Büyüyen veri hacimleri ve bağlantısız veri siloları genelinde eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak, kuruluşlar için giderek daha zorlayıcı hale geliyor. Veri adaları arasında çalışmak, silolara ayrılmış düşünceye ve Müşteri, Ürün veya Asset 360 gibi kritik iş girişimlerinin uygulanamamasına yol açar. Veriler veri merkezleri, uç ve bulut sağlayıcıları arasında üretilir, depolanır ve kullanılırken, dağıtılmış bir depolama ortamını yönetme teknoloji uzmanlarına rehberlik edecek bir haritası olmadığı için karmaşıktır.

Göre McKinsey, kullanıcılar genellikle zamanlarının %30'unu doğru verileri bulmaya harcarlar. Sonuç olarak kuruluşlar, veri tüketicilerinin uygulamalar ve süreçler arasında bölünmüş verilere erişebilmesi için neredeyse birleşik bir ortam oluşturmak için veri dokuları uyguluyor.

Data Fabric: Kim ve Ne?

Göre Gartner, veri dokusu, verilerin ve bağlantı süreçlerinin entegre bir katmanı (dokusu) olarak hizmet eden bir tasarım konseptidir. Bir veri yapısı, hibrit ve çoklu bulut platformları da dahil olmak üzere kuruluşlar genelinde verilerin tasarımını, dağıtımını ve kullanımını desteklemek için mevcut, keşfedilebilir ve çıkarımsal meta veri varlıkları üzerinde entegre bir veri katmanı kullanır. 

Bu mantıksal veri mimarisi, kuruluşların giderek artan veri hacimleriyle başa çıkmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. veri siloları sorunsuz bağlantı ve bir bilgi katmanı ile. Meta verileri, makine öğrenimini (ML) ve otomasyonu kullanan bir veri yapısı, veri formatları ve konumları genelinde kurumsal verilerin birleşik bir görünümünü sağlar. Dağıtılmış bir veri ortamında veri birleştirme ve sanallaştırmanın yanı sıra sorunsuz erişim ve paylaşımı mümkün kılar. Ayrıca, iş veya etki alanlarına göre verileri yakalamaya ve bağlamaya yardımcı olur.

Kuruluşlar, bir veri yapısı kullanarak varlıklarının kullanılabilirliğini ve kalitesini iyileştirebilir ve varlıklarını yeniden kullanılabilir hizmetlerle genişletebilir ve zenginleştirebilir. Veri yapısının dayandığı meta veriler sayesinde şirketler, farklı veri türlerini, neyin alakalı olduğunu ve neyin gizlilik kontrolleri gerektirdiğini de tanıyabilir; böylece, tüm bilgi ekosisteminin zekasını geliştirmek. 

Bir tasarım konsepti olarak veri yapısı, yalnızca meta verilerin ötesinde mevcut ve gelişmekte olan veri yönetimi teknolojilerinin bir kombinasyonunu gerektirir. Data Fabric, veri ambarlarının, veri göllerinin veya veri göl evleri. Bunun yerine, yapay zeka ve grafik tabanlı analitiğin yanı sıra derinlemesine entegre veri yönetimi iş akışları ve uygulamalarından yararlanır. Bir yapı, verileri sıfır kopya ile özümseyen bir sanallaştırma katmanıyla heterojen kaynaklardan gelen verileri toplar. Veri dokusu katmanı aynı zamanda gizliliği ve düzenlemelere uygunluğu da sağlar.  

Data Fabric: Ne Zaman, Nerede ve Neden

Veri yapısı, çok sayıda kaynakta bulunan ve birden çok veri merkezinde depolanan çeşitli biçimleri içeren ve hızla büyüyen veri ayak izine sahip büyük kuruluşlar için en uygun olanıdır. Rekabetçi zeka oluşturmak için verilere erişimin demokratikleştirilmesi bir başka popüler kullanım durumudur, çünkü veri yapıları birbiriyle yüksek düzeyde ilişkili veri gereksinimleri olan kuruluşların farklı iş birimleri ve departmanlar arasında bilgileri birleştirmelerine yardımcı olur. Ne de olsa, işletmelerin etki alanı bağlamından yoksun olduğu ve birleşik anlambilimin kuruluş içinde veri kullanımını engellediği durumlarda, bir veri yapısı yaklaşımı oyunun kurallarını değiştirebilir.

Veri yapısının ana hedefleri şunları içerir:

• Akıllı semantik veri entegrasyonu ve mühendisliği oluşturun: verilerin bulunabilirliğini ve anlaşılabilirliğini geliştirmek için yönetilen erişim ile.
• Etiketlemeyi ve ek açıklamaları etkinleştirin: yönetişim politikalarının uygulanmasıyla birlikte verilere erişim, gizlilik, koruma ve kalite için merkezileştirilmiş politikalar tarafından desteklenir.
• İçgörü elde etme süresini azaltın ve veri erişimini kolaylaştırın: veri entegrasyonunu ve verilerin sistemler arasında dağıtımını basitleştirerek iş zekası, makine öğrenimi ve diğer kullanım durumlarında.
• Heterojen silolanmış verileri asimile edin, toplayın ve birleştirin: biçimi ne olursa olsun, insanların ve makinelerin açık bir şekilde keşfetmesi ve tüketmesi için kullanılabilir hale getirmek.

