Digitaliseringen af din virksomhed kan ikke fuldføres, før du slår bro over silede forretningsdata i ét datastof, der hjælper dig med at overholde risiko-, styrings- og privatlivspolitik og alligevel behandle data effektivt.
Organisationer med forskellige teams og afdelinger høster og administrerer deres data. Datastyring og privatlivsbegrænsninger stopper også med at fusionere forskellige offentlige eller private data.
Hvad kunne så være løsningen til virkelig centraliseret og digitaliseret databehandling? Her kommer strukturen af data. Fortsæt med at læse for at lære det indefra og ud. Det hjælper dig med at træffe den rigtige beslutning, når du køber et datastofværktøj.
Indholdsfortegnelse
Hvad er datastof?
Mesh-datanetværk eller datastof er en af de ti bedste teknologitrends i 2019, ifølge en Gartner-rapport. Eksperter inden for analyse- og datateknologidomæner sværger på det som det fremtidsklare datastyringsværktøj til teknologistartups, små og mellemstore virksomheder og virksomheder.
Det betragtes som et informationsteknologisk miljø med ensartet arkitektur, der forbinder forskellige datakilder med forretningsapps. I backend vil der være en kraftfuld kunstig intelligens (AI) agent. AI vil analysere data sikkert og kun præsentere de nødvendige data for en sælger, kundesupportagent eller forretningschef.
Gennem et fugleperspektiv ligner mesh-datanetværket et virtuelt stof, hvorpå forskellige datalagrings- og beregningssystemer forbinder og deler information.
Formålet med datastof
Forhindringerne for forskellige forretningsapps, tid, rum, datalagring, datahentningsmetoder, datasikkerhedsprotokoller osv., er de makroflaskehalse, der trækker virksomheden bagfra. Disse kontroller og balancer hjælper også din virksomhed med at sikre fortrolige data. Derfor kan du hverken gøre op med disse eller beholde dem, som de er.
Her skal du bruge et mesh-datanetværk. En motorvej, der giver plads til data fra forskellige faciliteter, forretningsapps, feltkontorer, butiksfacader, servere og mange flere. Disse data kan også være strukturerede, semistrukturerede og rå. For ikke at nævne, forskellige data kommer med forskellige niveauer af sikkerhedspolitikker.
Men slutbrugeren, som en kunde, sælgere, supportchefer og ledere, behøver ikke at forstå alle disse. De skal blot have adgang til data sikkert for at udføre deres opgaver. Datastof vil opfylde dette gennem automatisering, AI og maskinlæring (ML).
Andre bemærkelsesværdige formål er:
- Opretter forbindelse til alle forretningsdatakilder gennem containere og connectors
- Tilbyder dataintegration og indtagelsesmuligheder inden for lageret, apps osv
- Fungerer som højhastighedsdatainfrastruktur til big data-analyse
- Bringer dataforbrugere og -kilder til ét mesh-netværk
- Tilbyder hybrid datadrift mellem private cloud, public cloud, multi-cloud, on-premise og bare metal arbejdsstationer
Virksomheder bruger mere tid på at beslutte og godkende data frem for at behandle dem. Medarbejdere gennemgår hundredvis af e-mail-tråde, før de får godkendelser til databehandling.
Det er en alvorlig trussel mod produktiviteten i fremtidsparate virksomheder. Men datastof kan redde organisationer på følgende måder:
- Enkeltvinduesplatform til adgang til, indsendelse, opbevaring og analyse af enhver type data.
- Selvom alle i virksomheden kan få adgang til data op til et vist niveau, vil alle datastyrings- og reguleringspolitikker blive overholdt.
- Gør data mere troværdige og nemme at fordøje ved at gøre det muligt for AI’er at behandle data, før mennesker får adgang til dem.
- Aktiver maskine-til-maskine eller tingenes internet (IoT) kommunikation for at reducere menneskelig indgriben i følsomme data.
- Tilpas nemt stigningen og faldet i applikationer, kundeanmodninger, interne dataadgangsbilletter, den pludselige tilstrømning af enorme marketingdata osv.
- Reducerer virksomhedens behov og afhængigheder til at være vært for ældre infrastruktur og reducerer dermed omkostningerne.
- Få den bedste brug af cloud-teknologi ved at forbinde alle mulige digitale datakilder på ét sted, beskyttet af stringente AI-algoritmer.
I sidste ende vil frontline-agenten få data om deres CRM’er hurtigere og behandle kundernes anmodninger hurtigt. Dette øger igen kundernes tillid og tilfredshed i din virksomhed.
Fordele ved Data Fabric
Forstærker den agile DevOps-model
Agile software- eller produktudviklingsprojekter kan lide store under periodiske databehandlingsproblemer. Med et mesh-datanetværksværktøj kan du stort set fjerne alle nedetider for data.
