De wereld waarin we leven wordt steeds geconfronteerd met ongekende en snelle faseveranderingen als het gaat om zakelijke verticalen en innovaties. In een dergelijk tijdperk bieden data een concurrentievoordeel voor bedrijven om voorop te blijven lopen in hun respectievelijke vakgebieden. Het voldoen aan de behoeften van de eindklant binnen de gestelde termijnen is ook een hoofdprioriteit geworden. Volgens de rapporten van Forrester groeit het aantal op inzicht gebaseerde bedrijven met gemiddeld 30% per jaar.
Organisaties erkennen het potentieel van data en proberen op verschillende manieren waarden uit hun data te halen om nieuwe inkomstenstromen te creëren en de kosten en middelen die nodig zijn voor operaties te verminderen. Met de toegenomen acceptatie van de cloud en opkomende technologieën zoals het internet der dingen, zijn gegevens niet langer beperkt tot de grenzen van organisaties. De toegenomen hoeveelheden en soorten gegevens, opgeslagen op verschillende locaties, zorgden er uiteindelijk voor dat de beheer van gegevens uitdagender.
Uitdagingen bij het onderhouden van gegevens
Doordat organisaties meerdere applicaties blijven gebruiken, worden de verzamelde gegevens op den duur onhandelbaar en ontoegankelijk. De legacy systemen en infrastructuren kunnen zulke enorme hoeveelheden data niet meer aan. Het verplaatsen van de gegevens naar de cloud vanuit de bestaande legacy-systemen had zijn eigen uitdagingen. Bovendien kan het delen van gegevens tussen verschillende Publieke wolk platforms of on-premise platforms kunnen moeilijk zijn.
Bedrijven hebben tegenwoordig meerdere on-premise en cloudplatforms om hun gegevens op te slaan. De gegevens kunnen zowel gestructureerd als ongestructureerd zijn en zijn beschikbaar in verschillende formaten, zoals bestanden, database-applicaties, SaaS-applicaties, enz. Het verwerken van dergelijke soorten gegevens vereisen geavanceerd technologieën van ELT-verwerking tot realtime streaming. De enorme hoeveelheden data maken het voor bedrijven erg moeilijk om snel nieuwe databronnen op te nemen, te integreren, te analyseren en te delen.
Met de toename van data, wordt de complexiteit van het beheren van data alleen maar groter. Het is gebleken dat dataprofessionals uiteindelijk geld uitgeven 75% van hun tijd op andere taken dan gegevensanalyse. Het vermogen van de organisaties om handmatig het meeste uit hun gegevens te halen, resulteert in een tijdrovende en tijdrovende bezigheid.
Voordelen van datafabricage voor databeheer
Datafabric is een architectuur en set van dataservices die mogelijkheden bieden om naadloos te integreren en toegang te krijgen tot data uit meerdere databronnen, zoals on-premise en cloud-native platforms. Ook kunnen de gegevens binnen de datafabric worden verwerkt, beheerd en opgeslagen. Het gebruik van datafabric biedt ook geavanceerde analyses voor marktprognoses, productontwikkeling, verkoop en marketing. Bovendien is het belangrijk op te merken dat datafabric geen eenmalige oplossing is om problemen met gegevensintegratie en -beheer op te lossen. Het is eerder een permanente en flexibele oplossing om gegevens onder één omgeving te beheren. Andere belangrijke voordelen van datafabric zijn als volgt:
Uniforme omgeving
Data Fabric-applicaties bieden een uniforme omgeving die voorziet in alle behoeften van de organisatie om ruwe data om te zetten in waardevolle en gezonde data. Het elimineert ook de noodzaak voor de integratie van meerdere applicaties en tools voor de product-, contract- en ondersteuningsmechanismen. Datafabric helpt van ontdekking tot integratie van gegevens die zijn verzameld uit verschillende bronnen. Data Fabric helpt ook bij het opschonen van de gegevens, het analyseren van de integriteit en maakt het mogelijk om de vertrouwde gegevens met alle belanghebbenden te delen.