Kurumsal veri yönetimi zorluklarına bir veri yapısı yaklaşımı benimsemek, entegrasyonu basitleştirir. Siloları ortadan kaldırarak ve entegrasyon karmaşıklığını azaltarak veri yönetimi maliyetlerini düşürür. Bu aynı zamanda mevcut altyapıyı bozmadan ihtiyaç duyulduğunda yeni veri kaynakları, uygulamalar ve veri hizmetleri ekleme esnekliği sağlar.

Data Fabric Mimarisinin Bileşenleri 

Veri dokusu uygulamaları ve dağıtımı, kuruluşlar arasında değişiklik gösterir ve geleneksel yaklaşımların aksine, herkese uyan tek bir çözüm yoktur. Yaklaşım her işletmeye özeldir ve kuruluşların kendilerine en uygun veri yapısını oluşturmak ve birleştirmek için çeşitli teknolojiler ve ürünler arasından seçim yapması gerekir. Satıcılar genellikle veri kataloglarını süslüyor ve bunları bir veri yapısı lakabıyla satıyorlar. Kuruluşlar, bir veri yapısı oluşturmak için bir satıcıdan önceden entegre edilmiş araçlar satın alabilir veya farklı satıcılardan türünün en iyisi bileşenleri dahil edebilir ve dahili olarak entegre edebilir.

Kaputun altında bir veri yapısı, silolar, uygulamalar ve kullanım senaryoları genelinde verilerin verimli ve etkili bir şekilde aranmasına, otomasyonuna, entegrasyonuna ve yeniden kullanımına izin veren evrensel veri temsiline dayanır. Veri dokusu, özünde, veri ekiplerinin sürekli gelişen veri ve şemaya ayak uydurabilmesi için keşif, kataloglama ve hazırlığı otomatikleştiren makine öğrenimi güdümlü algoritmalar ve süreçler içerir.

Mevcut sistemler üzerinde bir yazılım katmanı tarafından desteklenen ve çeşitli hizmetlerden oluşan veri yapısı, politikaları otomatik olarak eşleştirmek ve sınıflandırma ve iş sözlükleri ve taksonomileri kullanılarak yönetilen veri varlıklarına bağlamak için kurallardan yararlanır.

Bilgi Grafikleri: Data Fabric için Önemli Bir Yapı Taşı

Bir bilgi grafiği (KG) güdümlü katman, güçlü bir veri yapısının çekirdeğidir. Bir KG, veri parçalarına semantik ve bağlam ekler ve çeşitli yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kümelerindeki veri öğelerini birbirine bağlar/bağlar, sorunsuz entegrasyon ve veri birlikte çalışabilirliği sağlar. Anlamsal bir KG ile veriler, grafik modelinin oluşturulduğu ve dayandığı anlamsal standartlarla eşlenir. Bu, tüm meta veri türlerindeki kalıpları tanımladığı için veri keşfine ve keşfine yardımcı olur.

Bilgi grafiği modelindeki kavramları, varlıkları, ilişkileri ve semantiği kullanan veri yapısı, çeşitli veri kümelerini harmanlar ve veri ürünleri arasında anlamlı bir şekilde tüketilebilir hale getirir. Semantik, standardizasyon, veri ve gerçek doğrulama yetenekleri desteğine sahip bilgi grafiği modelleri, semantik veri kalitesinin yanı sıra veri tutarlılığı, birlikte çalışabilirlik ve keşfedilebilirliği sağlamak için kullanılabilir. Bir veri yapısının, hibrit ve çoklu bulut platformlarında ve uçta sürekli olarak meta verileri bulması, entegre etmesi, kataloglaması ve paylaşması gerekir. Bu metaveri, ara bağlantıları ve ilişkileriyle birlikte, bir ontolojiye sahip bağlantılı varlıkların ve niteliklerin bir grafiği olarak temsil edilir.

Semantik katalog çekirdeği, gizlilik, veri kökeni, güvenlik ve uyumluluk doğrulamaları için veri ilkelerini tanımlayan meta verilerle derlenmiş ve geliştirilmiştir. Bu, politika uygulamalarını otomatikleştirmek için tüketici profillerine dayalı politikalar uygular. Hassas verileri otomatik olarak keşfetmek, sınıflandırmak, tespit etmek, veri kalitesini analiz etmek ve iş terimlerini teknik meta verilere bağlamak için otomatik veri zenginleştirme uygulanır. Bilgi tabanlı meta veri çekirdeği, yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarına dayanır ve bilgi kataloğunu oluşturmak ve zenginleştirmek için meta verileri artırır. Bu, keşfi kolaylaştırır, veri varlıklarını zenginleştirir ve yapay zekayı kullanarak daha fazla otomasyon için içgörü elde etmek üzere analiz gerçekleştirir.

Data Fabric, büyük kuruluşlarda verilerin en zorlu iki yönünü (veri siloları ve veri entegrasyonu) otomatikleştirme ve azaltma hedefiyle kurumsal veri mimarisinin gelişimini temsil eder. Semantik bilgi grafiklerinden yararlanan bir veri dokusu, veri merkezleri ve kurumsal sınırlar genelinde kurumsal tüketim için tek tip, yönetilen erişim sağlarken verilerin yerinde kalmasına izin verebilen akıllı veri kataloglarını ve sanallaştırma yaklaşımlarını güçlendirmenin anahtarıdır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.dataversity.net/usability-and-connecting-threads-how-data-fabric-makes-sense-out-of-disparate-data/