Veri hacmi, çeşitliliği ve kaynakları genişliyor; bu nedenle, talep üzerine "rekabetçi istihbarat" için güvenilir, doğru ve zamanında verilere duyulan iş ihtiyacı da öyle. Veri yapısı kullanım durumları, bu kadar karmaşık bir veri ekosisteminin getirdiği sayısız zorluğun üstesinden gelmek için uzun vadeli bir teknolojik çözüm sunar. Eşsiz bir mimari ve bir dizi veri hizmetiyle tasarlanan bu "birleşik platform", karmaşık bir veri ekosisteminin çeşitli Veri Yönetimi ihtiyaçlarını karşılamak için iyi donanımlıdır.

Göre Müttefik Pazar AraştırmasıData Fabric Pazarının 4,546.9 yılına kadar 2026 Milyon Dolara ulaşması bekleniyor. Rapor Dağıtım, Tür, Kuruluş Büyüklüğü ve Sektör Sektörüne Göre Data Fabric Pazarı: Küresel Fırsat Analizi ve Sektör Tahmini, 2019-2026 veri yapısı pazarının 23.8 ile 2019 arasında %2026'lik bir YBBO ile büyüyeceğini ve 4,546.9'da 2026 milyon dolara ulaşacağını doğruladı. veri yapısı çözümlerini en çok benimseyen hizmet sağlayıcılar pazarı da aynı dönemde önemli ölçüde artacaktır.

Data Fabric: Yenilikçi Bir Veri Yönetimi Çözümü "çeşitli veri türleri, bozuk veriler, yetersiz depolama, uyumluluk eksiklikleri ve siber tehditlerle ilişkili riskleri" azaltmak için bir veri yapısının risk değerlendirmesi için platform araçları, çok türde veriler için büyük depolama, tek noktadan erişim sunduğunu açıklar. kurum genelinde çok kaynaklı veriler ve tek veri görünümü.

Veri Dokusu Nedir?

Bir veri dokusu, Gartner'ın biri 10 için veri ve analitikte ilk 2023 trend şu şekilde tanımlandı:

“Veri yönetimi çözümlerini gözlemlemek, analiz etmek ve önermek için her tür meta veriden yararlanan bir veri yönetimi tasarım modeli. İş kullanıcılarının verileri güvenle tüketmesini sağlıyor ve daha az beceriye sahip vatandaş geliştiricilerin entegrasyon ve modelleme sürecinde daha çok yönlü olmalarını kolaylaştırıyor.”

Dijital çağda, çoklu müşteri dokunuşu
noktalar, gerçek zamanlı analitik için sorunsuz bilgi akışı gerektirir ve
anında karar verme. Veri yapısı gibi teknolojik bir çerçeve, sorunsuz bir analitik sağlar
çeşitli veri boru hatlarında ve hizmet platformlarında işleyin.

Kurumsal Veri Yönetiminin başarısı için güvenilir depolama tesislerinin kritik öneme sahip olduğu bir çağda, geniş güvenlik, ölçeklenebilirlik, çoğaltma seçenekleri ve yüksek performans özelliklerine sahip bir veri yapısının "yeniden tasarlanmış depolaması", hizmet olarak bulut altyapısı (IaaS) platformu. Acceldata'da ürün pazarlama kıdemli direktörü John Morrell, bir kurumsal veri yapısının önemli unsurlarını şu şekilde vurguluyor: onun video serisi.

büyük Veri
Gelişmiş Analitik için Yapı Kullanım Örnekleri

Tipik büyük veri projelerinde, en başta
zorluk, analiz için kullanılan verilerin yüksek hacmi ve karmaşıklığıdır. bu
bir veri yapısının çevikliği ve esnekliği
altyapı, doğru zamanda doğru verilere hızlı erişim sağlar.
gelişmiş analiz

Son zamanlardaki büyük veri kullanım durumlarının şüpheye yer bırakmayacak şekilde doğruladığı gibi, büyük veri yapısı oyunun kurallarını değiştirdi, açıklandığı gibi Büyük Veri Yapısı: Başarılı Bir Büyük Veri Girişimi İçin Gereklilik. Büyük veri yapısı platformu, yardımlı ağlarla birlikte uçtan uca güvenlik sunar. veri entegrasyonu ve ortalama bir işletme kullanıcısı için kendi kendine hizmet analitik yetenekleri. Makale ayrıca başka bir ilgili teknolojiyi tartışıyor - veri sanallaştırmaiçin çok değerlidir:

• erişme
  çok çeşitli veriler
• İletken
  teknik beceri gerektirmeyen büyük veri analizi
• Keşfetmek
  farklı kullanım durumları

Forrester'e göre, büyük veri yapısı olduğu: 

“Veri kaynaklarını otomatik, akıllı ve güvenli bir şekilde düzenleyerek, ardından bunları Hadoop ve Apache Spark, veri gölleri, bellek içi ve NoSQL gibi büyük veri platformlarında hazırlayıp işleyerek üretilen iş verilerinin birleşik, güvenilir ve kapsamlı bir görünümü. ”

Veri
İş Uygulamaları için Kumaş Kullanım Örnekleri

Modern işletmeler uç noktalarda gelişiyor, bu yüzden onlar
bir dizi kullanım için teknoloji destekli çözümlerden gerçek zamanlı olarak yararlanma ihtiyacı
vakalar. Bu tür kullanım durumları şunlar olabilir:

• Arıza süresini önlemek için önleyici bakım analizi yapmak
• Müşteri kayıplarını tahmin etmek için müşteri duygularının takibi
• Dolandırıcılığı tespit etmek için piyasaları izleme
• için gelişmiş tahmine dayalı ve kuralcı analitik yürütme
  ürünleri veya süreçleri optimize etmek

Bu kullanım durumları her büyüklükteki işletmede oldukça yaygın olsa da, çözüm sağlamaya yönelik teknolojik araçlar ve modlar iş ortamında aynı değildir. Kendilerini "veri odaklı" olarak gören ve halihazırda gelişmiş veri teknolojisi sistemlerini kurmuş olan işletmelerin, muhtemelen rakiplerinden daha hızlı başarılı olmaları muhtemeldir.