Native code generatie
Een datafabric-oplossing moet in staat zijn om native code te optimaliseren met behulp van programmeertalen die de voorkeur hebben in de datapijplijn om eenvoudig te kunnen worden geïntegreerd in cloudplatforms zoals Amazon Web Services, Azure, Google Cloud, enz. De oplossing moet ook meerdere ingebouwde connectoren hebben en componenten die kunnen functioneren zoals bedoeld voor vele omgevingen en toepassingen. Hierdoor kunnen gebruikers naadloos met code werken tijdens het ontwikkelen van datapijplijnen.
On-premise en cloud-native omgeving
Aangezien een breed scala aan organisaties data opslaat in zowel on-premise als cloudomgevingen, moet een datafabric-oplossing zo worden ontwikkeld dat deze native in staat is om in beide omgevingen te werken. Deze oplossingen moeten ook gegevens kunnen opnemen en integreren van zowel on-premise als cloudomgevingen zoals Oracle, SAP en AWS, Google, Snowflake, enz. De datafabric-oplossing moet zich ook aanpassen aan nieuwe opkomende technologieën zoals docker , Kubernetesinserverloos computergebruik, enz.
Gegevenskwaliteit en governance
Data Fabric-oplossingen moeten datakwaliteit vanaf de beginfase in elke stap van het datamanagementproces integreren. Er moeten aparte rollen worden ingesteld voor het opschonen van gegevens en het traceren van de bron van gegevens om de gegevensintegriteit en naleving te behouden.
Beste datafabric-tools voor ondernemingen – beproefd en getest
Atlan
Atlan's datafabric oplossing richt zich primair op 4 belangrijke gebieden, zoals data catalogisering & data discovery, data kwaliteit & profilering, data lineage & governance en data exploratie & integratie. Dit product biedt een zoekfunctie die net zo geavanceerd is als Google en automatische gegevensprofilering. Met de datafabric-oplossing van Altan kan de gebruiker het datagebruik in het hele ecosysteem beheren met behulp van governance en toegangscontroles.
K2Bekijk
De gegevensstructuur van K2View oplossing organiseert geïsoleerde datasets uit verschillende databronnen volgens de digitale entiteit. Elke bedrijfsentiteit heeft zijn eigen hyper-performance microdatabase. De digitale entiteit verenigt alle bekende gegevens met betrekking tot de zakelijke entiteit. Deze datafabric-oplossing neemt alle gegevens in de micro-DB op, transformeert, orkestreert en beveiligt. Deze oplossing kan ook worden geïntegreerd met het bronsysteem en kan worden opgeschaald om tegelijkertijd miljoenen microdatabases te ondersteunen. Deze high-performance architectuur kan ook worden geïntegreerd in on-premise en cloud-native omgevingen.
Cinchy
Cinchy biedt een platform voor gegevenssamenwerking dat bedrijfstoepassingen en gegevensintegratie aankan. Het product is oorspronkelijk ontwikkeld als een veilige tool om uitdagingen op het gebied van gegevenstoegang op te lossen en realtime governance en effectieve gegevenslevering te bieden. De oplossing van Cinchy kan gefragmenteerde datasets naadloos integreren in de netwerkarchitectuur. De 'autonome data'-functie stelt het platform in staat zichzelf te beschrijven, zelfbeschermend, zelfverbindend en zelfsturend te maken.
Met datafabric kunnen organisaties uiteindelijk het meeste uit de verzamelde gegevens halen en aan de zakelijke eisen voldoen, terwijl ze een concurrentievoordeel behouden tussen bedrijven in vergelijkbare vakgebieden. Datafabric helpt ook bij het onderhoud van gegevens en het moderniseren van methoden voor gegevensopslag. Daarnaast kunnen bedrijven ook profiteren van de voordelen van hybride cloudomgevingen met de juiste datafabric-tools.
PlatoAi. Web3 opnieuw uitgevonden. Gegevensintelligentie versterkt.
Klik hier om toegang te krijgen.
