Gegevens nemen toe in volume, verscheidenheid en bronnen; daarom is de zakelijke behoefte aan betrouwbare, nauwkeurige en tijdige gegevens voor on-demand "concurrentie-intelligentie" dat ook. Datafabriek use cases bieden een technologische oplossing op lange termijn voor het omgaan met de talloze uitdagingen die gepaard gaan met zo'n complex data-ecosysteem. Dit 'geconvergeerde platform', ontworpen met een unieke architectuur en een bundel dataservices, is goed uitgerust om tegemoet te komen aan de diverse behoeften op het gebied van gegevensbeheer van een complex gegevensecosysteem.

Think Geallieerd marktonderzoek, wordt verwacht dat de Data Fabric-markt in 4,546.9 $ 2026 miljoen zal bereiken. Data Fabric-markt per implementatie, type, ondernemingsgrootte en brancheverticaal: wereldwijde kansenanalyse en brancheprognose, 2019-2026 bevestigt dat de datafabric-markt naar verwachting zal groeien met een CAGR van 23.8% tussen 2019 en 2026 – met als hoogtepunt $ 4,546.9 miljoen in 2026. Tijdens deze voorspelde periode zal de Noord-Amerikaanse datafabric-markt naar verwachting "dominant blijven", aangezien de cloud De markt voor serviceproviders, de grootste gebruiker van datafabric-oplossingen, zal in dezelfde periode ook aanzienlijk stijgen.

De datafabriek: een innovatieve oplossing voor gegevensbeheer legt uit dat om de "risico's die gepaard gaan met verschillende gegevenstypen, corrupte gegevens, onvoldoende opslag, tekortkomingen in de naleving en cyberdreigingen" te beperken, een datafabriek platformtools biedt voor risicobeoordeling, grote opslag voor gegevens van meerdere typen, single-point toegang tot gegevens uit meerdere bronnen en een enkele gegevensweergave voor de hele onderneming.

Wat is een datafabric?

Een dataweefsel, een van Gartner top 10 trends in data en analyse voor 2023, is gedefinieerd als:

“Een ontwerppatroon voor gegevensbeheer dat gebruikmaakt van alle soorten metadata om oplossingen voor gegevensbeheer te observeren, analyseren en aanbevelen. Het stelt zakelijke gebruikers in staat om met vertrouwen data te consumeren en stelt minder bekwame burgerontwikkelaars in staat om veelzijdiger te worden in het integratie- en modelleringsproces.”

In het digitale tijdperk, meerdere klantcontacten
punten vereisen een soepele informatiestroom voor real-time analyses en
onmiddellijke besluitvorming. Een technologisch raamwerk zoals een datafabric zorgt voor een naadloze analyse
proces over verschillende datapijplijnen en serviceplatforms.

In een tijdperk waarin betrouwbare opslagfaciliteiten cruciaal zijn voor het succes van enterprise Data Management, lijkt de "opnieuw ontworpen opslag" van een datafabriek, met ruime beveiliging, schaalbaarheid, replicatie-opties en krachtige kenmerken, perfect te passen bij de cloud infrastructuur-as-a-service (IaaS) platform. John Morrell, senior director productmarketing bij Acceldata, benadrukt de belangrijke elementen van een enterprise data fabric in zijn videoserie.

Big data
Fabric Use Cases voor geavanceerde analyse

In typische big data-projecten, de belangrijkste
uitdaging is het grote volume en de complexiteit van de gegevens die voor analyse worden gebruikt. De
agility en flexibiliteit van een datafabric
infrastructuur maakt snelle toegang tot de juiste gegevens op het juiste moment mogelijk
verbeterde analyse.

Zoals recente gevallen van gebruik van big data onomstotelijk hebben bevestigd, was de big data-structuur een game-changer, zoals uitgelegd in Big Data Fabric: een noodzaak voor elk succesvol Big Data-initiatief. Het big data fabric-platform biedt end-to-end beveiliging in combinatie met ondersteunde gegevens integratie en zelfbedieningsanalysemogelijkheden voor de gemiddelde zakelijke gebruiker. Het artikel bespreekt ook een andere gerelateerde technologie - datavirtualisatie, wat van onschatbare waarde is voor:

• Toegang
  een grote verscheidenheid aan gegevens
• Het uitvoeren
  big data-analyse zonder technische vaardigheden
• Verkennen
  verschillende use-cases

Volgens Forrester, big data weefsel is: 

“Een uniform, vertrouwd en uitgebreid overzicht van bedrijfsgegevens, geproduceerd door gegevensbronnen automatisch, intelligent en veilig te orkestreren, en ze vervolgens voor te bereiden en te verwerken in big data-platforms zoals Hadoop en Apache Spark, datalakes, in-memory en NoSQL. ”

Data
Fabric Use Cases voor zakelijke toepassingen

Moderne bedrijven gedijen op het randje, dus zij
behoefte om door technologie ondersteunde oplossingen in realtime te exploiteren voor een scala aan toepassingen
gevallen. Dergelijke use-cases kunnen zijn:

• Uitvoeren van preventieve onderhoudsanalyses om downtime te voorkomen
• Opvolgen van klantsentimenten om klantverloop te voorspellen
• Monitoren van de markten om fraude op te sporen
• Het uitvoeren van geavanceerde voorspellende en prescriptieve analyses voor
  het optimaliseren van producten of processen

Hoewel deze use cases heel gewoon zijn binnen een bedrijf van elke omvang, zijn de technologische middelen en manieren om oplossingen te bieden niet hetzelfde in het hele zakelijke landschap. De bedrijven die zichzelf als "datagedreven" beschouwen en al geavanceerde datatechnologiesystemen hebben geïmplementeerd, zullen waarschijnlijk sneller slagen dan hun concurrenten.