A veri kumaşı Bu benzersiz Veri Yönetimi ekosistemi, hepsi tek bir yerde esneklik, ölçeklenebilirlik, güvenlik, gerçek zamanlı analiz ve gelişmiş analitik yetenekleri gibi bir dizi avantaj sunduğundan, böyle bir işletme için başarı ve başarısızlık arasındaki fark anlamına gelebilir. Bu Cloudera blog gönderisi büyük veri yapısının "yetersiz veri kullanılabilirliği, veri depolama ve güvenliğin güvenilmezliği, silolanmış veriler, zayıf ölçeklenebilirlik ve düşük performans gösteren eski sistemlere güvenme gibi zorlukların" üstesinden gelmesini sağlar.

Verinin Demokratikleştirilmesi ve Data Fabric bir veri dokusunda çok kaynaklı verilerin "birlikte çalışabilirliğinden" bahsediyor, bir şekilde verilerin demokratikleşmesini gösteriyor. Yazar, bu çerçevenin bulutta ve şirket içi veri kaynaklarında Veri Yönetimi görevlerini nasıl basitleştirdiğini açıklıyor.

The MapR Veri Yönetimi örneğin platform, toplu analiz için "gerçek zamanlı, ölü ve toplu" verileri birbirine bağlar. MapR veri yapısı, kullanıcının hem mevcut uygulamalara veya araçlara hem de yeni araçlara erişim izni vermesini sağlar. Bu platform, "tüm konumlardaki" "tüm biçimlerdeki verilere" erişim sağlar. MapR veri yapısının temel amacı, her türlü veriye tam zamanında erişim için veri silolarını yıkmaktır. açıklandığı gibi Modern Veri Yapısı - İşletmeniz İçin Ne İfade Ediyor?.

The Talend data fabric çözümü, BT ekiplerinin herhangi bir öğrenme eğrisi olmadan projeler arasında geçiş yapmasına yardımcı olur. Bu platform, veri entegrasyon araçları, bulut, Ana Veri Yönetimi (MDM), Veri Kalitesi (DQ) ve veri entegrasyon araçlarını "ortak bir geliştirme ve yönetim ortamına sahip tek bir platform" üzerinde birleştirir. Nihai hedef artan üretkenliktir.

Makine Öğrenimi için Data Fabric Kullanım Örnekleri

Makine öğrenimi (ML) modelleri, veri yapısı ortamında verimli bir şekilde kullanılabilir çünkü veri Hazırlama Hazırlanan verilerin modeller ve uygulamalar arasında kullanılabilirliği artarken, zaman en aza indirilir. Veriler bulutta, şirket içinde ve uçta (IoT) bir kuruluş genelinde dağıtıldığında, veri yapısı güvenli verilere "kontrollü erişim" sağlar ve bu da gelişmiş makine öğrenimi süreçlerini kolaylaştırır. Makine öğrenimi modellerinin öğrenme yetenekleri, onlara doğru zamanda doğru veriler beslendiğinde önemli ölçüde artar.

Genel olarak,
bir kullanım durumu için birkaç model kullanılabilir. Tipik bir işletmede
Analitik senaryosunda, veri yapısı, dağıtılmış
veri yığınları ve zaman alan makine öğrenimi süreçleri.

Bir başka ilginç veri yapısı kullanım durumu, dinlenme modunda erişilmesi ve analiz edilmesi gereken "hareket halindeki veriler"dir. Global Data Fabric ile Başarılı Makine Öğrenimi işaret Veri yapısı platformları, verileri yöneterek, kontrol ederek ve gelişmiş analitik için veri bilimcilere dağıtarak, veri hazırlığına zaman harcamak yerine veri analizi aşamasına konsantre olmalarına yardımcı olur.

KD Nuggets'a göre:

"Tekrarlanabilirlik, veri bilimi ve tabii ki makine öğrenimi için önemlidir, bu nedenle veri kümelerinin kataloglarını yöneterek uyumlaştırılmış yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yeniden kullanmanın kolay bir yoluna ihtiyacımız var."

KDNuggets öğreticisi makine öğrenimi için veri yapısı bir grafik veri tabanının ve anlamsal veri katmanının birlikte bir veri dokusu ortamında tüm veri kaynaklarını nasıl "bütünleştirdiğini ve uyumlu hale getirdiğini" öğretir.

Data Discovery için Data Fabric Kullanım Örnekleri

Veri keşfi, iş analitiği sürecinin çok önemli bir katmanıdır, çünkü bu katman doğru verilere erişimi kontrol eder. İşletmeler hem veri sanallaştırma hem de veri dokusu platformlarını birlikte kullandıklarında iş analitiğinde önemli avantajlar elde ederler. Veri keşif katmanı, geleneksel ETL araçlarının "yükleme" işlevine benzer şekilde hangi verilerin kullanıma uygun olduğunu ortaya çıkarır. Veri yapısı çerçevesini bu kadar güçlü yapan şey, diğer tüm katmanlardan geçen ve güvenliği, Veri Yönetişimini ve MDM'yi yöneten son Veri Yönetimi katmanıdır.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
• PREIPO® ile PRE-IPO Şirketlerinde Hisse Al ve Sat. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/data-fabric-use-cases/