Overholdelse af Data Governance
Den underliggende AI og ML kan hjælpe med at håndhæve databeskyttelse og styringspolitik. Mens den samme AI-algoritme vil behandle anmodede data og præsentere dem for en medarbejder i henhold til virksomhedens retningslinjer.
Skalerbarhed
Administrerede tjenesteudbydere (MSP’er) kan skalere op eller ned dine databehandlingsbehov øjeblikkeligt.
Metadata Management
Et dataanalysekatalog vil være vært for datakilder, aktiver og metadata. Ved at se metadata kan AI’er hente anmodede data hurtigere.
Fejlregistrering
AI’er kan opdage datakorruption, integritetsproblemer og fejl, før din virksomhed lider tab af omsætning.
Rollebaseret adgang
Medarbejdere kan anmode om behandlede data afhængigt af deres sikkerhedsgodkendelse i organisationen.
Afskaffe datasiloer
Datasiloer kan ikke true virksomheden længere, når datastruktur bringer alle data på en krypteret datamotorvej. Teams kan få adgang til legitime data fra enhver afdeling uden at springe gennem hoops.
Dataintegration
Datastof og dets underliggende AI muliggør øjeblikkelig dataintegration med realtidssoftware som CRM’er, ERP’er, kundeapps, frontline agent-apps osv.
Data af høj kvalitet
Intelligente algoritmer i et mesh-datanetværksværktøj analyserer altid alle datakilder. Derfor kan medarbejdere stole på inputdata uden at validere dem fra supervisorer.
Arkitekturen af datastof
Mesh-datanetværk skal sikre forbedret datatilgængelighed uden at gå på kompromis med kvalitet og sikkerhed. Derfor bør en standard datastrukturarkitektur have følgende komponenter:
Datakatalog
Et datakatalog er en organiseret form for alle forretningsdata. Brugere kan få adgang til sådanne kataloger for at finde de oplysninger, de har brug for til at udføre opgaver. Datakataloget har følgende underkomponenter: Metadata og vidensgraf.
AI og ML-baseret automatisering
Flere AI bør være i centrum af datastrukturen, der håndterer al forespørgselsopløsning, datakvalitetskontrol, sikkerhedstjek osv.
Dataintegration og transport
Datamasker integrerer data fra alle kilder som f.eks. on-site servere, cloud storage, medarbejders bærbare computere osv. Der bør være datastik til at linke information til en fjern computer eller transportør for at flytte data gennem datastrukturen.
Sådan implementeres Data Fabric
Det afhænger helt af, hvilken type organisation du er og dine behov. På grund af virksomhedernes forskellige krav er der ingen ensartet løsning til implementering af mesh-datanetværk. Men der er nogle fælles træk eller lag i datastrukturens arkitektur.
Data Management: Dette lag fungerer for datasikkerhed og styring.
Dataindtagelse: Dette lag begynder at sy alle skydata sammen, mens det lokaliserer, hvordan de strukturerede og ustrukturerede data er forbundet.
Databehandling: Det sikrer, at relevante data er tilgængelige under dataudtræk.
Dataarrangement: Dette lag inkluderer udførelse af opgaver, herunder indsamling af data, datastrukturering, datarensning, integration og transformation for at skabe brugbare data.
Datadetektion: Det giver dig mulighed for at indsamle data ved at integrere forskellige kilder. Det er afgørende for kundetilfredsheden.
Dataadgang: Dette lag er dedikeret til dataforbrug. Samtidig hjælper dette lag med at få adgang til relevante data gennem datavisualiseringsværktøjer eller applikationsdashboards.
Datastofprincipper
Ideen med mesh-datanetværk er at forene distribuerede og forskelligartede dataaktiver for virksomheder i enhver branche. Derudover kombinerer den end-to-end datastyringsprocesser som en samlet datastyringsplatform.
Datastof opnår sådanne mål ved at udnytte følgende datastyringsprincipper:
- Dataopdagelse
- Datakurering
- Dataorganisation
- Datamodellering
- Kvalitetstjek
- Siled dataorkestrering
- Dataintegration
- Datastyring
Datastof-egenskaber
Uendelig opløsning af dataforespørgsler
Mesh-datanetværk er afhængige af højhastighedsinternet, solid-state-drev og supercomputere til konstant at hente anmodede data uden nedetid.
Uendelig dataintegration, opdagelse og katalogisering
Den primære AI, der er ansvarlig for datastyring i stoffet, skal arbejde dag og nat for at acceptere nye rådata, analysere, katalogisere og integrere dem i forretningsapps.
Passive og aktive metadata
Aktive metadata er information som datakvalitet, databrug, nuværende editor osv. På den anden side er passive metadata statiske data, som forfatteren annoncerer. Datastof AI ændrer disse konstant for at reducere manuel dataudforskning eller forberedelsesindsats.
Fleksibilitet
Datastrukturen er meget fleksibel og accepterer ændringer, når din virksomhed har brug for dem.