A gegevensstof kan het verschil betekenen tussen succes en mislukking voor zo'n bedrijf, aangezien dit unieke ecosysteem voor gegevensbeheer tal van voordelen biedt, bijvoorbeeld flexibiliteit, schaalbaarheid, beveiliging, real-time analyse en geavanceerde analysemogelijkheden - allemaal op één plek. Dit Cloudera-blogpost verzekert dat big data fabric "de uitdagingen overwint van onvoldoende beschikbaarheid van gegevens, onbetrouwbaarheid van gegevensopslag en -beveiliging, geïsoleerde gegevens, slechte schaalbaarheid en afhankelijkheid van slecht presterende legacy-systemen."

Datademocratisering en de datafabriek spreekt over de "interoperabiliteit" van gegevens uit meerdere bronnen in een gegevensstructuur, wat in zekere zin wijst op de democratisering van gegevens. De auteur legt uit hoe dit raamwerk gegevensbeheertaken vereenvoudigt in gegevensbronnen in de cloud en op locatie.

De MapR-gegevensbeheer platform bindt bijvoorbeeld "realtime, dode en batch"-gegevens voor collectieve analyse. De MapR datafabric stelt de gebruiker in staat toegang te verlenen tot zowel bestaande applicaties of tools als nieuwe tools. Dit platform biedt toegang tot "gegevens in alle vormen" op "alle locaties". Het basisdoel van MapR-datafabric is het afbreken van datasilo's voor just-in-time toegang tot alle soorten data, zoals uitgelegd in De moderne datafabriek - Wat het betekent voor uw bedrijf.

De Talend data fabric-oplossing helpt IT-teams om te schakelen tussen projecten zonder enige leercurve. Dit platform combineert data-integratietools, cloud, Master Data Management (MDM), Data Quality (DQ) en data-integratietools op een "enkel platform met een gemeenschappelijke ontwikkel- en beheeromgeving". Het uiteindelijke doel is een verhoogde productiviteit.

Data Fabric Use Cases voor Machine Learning

Machine learning (ML)-modellen kunnen efficiënt worden gebruikt in een datafabric-omgeving omdat data voorbereiding de tijd wordt geminimaliseerd terwijl de bruikbaarheid van de voorbereide gegevens toeneemt voor alle modellen en toepassingen. Wanneer gegevens over een onderneming worden gedistribueerd - in de cloud, on-premise en aan de rand (IoT) - biedt datafabric "gecontroleerde toegang" tot beveiligde gegevens, wat verbeterde ML-processen mogelijk maakt. De leermogelijkheden van ML-modellen worden aanzienlijk verbeterd wanneer de juiste gegevens op het juiste moment worden ingevoerd.

In het algemeen zijn
voor één use case kunnen meerdere modellen worden gebruikt. In een typisch bedrijf
analytics-scenario kan datafabric de uitdagingen van gedistribueerd effectief aanpakken
datastapels en tijdrovende ML-processen.

Een andere interessante use-case voor datafabric is 'data in motion', die in de rustmodus moet worden geopend en geanalyseerd. Succesvol machinaal leren met een wereldwijde datafabriek wijst erop dat door gegevens te beheren, te controleren en te distribueren naar datawetenschappers voor geavanceerde analyse, helpen datafabric-platforms hen zich te concentreren op de data-analysefase in plaats van tijd te verspillen aan datavoorbereiding.

Volgens KD Nuggets:

"Reproduceerbaarheid is belangrijk voor datawetenschap en natuurlijk machine learning, dus we hebben een gemakkelijke manier nodig om geharmoniseerde gestructureerde en ongestructureerde data te hergebruiken door catalogi van datasets te beheren."

De KDNuggets-zelfstudie op datafabric voor ML leert hoe een grafische database en een semantische datalaag samen alle databronnen in een data fabric-omgeving “integreert en harmoniseert”.

Data Fabric Use Cases voor Data Discovery

Datadetectie is een zeer belangrijke laag van het bedrijfsanalyseproces, aangezien deze laag de toegang tot de juiste gegevens regelt. Wanneer bedrijven zowel datavirtualisatie als datafabric-platforms samen gebruiken, behalen ze aanzienlijke voordelen op het gebied van bedrijfsanalyse. De laag voor het ontdekken van gegevens ontvouwt welke gegevens beschikbaar zijn voor gebruik, wat vergelijkbaar is met de "laad" -functie van traditionele ETL-tools. Wat het datafabric-framework zo krachtig maakt, is de laatste gegevensbeheerlaag, die alle andere lagen doorloopt en de beveiliging, gegevensbeheer en MDM beheert.

Afbeelding gebruikt onder licentie van Shutterstock.com

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoAiStream. Web3 gegevensintelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Koop en verkoop aandelen in PRE-IPO-bedrijven met PREIPO®. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/