
Incorta este o platformă de analiză a datelor cu autoservire, unde companiile pot valorifica la maximum datele pentru a obține informații relevante la un cost redus. Soluția oferă o experiență mai agilă cu datele, facilitând luarea deciziilor în timp util.
Folosește analiza în memorie și funcții de mapare directă a datelor pentru a asigura viteză și scalabilitate superioară pentru stocarea și gestionarea datelor. Chiar dacă trebuie să analizezi date din mai multe surse, Incorta asigură o agilitate reală a afacerii pentru pipelining flexibil de date.
În plus, te ajută cu colectarea, procesarea, analiza și prezentarea datelor în aplicații. Poți prezenta date de afaceri cu fidelitate deplină folosind funcția sa nativă de vizualizare.
Concluzie
Țesătura de date reprezintă o arhitectură de ultimă generație pentru stocarea, procesarea, păstrarea și gestionarea informațiilor. Deși este o aplicație IT orientată spre viitor, multe companii digitale folosesc deja instrumente de țesătură de date pentru a-și pregăti personalul pentru provocările viitoare.
Întreprinderile mici, mijlocii și startup-urile pot beneficia de această tehnologie, deoarece nu-și permit întârzieri în fluxul de lucru din cauza aprobărilor și controalelor. Îți recomandăm să analizezi ofertele platformelor menționate pentru a vedea cum aceste caracteristici pot adăuga valoare afacerii tale.
Modelul tău de afaceri RevOps poate beneficia semnificativ de o structură de date adecvată. Află mai multe informații despre instrumentele pentru operațiunile cu venituri (RevOps).