Implementering af et mesh-netværk af data er ubesværet med intelligent software. Der er en hel del, men følgende er passende for små og mellemstore virksomheder:
Atlan
Atlan er en kraftfuld, men enkel Active Metadata platform og dataarbejdsområde, der giver dig mulighed for nemt at få adgang til data fra enhver kilde. Det fungerer som et moderne datakatalog til dine datastrukturbehov. Platformen tilbyder løsninger til alt hvad angår data, herunder katalogisering, profilering, opdagelse, kvalitet, styring, udforskning og integration.
Den kommer med en grænseflade, der ligner en Google Search-brugergrænseflade og en rig virksomhedsordliste, hvor du kan søge efter at forstå dine data. Virksomheder kan udnytte bevægelser som granulær styring og adgangskontrol til at administrere dataforbrug på tværs af et økosystem.
Derudover understøtter Atlan integration med applikationer som Big Query, Amazon Redshift, Snowflake, MYSQL, Looker og Tableau.
K2View
Hvis du leder efter en platform med end-to-end datastof-funktionalitet, så gå efter K2View. Denne dataproduktapplikation hjælper dig med alle stadier af mesh-datanetværket, inklusive dataintegration, forberedelse, dataorkestrering og pipelining.
Med dens hjælp kan virksomheder aktivere de mest sofistikerede datastofarkitekturer i cloud-, on-premise- og hybridmiljøer. Som et resultat vil håndtering af menneskelig data reduceres, efterhånden som udrulning af datastruktur bliver lettere. Det kan forene data fra flere kilder og pipeline dem til dataintegritetsmålsystemer.
Ved hjælp af K2View kan du øjeblikkeligt oprette datasøer og datavarehuse, som du kan analysere med det samme. Selvom du ikke har nogen erfaring med kodning, giver det dig mulighed for at kontrollere bevægelsen og transformationen af data fra kilde til mål.
Virksomheder kan endda bruge de konfigurerbare regler for denne platform til at kontrollere dataadgang, synkronisering og sikkerhed. Desuden er den velegnet til automatisering af datatjenester med en brugervenlig ramme.
Talent
Talend er en datastofplatform, der sikrer sund adgang til data og samtidig hjælper dig med at skabe forretningsværdi. Enhver virksomhed har brug for at administrere kompromisløse og komplette data for at sikre deres anvendelighed, integritet, tilgængelighed og sikkerhed. Denne applikation lader organisationer holde data i god stand ved at mindske risikoen.
Talend er en samlet platform for pålidelige og tilgængelige data, der tilbyder styring, integration og integritet. Det kan levere sunde data ved hjælp af serviceinfrastruktur og partnerøkosystemer. Her kan du finde dine nødvendige data gennem dokumentation og kategorisering.
Da det automatisk renser dataene i realtid, er der ingen chance for, at dårlige data kommer ind i dit system. Virksomheder kan forbedre deres produktivitet og spare penge ved at bruge dette værktøj, der sikrer overholdelse af lovgivning og reducerer risiko.
Du kan tilbyde dine kunder bedre oplevelser ved at bruge dens applikation og API-integration. Disse sikrer også selvbetjeningsmuligheder til deling af pålidelige data internt og eksternt.
Incorta
Incorta er en selvbetjent dataanalyseplatform, hvor virksomheder kan bruge deres data til sit fulde potentiale til at få indsigt til en reduceret pris. Løsningen giver dig en mere agil dataoplevelse, så du kan træffe rettidige og informerede beslutninger.
Den bruger hukommelsesanalyse og Direct Data Mapping-funktioner til at levere hidtil uset hastighed og skalerbarhed til datalagring og -styring. Selvom du ønsker at analysere dine data fra flere ressourcer, kan Incorta sikre ægte forretningsfleksibilitet til fleksibel datapipelining.
Desuden hjælper det dig med dataindsamling, behandling, analyse og præsentation af data fra forretningsapplikationer. Du kan også præsentere fuld-fidelity forretningsdata ved hjælp af dens indbyggede visualiseringsfunktion.
Konklusion
Datastof er næste generations datalagrings-, behandlings-, opbevarings- og administrationsarkitektur. Selvom det er en fremtidsklar anvendelse af IT, bruger mange digitale virksomheder allerede datastofværktøjer til at forberede deres arbejdsstyrke til fremtiden.
For ikke at nævne, små virksomheder, mellemstore virksomheder og startups kan drage maksimalt fordel af denne teknologi, da de ikke har råd til forsinkelser i arbejdsgangen på grund af godkendelser og kontrol. Besøg et eller flere af værktøjerne nævnt ovenfor for at se deres tilbud, og hvordan disse funktioner kan tilføje værdi til din virksomhed.
Din RevOps-forretningsmodel kan i høj grad drage fordel af datastruktur. Få mere at vide om RevOps-værktøjer (Revenue Operations).